均匀设计理论在油田开发中的应用

把实验设计中的均匀设计思想引入优化设计,提出了一种将确定性和随机性相结合的优化方法。该方法根据均匀设计原理在优化模型的设计变量空间内均匀分布一系列点,然后,将可行域内的上述系列布点作为优化计算的系列初始点,并选用常规模拟优化算法,分别开始进行优化计算,得到优化模型的一系列局部最优点。如果必要的话再在局部最优区加密网格,然后模拟额外的数据,那么能得到这些数据的改进最优解。并且重复插值过程该算法可求取非线性多峰函数的全局最优解。编制了计算程序,给出了计算实例,计算结果表明该设计方法是可行的。     

一种用于海外项目投资优化组合的混合优化方法

在海外复杂合同模式及经营环境多变的情况下,针对如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的目标,文中确定了海外项目多目标投资组合优化的基本思路,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,建立了考虑时间维度及风险因子的多目标优化数学模型。通过将不同的优化算法进行结合,提出了一种求解多目标优化模型的混合优化方法。该方法先通过排队过滤生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解。利用该方法对海外重点地区项目开展了多目标投资组合优化,提出了不同情景下的优化方案和经营策略。     

基于模拟退火-粒子群算法的输油管道泄漏定位技术

为了解决管道泄漏定位问题,建立了流体动力学模型,利用龙格-库塔法对管道参数进行迭代计算,将管道泄漏定位问题转化为寻优问题,利用模拟退火优化-粒子群算法(SA-PSO)对最优化问题进行求解,并与其他算法进行对比.结果表明,SA-PSO算法可以跳出局部最优解的限制,在迭代次数达到设定的阈值时可得到全局最优解,该算法的计算时...     

基于Powell 遗传退火精确罚函数法求解气井产量动态优化模型

针对气井产量动态优化模型的非线性特点,提出了基于Powell 遗传退火精确罚函数解法.该方法把无约束优化中的直接解法Powell 方法作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到基本遗传算法中,在遗传算法中定义Powell 算子,采用退火精确罚函数法控制罚项,得到一种求无约束优化问题全局最优解的混合遗传算法.该法避免了求解模型梯度的困难,且有效地克服了Powell 方法只能搜索到局部最优解,而由人为给出多个初始点进行多次计算来求最优解时,成功概率不高的缺陷;同时又能显著提高遗传算法收敛到全局最优解的概率.通过实例应用说明该方法实用而有效,可作为气井合理生产制度调整的依据.     

混合优化波阻抗反演方法研究

地震反演常用的线性算法具有较快的收敛速度，但是易陷入局部最优解。因此需要引进一些非线性优化算法求解全局最优解。近年来相继出现了模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法和混沌搜索算法等，虽然这些算法具有较强的全局优化性能，但是其计算速度慢，远远不能满足实际生产的要求。如何将上述两类算法结合起来实现优势互补成为了反演中的一个重要课题之一。文章提出的混合优化波阻抗反演方法综合了共轭梯度算法和模拟退火算法的优点，在模拟退火反演框架内加入共轭梯度迭代算法，即在模拟退火反演过程中，当目标函数值满足给定的条件时，进行一定次数的共轭梯度迭代反演，最终以模拟退火反演结果来判断其收敛性。实际计算表明，该方法不仅收敛速度快，而且抗干扰能力强，计算得到的波阻抗剖面能较好的反映地层地质特征。     

基于均匀设计的自动剩余静校正方法

基于均匀试验设计方法,提出了一种具有较高计算效率的自动剩余静校正算法。该算法利用均匀试验设计方法在庞大的解空间中确定候选解,利用模拟退火规则来选择候选解,从而用少量的计算就能使候选解在模型空间分布更加均匀,提高搜寻全局最优解的速度。同时采用模型的不同分量的温度参数和退火过程的选取方法,使退火过程具有自适应的特点。该方法克服了常规模拟退火方法所具有的寻优空间不均匀以及不同模型分量的退火过程完全相同的缺陷。通过实际地震资料的计算证明,该方法是合理、有效的。     

