油田注水管网系统主要由注水站、注水泵、配水间和注水井构成,通过管线进行连接组成了一个庞大复杂的网络系统,系统中的节点单元与管线单元不是孤立存在的,它们之间相互关联,相互影响。为了监控整个注水系统的运行状态,需要对运行数据进行采集,仅通过站、井等节点的数据不足以评价整个管网的运行效果。由于绝大多数的注水管线均埋于地下,难以掌握整个注水管网系统的运行水力状况。另一方面,注水管网长时间的运行,难免会出现结垢、爆管以及漏损等情况。由于管网埋于地下且结构复杂、规模较大,当发生漏损突发事故时,难以快速响应进行补救,造成资源浪费,环境污染的后果。因此,针对上述这些问题,本文在借鉴传统管网研究方法的同时,立足于人工智能和大数据原理等技术对注水管网运行及数字化管理进行理论研究,主要研究内容如下:针对油田注水管网仿真计算等问题,建立了管网节点单元、管段单元、附属单元以及整体数学模型,对大型非线性方程组主要采用简单迭代方法进行求解。同时将相关的理论方法进行转换,编译油田注水管网仿真模拟软件,包含管网结构建模、运行数据提取以及仿真水力计算等功能,基本满足实际工程要求,便于对注水管网运行时水力状况的掌握及分析。借鉴城市供水管网压力监测点布置经验方法,提出更适用于注水管网的压力监测点布置方案。整个注水管网按注水半径范围划分成若干个子区域,分别研究各区域压力监测点的合适位置,并对特殊点位置进行调整。理论结合经验,为注水管网实时监控以及智能化诊断提供重要支持。针对管网漏损及突发状况难以定位的问题。搭建三层BP神经网络结构,采用贝叶斯正则化优化手段,将漏损时节点压力变化数据作学习训练参数,利用训练好的神经网络模型对试验管网进行检测,从而判定出漏损节点或漏损区域,避免复杂计算,检测迅速,适用于大型管网进行漏损定位。利用数据可视化手段,借助大屏技术,搭建注水管网可视化平台。运用Echarts图表展示技术将管网运行参数进行展示,便于管网维护操作人员对管网的整体把握,为决策者对管网进行优化改造提供理论参考,同时也为油田数字化转型奠定了基础。