水驱开发油田由于驱替场动态变化频繁,目前已进入到深度精细注水开发的新阶段。为保证优化的注水方案和先进的分注工艺相结合,系统综述了油藏动态分析技术发展现状,重点阐述了人工智能方法与油藏工程交叉融合辅助注水开发方案调整的核心问题,同时结合前沿智能化理论与方法对未来注水开发方案智能精细化调整趋势进行了探讨和展望。 
油藏动态分析技术发展
油藏在注水生产的长期过程中，储层性质、流体性质、地层渗透率和压力等油藏的埋存状态将渐进式发生变化，要精准掌握储注水生产后油藏动态变化情况，需要借助先进的油藏动态分析技术。油藏动态分析技术已从单层发展到多层、从单项技术为主体发展到多学科合作、从人工经验优化发展到智能方法辅助优化,逐渐进入智能精细化油藏分析阶段。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
第1阶段是以单项技术为主体。这一时期油藏开发过程中由于数据采集技术的限制，常缺乏油藏的动态属性数据。油藏动态分析主要依据单井的静态属性数据和个别剖面数据,如井下监测数据、地震数据等,对油藏属性分布无法从整体上进行把控。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
第2阶段是多学科合作油藏动态分析阶段。这一时期的油藏动态分析由单一学科逐步向综合学科发展。需要与测井、地质、现场等资料协同分析。1980-1990年,国外众多学者采用随机模拟和统计学的知识与地质相结合,使油藏描述能够更加准确地分析出地下油、气和水的具体分布，与此同时中国学者也提出了以地质方法为主体，测井评价方法为辅助技术的油藏动态分析技术。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
第3阶段是精细化的油藏动态分析阶段。从20世纪90年代开始，油气行业针对分散独立的数据实现了统一数据管理,形成了学科一体化管理平台。借助于数据管理与数据共享水平的提升,油藏动态分析逐渐开始从定性向定量转变,从宏观到微观转变,发展为数字化、精细化分析研究。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
第4阶段是精准的智能精细化油藏分析新阶段。随着中国油田开采进入中—后期,为提高各类油层的均衡动用程度,配水工艺发展为多层段精细分层注水，中国形成了第4代分层注水工艺。该工艺以“边注边测边调”为技术内涵，使油藏开发方案进一步由单井定位向层位定位的开发方式转变。油藏分析技术趋向于利用地质静态和生产动态数据与大数据、机器学习和群智能算法等AI技术充分结合,以实现对油藏未来动态变化趋势进行实时预测。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
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水驱开发注水开发方案调整研究现状
水驱开发油藏分析主要任务是研究油藏开发的动态变化规律，分析影响油田生产动态变化的关键因素，并以影响油田生产动态的关键因素为依据，结合优化方法调整和完善油藏的开发方案。在精细化油藏分析研究阶段，随着AI方法与油藏工程的交叉融合，相比于传统的油藏工程和数值模拟方法，利用大数据及机器学习方法强大的数据分析及学习能力，注水开发方案调整由人工经验指导发展为智能辅助优化，使油田的储量动用程度和有效开采程度得到提高，从而促进油田生产效益的提升。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
人工经验指导注水开发方案调整。在20世纪初，由于缺乏理论指导，油田开发采用了大量钻采油井的方法。这种做法不仅导致了油藏能量的浪费,而且经济采收率也不理想。随着深井压力计、高压取样器等仪器的出现,可以探究油藏岩心和压力分布状况,并分析地下流体的压力、温度和渗流机理,进一步提高了油田的采收率。到20世纪中叶，逐步形成了以预测和分析油藏未来开发动态为基础的油田科学开发技术。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
