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。     

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。     

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。     

基于改进自适应遗传算法的钻井参数优化设计

以钻井过程中的钻井参数优化组合为研究对象,引入约束条件以钻井成本最低为控制目标,建立了多元钻井参数组合的非线性最优化数学模型。对通用自适应遗传算法进行改进,并采用改进后的算法对该模型进行求解。优化仿真试验结果表明,基于改进自适应遗传算法(AGA)的钻井参数优化方法,可以完成约束条件下的钻井参数设计任务,在提高设计效率和精度的同时还可以降低钻井成本;改进AGA算法收敛迅速且稳定,群体适应度波动小、频率低,遗传进化效率显著提高,其性能优于改进前算法。     

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。     

改进的蚂蚁算法在试井曲线拟合中的应用

通过将带可变邻域搜索的进化策略引入解决组合问题的蚂蚁算法,得到了可以用于解决连续优化问题的改进的蚂蚁算法,并给出了优化步骤.将改进的蚂蚁算法应用于试井曲线的拟合中,并编写了计算程序.改进的蚂蚁算法与遗传算法的对比结果表明,前者的收敛速度和收敛值以及在多局部最优解问题上均优于遗传算法,并具有较强的实用性.     

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。     

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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。     

依据油藏与井筒耦合关系建立水平井分段采油优化模型

对于水平井的分段采油,考虑到裸眼完井方式下水平井井筒内管流与油藏渗流的耦合关系,建立了封闭油藏、定压油藏的两个新耦合模型。针对这两个新耦合模型,建立了以水平段每段长度和中心点位置为研究对象的新水平井分段采油优化模型。在保持井产量最高的前提下,分段利用遗传算法最终给出了一套具有实际应用价值的水平井最优分段方案。对于油藏厚度、开采时间等重要参数发生变化时产量的变化规律进行了讨论,给出了几种情况下的典型曲线,可用于水平井分段采油设计。     

基于优化小波阈值的碳氧比能谱处理方法

由于放射性统计涨落以及仪器自身稳定性的影响,碳氧比测井伽马能谱中会包含一定量的噪声,影响碳氧比值的计算精度,在资料解释时需要对能谱进行滤波。传统小波阈值算法进行信号滤波处理时采用的软硬阈值函数存在均方根误差偏大与伪吉布斯效应等问题。提出了一种具有调节参数的改进阈值函数,根据不同的参数取值实现不同的滤波效果。为了获得改进阈值函数中的最佳参数,提出了基于反向学习策略的遗传算法,并用于对阈值函数中的参数进行优化。与经典遗传算法相比,改进遗传算法具有更好的收敛性与寻优精度。采用优化后的阈值函数对能谱进行滤波处理得到的数据和软硬阈值函数的处理结果相比具有更小的均方根误差,能谱中的噪声也得到了有效压制,表明所提算法具有更好的适用性。     

遗传算法在测井识别凝析气藏中的应用

利用遗传算法的全局寻优特点,将遗传算法引入测井最优化处理中;利用地层组份模型建立拟合函数,通过遗传算法对拟合函数实现了最优化处理,分别计算出地层条件下凝析油和凝析气的含量,在此基础上计算出地面气油比,从而达到识别凝析气藏的目的.现场应用处理了6口井的实际资料,给出了1口井的应用实例,证明了利用该方法能够较为准确地识别凝析气藏.