基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型
本文重点介绍基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型。该模型旨在解决天然气水合物(以下简称水合物)开采引起的含水合物沉积层力学变形问题。通过结合机器学习方法和耦合优化技术,可以获得甲烷累计产气量最优值与地层稳定性的关系,并解决水合物开采方案优选问题。
机器学习方法在该模型中的应用是关键所在。基于径向基函数人工神经网络方法而建立的替代模型计算精度较高,可以替代模拟模型来确定输入输出变量的关系,从而摆脱既定方案的限制,找到全局最优解。
模拟—优化耦合技术可以解决受含水合物沉积层力学响应特征影响的水合物开采方案优选问题。根据试采工程安全要求改变海底面沉降量最大允许值,可以计算得到相应的甲烷累计产气量,以及降压幅度、开采时间、井位布置、水平井段长度等最优开采方案参数。
研究结果表明,随着最大允许沉降量增大,甲烷累计产气量增大,二者满足正相关关系。海底面沉降量随着开采时间增长而增大,也随降压幅度增大而增大。水合物开采引起海底面沉降主要发生在开采初期,为了获得较高甲烷累计产气量及较小海底面沉降量最大允许值,在开采初期必须减小降压幅度。
结论认为,所形成的模拟—优化耦合技术适用性强,可以为水合物安全、高效规模化开采方案的制订提供支撑。
知识点:
1. 基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型的应用。
2. 机器学习方法在解决水合物开采方案优选问题中的重要性。
3. 模拟—优化耦合技术在解决水合物开采方案优选问题中的应用。
4. 海洋天然气水合物水平井降压开采的安全性和高效性问题。
5. 机器学习方法在优化水合物开采方案中的应用。
6. 水合物开采引起海底面沉降的机理和影响因素。
7. 甲烷累计产气量和海底面沉降量之间的关系。
关键词:海洋天然气水合物、地层稳定性、数值模拟、机器学习、混合整数、优化模型、开采方案制订、水平井。
本文介绍的基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型可以为水合物安全、高效规模化开采方案的制订提供支撑。该模型的应用可以解决水合物开采方案优选问题,为天然气水合物开采行业的发展提供新的思路和方法。