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.     

随机油价下的油田开发规划优化模型

为了科学合理地制定油田开发规划方案，建立了随机油价下的油田开发规划优化模型。首先利用功能模拟原理（微分模拟方法及神经网络方法）建立油田采油厂产量与其对应影响因素的关联关系，然后在随机油价下，根据油田开发的实际情况，在对决策变量、目标函数、约束条件进行分析的基础上，研究每个采油厂或开发单元的具体情况并建立定产量、定成本、效益最好的产能分配优化模型，并采用改进内点法对优化模型进行求解。采用这一优化过程，成功地解决了油田开发规划中随机油价下的油田（采油厂）产量、工作量及成本的最优分配问题。将该模型应用干中国某油田中后期开发阶段产量规划中，产生了巨大的经济效益。表3参12     

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.     

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。     

油田投资、产量、成本和效益优化配置方法及实例

根据优化理论,综合考虑油田开发状况及资源的均衡分配,建立了油田投资、产量、成本和效益优化配置模型.该优化配置模型把成本函数、投资函数与效益关系函数有机结合在一起.同时,还介绍了已开发油田和新开发油田的投资、产量、成本和效益的优化配置方法.根据动用地质储量不同类别储量,构造不同的产量规模,应用优化配置模型确定出S油田在不同油价下的优化配置产量和次优化配置产量规模.应用结果表明,模型适用于油田确定开发产量规模及产量构成,降低油田开发的投资风险.     

油田开发规划非线性多目标优化模型研究

为了编制油田的效益规划，实现对利润、产量、成本、投资多个目标的合理决策。根据油田开发的实际情况。将油田的构成细分为9个部分。建立了利润、产量、成本和投资的非线性多目标优化模型，将利润、产量、成本、投资4种油田开发指标分成不同的优先级进行优化。采用ARMAX模型预测模型参数。用多项式拟合描述产量与工作量之间的非线性关系。在对多目标设置不同优先级的基础上，应用基于遗传算法的逐层非线性多目标算法。较快地得到最优解，对油田效益规划的编制具有重要意义。     

油田开发二层多目标措施结构优化模型及算法

本文讨论了油田开发规划的措施结构优化问题。基于二层多目标规划原理,将油田企业视为一个二层系统(上层是油田公司,下层是各个采油厂,并且两个层面相对独立),以总措施产量最大、总效益最好为目标建立了油田开发规划的二层多目标措施结构优化模型,并给出了适用于该模型的改进的Pareto多目标遗传算法的算法设计和实现步骤。该优化模型成功地解决了油田公司措施产量分配问题以及采油厂各分项措施产量对应的各项工作量、其它开发指标的最优构成问题。     

产量构成非线性优化模型的研究与应用

将油田产量构成分解为9部分，以总产量的利润之和最大为最优目标，以平均吨油成本不大于规定成本作为成本约束条件，以各产量部分投资之和不超过总投资作为投资约束条件，以9个决策变量要满足其上下限为决策变量约束条件，建立了产量构成非线性优化模型，可用于求得规划期内每年总产量和各部分产量及其成本、利润等指标。应用油田开发历史数据，用带有外部激励的自回归滑动平均模型预测优化模型参数，用最小二乘法多项式拟合产量与工作量之间的非线性关系，用遗传算法求解非线性模型。对某油田产量构成非线性优化结果符合该油田的实际。     

基于数值模拟的油藏生产动态优化算法

对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度,研发编制了油水井动态调控优化软件,并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度,油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10⁴ m³,较好地解决了油水井生产动态控制优化问题,也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。     

油田开发二层多目标措施结构优化模型及算法

讨论了油田开发规划的措施结构优化问题,基于二层多目标规划原理,将油田企业视为一个二层系统（上层为油田公司,下层为各个采油厂,且2个层面相对独立）,以总措施产量最大、总效益最好为目标,建立了油田开发规划的二层多目标措施结构优化模型,并给出了适用于该模型的改进的Pareto多目标遗传算法的设计和实现步骤。该优化模型成功解决了油田公司措施产量分配问题、采油厂各分项措施产量对应的各项工作量及其他开发指标的最优构成问题。     

