基于蚁群算法的油田注水系统优化

蚁群算法是模拟蚂蚁觅食过程,比较适用于离散优化问题。由于蚁群算法本身具有并行性、正反馈性及鲁棒性等特点,所以被成功应用在车间作业调度、组合优化等领域。在我国陆上油田中,注水采油是一种主要的采油措施,而且油田地面工程投资中,注水管网投资比例较大。为有效节约油田注水投资成本,通过蚁群算法求解油田注水管网布局数学模型,以得出优化管网最短路径。采用蚁群算法对外层泵站启停状态进行组合优化,通过粒子群算法优化内层泵站排量。蚁群算法可实现全局最优解,其求解高效性等均比一般算法好。基于蚁群算法求解油田注水系统优化设计问题具有可行性。     

改进蚁群算法在输配气管网优化中的应用

以城市输配气管网为研究对象,在布局一定的前提下,以管网工程造价费用最小为目标函数建立输配气管网优化模型。鉴于蚁群算法在城市给排水管网优化上的良好表现,将其引入到城市输配气管网的优化中。通过对基本蚁群算法（AS算法）、ACS（Ant Colony System）蚁群算法、自适应蚁群算法的分析比较,选取自适应蚁群算法作为本次输配气管网优化模型的求解算法。并对改进蚁群算法进行了实例验证。     

基于蚁群算法的层速度反演方法

 蚁群算法是近年优化领域中新出现的一种启发式仿生学算法，它采用分布式并行计算和正反馈机制，克服了传统优化算法的缺陷，能较好地解决实际运算中的寻优问题，因而引起人们的高度关注。本文介绍了蚁群算法用于层速度反演的方法和原理，从应用蚁群算法求解目标函数优化问题入手，且利用模型对该方法的反演结果进行检验，表明由蚁群反演算法求取的层速度与理论速度模型基本一致。     

瑞雷面波频散曲线的粒子群蚁群混合优化反演

应用瑞雷面波频散曲线反演地下介质的横波速度剖面是面波勘探的重要步骤之一。传统线性反演方法已不能满足物探工程的要求,非线性的反演方法成为研究热点。文中将基于粒子群优化算法和蚁群优化算法的非线性混合优化算法应用于瑞雷面波频散曲线反演,获得横波速度剖面。该算法利用信息素引导机制更新粒子的早期位置,充分结合了粒子群优化算法对全局最优解的引导策略和蚁群优化算法的局部搜索能力,克服了粒子群算法在群体处于平衡状态时粒子群更新停滞不前和蚁群算法对多极值函数求解时收敛早熟的缺点。通过对多种理论模型频散曲线的反演,检验了该算法的有效性和稳定性;与单独的蚁群算法、粒子群算法反演结果的对比验证了该算法的优越性;实测数据反演结果检验了算法的实用性。     

基于蚁群粒子群混合算法的PDC钻头侧向力平衡优化

为了突破PDC钻头结构对侧向力平衡优化设计的限制,尝试采用融合了蚁群算法和粒子群算法（PSO）的混合算法对PDC钻头侧向力平衡进行优化,充分利用PSO算法的快速、全局收敛性和蚁群算法的正反馈机制,建立了PDC 钻头侧向力平衡优化设计方法。通过该混合算法对刀翼式PDC钻头侧向力平衡的优化设计,结果表明,与单独采用PSO优化的结果相比,能够得到更好的优化结果,算法收敛速度更快,优化的刀翼周向位置角更好。     

蚁群免疫算法在反应精馏优化中的应用

利用RBF人工神经网络模型模拟合成乙酸乙酯反应精馏过程。在建立RBF神经网络模型时,首先用Aspen Plus软件模拟计算出多组数据以弥补实验数据稀少的不足,并在此基础上用蚁群免疫算法进行操作条件的优化。结果表明,蚁群免疫算法结合RBF人工神经网络模型模拟对反应精馏进行优化是可行的,且能达到很高的精度。     

混沌蚁群算法应用于小规模换热网络综合问题

针对换热网络综合问题的严重非凸、非线性,采用一种混沌优化算法即混沌蚁群算法,同步综合换热网络。为充分验证混沌蚁群算法的搜索能力与特性,选择相对于固定结构更为复杂的小规模换热网络综合问题作为研究对象。同时引入Powell法作为局部搜索策略,提高算法的求解精度。选用3个小规模算例对算法进行验证,均获得了相对文献更好的换热网络设计,证明了混沌蚁群算法优越的搜索能力。     