基于遗传—退火混合算法的油藏动态优化研究

油藏生产优化组合寻优过程往往会陷入局部最优解的陷阱中,无法在短时间内跳出局部最优解,且计算耗时长。首次将遗传—退火混合算法(SG-AG)引入到油藏模拟的注采参数优化中,基于概率机制迭代寻优方向,对种群进行大规模扰动,在交叉变异中引入退火模拟算法,加强扰动产生新群体,避免寻优陷入局部收敛,提升了全局搜索性。同时,通过SPSA随机扰动算法,计算目标函数近似梯度确定单次优化的扰动步长。将算法与油藏数值模拟结合,实现对A油田转注后注采结构参数的优化。优化结果显示,模型能够有效控制并优化油藏生产制度时间,优化后预计累产油提高约1.9×10~4m~3,达到了增油控水的目的,为类似油田转注开发提供了借鉴。     

基于遗传算法的超深水半潜式平台优化

综合了平台设计中需要注意的问题,建立了超深水半潜式平台的数学模型,并用遗传算法进行优化,得到的结果表明模型和算法可行,能得到全局最优解,适用于半潜式平台的优化设计。     

深海油气管道数据清洗方法设计

提出数据缺失值插补算法和数据离群点检测算法。对管道全生命周期中产生的数据进行初步的筛选，然后进行管道全生命周期数据的预处理，检测缺失值和异常值。在数据缺失值插补算法中提出多元线性回归插补法，对检测的缺失值进行合理化插补。对管道数据中的离群点利用基于密度的局部离群点检测算法，将检测出的离群点进行仿真测试，局部离群因子（Local Outlier Factor，LOF）离群点检测算法正检率达96%，比传统的K-means离群点检测算法高41.18%，得到较高的检测精度，并建立最优检测模型。     

基于混合高斯先验分布的地质统计学反演

传统的地质统计学反演利用地质统计学模拟算法来构建模型参数的先验信息,然后在地震数据的约束下利用优化算法来获得模型参数的后验解,通常忽视了岩性对模型参数的影响并且在优化过程中计算量大。为此,将模型参数的先验分布表示为受离散岩性影响的混合高斯分布,将线性混合高斯反演理论与地质统计学的序贯模拟相结合,最后通过序贯采样的方法直接获得模型参数和离散岩性的后验解,避免了优化求解过程,且反演结果具有较好的空间连续性和稳定性。模型测试和实际资料的应用表明该方法具有较好的有效性。     

基于混合优化算法的多杂质废水回用网络的优化设计

废水回用网络(Wastewater reuse network，WWRN)的优化设计是过程工业减少废水产生的关键所在。设计中所面临的主要困难是如何建立一个有效的过程流程，使水流股能进行有效的分配，同时保证清洗的质量。笔者提出了多杂质WWRN的有效优化设计方法，建立了多杂质WWRN的混合整数非线性规划(MINLP，Mixed integer nonlinear programming)超结构模型。由于MINLP问题求解困难，因此采用了自适应模拟退火遗传算法进行求解。该混合算法不仅克服了一般算法求解过程难于收敛或容易陷入局部最优的缺陷，而且自适应调整步长和交叉及变异概率的策略提高了算法的计算效率。对实例的研究结果表明，该混合算法能找到全局最优解，且计算时间可满足要求，另外，该算法也不要求提供初始可行解。     

非均质底水油藏水平井ICD完井优化设计

流入控制阀(ICD)完井动态模拟预测和完井参数优化设计是ICD完井实现水平井生产优化的生命基础。结合半解析耦合模型和Eclipse 2011,建立稳态模拟和瞬态模拟相结合的ICD完井动态模拟方法。该方法不仅是以某一时刻的完井动态为设计依据,而是同时从整个生产周期内井筒与油藏流动动态最佳的角度来优化设计完井参数。针对非均质底水油藏,利用建立的模拟方法进行了ICD完井实例计算与参数敏感性分析,并分别提出了不同布置方式下的ICD完井优化设计方法。结果表明:ICD完井相对于常规完井能显著改善水平井的生产动态;ICD限流强度的确定需综合考虑产液剖面均匀程度和水平井采油指数,ICD完井存在一个最优ICD限流强度;对于非均质底水油藏,水平井ICD完井存在一个最优封隔器个数,其与具体储层的渗透率非均质程度密切相关;变化布置ICD完井设计相对于统一布置ICD完井设计不仅能使产液剖面更均匀,而且还能提高水平井的采油指数。     

