基于改进遗传算法的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数、排量、压力等限制为约束条件，建立了注水系统参数优化数学模型，并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性，采用浮点数编码，调整了适应函数，改进了交叉和变异操作，实施了最优保留策略，并结合模拟退火算法，从而形成了改进遗传算法。该算法能够有效地提高收敛速度，避免早熟收敛。算例说明，该优化方法有效、实用。     

基于双重编码遗传算法的注水系统运行优化

以耗电量最小为目标函数，建立注水系统优化数学模型。根据运行优化要解决最优开泵方案及排量2个问题，遗传算法采用了二进制编码和实数编码相结合的双重编码。针对遗传算法的局限性，对适应函数进行了调整，改进交叉和变异操作，结合模拟退火算法，该算法能够有效地提高收敛速度，避免早熟收敛。同时在遗传算法操作过程中，给出了泵排量的处理方法，使排量约束得到满足，系统水量保持平衡。算例说明了该方法的有效性。     

多源油田注水系统运行调度优化

大庆油田注水系统一般是由多个注水站相互连通共同组成的十分复杂的压力系统,目前该系统普遍存在注水效率较低、能耗较高的问题,进行系统的运行调度优化是解决该问题的一项重要技术途径。以注水能耗最小为目标函数,水力平衡约束、注水量约束、注水压力约束等为条件,建立了注水泵排量优化和开停方案优化2个问题的数学模型,分别采用惩罚函数法和混合遗传算法进行求解,编制成相应的注水系统运行优化调度软件,在实际应用中取得了降低注水单耗0.32 kW.h/m3,节约耗电量2.32×104 kW.h/d的经济效益。     

安装变频调速装置的复杂注水系统运行优化研究

以轴功率最小为目标函数,以限制水量平衡、注水压力、调速泵转速、泵排量为约束条件,建立了安装变频调速装置的复杂注水系统运行参数优化数学模型。针对复杂注水系统的运行特点,采用改进遗传算法对运行优化模型进行了求解,同时优化了变频泵的位置和运行参数。改进遗传算法采用实数编码,并对适应函数进行了调整,采用随机多父辈适应函数值加权交叉法,改进了变异操作。在操作过程中,给出了泵排量和变频调速的处理方法,大大减少了不可行解的产生,使该算法的优化性能得到了提高。用算例说明了该优化方法的有效性。     

基于混合遗传算法的注水管径优化设计

以管网造价最小为目标函数,压力、流速等限制为约束条件,建立了注水管径优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码,调整了适应函数,改进了交叉和变异操作,实施了最优保留策略,并结合模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

基于人工鱼群算法的油田注水系统运行优化研究

以注水站能耗最小为目标函数,以系统水力平衡、注水量和注水压力为约束条件,建立油田注水系统运行方案优化数学模型。采用人工鱼群算法求解该模型,将鱼群的觅食行为、聚群行为和追尾行为等应用到优化算法中,取得了较好的优化结果。     

基于混合遗传算法的树状注水管网拓扑优化

以投资最小为目标函数,以井间隶属关系的惟一性、连接注水井数量等限制为约束条件,建立了树状注水管网拓扑优化数学模型.根据模型特点,将优化问题分为分配层和几何层,分别采用遗传算法和非线性优化方法进行求解.并对遗传算法的操作过程进行了改进,调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和多种变异操作,结合了模拟退火算法,并给出了初温的确定方法,改进了选择复制操作,从而形成了混合遗传算法.该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.利用算例说明了该方法的有效性.     

沈阳油田沈二区注水系统节能降耗技术研究

针对沈阳油田二区注水系统水单耗较高的现状,研究了注水系统优化运行节能降耗的方法,建立了注水系统基本单元和注水管网的数学模型。以注水系统耗电量最小为目标函数,以井口压力、配注水量、注水站和注水泵排量为约束条件模型,依据模型的特点,提出了提出了两层优化方法。采用优化运行方案,二区注水系统得到明显改善,泵水单耗降低了0.51kWh/m3。     

基于混合遗传算法的油田注水系统运行方案优化模型

分析了油田注水系统效率低、能耗较高的主要原因。以注水能耗最小为目标函数,以系统水力平衡、注水量和注水压力为约束条件,建立了油田注水系统运行方案优化数学模型。该模型是带有离散变量和连续变量的混合优化设计模型。根据模型的结构特点,提出了混合遗传算法的求解策略,给出了染色体选择、交叉和变异方式,编制了相应的计算机软件。运用该方法对某油田高压注水系统运行方案进行了优化计算,取得了良好的经济效益。     

