本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的控制策略框架，用于地下流动环境的闭环油藏管理（CLRM）。研究表明，DRL方法在油水注入生产中显著提升了净现值（NPV），提高幅度在4%至33%之间。此外，DRL还在水力发电管理、城市资源分配和灌溉优化等领域表现出良好的效果和经济效益。

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。