基于改进遗传算法和圈的环状管网优化设计

建立了环状管网优化数学模型,并采用改进遗传算法进行求解。根据环状管网优化的特点,采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码遗传算法,实现了对管网连接方式和管径同时进行优化,管径约束自动得到了满足。对遗传算法的适应函数进行了改进,在遗传算法产生初始解及交叉、变异操作时,采用基于圈的方法,减少了不可行解的产生,提高了算法的优化性能。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。     

含有无源环状管网注水系统仿真时出现的问题

注水管网系统根据油田不同的地质构造、不同的配注工艺可以有不同的形式 ,主要有单井配水管网、多井配水间配水管网。注水管网多数为环状管网 ,而环状管网又可分为环中有注水站的有源环状管网和环中没有注水站的无源环状管网。本文主要就无源环状注水管网系统在仿真时出现的问题加以研究和分析 ,提出了解决这类问题的模型改进方法 ,并通过实例加以验证。1 问题的提出注水管网系统是由节点单元 (包括注水站、配水间、注水井及管线交汇点 )、管道单元 (包括注水干线、注水支线 )和附属单元 (包括阀门、三通、弯头等 )组成的大型复合流体网络系…     

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.     

基于蚁群算法的油田注水系统优化

蚁群算法是模拟蚂蚁觅食过程,比较适用于离散优化问题。由于蚁群算法本身具有并行性、正反馈性及鲁棒性等特点,所以被成功应用在车间作业调度、组合优化等领域。在我国陆上油田中,注水采油是一种主要的采油措施,而且油田地面工程投资中,注水管网投资比例较大。为有效节约油田注水投资成本,通过蚁群算法求解油田注水管网布局数学模型,以得出优化管网最短路径。采用蚁群算法对外层泵站启停状态进行组合优化,通过粒子群算法优化内层泵站排量。蚁群算法可实现全局最优解,其求解高效性等均比一般算法好。基于蚁群算法求解油田注水系统优化设计问题具有可行性。     

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。     

考虑变频调速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,以排量、压力等限制为约束条件,在考虑离心泵变频调速的基础上,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,根据泵排量和水量平衡要求改进交叉和变异操作,实施最优保留策略,并结合模拟退火算法,形成了混合遗传算法,该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。实例计算说明,该优化方法有效、实用,优化后系统运行状况明显改善。     

基于粒子群算法原油集输管网优化

随着油田开发进入中后期不断进行井网加密,如何在最大化合理利用已建联合站年处理能力的基础上,尽可能减少投资管网建设,实现新建的计量间和联合站之间原油集输管网的合理分配,寻求以管网造价最小为目标函数,以联合站的最大年处理能力、集输半径和连接方式为约束条件,建立单目标优化模型。根据粒子群算法寻优特点,结合十进制编码,通过适应度函数评价,实现该模型的优化求解。采用遗传算法和粒子群算法分别对某一星状原油集输管网优化问题进行计算对比,结果表明,粒子群算法计算更为简洁,收敛速度也较优,有利于提高集输站利用效率．     

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。     

注水管网水量匹配智能优化计算方法研究与对比分析

为了提高油田注水系统的运行效率,降低系统能量损耗,采用智能优化算法对某油田注水管网的水量匹配进行研究,并寻求最优算法。通过建立注水系统的数学模型,确立优化目标与约束条件,对近年来广泛使用的粒子群、模拟退火、遗传算法、差分进化等几种典型智能优化算法进行了匹配优化计算和对比分析。结果表明:四种算法均达到了研究目的,其中差分进化算法对于该类油田注水管网水量匹配优化问题具有更好的适应性,计算结果相对较优。该研究得出了注水管网水量匹配的最优算法,为油田实际生产提供了较大参考价值。     

普光高含硫气田集输管网优化

针对普光气田自身特点,以集输管网投资最小为目标,以管网各节点的流量、压力及管道的压力限制等为约束条件,建立了树状集输管网布局、管径和阀门数目全局优化数学模型,采用双重编码遗传算法对模型进行求解,获得了总投资费用最省的管网布局、管径和阀门数目。优化过程中,针对普光湿气集输采用气液混输的特点,确定了湿天然气的物性计算和热力计算模型。通过计算值与实测值的比较,确定了适用于湿气混输管线且精度较高的水力计算模型,保证了优化过程中物性、压力和温度计算以及优化模型约束条件校核的准确性。实例计算表明,所建立模型准确,优化算法有效,对降低高含硫气田管网建设成本和提高管网安全性有重要指导意义。     

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。     

基于基因表达混乱遗传算法的管网优化的新方法

以降低管网造价和运行费用为目标,将基因表达混乱遗传算法引入到供水管网系统的扩建优化设计中,对其在供水管网优化扩建实践领域进行了探索。通过模拟管网扩建实例计算,结果表明：采用优化设计方案后,总投资比采用混合遗传算法有所减少,并且基因表达混乱遗传算法收敛速度大大加快,算例中只搜索约0．0002％的可行域便可找到问题的最优解。     

基于蒙特卡罗遗传算法的换热网络优化问题

在换热网络超结构及其数学模型的基础上,提出了换热网络优化的蒙特卡罗遗传混合算法,利用蒙特卡罗方法在解空间进行全局搜索,得到最佳换热匹配,由此引入遗传算法对网络优化问题中的连续性变量进一步优化,降低换热网络年综合费用。实例表明,应用蒙特卡罗遗传混合策略能在保证算法的全局搜索能力的前提下,提高换热网络优化效率,并能使换热匹配更加合理,减少加热器和冷却器的投入,降低网络的综合费用。     

MT资料的遗传法反演

在简述遗传优化算法的基本原理,分析大地理电测深资料反演的特点和滩点的基础上,提出了将遗传算法引入ＭＴ数据反演的思路,针对ＭＴ资料反 特殊性,对常用的遗传算法进行改进。取消二进制编码和解码过程。     

改进蚁群算法在输配气管网优化中的应用

以城市输配气管网为研究对象,在布局一定的前提下,以管网工程造价费用最小为目标函数建立输配气管网优化模型。鉴于蚁群算法在城市给排水管网优化上的良好表现,将其引入到城市输配气管网的优化中。通过对基本蚁群算法（AS算法）、ACS（Ant Colony System）蚁群算法、自适应蚁群算法的分析比较,选取自适应蚁群算法作为本次输配气管网优化模型的求解算法。并对改进蚁群算法进行了实例验证。