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在油气田开发的核心环节中，井位的精确布置是提高最终采收率、有效动用地下储量和控制整体作业成本的关键。然而，这一优化问题通常涉及复杂的非线性约束和高维决策空间，使得传统优化方法常常面临计算成本高昂、收敛速度缓慢或容易陷入局部最优解等挑战。尽管业界已有多种尝试，但对一种兼具高效速度与可靠精度的计算机辅助优化工具的需求依然迫切。本文介绍的自适应工作流程，通过整合机器学习、流体动力学物理规律与先进的无梯度优化算法，为这一难题提供了新的解决路径。
图 1：代理模型、优化器与模拟器交互示意图（来源：SPE 223867）
引言：迈向智能化的井位优化
本研究的主要目标，是开发一套基于代理模型的新型混合智能系统，专门用于处理实际油田条件下的真实井位布置问题，旨在克服传统优化方法在效率与稳健性上的不足。该工作流程的核心创新在于，首先构建能够快速且高精度地近似复杂储层数值模拟结果的代理模型，以此作为“快速评估器”。随后，借助无梯度优化器（例如基于群体的进化算法）在这一代理模型构成的高效搜索空间中进行全局探索，以寻找最优或接近最优的井位部署方案。整个系统通过迭代反馈与自适应学习机制，能够不断利用新产生的模拟数据更新和优化代理模型，从而持续提升优化决策的质量与可靠性，为油气田开发中的井位优化问题开辟了一条融合数据驱动与物理机理的新路径。
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