64、工业过程的机器学习主动控制与三维B样条函数并行积分算法

工业过程的机器学习主动控制与三维B样条函数并行积分算法

在工业生产中，如何实现高效、智能的过程控制一直是研究的重点。本文将介绍两种不同但又都与工业计算相关的技术：基于机器学习的工业过程主动控制方法，以及三维B样条函数的并行积分算法。

基于机器学习的工业过程主动控制

在天然气开采过程中，水锥问题是一个常见且影响生产效率的难题。传统的控制方法往往依赖于操作人员的经验，难以实现对复杂生产情况的精准控制。而基于机器学习的主动控制方法为解决这一问题提供了新的思路。

核心思路

该方法利用油藏模拟和位于生产井附近的虚拟有源传感器，通过监测油藏参数，在不利的流量变化到达井之前实现主动入流控制。具体步骤如下：
1. 数据采集与分析 ：虚拟传感器测量生产井周围的油藏参数，如含水饱和度和油藏压力，同时结合地面生产数据，如天然气和水的流量。
2. 生产阶段确定 ：在油藏模拟的每个时间步，使用训练好的深度时间聚类（DTC）算法，根据油藏模拟器计算的油藏参数确定井的当前生产阶段。
3. 自动控制决策 ：根据井的生产阶段，自动确定受水流入影响的气井的控制策略。

应用实例

以一个实际的天然气藏为例，该油藏存在水锥问题。使用ECLIPSE油藏模拟器对油藏进行建模，该模拟器采用有限差分方法模拟复杂地质构造和井配置中的流体流动。
- 传感器布置 ：该油藏有8口生产井，每口井附近布置3个虚拟有源传感器。
- 模型训练与验证