基于Transformer-LSTM代理模型与遗传算法的水驱油藏精细分层注水开发方案优化研究

针对水驱油藏中后期层间矛盾突出、剩余油分布不均等问题，研究人员创新性地结合Transformer全局特征提取能力和LSTM时序建模优势，构建了高精度代理模型（MAE=0.1355，R2=0.9997），耦合多目标遗传算法与EWM-TOPSIS决策方法，实现注采参数优化，使区块产油量提升8.68%、含水率降低13.98%，为智能油藏管理提供技术范式。

　　

在油田开发的中后期，层间矛盾加剧、剩余油分布高度不均、含水率持续上升等问题如同"三座大山"，严重制约着采收率的提升。以我国主力油田为例，尽管分层注水技术（通过调节各油层注水量实现均衡驱替）已成为提高采收率的"金钥匙"，但传统方案设计依赖数值模拟和人工经验，存在计算成本高、优化周期长、易陷入局部最优等痛点。更棘手的是，油藏动态响应具有高度非线性和时序依赖性，常规机器学习模型难以同时捕捉全局规律与局部动态。

针对这一系列挑战，来自中国石油相关研究机构（根据致谢部分的国家重点研发计划及中石油科技项目资助推断）的科研团队在《Geoenergy Science and Engineering》发表了一项突破性研究。他们创造性地将自然语言处理领域的Transformer模型与经典LSTM网络融合，构建了能够"既见森林又见树木"的混合代理模型，结合多目标遗传算法和熵权-理想解法（EWM-TOPSIS），实现了JZS区块精细分层注水方案的智能优化。这项研究不仅使区块产油量提升8.68%、含水率降低13.98%，更开创了人工智能驱动油藏高效开发的新范式。

研究团队采用三大关键技术：首先基于JZS区块113×80×5网格的黑油模型生成500组时序训练数据；其次设计Transformer-LSTM混合架构（Transformer层提取注采全局关联，LSTM层捕捉压力/含水率的时序演变）；最后耦合NSGA-II多目标遗传算法与EWM-TOPSIS决策方法，在保证总注水量不变的约束下优化分层配注方案。

【目标区块】
以渤海湾盆地JZS水驱油藏为对象，该区块具有典型的非均质特征（渗透率变异系数0.68），模型包含16798个有效网格。研究人员特别关注其5个开发层系的层间矛盾，为后续分层优化提供地质基础。

【模型训练性能分析】
Transformer-LSTM模型展现出卓越的预测能力：测试集MAE仅0.1355，R²高达0.9997。在验证阶段，产油量预测相对误差仅0.39%，含水率误差1.14%，显著优于传统LSTM模型（训练时间缩短50%以上）。这种优势源于Transformer的自注意力机制（self-attention）能有效捕捉远距离井组间的动态关联，而LSTM门控结构则精细刻画了各层压力传播的时序特征。

【结论】
该研究实现了三大突破：一是首创Transformer-LSTM混合架构用于油藏动态预测，解决了长时序依赖与非线性的建模难题；二是通过EWM-TOPSIS决策从Pareto前沿中优选方案，平衡了增油控水的矛盾目标；三是验证了人工智能替代耗时数值模拟的可行性（与商业模拟器结果误差<0.5%）。这项成果不仅为JZS区块带来直接经济效益，其方法论更可推广至同类复杂断块油藏，标志着油藏开发进入"智能优化"的新阶段。

研究同时指出，未来可进一步整合地质力学参数与实时监测数据，使模型具备动态调整能力。正如通讯作者Huang Hu强调的，这种"数字孪生+智能决策"的技术路线，将成为实现"双碳"目标下油气田高效开发的重要抓手。