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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于强制学习的油田生产系统决策优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114896903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210493119.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于强制学习的油田生产系统决策优化方法是由宋洪庆;都书一;宋鹂影;王九龙;岳明设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强制学习的油田生产系统决策优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强制学习的油田生产系统决策优化方法，包括：收集油田生产现场的动态生产数据，建立油藏生产优化的数据立方体；基于数据立方体对预设的机器学习模型进行训练，得到用于根据生产现场的动态生产数据预测产油量的基于强制学习的油藏注采系统代理模型；构造面向注气油藏生产优化的评估函数；在生产优化过程中建立基于输入参数的强制约束模型及边界约束条件；以约束模型及边界约束条件为约束，基于油藏注采系统代理模型，以评估函数为优化方向，寻找油藏生产优化方案，得到最优生产方案。本发明可以解决传统的基于物理的方法在计算精度以及时间方面有局限性的技术问题。

本发明授权一种基于强制学习的油田生产系统决策优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强制学习的油田生产系统决策优化方法，其特征在于，包括： 收集油藏生产井以及周围邻近的注入井的动态生产数据；其中，生产井的动态生产数据包括产油量、产气量、气油比、开关井状态和油嘴大小；注入井的动态生产数据包括注气量、注入压力和注入模式；利用收集到的动态生产数据，建立油藏生产优化的数据立方体； 从数据立方体中抽取模型训练所需的数据集，将数据集按照9：1的比例划分为训练集和测试集，得到训练集以及测试集；其中，数据集中的生产井的开关井状态和油嘴大小，以及注入井的注气量、注入压力和注入模式作为模型的输入，数据集中的生产井的产油量、产气量和气油比作为模型的输出；构建一个基于深度神经网络的机器学习模型；其中，机器学习模型的隐含层层数为3层，每层神经元个数为60个；采用训练集对机器学习模型进行训练，并采用测试集对训练后的机器学习模型进行测试，得到基于强制学习的油藏注采系统代理模型； 构造面向注气油藏生产优化的评估函数Ox；其中，QofD,W,θ为产油量，GOfD,W,θ为气油比； 在生产优化过程中建立基于输入参数的强制约束模型及边界约束条件； 以所述约束模型及边界约束条件为约束，基于所述油藏注采系统代理模型，以所述评估函数为优化方向，寻找油藏生产优化方案，得到最优生产方案。

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