燃气管网稳态水力计算最优化方法研究

将燃气管网稳态水力计算转化为无约束优化问题,通过对目标函数的分析,给出管网稳态水力计算解的唯一性证明.此方法不失为一条管网平差计算的、新的有效途径.     

浅谈油气集输管网布局优化的发展

油田生产过程中,随着油气的开采,将采出物进行分离处理,需要经过油气集输的生产过程,对油气集输管网进行优化布局,提高管网的运行效率,降低油气集输管网维护的费用,相应地降低油田生产成本,提高了油田生产的经济效益。     

油气集输管网布局优化的发展措施

油田开采完成后,油气到达地面需要通过集输生产进行分离处理,集输系统的科学性直接影响油田产能效果。因此需要加强对油气集输的控制和管理,通过集输管网的布局优化,达到更好的生产效果。本文主要对油气集输管网布局优化的内涵和意义进行分析,并探究管网布局的优化措施。     

燃气管网优化设计方法研究

随着燃气输配管网规模不断扩大和结构日渐复杂,确保燃气管网运行的安全性、稳定性和可靠性成为了燃气管网发展研究的的重点。本文介绍了燃气输配管网水力计算的基本方法理论,对遗传算法、蚁群算法和神经网络算法在燃气管网优化设计中的应用进行总结和分析,以期为相关研究提供一定的参考。     

基于GWO-SVM算法的滚动轴承故障诊断

为实现机械设备滚动轴承的实时监测和故障的准确诊断,基于支持向量机(SVM)进行故障分类,提出采用灰狼算法(GWO)优化SVM的惩罚系数c和核函数半径σ;通过小波包对数据进行特征提取;最后以优化的SVM完成故障诊断。实验结果表明:GWO-SVM算法对故障识别的准确性明显提高。     

枝状管网布局优化中的3类问题

总结了枝状管网布局优化研究中普遍存在的3类问题,包括无向图枝状结构布置、枝状结构中心点的确定和有向图的枝状连接结构布置,分别论述了3类问题的数学模型和求解算法。指出无向图枝状管网布局优化和枝状结构中心点的确定,其求解算法比较稳定,是集输系统枝状结构布局普遍采用的方式,SI算法加入额外点,优化结果优于其他算法。有向图的枝状结构布局,由于问题的复制性,目前无较成熟和被广泛认可的求解方法,此问题的研究更能贴近实际,能达到更好的优化效果。     

障碍条件下气田集输管网整体布局优化设计

为了降低天然气田产能管网的建设投资,实现气田高效益、低成本生产开发,针对辐射-枝状组合式管网的网络特征,将布局障碍、管网拓扑结构参数和管道设计参数统筹考虑,建立了障碍条件下气田集输管网整体布局优化数学模型,提出了粒子群算法和分级优化方法优势组合的新型高维求解算法,实现了布局优化数学模型全局优化求解。实例计算表明,所构建的模型和算法有效,相较于分别开展管网拓扑布局优化和参数优化所得方案,管道总长减少5.53%,总建设投资减少8.47%。     

油气田地面集输系统拓扑布局优化研究进展

油气集输系统在油气田地面工程建设中占据重要地位,运用拓扑布局优化理论对其进行优化设计,可以有效降低集输系统的建设费用,对油气田提质增效、可持续发展具有重要意义.基于前人的研究成果,综述了国内外油气集输系统拓扑布局优化理论的发展历程与研究现状;从优化数学模型的建立和优化算法的开发两个方面进行分析,指出未来的发展趋势并提出...     

基于ArcGIS管网爆管分析的算法优化和实现

在现代煤化工的管道网络建设中,管道会因水位,气压及其他外界因素的影响而发生爆裂甚至爆炸,这为煤化工过程中的气体,液体的产生和流通带来了极大的影响,也对管道建设与维护工作的开展带来了新挑战。随着化工建设中管子,弯头以及管接头等工程数量的增加,管道网络的质量问题日渐受到煤化工企业的重视,这也使得管予及其管件设备防护技术成为管网建设的核心。本文主要分析了ArcGIS管网建设中的模型建设与流向生成,并对管网分析算法的优化方式进行阐述,以优化理论为基础,进一步讨论了优化方案的具体实现方式。     

基于粒子群算法原油集输管网优化方式刍议

我国经济的快速发展,在一定程度上促进了油田事业的发展。油田开发在进入中后期之后,频繁进行井网加密,怎样在有效利用已建联合站的基础上,最大限度的减少投资管网建设,合理分配联合站与计量间之间的原油集输管网。将管网最小造价作为目标函数,将联合站的连接方式、集输半径以及最大年处理能力作为约束条件,建立相应的单目标优化模型,通过粒子群算法寻找模型具有的优点与特点,与十进制编码有机的结合,利用适应度函数进行评价,以此来完成这一模型的优化求解。     

