简介： 本发明公开了一种基于强化学习的油井参数自适应性调控方法，其包括：搜集相应的数据，制备效果反馈样本集；针对油井参数自适应调控工作设计个性化的强化学习算法；构建面向油井参数调控的强化学习算法网络结构；基于强化学习的油井参数自适应性调控实现；进行算法训练与模型验证；将模型机进行优化并应用。本发明以油井为中心，将油藏拆分为不同地质开发特点的样本；在此基础上，借鉴图像增强技术，对样本进行增强，进一步扩充了样本的数量和覆盖度，由此构建了覆盖更多情况的强化学习训练样本集；建立两种个性化的强化学习框架，训练得到了智能体，智能体能够保留历史优化的经验信息，为以后的调控方案推荐提供更精准更快速的支持。