一种基于自适应熵深度强化学习的水平分舱产能优化方法

本发明提供了一种基于自适应熵深度强化学习的水平分舱产能优化方法，属于油气田开发工程领域，包括如下步骤：构建自适应熵深度强化学习策略模型，与水平井分舱采油油藏井筒数值模拟器交互，保存水平井分舱经验，利用历史分舱经验训练更新自适应熵深度强化学习策略模型；应用策略模型，输入油藏状态，快速输出当前时刻的分舱优化方案。本发明所述方法相较于现有的水平井分舱采油优化方法，可以快速输出序列分舱优化方案，自动调整策略系数有效提高策略探索全局最优的能力。同时，本发明所提出的方法与油藏井筒耦合模型结合，确保了优化策略与实际物理过程紧密贴合，提高了产量评估的准确性，达到了水平井序列分舱方案快速优化的目的。