水驱油藏动态预测与优化的智能算法应用研究  

作　　者：戈尧 

机构地区：[1]大庆油田有限责任公司第三采油厂地质研究所,黑龙江大庆163000

出　　处：《化学工程与装备》2025年第2期80-82,94,共4页Chemical Engineering & Equipment

摘　　要：为实现水驱油藏开发效果的精准预测与优化调控,以某油田A区块为研究对象,构建基于长短期记忆(LSTM)深度学习网络的水驱动态预测模型。研究通过特征选择、网络结构优化等技术,实现注水压力、含水率等参数的高精度预测。结果表明,优化后的双层LSTM网络在30d预测周期内,压力场预测平均误差为0.89MPa,含水率预测误差为2.3%。基于预测结果制定的优化方案可使区块含水率下降5.7个百分点,为水驱油藏精细化管理提供新的技术途径。

关 键 词：水驱油藏 动态预测 智能算法 

分 类 号：TE319[石油与天然气工程—油气田开发工程] TE341