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水质监测中基于本地高斯过程的深度强化多智能体学习框架
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内容提要
本文提出了一种基于深度强化学习的控制策略框架，用于地下流动环境中的决策制定。通过近端策略优化算法解决闭环油藏管理问题，训练结果表明该方法在油水注入生产中的净现值获得了显著提升。
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关键要点
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提出了一种基于深度强化学习的控制策略框架，用于地下流动环境中的闭环决策制定。
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将闭环油藏管理问题表示为部分可观察的马尔科夫决策过程。
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使用近端策略优化算法解决相关的优化问题。
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数据集由多个地质模型场景组成。
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基于深度强化学习的方法在油水注入生产中的净现值提升了15%和33%。
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相对于传统的闭环油藏管理方法，平均提升了4%的净现值。
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该方法在多种地质模型场景中均表现良好。
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