【摘 要】
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分层注水作为油田开发的第二种形式,是稳定油藏储层压力,解决层间矛盾,调整注入水在油层平面上的不均匀分布,提高石油产量的关键。但是油田注水井在层段配注方面一直面临着两个重要的问题,一是精细注水,准确预测层段配注量,这对于保持地层能量平衡,减少水的低效循环具有重要意义。二是稳流注水,在配注过程中,控制注水井层段流量的大小,是满足注水合格率的关键。针对层段配注量预测不准确的问题,本文结合油田注水井实际生
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分层注水作为油田开发的第二种形式,是稳定油藏储层压力,解决层间矛盾,调整注入水在油层平面上的不均匀分布,提高石油产量的关键。但是油田注水井在层段配注方面一直面临着两个重要的问题,一是精细注水,准确预测层段配注量,这对于保持地层能量平衡,减少水的低效循环具有重要意义。二是稳流注水,在配注过程中,控制注水井层段流量的大小,是满足注水合格率的关键。针对层段配注量预测不准确的问题,本文结合油田注水井实际生产数据的情况,对影响注水井层段配注量的因素进行了分析,建立了基于BP神经网络的层段配注量预测模型,并详细介绍了所建立的预测模型的拓扑结构、各网络层的神经元数量以及学习过程。为克服BP神经网络易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,本文采用自适应遗传算法对BP神经网络基础预测模型进行优化,建立了AGA-BP神经网络层段配注量预测模型,用注水井实际生产数据和地质数据对层段配注量模型进行训练,通过实际层段配注量与模型预测量进行对比,验证了预测模型的有效性,最后对设计的三种层段配注量预测模型进行实验对比分析,得出AGA-BP神经网络层段配注量预测模型的预测精度更高,收敛速度更快。对于注水井来说,各层段性质和地层压力都存在差别,合理的配注量是提高采油率的前提,但是各层段不是相互独立的,可能会出现动一层而动全井的现象,所以要保证层段流量控制的平稳性。本文以维持注水井层段流量控制系统的注水压力恒定为目标,设计了基于仿人智能PID的注水流量控制器,当层段流量和设定配注量出现偏差时,对其进行精确控制。通过Simulink平台,搭建注水流量控制系统模型,并进行仿真验证和流量控制实验。通过与常规PID和模糊PID控制算法的比较,验证了仿人智能PID控制算法运用在注水流量控制系统中的有效性和优越性。
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