平板网架结构模糊优化设计在海洋工程中的应用

考虑约束条件边界的模糊性,建立了平板网架结构模糊优化设计模型。对模糊优化模型中的设计变量、目标函数和约束条件进行了模糊处理。针对网架结构的特点,用模糊优选法确定约束条件边界容差系数,由界限搜索法求解模糊约束集和模糊目标集之交集的最优水平截集λ*,进而求得模糊优化问题的最优解。算例结果显示了考虑模糊因素进行优化设计的经济性和可行性。     

微肋管强化传热及优化设计

采用改进复合形算法,对微肋管进行了优化设计。在给定工况下,以工质流速、元件管径及肋高为优化变量,针对不同的评价准则在可行空间内搜索元件的最佳结构和热工参数组合。此项研究可为换热设备的紧凑化、高效化和低成本化设计提供一定的参考。     

常规型抽油机多目标优化算法设计

多目标演化算法(MOEA)不能很好地解决强约束问题的多目标求解。为此,采用一种新的集复合形方法和几何选择为一体的多目标Pareto进化算法(GPEC),对常规型抽油机的上冲程最大扭矩因数和上冲程悬点加速度进行多目标优化设计。该算法中,对抽油机杆件尺寸采用浮点数编码方案,利用复合形法在可行域内构造演化算法的初始种群,在杂交和变异过程中,始终保持种群中具有足够多的有效个体,并且在每一代进化过程中,挑选出与无穷远处的某点距离最远的点输出,最后再筛选出有效的Pareto前沿点。从优化计算结果看,该算法能有效地找出足够多的Pareto前沿点。     

基于应力测试数据的K形井架模型修正仿真研究

为建立与在役K形井架相似的仿真模型,提高仿真模型的应力、损伤数据精度,提出以井架实测应力与仿真模型对应单元应力的均方差构建目标函数,以损伤缺陷类型、位置、程度等为优化变量,杆件材料的许用应力为约束条件,先后运用ANSYS零阶和一阶优化算法的模型修正方法对含损伤缺陷的参考仿真井架进行了模型修正。结果表明:修正后模型与参考井架的测点处杆件应力相对误差在0.6%左右,该方法用于钻井井架结构承载能力检测和评定是可行和有效的。为钻机系统安全运行提供了参考依据。     

基于机器学习策略的半潜式钻井平台结构设计优化

引入数值优化分析方法,基于优化软件Noesis-Optimus搭建适用于工程结构设计优化工作流,开发相应的软件接口和分析代码,形成完整设计分析方法。分析优化采用机器学习策略,对输入参数、约束条件和优化目标进行相关性分析,对结构强度、疲劳寿命和区域结构重量分别进行单目标和多目标方案优化。通过千组样本的分析,得到多组优化方案和帕累托前沿,可供工程设计备选。研究取得从定性手动试算优化到定量自动迭代优化的技术突破,在得到优选方案的同时,掌握相关设计参数对优化目标的影响趋势并累积大量备选方案。     

基于NSGA2的钻进参数多目标优化

在钻进参数优化过程中,机械钻速、钻头寿命和钻头比能是衡量钻井整体技术的重要依据。针对以单位进尺成本为目标的钻进参数优化问题,提出了钻进参数多目标优化方法,建立了以机械钻速、钻头寿命和钻头比能为组合的钻进参数多目标优化模型,并采用NSGA2多目标优化算法对模型进行仿真计算。仿真结果表明,采用NSGA2求解优化问题,能以较快的收敛速度在解空间内得出分布均匀的pareto最优解集,为决策者在工程实际中选择优化方案提供有效方法,大大提高了工作效率,同时也为优化钻井提供了一种新方法。     

油藏开发生产鲁棒优化方法

将油藏模型系统的不确定性考虑到优化设计中,建立了油藏生产鲁棒优化控制模型。针对伴随法求解模型梯度过于复杂的局限性,提出了两种基于随机扰动近似法(SPSA)的梯度的计算方法,然后利用对数变换和投影梯度法将所得梯度投影到可行方向上进行迭代求解,最终获得满足生产约束条件的最优控制方案。计算实例表明,其取得了与伴随法相一致的优化结果,且最终控制方案能够有效地改善油田开发效果,降低生产的风险性。该方法实现过程简单,能够和各种油藏模拟器相结合,为解决实际油藏的生产优化问题提供了新思路。