本技术方案涉及油田分层注水技术,提出了一种基于优化型粒子群神经网络PID控制的分层注水流量调节方法。该方法通过流量计收集井下注水层段的流量数据,经过数据预处理后,利用优化算法对PID控制器参数进行调整,以实现更精确的流量控制。
背景技术
注水开发是国内油田的主体开发方式,分层注水是持续提高油田采收率的关键技术手段。随着水驱开发老油田进入特高含水期阶段,剩余油高度分散、油水关系复杂、为了进一步改善油田开发效果,要求开发方案实现实时化、智能化的评价、优化和调整。在对注水井进行流量控制时,由于注水量的增加,井下注水层段的吸水能力会不断的发生变化,传统的PID控制方法调节时间长、超调量大,不符合工程控制的要求。因此,如何调节注水流量,使其平稳快速的达到注水层段目标配注量成为该领域亟须解决的问题。
随着人工智能技术的不断发展,神经网络被逐渐应用于油田开发中。神经网络对非线性、时变性系统的控制具有一定优势。所以,本发明将神经网络与PID相结合,并引入改进粒子群算法,提出了改进粒子群优化神经网络PID控制的分层注水流量控制方法,使其充分发挥神经网络的优点,提高控制系统的速度和精度。
实现思路