机器学习驱动的海洋天然气水合物安全开采模拟与优化

"基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型" 本文深入探讨了利用机器学习技术解决海洋天然气水合物水平井降压开采过程中的复杂问题。在水合物开采过程中，含水合物沉积层的力学变形是一个关键考虑因素，因为它直接影响着开采的安全性。作者提出了一种模拟-优化耦合模型，该模型结合了机器学习方法，旨在寻找最佳的甲烷累计产气量与地层稳定性的平衡。 首先，他们构建了一个传热-流动-力学数值模拟模型，用于描述水合物降压开采过程中的物理现象。接着，利用机器学习，特别是径向基函数人工神经网络，建立了能够替代数值模拟的模型。这个替代模型能更高效地找出输入输出变量之间的关系，从而避免传统数值模拟的局限性，寻找全局最优解。 通过模拟-优化耦合技术，研究者得以处理受含水合物沉积层力学响应影响的开采方案选择问题。他们以南海北部神狐海域的一个典型站点为例，研究了在不同海底面沉降量约束下，如何优化甲烷累计产气量和相应的开采参数，如降压幅度、开采时间、井位布置和水平井段长度。 研究发现，最大允许沉降量与甲烷累计产气量呈正相关，且海底面沉降量会随着开采时间和降压幅度的增加而增加。特别是在开采初期，降低降压幅度对于减少海底面沉降和提高甲烷累计产气量至关重要。 文章强调，所提出的模拟-优化耦合技术具有很强的适用性，对于确保海洋天然气水合物的安全、高效规模化开采提供了有力的理论支持。关键词包括海洋天然气水合物、地层稳定性、数值模拟、机器学习、混合整数优化模型、开采方案制定以及水平井。 这篇技术文档揭示了机器学习在解决复杂地球物理问题上的潜力，特别是在优化天然气水合物开采策略方面，为未来的研究和实践提供了新的思路和工具。