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申请/专利权人：中南大学

摘要：本申请涉及一种地热裂隙储层优势流动路径的识别方法及装置，所述方法包括以下步骤：构建裂隙储层的多物理场耦合仿真模型；在所述多物理场耦合仿真模型中的注入井和产出井之间构造两条贝塞尔曲线，将两条所述贝塞尔曲线封闭，形成优势流动区域；将所述两条贝塞尔曲线的控制点和权重作为遗传算法的反演变量，基于多物理场耦合仿真模型确定遗传算法的适应度函数，利用遗传算法对反演变量进行迭代优化，得到控制点的最优值和权重的最优值；将控制点的最优值和权重的最优值代入贝塞尔曲线，得到优势流动路径。该方法能准确的预测优势流动路径。

主权项：1.一种地热裂隙储层优势流动路径的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建裂隙储层的多物理场耦合仿真模型；所述裂隙储层的多物理场耦合仿真模型是指综合考虑质量守恒与达西定律、能量守恒与傅立叶定律、应力与位移之间的本构关系，并基于裂隙储层所建立的水-热-力的三维非稳态多物理场耦合仿真模型，用于模拟裂隙储层内的流体流动换热过程；在所述多物理场耦合仿真模型中的注入井和产出井之间构造两条贝塞尔曲线，将两条所述贝塞尔曲线封闭，形成优势流动区域；两条贝塞尔曲线的控制点分别在第一设定范围内，两条贝塞尔曲线的权重分别在第二设定范围内；将所述两条贝塞尔曲线的控制点和权重作为遗传算法的反演变量，基于多物理场耦合仿真模型确定遗传算法的适应度函数，利用遗传算法对反演变量进行迭代优化，得到控制点的最优值和权重的最优值；将控制点的最优值和权重的最优值代入贝塞尔曲线，得到优势流动路径；将所述两条贝塞尔曲线的控制点和权重作为遗传算法的反演变量，基于多物理场耦合仿真模型确定遗传算法的适应度函数，利用遗传算法对反演变量进行迭代优化，得到控制点的最优值和权重的最优值，包括：随机生成多个个体作为初始种群，每个个体包含的反演变量包括控制点和权重；利用多物理场耦合仿真模型计算所述多个个体的适应度；根据所述个体的适应度，将选择算子作用于初始种群，选择优良的个体；在所述优良的个体中，进行交叉运算、变异运算，得到新一代种群，再次利用多物理场耦合仿真模型计算新一代种群中的个体的适应度，根据个体的适应度选择优良的个体，循环迭代；若达到终止条件，则得到最佳适应度的个体，并将最佳适应度的个体中的反演变量导出，得到控制点的最优值和权重的最优值；利用多物理场耦合仿真模型计算所述多个个体的适应度，包括：将个体的反演变量作为多物理场耦合仿真模型的输入，确定贝塞尔曲线的几何形状，并计算得到测量点的温度计算值；将测量点的温度计算值与测量点的测量温度值做加权平方计算，得到个体的适应度；构建裂隙储层的多物理场耦合仿真模型之前，包括：对目标区域布置测量点，并获取测量点的测量温度值。

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百度查询： 中南大学 一种地热裂隙储层优势流动路径的识别方法及装置