【摘 要】
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为了实现煤层气井螺杆泵排采参数的连续决策和连续控制,使煤层气井长期高效稳产,以煤层气井螺杆泵生产周期内最大累积产气量为优化目标,提出了一种具有动作自寻优能力的螺杆
【机 构】
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中国石油大学（北京）,中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司,新疆中泰集团有限公司,北京雅丹石油技术开发有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于大数据解析的大规模非集输油井群生产及拉运调度协同优化”(编号:51974327),国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”(编号:2016ZX05043-004)
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为了实现煤层气井螺杆泵排采参数的连续决策和连续控制,使煤层气井长期高效稳产,以煤层气井螺杆泵生产周期内最大累积产气量为优化目标,提出了一种具有动作自寻优能力的螺杆泵排采强化模型的框架和Q学习及Sarsa、Sarsa(lambda)算法。研究通过与环境的交互式学习,对动态环境进行灵活奖惩,实现智能体在复杂环境下智能决策和参数优化,可有效获取煤层气螺杆泵排采最优协调控制,从而解决传统方法不能根据环境变化迅速做出调整而降低排采效果的问题。实验分析表明,给定煤层气井产气量的变化曲线,以螺杆泵的频率为单一控制变量,
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