本发明涉及智能反馈控制，特别是一种基于智能反馈控制的油气田配储优化方法及系统。
背景技术：
1、当前社会处于信息化、智能化发展的时代，油气田生产管理亟须实现智能化和动态化调控以应对复杂多变的生产环境，传统生产管理方式基于经验判断和静态控制策略，难以满足实时动态调整的需求。随着油气田生产受到温度、湿度和风速等环境因素的影响，传统管理方式已经无法有效控制生产参数和能源消耗，导致生产效率低下、能源浪费严重等问题日益凸显。在这样的背景下，急需一种新的智能化管理方法来提高油气田生产效率、降低能源消耗，以适应现代化生产管理的需求。
2、传统的油气田生产管理存在着反应迟钝和无法适应复杂环境等缺陷，采用本发明提出的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，利用实时监测数据和智能控制器反馈机制，实现了生产参数的实时调整和能源消耗的动态优化。本发明利用多元线性回归模型和神经网络模型等技术手段，根据不同环境变量计算能源消耗量，并引入强化学习技术进行控制，使得油气田生产管理更加智能化和高效化，解决了传统管理方式反应迟钝和无法适应复杂环境等问题。
技术实现思路
1、鉴于现有的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法及系统中存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明的目的是提供一种基于智能反馈控制的油气田配储优化方法及系统，针对现有技术无法实现实时动态调整，难以满足复杂生产环境需求的问题，本发明采用基于智能反馈控制的方法进行生产参数调整与能源消耗优化。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其包括，收集油气田数据并建立监测数据模型，根据实时监测的数据制定生产控制策略；
5、将建立的监测数据模型内的变量进行拟合，设计智能控制器反馈机制并对油气田配储进行调整优化。
6、作为本发明所述基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的一种优选方案，其中：所述油气田数据包括产量数据、能源需求数据和环境变量数据，所述建立监测数据模型包括将产量数据中的油气生产量和环境变量数据进行关联，将环境变量数据作为自变量，油气生产量作为因变量进行拟合；
7、所述拟合包括通过收集的环境变量数据代入多元线性回归模型中，利用模型参数计算油气生产量；
8、所述多元线性回归模型的计算公式为：
9、y＝m×(n+1)·(xtx)-1xty+∈
10、其中，x表示输入矩阵，(xtx)-1xty表示模型参数，y表示油气生产量，∈表示误差项向量，xt表示输入矩阵的转置矩阵。
11、作为本发明所述基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的一种优选方案，其中：所述制定生产控制策略包括将油气生产量作为智能反馈控制系统的输入，代入神经网络模型中计算能源消耗量，引入强化学习技术对输出的结果进行控制，所述计算能源消耗量的公式为：
12、e＝f(w3·f(w2·f(w1·x+b1)·+b2)+b3)
13、其中，e表示能源消耗量，w1、w2和w3表示神经网络模型不同层之间的权重矩阵，b1、b2和b3表示不同层的偏置向量，f()表示激活函数；
14、所述控制包括根据智能控制器预设的优化目标对能源消耗量和环境变量数据进行匹配；
15、所述环境变量数据包括温度、湿度和风速；
16、当环境变量数据处于不同的区间范围时，此时采用加权平均计算法二次计算能源消耗量。
17、作为本发明所述基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的一种优选方案，其中：所述温度包括低温区间、中温区间和高温区间，所述湿度包括低湿区间、中湿区间和高湿区间，所述风速包括低风速区间、中风速区间和高风速区间；
18、当温度处于低温区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
19、
20、其中，ed表示在低温区间下的能源消耗量，xi表示环境变量中的第i个参数，μi表示低温区间下第i个环境变量的平均值，βi表示对应于第i个变量的权重参数，γ表示在低温区间下的偏置项；
21、当温度处于中温区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
22、
23、其中，ez表示在中温区间下的能源消耗量，xi表示环境变量中的第i个参数，βi表示对应于第i个变量的权重参数，γz表示中温区间下的偏置项；
24、当温度处于高温区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
25、
26、其中，eg表示高温区间下的能源消耗量，xi表示环境变量中的第i个参数，βi表示对应于第i个变量的权重参数，γg表示在高温区间下的偏置项，αi表示生产量中的第i个参数，δ表示高温区间下的额外调整参数，θ表示在高温区间下的额外偏置项。
27、作为本发明所述基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的一种优选方案，其中：所述湿度包括低湿区间、中湿区间和高湿区间；
28、当湿度处于低湿区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
29、
30、其中，β0和βi表示模型参数，xs表示湿度变量中的参数，∈表示误差项，emid_humidity表示低湿区间的能源消耗量；
31、当湿度处于中湿区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
32、
33、其中，ni和mi表示神经网络的各个层的节点数量，w1lp、w2jlm和w3ijk表示中湿区间中权重矩阵的各个元素，b1j、b2l和b3k表示中湿区间中偏置向量的各个元素；
34、当湿度处于高湿区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
35、