油田注水系统优化控制数学模型设计

从提高注水系统运行效率、降低注水单耗的角度出发,以注水单耗为目的函数,在考虑节点流量平衡、供注水量平衡、注水压力、供水量、泵排量等约束条件下,建立了油田注水系统优化控制数学模型。并结合大庆油田注水运行实际情况设计了优化注水控制系统,该系统主要由控制主机、工控机、PLC、高压变频器、企业网和无线网等六部分组成。大庆油田优化注水控制系统现场应用效果表明,相比优化前注水泵减少1台,泵效率提高2.3%,注水单耗下降0.291 kW·h/m3,节省电量22546 kW·h/d。     

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遗传算法是具有全局寻伏特点的一种新型最优化方法，它适合于求解非线性优化问题，近年来已经在复杂函数的优化求解、结构优化设计、自适应控制、系统控制、模式识别等领域取得成功应用。文章将遗传算法引入列井最优化解释中，实现了用遗传算法进行最优化测井解释，充分利用遗传算法的全局寻优特点，研究多参数、非线性最优化测井数据处理问题；同时在充分讨论常规遗传算法原理的基础上，针对常规时齐遗传算法的强不收敛性，引入了非时齐遗传算法，从结合整体模拟迟火算法、引入动态记忆宙解决成熟前收敛问题两方面对常规遗传算法作了改进，经正演模型模拟运算和实际测井资料的解释结果表明，经改进后的遗传算法更易于收敛，可以较好地研究多参数、非线性最优化测井资料解释。     

基于改进的遗传算法的天然气管网系统运行优化

在天然气管网系统安全稳定运行的基础上,为了实现节能减排,充分合理地利用管道的输配能力,将目标函数定义为天然气的最大流量,同时考虑管道内天然气稳定流动、各节点流量平衡、节点及管段压力等约束条件,建立了天然气管网系统优化数学模型。采用整数编码来进行管径编码,用模拟退火罚函数转化约束条件,并合理地将遗传算法的全局寻优能力和模拟退火的局部搜索能力互补融合起来,实现算法的改进和优化。将改进的遗传算法应用到某大型天然气管网优化设计的实例中,计算结果表明,改进的遗传算法在解的质量上和收敛的速度上都优于基本遗传算法,验证了所建立的优化模型是高效可行的。     

多分支水平井参数智能优化技术

多分支水平井参数优化设计是一个多目标最优化问题,采用传统的优化方法求解复杂程度依赖于优化对象数目,且容易产生局部收敛。基于多分支水平井的油藏数值模拟技术,以生产净现值为目标函数,应用遗传算法建立了多分支水平井参数智能优化设计方法,并编程实现了优化设计的全程自动化。优化过程中,利用正交设计原理生成种群初值,避免了初始种群的随机盲目性;根据个体适应值大小选择交叉和变异概率,保证了种群的多样性和算法的全局收敛能力。以珠江口盆地某海上低渗透油藏为例进行了多分支水平井参数优化设计,结果表明:遗传算法优化具有全局智能搜索寻优的特点,优化结果比传统优化算法有较大提高,具有较强的优越性和实用性。     

一维大地电磁测深几种反演算法的比较研究

大地电磁反演算法主要分为线性与非线性两类。马奎特法、遗传算法以及模拟退火是其中具有代表性的算法。本文将三种方法的反演过程、结果及理论进行了对比研究，指出各自的优点与局限性，以及使用时应注意的相应条件。研究表明，马奎特法寻找目标函数全局最优的能力较差，只能局部寻优，但运算速度快；模拟退火法和遗传算法寻找目标函数全局最优的能力较强，但运算速度较慢。当对地下地电参数预先有一定程度了解，又可以选取比较合理的初始解时，可选择马奎特法，否则宜选用其他非线性全局寻优能力强的反演方法。     

混合智能优化地震反演

传统非线性反演方法存在着收敛效率低,有时会陷入局部极值的问题。为此,研究开发了融合粒子群优化算法和郭涛算法的混合智能优化地震非线性反演技术。粒子群优化算法对解的更新更具有目的性,收敛速度快;郭涛算法构造了多父体交叉重组算子并采用群体爬山策略,求解精度高;混合智能优化算法以粒子群优化算法为主体框架,融入郭涛算法的寻优机制。函数优化测试、理论模型试算和实际资料反演处理结果表明,混合智能优化算法具有求解效率高、全局寻优能力强的优点,适合解决复杂的地震反演问题。     

基于数值模拟的油藏生产动态优化算法

对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度,研发编制了油水井动态调控优化软件,并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度,油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10⁴ m³,较好地解决了油水井生产动态控制优化问题,也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。