人工智能辅助注水开发方案调整。水驱开发油藏精细化分析阶段，机器学习方法与油藏工程的交叉融合逐渐深入到生产动态分析、自动历史拟合、注采连通性分析、井网井位优化，最终辅助实现注水开发方案调整。虽然AI方法在注水开发方案优化中具有潜力，可以提供更准确的预测和辅助决策，但在实际应用中还需要综合考虑数据质量和计算资源因素，尤其是要提高数据驱动模型的物理可解释性，以充分发挥其优势并解决相应的挑战。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
水驱开发注水开发方案智能优化展望
随着计算机学科的兴起，大数据、AI等技术日益受到重视，油气行业逐渐开展数字化与智能化转型，传统油藏开发正朝着更加信息化、智能化的方向发展。将大数据、机器学习以及深度学习与油藏工程分析方法相结合，并充分利用实时监测的生产动态数据，是注水开发方案优化未来的发展趋势。建立“动态数据+物理约束+AI”的智能优化体系，也就是整合数据驱动运算时效快的优点，以及物理模型驱动运算准确率高的优点，构建物理驱动与数据驱动相融合的智能优化模型，实现快速总结应用开发经验。文章源自云智设计-https://www.cidrg.com/news/forward/21451.html
智能决策和知识迁移的开发方案设计。为提高新方案设计的准确性和效率，可以借鉴以往油田开发的经验和实例。迁移学习(TL)可以将某个领域或任务上学习到的知识，应用到不同但相关的领域或问题中，借助目标油藏已成熟应用的模型，只需要对改变的有限参数进行训练即可得到新的模型，从而将过往油田开发调控的经验应用于新油藏和开发的新阶段，设计最优方案并快速完成开发预测工作。迁移学习应用于注水开发方案设计实现有:(1) 基于样本迁移学习(Instance based TL)的开发方案设计；(2) 基于特征迁移学习(Feature based TL)的开发方案设计；(3) 基于模型迁移学习(Parameter based TL)的开发方案设计。
数据驱动的生产动态预测。运用大数据分析方法，融合多源数据，可以智能分析油藏生产动态。通过数据挖掘技术分析实时生产数据中隐含的油田开发生产特征信息，基于机器学习的油藏或单井代理模型可以快速准确预测剩余油分布、生产动态和产能指标。根据代理模型和训练样本有无变化，代理模型可归结为静态代理模型和动态代理模型。物理约束、专家经验、机器学习和智能优化算法进一步深入融合,将成为生产动态预测未来研究的重点。
多目标大规模协同的生产优化。由于实际油藏注水开发过程的复杂性和动态性，注水优化一直被认为是一个具有挑战性的问题，其主要目标是调整注采参数，使总产油量或与所获得利润密切相关的目标函数最大化。考虑边界约束和工程实际情况的约束的同时，还需要考虑诸如设备成本、操作复杂度等实际工程情况的限制条件。因此，针对油田生产约束优化问题，无导数优化方法具有显著优势。强化学习(RL)是典型的无导数和无模型优化方法，应用此技术进行多目标大规模协同的生产优化求解，可避免目标函数的复杂梯度计算相对应的挑战。
结论与建议
(1) 大数据分析及人工智能算法在注水开发方案优化调整的核心生产问题中，逐渐得到了应用，其有效的解决了单一机理模型缺乏自学习、自适应能力和知识自动更新的问题，但面临着纯数据驱动，模型训练过程中缺少物理规律和科学理论支撑，模型物理规律失衡、可解释性差的新挑战。
(2) 通过研究和发展“动态数据+物理约束+AI”的注水开发方案优化方法，即构建物理驱动与数据驱动相融合的油藏分析代理模型，可以克服单纯基于数据驱动的深度学习模型中难以保证物理机理正确性的难题，并进一步融合分层注水动静态数据对模型进行自动更新，为当前大数据、AI与油藏工程交叉融合的水驱开发注水开发方案优化提供了新的思路。
(3) 通过综合应用生产动态数据、油藏工程和人工智能方法，实现监测数据的“实时采集”、油藏动态的“实时预测”和注水方案的“实时优化”，进一步推动水驱开发油藏生产注采开发全方位、全流程的智能优化应用落地，最终实现注水方案设计与优化和井下分层注水实时调整同步的油藏和采油工程一体化。
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