基于自适应机器学习的油田注采方法优化及其应用OA

随着油田开发进入中后期,地层能量亏空严重,注采矛盾日益突出,传统的经验配注及数值模拟方法在应对非均质性强、动态变化快的复杂油藏时,常面临计算耗时长、历史拟合困难及预测精度不足等挑战。基于上述问题,笔者提出一种融合生产动态数据、物理约束与自适应机器学习的注采优化方法。该方法以LSTM和XGBoost构建并行预测框架,通过多指标竞争选择预测模型;以卡尔曼滤波和非线性扩散滤波重构注采响应信号,结合物理约束ANN和梯度敏感性分析反演井间连通系数;在此基础上,建立兼顾产油量提高与含水率控制的双目标配注优化模型,并采用差分进化算法求解。B采油厂实例表明,物理约束LSTM的R^(2)达到0.9521,MSE降至0.6513,预测精度和物理一致性均优于标准LSTM和XGBoost;井间连通性反演结果能够识别高含水优势通道并与地质认识相吻合;优化后区块产油量由175.00 m^(3)/d提高至176.10 m^(3)/d,日增油为1.10 m^(3)/d。研究表明,数据驱动模型与渗流物理约束耦合,可减少对反复历史拟合的依赖,提高注采方案评价效率,为高含水后期油田精细配注和稳油控水提供技术支撑。