一种实数遗传算法及其在油田措施配置中的应用

对于数值优化问题,浮点表示法比二进制表示法更好,可以提高搜索速度和运算精度.本文采用实数编码的遗传算法,利用改进的交叉算子和变异算子,实现油田稳产措施的优化组合,从而得到最优的油田开发方案.     

自适应遗传算法在丙烯水合反应器优化中的应用

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法。现定义了交叉相似度的概念，分析了交叉相似度与遗传算法效率的关系，并提出一种基于交叉相似度的自适应遗传算法，其交叉概率、变异概率和编码长度随种群的交叉相似度而变化。理论分析和仿真实验表明改进算法不仅具有以任意精度达到全局最优值的能力，而且具有更高的优化效率。将自适应遗传算法用于丙烯水合反应器的优化，也取得了令人满意的效果。     

遗传算法与惩罚函数法在油田开发规划中的应用

主要针对油田开发规划优化模型中的产量分配优化模型的求解方法，进行了讨论。遗传算法和惩罚函数法作为通用、高效的优化算法，已应用到工程计算的各个领域。然而传统算法通常只适用于目标函数和约束条件函数可微的情况，而且不能保证求到全局最优解。文中把“遗传算法＋惩罚函数法”的通用方法，应用于油田开发规划中，它非常适合于求解复杂的非线性规划问题。此算法既克服了传统优化算法的不足，得到较为理想的全局最优解，同时也改善了遗传算法的局限性。     

一种改进的遗传算法及其在剩余静校正中的应用

本文综合利用模拟退火和遗传算法的特点，给出一种改进的遗传算法，即根据模拟退火的概率分布函数提供群体的初值，然后使用遗传算法的选择算子和杂交算子进行搜索，在此基础上，再降低温度提供新的初值，进行反复迭代，从而搜索到全局最优解，通过估计剩余静校正的模拟试验表明，该方法只需要较小的群体规律，与常规的遗传算法相比，没有其它更多的控制参数，且全局收敛的效率有了很大的提高。     

遗传算法在平面桁架优化中的应用

通过对经典遗传算法的分析,建立桁架结构的优化设计模型,为防止遗传算法有海明悬崖,编码方式采用格雷码编码。另外针对遗传算法容易收敛到局部最优解的缺陷,提出了通过改变各变量相应初始界限值,通过十杆平面桁架的数值例题来验证了遗传算法的可行性和有效性。     

遗传算法在优化油田开发中的应用

常规优化技术由于不能很好地处理多变量优化问题及目标函数可能不连续、不可微,而不被采用,而通常所采用的规则井网布井方式又缺乏灵活性、风险性较大。针对这一问题将遗传算法应用于优化油田布井当中,以使油田获得最大累积产量为目标对油井位置进行了优化,同时以使油田获得最高经济效益为目标对井数进行了优化,取得了一定成果。     

遗传算法在平面桁架优化中的应用

1.引言遗传算法是一种有导向性的随机搜索算法。它以适应度函数为导向,通过模拟自然界生物进化和遗传过程来进行优化计算。由于遗传算法具有简单易行、适应性强,不需要专门领域知识的特点,在函数数值优化、组合优化、人工智能、智能控制、图像处理等许多领域得到广泛应用。2.遗     

遗传算法在油藏数值模拟中的应用

油藏数值模拟中的模型识别问题 ,可以转化为函数的最优化问题。鉴于遗传算法的特点 ,将之引入到油藏多相流体渗流的数值解法中 ,用以解决油藏数学模型的识别问题。在建立油藏数值模拟中模型识别问题的最优化模型后 ,采取将最优化模型中的目标函数嵌入到遗传算法适应度函数中的方法 ,实现遗传算法与油藏数值模拟的耦合。基于优化模型和遗传算法的运算过程 ,编写计算程序 ,实现油藏渗流数学模型的自动识别。最后通过对一单井开采过程的数值模拟 ,验证了遗传算法在油藏数值模拟中应用的可行性与有效性。     

改进遗传算法在优化油田布井中的应用

针对目前中国在油气藏布井方式上常采用规则井网的局限性,提出了一种基干适应值共享机制的小生境改进遗传算法。该算法具有强大的全局搜索性能和不要求目标函数连续、可微等特点。将其应用干油田布井当中,以获得最大累积产量为目标,对油井位置进行了优化,取得了良好效果。结果表明,利用改进遗传算法完全能够满足油田开发过程中多决策变量的选择、组合及优化的需要,是一种行之有效的新方法。     

遗传算法及其在剩余静校正中的应用

遗传算法是近期发展起来的处理非线性优化问题的一种方法。估算剩余静校正量本质上是一个非线性优化问题，而常用于评价解估计的目标函数却是一个具有多极值的非线性问题。当地震资料中的剩余静校正量大，信噪比低时，常规的局部线性反演方法往往易于陷入局部极大值之中，且严重依赖于初始模型的选取。遗传算法则是一种全局搜索方法，能较好地解决这一问题。     

遗传算法在注水系统中的应用研究

简述了遗传算法的基本原理和求解步骤，介绍了遗传算、法在注水系统中的应用，并给出了注水系统中几个数学模型，如注水系统中管网布局优化模型，管网参数优化模型，注水站中并联注水泵优化模型。     

