西南石油大学：杨火海，付玉，李仁则 等
随着全球能源结构向低碳转型，天然气作为清洁能源的重要性日益凸显。地下储气库（UNGS）在调峰保供中扮演着关键角色，但其运营面临诸多挑战：
- 注采效率低：传统数值模拟方法依赖经验，计算复杂，难以实时调整方案。
- 压力分布不均：区块间压差过大可能引发地质风险，影响储气库长期稳定性。
人工干预多：依赖专家经验，难以实现动态优化。
如何突破这些瓶颈？tNavigator的智能代理模型技术给出了答案！
tNavigator的解决方案：代理模型 + 多目标优化
西南石油大学联合国家管网储能公司的最新研究表明，基于tNavigator平台的代理模型技术，可显著提升储气库注采方案的优化效率与精度。该研究采用以下创新方法：
1. XG-Boost代理模型：高效预测地层压力
通过对比9种机器学习模型（如神经网络、随机森林等），XG-Boost以95%的预测精度胜出，替代传统数值模拟，大幅缩短计算时间。
代理模型简化了复杂的地层压力计算，同时保持高精度（MAE<0.2），为实时优化奠定基础。
各井产气初期地层压力的数值模拟模型预测结果与XG - Boost模型预测结果的对比
各井注气结束时地层压力的数值模拟模型预测结果与XG - Boost模型预测结果的对比
2. NSGA-III算法：多目标全局优化
以最大化注采气量、最小化区块压差为目标，采用非支配排序遗传算法（NSGA-III）进行全局优化。
相比传统方法，优化后的方案使区块平均压差降低2%（33.3 MPa），最大压差减少64%，同时生产期末井区压力提升6%。
3. 动态调整，智能决策
结合历史数据与实时监测，tNavigator可动态调整注采方案，确保储气库在安全、高效状态下运行。
案例显示，优化后储气库的气体扩散范围更广，低渗透区域利用率显著提升，冬季调峰能力增强。
优化前后压力对比
tNavigator的智能优化技术，真正实现了储气库的“多注多采、均衡压力、安全运行”！
高效计算：代理模型替代复杂模拟，计算速度提升数倍。
精准预测：机器学习+物理机制融合，确保结果可靠。
动态优化：实时调整注采方案，适应市场波动。
安全稳定：降低区块压差，减少地质风险。
在能源转型与数字化浪潮下，tNavigator以人工智能+油藏工程的创新组合，为储气库运营提供智能解决方案。无论是调峰保供，还是长期安全，tNavigator都能助您一臂之力！
