智能井网优化：理论、方法与应用

"本文主要探讨了在人工智能和机器学习框架下，智能井网优化在石油开采中的理论与应用。文章着重介绍了井位优化的重要性，尤其是在面对油气藏非均质性和复杂地质结构时，如何通过优化井网形态和密度来提高油气产量和经济效益。作者将井网优化分为无约束井网优化和约束井网优化两类，并提出了新的井网生成方法和优化策略。 无约束井网优化部分，文章提出了一种基于智能井网单元的新方法，每个单元仅需6个参数就能定义井网形状，包括纵向和横向尺寸、旋转角、剪切角、水平位移和垂直位移。通过结合不同的优化算法（如梯度算法、粒子群算法、NEWOUA算法），实现了井网尺寸、旋转、剪切和平移的动态调整，同时考虑了经济效益最大化。这种方法简化了井网设计过程，提高了效率。 对于约束井网优化，研究利用Delaunay三角剖分技术，结合油田实际的边界、断层以及已有井位信息，实现了井网布局的精确描述和优化。这种优化方法能处理复杂的约束条件，确保井网布局合理且符合实际需求。 论文通过多组油藏实例验证了这两种井网优化方法的有效性，特别是对于大规模油藏，能显著减少计算量，快速获得优质的井网布局方案。关键词涵盖了智能井网、无约束井网、约束井网优化以及相关的优化算法，突显了本文的核心研究内容和技术手段。 这篇文献深入研究了利用人工智能和机器学习技术解决油气井位优化问题，为石油行业的井网设计提供了创新的理论支持和实践指导。"