利用人工智能优化油藏模拟中的热力学平衡计算

"辑和Smith，1982;Peng和Robinson，1976）。然而，这种方法需要大量的计算资源，因为它涉及到非线性系统的求解，尤其是对于多组分系统。在每一步中，必须解决相态方程以确定气体、液体和可能存在的固相之间的平衡。这通常包括迭代过程，例如Lanczos法或Newton-Raphson法，以找到满足相平衡条件的解。这些迭代过程可能会消耗大量的计算时间。 人工智能，特别是机器学习和神经网络，近年来在各个领域得到了广泛应用，包括石油工程（Wang et al., 2019a, b）。神经网络是一种非线性函数拟合工具，能够学习复杂的输入-输出关系。在油藏模拟中，它们已被用来预测流体性质（如粘度和压缩因子）、流动行为以及替代传统的数值方法（Adolph et al., 2021）。 本研究中提出的方法利用神经网络来加速组分平衡计算。通过训练神经网络来学习热力学平衡过程中的输入（如温度、压力和组分浓度）和输出（如相组成和摩尔分数比）之间的映射。一旦网络被训练，它就可以快速地提供近似的平衡结果，而无需进行昂贵的迭代计算。这种方法的关键优势在于它能够在保持相当高的精度的同时显著减少计算时间。 实验结果显示，新方法将模拟时间减少了大约50%，这对于需要进行大量模拟的复杂油藏工程问题来说具有重大意义。此外，由于神经网络可以在训练后进行离线计算，因此可以进一步提高并行计算的效率，使得处理大规模的油藏模型变得更加可行。 然而，值得注意的是，虽然神经网络可以提高效率，但在某些特定条件下，如接近临界点或存在特殊流体性质时，其预测的准确性可能会受到挑战。因此，需要谨慎地选择训练数据集，确保覆盖了所有可能的操作条件。此外，对于新的、未见过的流体组合，可能需要定期更新或重新训练神经网络以保持其预测性能。 总结，人工智能技术，特别是神经网络，为油藏模拟中的组分平衡计算提供了一条高效的道路。通过这种方式，可以减少计算负担，加快模拟速度，从而更好地支持油气田开发的决策过程。未来的研究可能集中在优化神经网络架构，改进训练策略，以及将这种方法扩展到更广泛的油藏模拟问题上，包括多物理场耦合和动态地层变化。"