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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明公开了一种基于安全强化学习的油藏约束注采优化方法，属于油藏约束注采优化技术领域，包括如下步骤：构建油藏注采比约束注采优化模型和油藏注采比约束马尔可夫决策过程；基于WCSAC安全强化学习算法，构建油藏注采比约束注采调控强化学习智能体模型；智能体与油藏数值模拟持续交互，采集数据样本并存储到经验回放缓冲区中；训练奖励评论家网络、安全评论家网络、策略网络，直到达到最大训练回合轮次；利用训练完成的策略网络输出当前状态下最优的生产制度。本发明的强化学习方法能够在满足油藏注采比约束的前提下，根据油藏当前状态设计最优注采方案，实现油藏安全稳定生产，具有较好的科学和实际应用价值。
主权项：1.一种基于安全强化学习的油藏约束注采优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、构建油藏注采比约束注采优化模型和油藏注采比约束马尔可夫决策过程，确定优化变量、约束变量和目标函数；步骤2、基于WCSAC安全强化学习算法，构建油藏注采比约束注采调控强化学习智能体模型；步骤3、基于油藏数值模拟器进行智能体与油藏数值模拟的持续交互，采集交互过程中产生的数据样本并存储到经验回放缓冲区中；步骤4、结合经验回放缓冲区数据，指导奖励评论家网络和安全评论家网络训练更新，并利用条件风险价值评估机制指导策略网络训练更新；步骤5、重复执行步骤3和步骤4，直到达到最大训练回合轮次，得到训练完成的策略网络；步骤6、将油藏压力场和含水饱和度场状态输入训练完成的策略网络，输出当前状态下最优的生产制度，根据生产制度指导油藏注采操作，实现注采比约束注采优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 一种基于安全强化学习的油藏约束注采优化方法
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