油田开发规划措施结构优化模型及其应用

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系,对采油厂或开发单元研究并建立了油田措施产量最大(定措施工作量、定措施费用)、措施费用最低(定措施产量、定措施工作量)、措施效益最好(定措施工作量、定措施产量、定措施费用)的措施结构优化模型.这些优化模型成功地解决了油田(或采油厂)各项措施产量(通常包括压裂、酸化、大修以及其它措施等)及对应的各项工作量及其它开发指标的最优构成问题,将模型应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益.     

虚拟样机中模型库关联关系的研究

为了解决复杂产品虚拟样机模型库管理方法引起的虚拟样机间模型的可复用性低、共享性低、存储不方便等问题,提出了一种基于虚拟样机中模型库关联关系的管理方法.通过对虚拟样机协同开发过程分析,建立了基于功能级的元模型.通过研究元模型间的约束关系发现了关联关系层,并实现了基于关联关系的模型库管理系统,在一定程度上解决了以上提出的问题.     

基于神经网络与遗传算法的结构优化设计方法

从神经网络和遗传算法的原理出发,利用遗传算法和神经网络相结合的策略对结构参数进行优化.在确定结构优化的目标函数和设计变量集合的基础上,用神经网络学习算法建立货架结构设计参数与结构重量、结构最大应力、最大位移等的非线性全局映射关系,获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数,用遗传算法进行优胜劣汰的寻优搜索运算,从而求出所需最优解.以货架结构的优化为例说明了上述方法的应用.遗传算法和神经网络的优化结果是在正交设计法确定的训练样本足够大的基础上得出的,具有较强的可靠性.     

注水开发油田水质优化方法研究

油田注水是保持一定地层压力水平提高原油采收率的有效措施，保证油田正常注水，达到预期的油田注水开发效果就显得非常重要，尤其对中低渗透砂岩油藏更是如此。大量研究表明，其主要的影响因素是注入水水质方案和操作与管理水平。在综合考虑油田注水水质的配伍性、水质处理工艺、注水井吸水能力、注入水增注措施、油田配注要求以及注入水综合成本等因素的基础上，以经济评价为手段，以降低注水成本提高注水开发效益为目标，提出了全新的注水水质优化概念。这一水质优化技术思路和方法具有广泛的指导意义和应用前景。     

结构多级优化建模方法研究

基于层次型结构多级优化模型，提出了结构优化建模的一般方法，给出了一个应用实例。     

神经优化计算模型求解油田开发中的优化问题

阐述了线性优化计算和非线性优化计算的神经网络模型，该模型可以在电路时间常数数量级(几百纳秒)内求解复杂的优化问题，且能克服一般数学理论求解优化问题的缺点。之后对油田开发中使用典型曲线自动拟合产量衰减曲线进行了分析，并讨论了油田开发规划模型的建立与求解，并论证这些优化问题可以由神经优化计算模型来实现。     

基于人工神经网络的油田注水机组优化控制

在分析注水系统节能优化与注水站单站节能优化关系的基础上,提出了将注水系统优化控制简化为单站局部优化控制的构想。以注水机组优化为系统优化的基础,将神经网络引入优化控制系统,利用工业现场记录的历史数据进行了测试,取得了令人满意的效果。结果表明,基于神经网络的优化控制与传统控制相比,具有更高的适用性,应用前景良好。     

油田开发规划效益优化方法

论述了油田开发规划部署中产能建设项目评价方法、措施产量优化方法和规划部署的优化决策方法。提出应用产量梯度方法分析老井产量效益、分类措施工作量与措施产量效益的关系,以及建立规划部署效益优化分析模型的方法。     

油田开发规划效益优化方法

论述了油田开发规划部署中产能建设项目评价方法，措施产量优化方法和规划部署的优化决策方法，提出应用产量梯度方法分析老井产量效益，分类措施工作量与措施产量效益的关系，以及建立规划部署效益优化分析模型的方法。     

基于结构和参数智能优化的神经网络数值预测方法研究

针对BP神经网络数值预测中结构不易确定、易陷入局部最小等问题,利用遗传算法,采用二进制编码方式优化网络结构,采用浮点数编码方式优化网络参数;利用粒子群算法进一步改善网络参数,减少算法耗时,提高预测精度。仿真验证了算法的有效性。