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龙图腾网获悉中海油能源发展股份有限公司申请的专利一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型及其预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114218848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111083186.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型及其预测方法是由曲晓慧;冯高城;郑毅;尹彦君;马良帅;彭红涛;李明江;王伟;田迪;刘欢;冯毅;孟维康;袁斯明设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型及其预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型及其预测方法，仿真水驱油藏模型，用于拟合真实生产环境的历史数据，从而仿真实际的生产环境供智能体模型学习；水驱注采方案优化模型，用于与仿真水驱油藏模型和智能体模型进行交互，进而实现对智能体模型进行优化的目的；智能体模型，用于根据当前的生产状态来设计相应的注采方案，并根据水驱注采方案优化模型反馈的奖励值来不断优化，从而输出最优的注采方案；注采指标迁移优化方案模型，用于提高仿真水驱油藏模型预测结果的准确性。本发明利用通过训练得到的模型来对未来的油田生产提供最优注采方案，从而达到产油最大化。

本发明授权一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型及其预测方法在权利要求书中公布了：1.一种使用深度强化学习模型进行油藏最优注采方案预测模型装置，其特征在于：包括仿真水驱油藏模型、水驱注采方案优化模型、智能体模型和注采指标迁移优化方案模型， 仿真水驱油藏模型，用于拟合真实生产环境的历史数据，从而仿真实际的生产环境供智能体模型学习； 水驱注采方案优化模型，用于与仿真水驱油藏模型和智能体模型进行交互，进而实现对智能体模型进行优化的目的； 智能体模型，用于根据当前的生产状态来设计相应的注采方案，并根据水驱注采方案优化模型反馈的奖励值来不断优化，从而输出最优的注采方案； 注采指标迁移优化方案模型，用于提高仿真水驱油藏模型预测结果的准确性； 其中，仿真水驱油藏模型包括VerticalNet、HorizonNet和LiftNet三个子模型； VerticalNet的输入数据是仿真水驱油藏模型的输入为日注水量与井口压力，VerrticalNet的输出数据为注水井的纵向劈分、注水井在各小层的压力、注水井在各小层周围的地层压力和各小层的驱油总量； HorizonNet的输入数据为VerticalNet的输出数据，HorizonNet的输出数据为各小层的横向劈分、各生产井在不同小层上的压力、不同小层周围的地层压力、各生产井在不同小层的产油量与驱油量； LiftNet的输入数据为HorizonNet的输出数据，LiftNet的输出数据即为仿真水驱油藏模型的输出数据，为生产井的日产液与日产油； 水驱注采方案优化模型的输入数据为智能体模型的注采方案，水驱注采方案优化模型经过SIP模型的训练之后的输出数据为生产井的产油量，并以此作为奖励值反馈给智能体模型，同时，水驱注采方案优化模型会将仿真水驱油藏模型VerticalNet输出数据中的纵向劈分和HorizonNet输出数据中的横向劈分传给智能体模型作为智能体模型的输入数据； 智能体模型的输入数据即为水驱注采方案优化模型传递过来的VerticalNet输出数据中的纵向劈分和HorizonNet输出数据中的横向劈分，智能体模型的输出数据为生成的注采方案，同时，再获取水驱注采方案优化模型的输出数据作为奖励值，利用强化学习DDPG算法来优化智能体模型，从而获得最优的注采方案； 注采指标迁移优化方案模型是根据实际生产情况和业务逻辑，利用现有数据和仿真水驱油藏模型计算得到的数据来给仿真水驱油藏模型提供约束条件，具体如下： loss_mse_v：计算日注水量与注水劈分量的均方误差损失，根据业务逻辑日注水量与注水劈分量的值应相等； loss_ploss：日产液损失，利用产能公式计算的日产液与仿真水驱油藏模型拟合的日产液应相等； reg_poilloss：产油损失，利用产能公式计算得到的日产油与仿真水驱油藏模型拟合的日产油应相等； reg_abse：注采平衡损失，根据业务逻辑得到，在一段时间内注水量与产液量应相等； reg_mse_vhl：仿真水驱油藏模型损失，实际产液量与仿真水驱油藏模型预测的产液量应相等； reg_mse_v_1：注水量损失，日注水量需近似等于驱油总量与边水侵入量之和。

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