探讨天然气集输管网的优化

天然气集输管网是一个非常巨大的系统,它主要的特点是密封、复杂,要想使其能更好地运行,不但有效减少费用以及提高其经济效益的工作显得尤为重要。目前天然气管道日益庞大起来,对这个系统进行优化具体十分重要的意义。笔者就其系统中部分组成单元进行优化分析。     

基于蝙蝠算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

支持向量机中参数的选择会直接影响滚动轴承故障诊断的分类效果,基于此提出一种采用蝙蝠算法优化支持向量机的故障诊断模型,以提高分类的准确率.首先将采集到的振动信号进行集成经验模式分解,分解后得到一系列模态函数分量IMF,并将计算得到的各个分量的能量熵作为信号的特征向量,将所构造的特征向量输入到蝙蝠算法优化的支持向量机BA-...     

基于改进蚁群算法的天然气输送管网参数节能优化设计方法

为了降低天然气输送管网的损耗率,节约投资费用,提出了基于改进蚁群算法的天然气输送管网参数节能优化设计方法。通过分析天然气输送管网参数优化问题及影响因素,构建了优化目标函数,设置了管道的强度、稳定性、气体流量和节点流量等约束条件。在节能优化设计方案中,通过选择适宜的惩罚因子保证优化结果,引出管网优化的广义目标函数;利用局部搜索改进蚁群算法;通过信息素更新,实现管径组合的信息素强化。仿真实验结果表明,所提方法能够将天然气损耗率降低至2.5%以下,且总投资成本相较BP人工神经网络法、动态与黄金分割法均有所降低。     

基于粒子群算法的PDC钻头钻井参数优化

钻头钻井参数的优化问题是油气钻井工程领域研究的核心问题之一。本文建立了一套基于粒子群算法的PDC钻头钻井参数优化方法,探讨了优化目标函数,并对现有钻速模型进行了修正,确定了相应约束条件的数学表达式。     

基于遗传算法的油气混输管网参数优化设计

在地面油气混输管网优化的研究中,结构参数优化是极为重要的一个问题.本文对多目标非线性的规划问题,使用遗传算法对管网结构参数进行优化,提出了目标函数、水力及热力学模型.并得到了应用遗传算法的相关结论     

基于生物地理优化算法的神经网络故障诊断方法研究

将生物地理优化算法和BP算法相结合,提出一种基于生物地理神经网络的故障诊断方法。采用生物地理优化算法优化神经网络的连接权值和阈值,运用这种新型算法的高效优化性能改进了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点。将优化好的神经网络应用于抽油机的故障诊断,通过仿真实验得出:生物地理优化算法训练神经网络是可行的,并且诊断结果具有良好的有效性和准确性。     

基于蜻蜓算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对支持向量机参数选取不当影响诊断结果的问题,采用蜻蜓算法对支持向量机的惩罚因子C与核函数参数g进行优化,构建DA-SVM滚动轴承故障诊断模型。实验表明:与SVM、PSO-SVM、GA-SVM模型相比,DA-SVM诊断模型有效提高了滚动轴承故障诊断的准确率,且收敛速度快、寻优能力强。     

考虑噪声约束的分布式风场布局优化

分布式风电是一种新型风电,其优势在于充分利用用户周围的风能,降低输电成本同时提高供电可靠性。然而,由于靠近用户,分布式风场存在严重的噪声污染。以往的研究对噪声问题常采用降噪设备或者降低发电功率的方法处理,少有学者从优化风机布局的角度研究。对于分布式风场而言,布局优化十分关键且较复杂。因为分布式风场的经济性取决于布局设计,而布局设计又受风力波动、风机尾流损失以及电缆布线等复杂因素影响。因此,本研究结合噪声、风速分布、尾流损失、风机功率曲线以及缆线连接模型,以最大风场年经济效益为目标函数,采用遗传算法和斯坦纳树算法对风机位置分布和电缆布线进行优化,以期提高风场经济性的同时降低噪声影响。     

结合遗传算子的改进粒子群算法在控制系统设计中的应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优以及早熟等缺点,结合遗传算法的选择交叉变异算子进行改进,得到一种新型PSO算法.将该方法应用于PID控制系统参数调优和被控对象参数辨识,仿真结果显示所提出的算法优化效果优于基本粒子群优化算法和遗传算法,收敛性能也得到较大提高.     

基于多目标免疫算法的无源滤波器优化方法

通过对无源滤波器的优化过程进行分析,并综合考虑滤波性能、投资成本等设计目标,提出了一种基于多目标免疫算法的无源滤波器优化设计方法。仿真结果表明:笔者提出的方法可以准确实现无源滤波器参数的确定并达到较好的滤波效果,具有一定的可行性。