结合数值模拟与深度学习的油藏开发参数优化方法研究

年嘉庆

（大庆油田有限责任公司第三采油厂地质研究所，黑龙江 大庆 163113)

摘 要：为优化油藏开发参数，提出了一种结合数值模拟与深度学习的新方法。针对强底水驱油藏的特点，构建了双通道自适应LSTM-CNN模型，实现了对底水驱动力和渗流场演化规律的有效预测。通过特征融合层设计和分层学习策略，该方法很好地解决了传统模型对底水突进预警不足的问题。研究建立了数值模拟与深度学习的双向耦合系统，开发了实时数据交互接口，实现了模型预测结果向数值模拟的动态反馈。实例应用表明，该方法在产液量、含水率和井底流压等关键参数预测方面具有较高精度，为油藏开发优化提供了新的技术途径。

关键词：数值模拟;深度学习;油藏开发;参数优化

0 引言

近年来，深度学习在油藏建模领域展现出巨大潜力，但单纯依靠深度学习难以充分反映复杂油藏的物理过程。如何有效结合数值模拟与深度学习的优势，实现油藏开发参数的高效优化，已成为业界关注的重要课题。本文针对强底水驱油藏特点，提出一种新的优化方法，通过构建双通道深度学习模型，实现对底水驱替规律的精准刻画，为类似油藏的开发优化提供新的思路和方法。

１油藏数值模拟理论基础

1.1 研究区块概况

研究区块位于准噶尔盆地西北缘马湖凹陷带，构造位置处于玛纳斯斜坡带西段。目标层系为下白垩统吐谷鲁群胡芦沟组，埋深2100~2350m，储层岩性为河流相碎屑岩沉积，以长石岩屑砂岩为主。储层物性参数显 示：孔隙度15%~22%，渗 透 率 0.079 ~0. 148μm²,地层原始压力 22MPa,原始地层温度 68℃。油藏具有强底水驱特征，含水层厚度达85m，含油面积4.2km²,地质储量320万t,属于中等规模油藏。油层平均有效厚度12m，纵向非均质性强，夹层发育，泥质含量15%~35%，储层非均质性指数0.65。

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