摘要
本发明属于能源开采技术领域,尤其涉及一种气藏注提采与封存的多目标优化方法及系统,首先获取提采与封存的调控参数变量,调用改进抽样算法抽样组合生成样本数据;再调用CMG数据文件批量修改,从原始dat文件提取井名和DATE命令,结合样本参数模拟,生成新调度块插入原始文件最后一个DATE命令处,生成新CMG文件,处理后导出合并CSV;接着构建多输出回归预测模型,用CSV文件训练模型;随后提取所有调控参数变量组合并导出数据,调用训练好的模型预测,得参数全组合;最后构建多目标优化模型,以最大化累积产量和存储效率为目标,导出Pareto最优解作为结果。本发明能够解决现有技术中的封存与天然气开采协同作业存在效率低,精度也不准确的问题。
技术关键词
回归预测模型
XGBoost模型
变量
随机森林模型
生成样本数据
表达式
蚂蚁
抽样算法
参数
命令
训练集
汉明距离
存储效率优化
能源开采技术
极值
速率
组合模块
集成算法
系统为您推荐了相关专利信息
高精度温度传感器
监测方法
预警机制
人工智能算法
光纤光栅温度传感器
企业风险预测方法
风险预测系统
XGBoost模型
预训练模型
爬虫技术