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龙图腾网恭喜成都北方石油勘探开发技术有限公司申请的专利一种水驱油藏注采参数优化方法、系统、设备及介质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：CN119337637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411873957.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种水驱油藏注采参数优化方法、系统、设备及介质是由张亮;王链;邓睿;赵星;瞿建华;米中荣;臧克一;康博;徐兵;杨凌风;欧阳静芸;田山川;文诗;邓云辉;李扬设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水驱油藏注采参数优化方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水驱油藏注采参数优化方法、系统、设备及介质，具体涉及油藏工程技术领域，其技术要点为：将基本样本点输入到至少一个高精度仿真模型中进行计算，得到基本样本点对应的净现值，并利用基本样本点和对应的净现值构建高保真训练样本数据集；将非基本样本点输入到至少一个低精度仿真模型中进行计算，得到非基本样本点对应的净现值，并利用非基本样本点和对应的净现值构建低保真训练样本数据集；基于高保真训练样本数据集和低保真训练样本数据集，以构建油水井注采参数优化问题的变可信度自适应代理模型；利用差分进化混合粒子群算法，结合变可信度自适应代理模型对设计变量进行优化，获得最大净现值及对应的注采方案。

本发明授权一种水驱油藏注采参数优化方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种水驱油藏注采参数优化方法，其特征在于，方法包括：确定油水井注采参数优化问题的初始条件，其中，初始条件包括设计变量、设计空间、目标函数以及约束条件，具体为：设计变量采用油水井注采参数，且以油藏生产净现值最大为目标构建目标函数，并建立注采约束条件，其中，目标函数具体为： 其中，NPVu是净现值，其为设计变量油水井注采参数u的函数；Nt为油藏模拟总时间步；Δtn为第n个时间步的时间长度；b为折现率；tn为第n个时间步末的累积时间；No和Nw分别表示模型中的油井数和水井数；ro为原油销售价格；cpw为生产水处理成本；ciw为注水井注入成本；和分别为第n个时间步内产油井i的平均产油量、产水量和注水井j的注水量；注采约束条件具体为：umin≤ui≤umax,i＝1,2,…,No,No+1,No+Nw，其中，umin、umax分别表示最小油水井注采参数和最大油水井注采参数；利用商业模拟器建立不同精度的裂缝型油藏水驱仿真模型，其中，不同精度的裂缝型油藏水驱仿真模型包括至少一个高精度仿真模型和至少一个低精度仿真模型；根据设计变量维数对设计空间进行均匀划分，划分得到多个小空间，并获取各个小空间的中心点坐标作为基本样本点，以及在设计空间内随机采样获得非基本样本点；将基本样本点输入到至少一个高精度仿真模型中进行计算，得到基本样本点对应的净现值，并利用基本样本点和对应的净现值构建高保真训练样本数据集；将非基本样本点输入到至少一个低精度仿真模型中进行计算，得到非基本样本点对应的净现值，并利用非基本样本点和对应的净现值构建低保真训练样本数据集；基于高保真训练样本数据集和低保真训练样本数据集，以构建油水井注采参数优化问题的变可信度自适应代理模型，具体为：将高保真训练样本数据集和低保真训练样本数据融合构建变可信度代理模型；利用支持向量回归模型的核函数思想，基于变可信度代理模型核函数，将高保真训练样本数据集和低保真训练样本数据集映射到高维空间，得到高保真训练样本数据集和低保真训练样本数据集融合的核函数矩阵，并基于核函数矩阵以构建油水井注采参数优化问题的变可信度自适应代理模型，其中，核函数矩阵具体为： 其中，KMF是变可信度自适应代理模型的核函数矩阵；XH为高保真训练样本数据集；XL为低保真训练样本数据集；KL-L、KL-H、KH-L、KH-H是核函数矩阵中的各个元素，其中，KL-LXL，XL表示低保真训练样本数据之间的核函数矩阵，KL-HXL，XH表示从低保真训练样本数据视角反映与高保真训练样本数据之间的核函数矩阵，KH-LXH，XL表示从高保真训练样本数据视角反映与低保真训练样本数据之间的核函数矩阵，KH-HXH，XH表示高保真训练样本数据之间的核函数矩阵；NL是低保真训练样本数据的数量，NL为正整数；NH是高保真训练样本数据的数量，NH为正整数；利用粒子群算法自适应搜索变可信度自适应代理模型中最优超参数组合，将变可信度自适应代理模型输出的净现值与高保真训练样本数据集中的净现值的均方根误差作为评价指标，在评价指标最小时得到最优的变可信度自适应代理模型，其中，得到的最优变可信度自适应代理模型具体为：其中，yn为xn的目标函数响应值；b为偏置项；αi均为拉格朗日乘子；NL表示为低保真训练样本数据的数量，NL为正整数；xi、xn表示为样本数据向量中的元素；利用差分进化混合粒子群算法，结合变可信度自适应代理模型对设计变量进行优化，获得最大净现值及对应的注采方案。

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