【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水驱油藏井组产油量预测，尤其涉及一种基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法。
技术介绍
1、注采优化是油田稳定产量、控制含水的重要措施。目前国内大部分注水开发油田都已进入高含水期甚至特高含水期阶段，这些油田含水率上升较快、产量下降明显，适时开展注采调整是控制含水率稳定产量的可行途径。目前注采优化方法主要依托数值模拟结果进行，通过多次调用数值模拟器开展注采方案优化，这种研究思路和流程为高含水油田稳产起到支持作用。但是如果一个油藏没有前期的数值模拟资料和数值模拟成果，优化将难以实施。因此如何在没有数值模拟成果情况下建立生产指标预测模型，从而开展注采优化是一个急需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提出了基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，解决了油藏在没有前期的数值模拟资料和数值模拟成果不能进行生产指标预测的问题，本方法能有效结合油田注采水驱生产措施和采油井生产历史数据实现井组产油量预测问题。
2、为达到上述目的，...
【技术保护点】
1.基于LSTM和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于LSTM和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于LSTM和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于LSTM和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤S21包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于LSTM和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方...
【技术特征摘要】
1.基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤s21包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于lstm和粒子群算法的水驱油藏智能注采参数优化方法，其特征在于，所述步骤s22包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：李志勇，陈小泉，魏峰，张玉立，李英蕾，于志刚，曾小明，李伟，程朋，孟庆军，
申请(专利权)人：中海油能源发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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