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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种多类型井缝联控精细注采模式智能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：CN121675830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610180618.3，技术领域涉及：E21B43/20；该发明授权一种多类型井缝联控精细注采模式智能优化方法是由袁彬;张洪彬;张伟;袁浩设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多类型井缝联控精细注采模式智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多类型井缝联控精细注采模式智能优化方法，涉及油气田开发技术领域。本发明设置井缝联控精细注采模式，在油藏数值模拟软件中建立油藏数值模拟模型，基于拉丁超立方采样方法获取多组油藏注采方案，利用油藏数值模拟模型根据各组油藏注采方案进行模拟，生成多个样本数据建立样本数据库，并建立深度学习代理模型，利用样本数据库训练并训练深度学习代理模型后，采用粒子群优化算法进行单目标预搜索全局寻优得到优选基准策略，建立强化学习动态决策模型并基于PPO近端策略优化算法训练得到强化学习智能体，利用强化学习智能体获取油藏的最优注采开发方案，实现了多类型井缝联控新模式下油藏注采方案的快速优化与决策支持。

本发明授权一种多类型井缝联控精细注采模式智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多类型井缝联控精细注采模式智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，设置井缝联控精细注采模式，结合储层物性参数和水平井设计参数，在油藏数值模拟软件中建立油藏数值模拟模型，用于模拟压裂水平井的注采过程； 步骤2，设置核心采样参数及取值范围，基于拉丁超立方采样方法获取多组油藏注采方案，利用油藏数值模拟模型根据各组油藏注采方案进行模拟，得到采用各组油藏注采方案时各时间步下油藏数值模拟模型的状态、动作和奖励，生成多个样本数据，建立样本数据库； 步骤3，基于LSTM网络结构建立深度学习代理模型，利用样本数据库对深度学习代理模型进行训练和验证，得到经验证后的深度学习代理模型； 步骤4，利用验证后的深度学习代理模型替代油藏数值模拟模型，采用粒子群优化算法进行单目标预搜索全局寻优，通过快速搜索确定优选基准策略，得到基准注采制度方案； 步骤5，基于策略梯度的Actor-Critic双网络结构建立强化学习动态决策模型，基于PPO近端策略优化算法训练强化学习动态决策模型，得到用于精细化调控基准注采制度方案的强化学习智能体； 步骤6，获取实际油藏的初始地层状态、开发总时长和时间步长，将步骤4中获取的基准注采制度方案输入至强化学习智能体中，利用强化学习智能体获取实际油藏在开发总时长内所有时间步下所有裂缝的注入流量和采出压力，生成包含注入流量序列和采出压力序列的智能注采工作制度表，得到实际油藏的最优注采开发方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：257100 山东省东营市东营区北二路277号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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