بهینه سازی تولید از مخازن هیدروکربوری با استفاده از الگوریتم های یادگیری تقویتی

مخازن هیدروکربوری به عنوان سیستم های دینامیک و پیچیده، همواره با چالش های متعدد در فرآیند تولید مواجه هستند. روش های سنتی بهینه سازی، علی رغم کارایی نسبی، به دلیل ماهیت ایستا و وابستگی به مدل های تحلیلی ساده شده، قادر به انطباق با تغییرات لحظه ای مخزن نیستند. در سال های اخیر، یادگیری تقویتی عمیق به عنوان یک رویکرد داده محور و تطبیق پذیر، تحول چشمگیری در مدیریت هوشمند مخازن ایجاد کرده است. این مقاله به مرور سیستماتیک پیشرفت های اخیر در کاربرد الگوریتم های یادگیری تقویتی برای بهینه سازی تولید از مخازن هیدروکربوری می پردازد. چارچوب های مختلف شامل الگوریتم های تک عاملی (مانند DDPG، PPO، TD۳) و چندعاملی (مانند MAPIRL، MARLIN و PER-MADDPG) مورد تحلیل قرار می گیرند. همچنین، راهکارهای نوین برای مدیریت قیود ایمنی، کاهش هزینه های محاسباتی، و قابلیت تعمیم به مخازن دیده نشده بررسی می شوند. نتایج مطالعات موردی نشان می دهند که رویکردهای مبتنی بر یادگیری تقویتی می توانند تولید تجمعی گاز را تا ۵٪ و تولید مایع را تا ۲۵۲٪ در مقایسه با روش های سنتی افزایش دهند. این مقاله با ارائه جدول های مقایسه ای جامع و تحلیل چالش های پیش رو، مسیر تحقیقات آینده در این حوزه را ترسیم می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی عمیق ، بهینه سازی تولید ، مخازن هیدروکربوری ، مدیریت حلقه بسته مخزن ، کنترل چاه