低油价下油田企业效益产量确定方法探讨

油价断崖式下跌需要生产多少原油才能获得最佳的经济效益,是很多油田企业面临的困惑。针对低油价条件下油田企业缺乏规范和统一的效益产量确定方法,从成本属性和效益评价方法入手,建立了利润效益产量模型、现金流效益产量模型和边际收益效益产量模型。以某油田效益产量评价为例,在油价为50美元/bbl时,3种模型计算的效益产量分别为310×10~4,1 967×10~4和2 416×10~4t;分析了不同油价条件下3种模型计算的效益产量对油田企业生产经营的影响,提出油田企业应根据不同油价制定不同的经营策略,高油价下应以利润效益产量模型为主导,重在发展;低油价下应以边际收益效益产量模型为主导,重在生存。保持合理的产量规模是油田企业维持生存和可持续发展的基础。     

天然气开发规划产量构成优化模型及其应用

文章主要研究并解决天然气开发规划中气区各分项产量对气田总产量的最优构成问题。从研究天然气开发规划的产量构成入手，以产量、成本、措施工作量等历史数据为基础，运用自适应遗传算法优化神经网络的连接权值的方法，建立天然气产量等开发指标与其多影响因素之间的关联关系，再在这些关联关系及成本、投资、用户需求等约束条件下，分别建立了产量最大、成本最低、效益最好的单目标优化模型，并运用自适应遗传算法来研究优化模型的求解。应用实例结果符合生产实际。     

遗传算法与神经网络结合预测低渗透油藏产油量——以宝浪油田为例

基于遗传算法的全局搜索能力和神经网络算法的局部精确搜索特性,将遗传算法和神经网络算法有机结合,在提高油气产量预测精度的研究中得到了很好的应用.对宝浪油田某区块产油量的预测,验证了这种方法的正确性,结果表明该方法预测精度明显优于单纯的BP算法,证明了这种方法的有效性和可靠性.     

混合模拟退火遗传和随机森林构建复杂碳酸盐岩储层渗透率测井解释模型

伊拉克H油田M层组巨厚型碳酸盐岩储层非均质性强、孔隙类型复杂,常规渗透率测井解释模型适用性差。为此,提出基于常规测井资料及衍生参数的混合模拟退火遗传随机森林算法(SA-GA-RF)渗透率评价模型。从测井响应特征分析出发,确定渗透率敏感曲线,通过随机森林算法(RF)建立基于地球物理测井资料的渗透率评价模型,并利用模拟退火遗传算法(SA-GA)对RF中的参数进行寻优,消除RF中关键参数对模型精度的影响。应用该方法对研究区进行渗透率评价,与RF、优化后的BP神经网络预测结果进行对比,结果表明,基于SA-GA-RF构建的复杂碳酸盐岩储层渗透率评价模型既能充分利用常规测井曲线的响应特征,又能表征测井曲线随深度变化的趋势,在非均质性强的碳酸盐岩储层中有很好的适用性。相比优化的BP神经网络,SA-GA-RF模型预测的准确度明显提高,与岩心渗透率的相关性达0.83,比RF的评价精度提高了0.15。     

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.     

基于聚类遗传算法的管网优化设计

油田管网的拓扑模型优化是一个复杂的非线性优化问题,根据模型特点可分解为两个分别包含连续变量与离散变量的优化问题。使用遗传算法求解问题,将模型中的连续变量进行编码,形成个体,使用K-means算法更新个体并计算适应度。通过实例计算,验证了算法的收敛性与稳定性,与结合分枝定界法的遗传算法进行对比,K-means算法提高了遗传算法的收敛速度。     

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。     

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.     

基于遗传算法的灰色马氏链模型预测油田产量

油田开发中,将产量波动较大的油田视为一个随机动态的灰色系统,结合灰色模型和马氏链模型的优点,采用具有擅长全局搜索和高度鲁棒性特点的遗传算法,直接优化求解模型的灰参数和马氏链的状态空间,建立起预测油田产量的灰色马氏链预测模型.实践表明,该模型能有效地克服2种方法在动态预测上的不足,预测结果与实际值吻合程度较高,且方法简便易行,在油田开发动态预测评价方面具有可行性.     

胜利油区非经济产量计算模型

运用油藏工程和经济学的基本原理，建立了新井经济极限初产油量计算模型，找出了胜利油区吨液成本与平均单井日产液量之间的关系，简化了老井经济极限含水计算模型，统计出了胜利油区不同油价条件下的非经济产量，建立了胜利油区不同油价条件下的非经济产量百分数与平均单井年产油量的计算模型，对于确定油田的非经济产量、提高油田开发的经济效益具有有重要意义。