蒸汽驱油过程优化问题的数值模拟

摘要

将动态或时间相关的代理模型用于蒸汽驱油过程中的不确定性分析和优化研究.计算过程中引入了一种新的时变人工神经网络作为动态响应面,进而确保了其在整个过程时间间隔内的有效性.通过将此响应面与遗传算法结合,可以在无浸层状稠油油藏中获得最佳注入条件,例如蒸汽注入速率、蒸汽质量以及最佳注入时间.此种方式可作为一种快速且具有成本效益的工具,用于稠油油藏蒸汽驱油过程中的风险分析和优化.