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基于机器学习和贪心算法的co2 -EOR项目运行建模与优化( Modeling and optimizing for operation of C O 2 -EOR project based on machine learning methods and greedy algorithm )
Rongquan He Weizhong MA Xinyu Ma Yuchen Liu
二氧化碳提高采油(CO2-EOR)项目运行优化方法是近年来提高采油效率和盈利能力的一个突出需求。全球变暖是当今世界的困惑和威胁。全球变暖的主要原因是化石燃料燃烧过程中产生的二氧化碳排放。CO2-EOR项目由于具有减少温室气体CO2排放和提高采收率的双重优势，近年来受到各国的重视、实施和发展。提出了一种基于机器学习方法和启发式优化算法的CO2-EOR项目运行优化工作流。该工作流程显著提高了CO2-EOR项目的盈利能力。该工作流程包括电力消耗预测指数-高斯过程回归(GPR)模型、含外源输入的非线性自回归神经网络(NARX)模型和操作优化模型。该工作流程的准确性、有效性和可靠性在我国北方地区的实际工程中得到了验证。16天（2020年4月15日至30日）运行优化结果显示，优化后的CO2注储总量为4668吨，比未优化时增加70.3%；优化后的总产油量为925.5吨，比未优化时增加14.1%；优化后的利润增加40,007.9美元，比未优化时增加22.1%，优化后的利润增加103,917.1美元。
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