36、其中，ni和mi表示神经网络的各个层的节点数量，v1lp、v2jlm和v3ijk表示高湿区间中权重矩阵的各个元素，c1j、c2l和c3k表示高湿区间中偏置向量的各个元素。
37、作为本发明所述基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的一种优选方案，其中：所述风速包括低风速区间、中风速区间和高风速区间；
38、当风速处于低风速区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
39、
40、其中，elow_wind表示低风速区间的能源消耗量，xf表示风速变量中的参数，∈表示误差项；
41、当风速处于中风速区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
42、
43、其中，emid_wind表示中风速区间的能源消耗量，xf表示风速变量中的参数，θ表示在中风速区间下的偏置项，∈表示误差项；
44、当风速处于高风速区间时，则二次计算能源消耗量的具体公式为：
45、
46、其中，ehigh_wind表示高风速区间的能源消耗量，xf表示风速变量中的参数，zj表示第一组高风速区间内的变量，wk表示第二组高风速区间内的变量，βi表示对应于第i个变量的权重参数，ωk表示第三组高风速区间内的变量，∈表示误差项。
47、作为本发明所述基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的一种优选方案，其中：所述设计智能控制器反馈机制包括将二次计算的能源消耗量进行二次匹配，具体步骤如下：
48、当低温区间下的能源消耗量ed正确对应低湿区间下的能源消耗量elow_humidity时，则将正确信号传输到智能控制器中，并进行反馈；
49、否则，当低温区间下的能源消耗量ed正确对应中湿区间下的能源消耗量emid_humidity或正确对应高湿区间下的能源消耗量ehigh_humidity时，则智能控制器未接收到传输的信号，此时触发智能控制器中的一级报警装置；
50、当中温区间下的能源消耗量ez正确对应中湿区间下的能源消耗量emid_humidity时，则将正确信号传输到智能控制器中，并进行反馈；
51、当中温区间下的能源消耗量ez正确对应低湿区间下的能源消耗量elow_humidity或正确对应高湿区间下的能源消耗量ehigh_humidity时，则智能控制器未接收到传输的信号，此时触发智能控制器中的二级报警装置；
52、当高温区间下的能源消耗量eg正确对应高湿区间下的能源消耗量ehigh_humidity时，则将正确信号传输到智能控制器中，并进行反馈；
53、当高温区间下的能源消耗量eg正确对应低湿区间下的能源消耗量elow_humidity或正确对应中湿区间下的能源消耗量emid_humidity时，则智能控制器未接收到传输的信号，此时触发智能控制器中的三级报警装置；
54、所述调整优化包括提取报警时的信息并与风速进行三次匹配，所述三次匹配包括根据调整低风速区间下的能源消耗量elow_wind、中风速区间下的能源消耗量emid_wind和高风速区间下的能源消耗量ehigh_wind，实现油气田的配储优化。
55、第二方面，本发明实施例提供了一种基于智能反馈控制的油气田配储优化系统，其包括：监测模块，通过收集油气田数据并建立监测数据模型，根据实时监测的数据制定生产控制策略；
56、优化模块，通过设计智能控制器反馈机制并进行调整优化。
57、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的任一步骤。
58、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的任一步骤。
59、本发明有益效果为：本发明基于智能反馈控制的油气田配储优化方法在实践中带来显著的益处，通过实时监测和智能控制，生产参数得以即时调整，使生产过程更加灵活高效，其次，利用神经网络和强化学习等技术，能源消耗量得以优化管理，有效降低能源消耗成本。此外，针对不同环境变量的变化，采用复杂的匹配算法，提高了生产过程对环境变化的适应性和灵活性，本发明技术方案不仅提升了油气田生产的效率和质量，同时也降低了能源消耗，减少了对环境的影响，具有显著的经济和环境效益。
1.一种基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：所述油气田数据包括产量数据、能源需求数据和环境变量数据，所述建立监测数据模型包括将产量数据中的油气生产量和环境变量数据进行关联，将环境变量数据作为自变量，油气生产量作为因变量进行拟合；
3.如权利要求2所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：所述制定生产控制策略包括将油气生产量作为智能反馈控制系统的输入，代入神经网络模型中计算能源消耗量，引入强化学习技术对输出的结果进行控制，所述计算能源消耗量的公式为：
4.如权利要求3所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：所述温度包括低温区间、中温区间和高温区间，所述湿度包括低湿区间、中湿区间和高湿区间，所述风速包括低风速区间、中风速区间和高风速区间；
5.如权利要求4所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：所述湿度包括低湿区间、中湿区间和高湿区间；
6.如权利要求5所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：所述风速包括低风速区间、中风速区间和高风速区间；
7.如权利要求6所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：所述设计智能控制器反馈机制包括将二次计算的能源消耗量进行二次匹配，具体步骤如下：
8.一种基于智能反馈控制的油气田配储优化系统，基于权利要求1～7任一所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法，其特征在于：包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于智能反馈控制的油气田配储优化方法的步骤。
