CO₂-Fluten ist derzeit ein wichtiges Mittel zur Verbesserung der Rückgewinnungsrate in schlecht durchlässigen Ölfeldern, aber aufgrund der Heterogenität des Feldes kann eine langfristige Gas-CO₂-Injektion leicht zu einer Gasdurchbruch führen, was zu einer großen Menge an Restöl im Feld führt, was die Wirkung der CO₂-Injektion stark beeinträchtigt. Der Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas (CO₂ WAG) ist eine effektive Technik, um den CO₂-Durchbruch in schlecht durchlässigen Ölfeldern zu unterdrücken. Während seiner Umsetzung sind viele Injektionsparameter beteiligt, wie z.B. die Injektionsgeschwindigkeit, die Stopfengröße und das Gas-Wasser-Verhältnis, und unangemessene Injektionsparameter können die Wirkung der Erhöhung der ursprünglichen Ölrückgewinnungsrate nur schwer entfalten. Die herkömmliche numerische Simulationsmethode zur Bestimmung des optimalen Injektionsplans für Ölfelder ist zeitaufwändig, teuer und kann unter schwierigen Bedingungen in großen Ölfeldern mit komplizierten Injektionsparameterkombinationen oft nicht realisiert werden. Diese Studie integriert den Hungerspielsuchalgorithmus in den Prozess der Optimierung der Injektionsparameter für den Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas und verwendet eine chaotische Zuordnungsfunktion, um die Anfangswerte der Injektionsparameter zufälliger und vielfältiger zu gestalten, und bildet so eine verbesserte chaotische Zuordnungsfunktion des Hungerspielsuchalgorithmus, um eine kooperative intelligente Optimierung des Algorithmus und der numerischen Simulation des Ölfeldes zu erreichen und die Genauigkeit und Effizienz der Optimierung der Injektionsparameter für den Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas in typischen Ölfeldern zu verbessern. Die Studie zeigt, dass im Vergleich zu den chaotischen Zuordnungsfunktionen Logistic, Gussia und Singer die mit der chaotischen Zuordnungsfunktion Tent erhaltenen chaotischen Werte und die Häufigkeitsverteilung gleichmäßiger sind und daher für eine verbesserte Nutzung des Hungerspielsuchalgorithmus geeignet sind. Die Verbesserung des Hungerspielsuchalgorithmus mit der chaotischen Zuordnungsfunktion Tent ist eine wirksame Methode zur Optimierung der Injektionsparameter für den Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas. Der akkumulierte optimale Injektionsplan für den Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas, der von diesem Algorithmus erhalten wird, hat eine akkumulierte Ölproduktion von 34.974×10⁴ m³, was einem Anstieg von 0.213×10⁴ m³ gegenüber dem Hungerspielsuchalgorithmus und einem Anstieg von 5.820×10⁴ m³ gegenüber dem vorhandenen Injektionsplan für den Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas entspricht, und damit ein effektives technisches Mittel für die effektive Umsetzung des Wechsels zwischen CO₂-Wasser-Gas vor Ort bietet.

schlecht durchlässige Ölfelder; Wechsel zwischen CO₂-Wasser-Gas; chaotische Zuordnungsfunktion; Hungerspielsuchalgorithmus; Optimierung von Injektionsparametern