基于支持向量机代理模型的油藏注采参数多目标优化方法技术

本发明专利技术属于油藏模型模拟生产技术领域，具体涉及一种基于支持向量机代理模型的油藏注采参数多目标优化方法，通过数值模拟软件生成一定数量的注采方案作为样本；将样本输入到最小二乘支持向量机中形成一个替代模型，在这个过程中若出现不收敛的情况就采用粒子群算法寻优以达到收敛；基于最小二乘支持向量机生成大小为M的初始注采参数种群后，选取合适的目标函数、pareto等级和拥挤距，然后采用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法NSGA‑Ⅱ对注采参数进行优化，得出pareto解集；根据目标函数的需求在pareto解集中找出最优化的油藏注采参数。本发明专利技术实现油藏注采参数多目标优化设计的方法应用中，在保证代理模型预测精度的同时提高了效率。

Multi-objective optimization method of reservoir injection-production parameters based on support vector machine agent model

The invention belongs to the field of reservoir model simulation production technology, and specifically relates to a multi-objective optimization method of reservoir injection-production parameters based on support vector machine agent model, which generates a certain number of injection-production schemes as samples through numerical simulation software, and forms an alternative model by inputting samples into least squares support vector machine, in which case of non-convergence occurs. Particle swarm optimization is used to achieve convergence; after the initial injection-production parameter population of M size is generated based on least squares support vector machine, the appropriate objective function, Pareto grade and crowding distance are selected, and then the injection-production parameters are optimized by non-dominated sorting multi-objective optimization genetic algorithm NSGA_II with elite strategy, and the Pareto solution set is obtained according to the demand of the objective function. O solution concentrates on finding the optimal reservoir injection and production parameters. In the application of the multi-objective optimization design method for reservoir injection and production parameters, the method ensures the prediction accuracy of the agent model and improves the efficiency.

【技术实现步骤摘要】
基于支持向量机代理模型的油藏注采参数多目标优化方法
本专利技术属于油藏模型模拟生产
，具体涉及一种基于替代模型的油藏注采参数多目标优化方法。
技术介绍
油藏注水生产作为一种重要的提高采收率的方法已在世界大多数油田广泛使用，选取合适的注采参数对于高效开发油藏至关重要。现有的常用注采参数优化方法是采用数值模拟技术或采用正交设计实验方法通过数值模拟技术或采用数值模拟加优化算法的方式对参数进行研究满足具体的开发要求,这种方法在注采参数优化过程中步骤繁琐、所需资料较多且需要花费大量的时间，同时，这种优化结果通常是静态的，得不到动态的优化结果。
技术实现思路
针对上述针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题，本专利技术提供一种基于支持向量机代理模型的油藏注采参数多目标优化方法，期许在最短的时间内按照目标函数的要求找出最优的方案。具体的技术方案为：基于支持向量机代理模型的油藏注采参数多目标优化方法，包括以下步骤：(1)优化变量x的确立；将需要确定注采参数的N口注采井的生产时间分为L个时间段，从而建立起该优化设计问题需要优化的参数x，x为L*N维向量，确定各维度上优化变量的取值范围；(2)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于替代模型的油藏注采参数多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)优化变量x的确立；将需要确定注采参数的N口注采井的生产时间分为L个时间段，从而建立起该优化设计问题需要优化的参数x，x为L*N维向量，

【技术特征摘要】
1.基于替代模型的油藏注采参数多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)优化变量x的确立；将需要确定注采参数的N口注采井的生产时间分为L个时间段，从而建立起该优化设计问题需要优化的参数x，x为L*N维向量，确定各维度上优化变量的取值范围；(2)在x各维度的取值范围内采用随机抽样的方法，得到R个优化变量x的样本，组成样本空间X，X＝[x1，x2，...，xR]；(3)将样本空间X中的各优化变量xi；(i∈1，2，...R)带入油藏数值模拟器，求取初始优化变量对应的累积采油量Np和净现值NPV作为目标函数值；(4)通过优化变量样本及样本对应的目标函数值，建立LS-SVM替代模型，模型建立过程中，以模型和真实值之间误差为目标函数，采用粒子群算法寻优算法，获得LS-SVM替代模型的参数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亮，王链，李治平，王孔杰，杨森，王曦麟，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：北京,11