遗传算法在苏里格气田井位优化中的应用

苏里格气田是中国致密砂岩气田的典型代表,储层非均质性及特低的渗透率造成苏里格气田有效泄油面积小。为提高单井控制储量和气田采收率,需要利用井位优化来确定最优井数及其位置。因此,借助Matlab自带的遗传算法工具箱,采用优化理论结合数值模拟的方法进行苏里格气田某区块的井位优化研究。研究中将净现值作为目标函数,将单井控制面积和井位作为变量,优选净现值最大的单井控制面积及井位。结果表明,苏里格气田的最优单井控制面积为0.5km²/井|对于最优单井控制面积,遗传算法得到的最优净现值为14.625 9×10⁸元,大于常规井网的净现值14.337 8 ×10⁸元,净现值增加幅度为2.01%|基于遗传算法的井位优化方法克服了常规布井方式的经验依赖性|最优井位分布与渗透率关系密切,渗透率高的部位井数多,反之,井数少。     

多准则多约束水平的油田措施结构优化模型及应用

针对油田开采系统的各种复杂因素和在油田开发规划时资源约束水平可能是不确定的或有多个决策者参与决策的问题,利用多目标线性规划的扩展理论和方法——多准则多约束水平线性规划的理论和方法,研究了油田的措施产量优化分配问题。建立了以措施产油量最大、措施的总效益最好为目标,以在不同资源约束水平下的措施产量、费用和工作量为约束条件的油田措施产量分配的优化模型。与以往的模型相比,该模型的约束条件的右边是不固定的。根据模型的特殊性,提出利用多准则多约束水平线性规划的内点法求解,即按约束水平的个数将模型拆分成相应个数的多目标线性规划,利用多目标线性规划的内点法求出对应的非劣解,最后求出原模型的解。实例研究结果表明,笔者建立的模型和提出的解法可成功地解决油田措施增油阶段的资源约束水平不固定或发生变化时,油田的措施产量最优分配决策问题,可为决策制定者提供相应的备选规划方案。     

改进遗传算法在随机油价下油田产量构成优化模型中的应用

近年来,油价受到随机因素的影响,成为一个不确定量,所以油价应该是一个随机变量而不是一个确定量,将原来的确定油价下的优化模型改为随机油价下的优化模型更符合实际情况.考虑油价的随机性,建立随机油价下油田产量构成优化模型(定产量,定成本,效益最好),在此基础上将Powell方法作为一个与选择、交叉和变异平行的算子嵌入到标准遗传算法中,并利用模拟退火精确罚函数法处理约束条件,构成了遗传算法、Powell方法与模拟退火算法相结合的Powell遗传退火精确罚函数算法.结合实例分析,运用MATLAB6.5编写算法程序,实现该算法在随机油价下油田产量构成优化模型中的应用,得到各分项产量的构成及其对应的工作量与成本构成的最优解.     

BP网络方法在油田措施规划中的应用

提出用BP网络方法建立油田产量，含水等开发指标与各种措施的定量时变关系模型，用于预测各种措施对油田开发效果的贡献。以吨油措施的成本最低为为目标函数，以产油量，产水量和措施控制总量为约束条件，建立措施规划的优化模型，在此基础之上利用Monte-carlo随机模拟方法，实现措施的最佳配置。根据纯化油田的资料建立了纯化油田的指标预测模型和措施规划模型，并编制了该油田的“十五”措施规划，应用结果表明，本方法实用性强，结果可靠性高。表1参4（冯其红摘）。     

自适应遗传算法在气田开发规划产量分配优化模型中的应用

在气田开发规划产量分配优化模型的基础上,引入一种具有自适应选择、自适应交叉与自适应变异操作的自适应遗传算法对模型的求解进行了研究,并运用MATLAB6．0编写算法程序,选取开发规划产量分配优化模型中的定成本产量最大模型,实例分析该算法在气田开发规划产量分配优化模型中的具体应用,并与传统遗传算法和SUMT方法进行结果对比,取得了较好的效果.     

信息技术在提高油田勘探开发中的应用

在我国能源紧张问题逐渐加剧的背景下,提高油田勘探开发技术水平,对于当前我国社会生产能源需求具有重要意义.我国油田资源储量丰富,但是受到技术水平的影响,整体勘探开发工作效率较差,严重影响能源安全.将信息技术与油田勘探开发工作相结合,能够对勘探开发技术进行创新,从而提高勘探开发工作效率,全面促进油田开发工作质量提高.信息技...     

防砂工艺技术在稠油油藏开发中的应用--以曲堤油田和营13块为例

针对曲堤油田和东辛油田营13块东营组一段油藏原油粘度高,开采中出砂严重的特点,分析了油井出砂的原因,实施了配套的系列防砂工艺技术,这些技术的应用,明显地改善了油藏的开发效果。     

遗传算法的改进及其在各向异性介质参数反演中的应用

目前，常规的遗传算法对变异进程不能实行控制，当变异概率取得较大时，就会以极大的几率使种群中很多成员出现退化的现象，从而使遗传算法变得象蒙特卡洛方法那样，把大量的计算工作浪费在无意义的空间部分，其结果使常规遗传算法不得不采用很小的变异概率。这样做的结果显然不利于算法作全局搜索，存在易陷于局部极值的缺陷。为在扩大模型空间的搜索范围和保持种群多样性的同时，又能对变异过程进行控制，通过引入Metropolis抽样准则，提出了一种改进的遗传算法。同常规算法相比，改进算法更有利于作全局搜索，具有改善遗传算法全局收敛性的效果。针对正交各向异性介质模型，用改性的遗传算法进行了各向异性多参数反演工作，以说明新方法在处理这样高度非线性最优化问题时的处理效果。     

遗传算法在三重介质试井分析中的应用

三重介质试井分析需要解释的参数较多，用人工拟合非常困难。遗传算法具有全局收敛性，是一种不用梯度信息的自适应非线性优化算法。实例研究表明，利用遗传算法进行三重介质试井解释自动拟合，效果很好，提高了压力史的拟合速度和精度。