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。     

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.     

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。     

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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。     

环状管网优化设计的双重编码混合遗传算法

以投资最小为目标函数,建立了注水系统环状管网优化数学模型。针对环状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,同时对管网连接方式和管径进行优化,并结合了模拟退火算法,形成了混合遗传算法。操作过程中采用随机多父辈适应函数值加权交叉,提出了与优化问题相适应的多种变异方法,给出了约束条件的处理方法,减少了不可行解的产生,使该算法的优化性能得到了提高。大庆油田某采油厂一新建注水区块的优化算例表明,管网投资由1160万下降到850万元,说明该优化方法有效且实用。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于遗传算法的波阻抗混合反演

文章提出采用二进制字符串编码、遗传操作为最优保存策略选择、多点交叉和非均匀变异的遗传算法，将线性反演与遗传优化算法组合用于地震资料波阻抗反演。即在获得了线性反演的输出序列后，由它作为选择遗传算法初始种群的产生依据，大大缩小了遗传算法的搜索范围。再由遗传算法的寻优操作，得到满足遗传算法反演目标函数的波阻抗序列，用Ackley实验函数，证明了文章中遗传算法的有效性和收敛性，实现了线性反演算法和遗传算法的波阻抗混合反演。通过理论模型与井旁道的试算处理，表明了基于遗传算法波阻抗混合反演的可行性。     

0-1编码遗传算法

本文分析了常规二进制编码遗传算法中二进制编码方法的特点，总结出二进制编码方法存在占用内存多，实现不灵活和译码运算量相对大的缺点，使较大规模的多参数优化问题难于用二进制编码遗传算法在较小内存的计算机上实现。     

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。