【摘 要】
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对于大规模油藏开发优化，常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题，建立了油水井动态调控优化模型，并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解，同时，利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度，研发编制了油水井动态调控优化软件，并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度，油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金（52104020）； 湖北省自然科学基金青年科学基金（2020CFB377）；
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对于大规模油藏开发优化，常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题，建立了油水井动态调控优化模型，并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解，同时，利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度，研发编制了油水井动态调控优化软件，并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度，油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10~4m~3，较好地解决了油水井生产动态控制优化问题，也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。
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