摘要
本发明公开了一种基于强化学习的积液气井施工调度方法,属于积液气井施工管理技术领域。本发明包括:获取施工队伍及积液井的详细历史信息,构建施工调度强化学习模型的状态空间、动作空间和奖励函数;将所述状态空间、动作空间和奖励函数用来训练施工调度强化学习模型,得到施工调度强化学习优化模型;基于施工调度强化学习优化模型,进行积液井施工调度,得到优化施工顺序,完成施工顺序预测。本发明的积液井施工调度方法,根据此时的积液井的地理位置和状态及施工队伍的地理位置和状态,利用强化学习模型智能判别其工艺措施,使得积液气井能够合理快速的进行排水工艺。
技术关键词
积液气井
深度强化学习
强化学习模型
订单
奖励算法
施工管理技术
强化学习框架
参数
深度学习网络
特征值
队列
状态更新
时间差
因子
副本
机制
措施
系统为您推荐了相关专利信息
拦截无人机
无人机协同
拦截方法
网络
图像特征信息
融合服务器
海洋溢油
强化学习模型
实时图像
数据
风险监测方法
轻量化卷积神经网络
滑动时间窗口
生成对抗网络
可见光图像
智能电网
扩展卡尔曼滤波算法
预警方法
非线性动态模型
贝叶斯网络模型
商品推荐列表
推荐算法
供应系统
历史订单数据
模块