摘要： 本文耦合裂缝扩展、产能模拟和自动搜索算法,建立了完整的水力压裂高维参数智能优化工作流,以获取全局范围内最佳匹配的整套压裂参数,使得以经济指标为目标函数的值最大化.裂缝扩展模拟采用自编的边界元裂缝扩展模拟器,产能模拟采用CMG组分模拟器,自动搜索算法采用遗产算法和贝叶斯优化算法,实现了整个优化过程自动化,即裂缝整体形态自动导入CMG中并自动建立压裂模型,通过CMG压裂模型预测油气水产量并计算目标函数值,自动搜索算法通过衡量目标函数值与压裂参数输入值之间的关系,更新下一代压裂参数输入值,并重新进行压裂优化,直至获得理想的压裂参数.压裂优化过程及结果表明:结合边界元裂缝扩展模拟器和CMG组分模拟器,可以实现快速压裂仿真,解决了智能搜索仿真次数高、计算量大的难题;通过智能优化,最终压裂参数相对初始压裂参数,经济指标提高 55%;对比遗产算法和贝叶斯算法优化结果,遗传算法搜索到了更优的压裂参数,即经济指标更高,而贝叶斯算法搜索迭代次数较少,同时可以更好地利用先验知识;两种方法均适合求解水力压裂优化的"黑盒"工作,且各有优势,现场应用推广潜力大.

关键词: 水力压裂优化, 遗传算法, 贝叶斯算法, 智能搜索