基于蚁群算法的油气管道预警系统优化研究

油气管道预警系统的可靠性是实现整个系统稳定性的重要环节之一。分析了油气管道预警系统的结构,利用蚁群算法,可得到预警系统各设备故障概率,并在专项经费一定的情况下,对系统安装并联备用设备,同时进行优化研究。结果表明:采用蚁群算法优化预警设备可实现整个系统投资小,提高可靠性,从而提高了管道安全级别。     

基于蚁群算法的油气管道预警系统优化研究

油气管道预警系统的可靠性是实现整个系统稳定性的重要环节之一。分析了油气管道预警系统的结构,利用蚁群算法,可得到预警系统各设备故障概率,并在专项经费一定的情况下,对系统安装并联备用设备,同时进行优化研究。结果表明:采用蚁群算法优化预警设备可实现整个系统投资小,提高可靠性,从而提高了管道安全级别。     

地震波阻抗反演的蚁群算法实现

波阻抗反演属于求解最优化问题,其优化目标函数可能包含多个在一定范围上的连续变量,传统的优化手段存在有些函数难以优化,容易陷入局部解,收敛速度较慢等问题.蚁群算法具有正反馈性、分布式计算和贪婪式启发搜索的特点,克服了传统优化算法的缺陷.通过分析蚁群算法的原理,提出了地震道非线性反演中蚁群算法的实现方法.利用模型对该方法进行了检验,在无噪情况下,反演结果与模型一致;在加入5%,10%和30%噪声的情况下,反演结果与模型的相似系数分别为98.76%,97.85%和86.42%.     

基于遗传算法的游梁式抽油机的优化设计

抽油机优化设计是一个多目标、多条件约束的优化问题 ,同时也是一个NP计算问题。采用包括复合形法在内的优化方法均不能保证得到全局最优解。为此 ,提出了一种以上冲程最大扭矩因数最小为目标函数的用于常规式抽油机优化设计的遗传算法。该算法首先利用复合形法在可行域内构造遗传算法的初始种群 ,然后在此种群中进行遗传变异 ;同时对抽油机杆件尺寸采用浮点数编码方案 ,采用简单的排序选择算子 ,对个体进行杂交、变异操作。与复合形法优化计算结果比较 ,可以看出采用遗传算法的抽油机优化设计方法是稳定而高效的。     

Power optimization of gas pipelines via an improved particle swarm optimization algorithm

In past decades dynamic programming, genetic algorithms, ant colony optimization algorithms and some gradient algorithms have been applied to power optimization of gas pipelines. In this paper a power optimization model for gas pipelines is developed and an improved particle swarm optimization algorithm is applied. Based on the testing of the parameters involved in the algorithm which need to be defined artifucially, the values of these parameters have been recommended which can make the algorithm reach efficiently the approximate optimum solution with required accuracy. Some examples have shown that the relative error of the particle swarm optimization over ant colony optimization and dynamic programming is less than 1% and the computation time is much less than that of ant colony optimization and dynamic programming.     

双种群人工蜂群算法及其在MT和重力联合反演中的应用

基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点。人工蜂群（ABC）算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部搜索能力弱等问题。基于双种群架构可有效提高优化算法全局寻优能力。基于此,笔者提出一种双种群架构ABC算法,将交叉变异操作和最优解邻域搜索融入不同种群,选择典型的测试函数验证了改进ABC算法的有效性,并将其应用于大地电磁测深（MT）和重力数据的联合反演。模型试验和实测数据处理结果表明,双种群ABC算法具有较高的寻优能力和一定的实用性。     

人工蜂群最优化测井解释方法在致密砂岩储层评价中的应用

最优化测井解释方法打破了常规解释的局限性,充分利用测井资料及地质信息,可有效地评价复杂岩性储层,而优化算法是最优化测井解释的关键。利用人工蜂群(ABC)最优化方法求取苏里格致密砂岩储层某段的各组分体积含量,并与细菌觅食-复合形混合算法(BFA-CM)和遗传算法(GA)进行对比。结果表明,ABC最优化测井解释方法在处理致密砂岩储层时具有参数设置简单,全局搜索能力强,不需要二次优化就可达到所需精度,为最优化测井解释提供了一种新方法。     

采用蚁群算法优化设计径向水平井转向器轨迹

径向水平钻井技术主要包括油气层套管段铣技术、井下大直径扩孔技术、完井技术和水力喷射钻井技术，前三项技术已日趋完善，而喷射技术因为在水平井段较短，达不到预期的深度。为有效地降低转向器对钻柱的阻力，对转向器阻力进行了受力分析，并以钻柱通过转向器发生弯曲变形时，对转向器产生的轴向反作用力为目标函数，在满足转筒与垂直方向的夹角、转向器轨迹最小弯曲半径、矫直转筒对钻柱的矫直偏量等设计变量最佳的条件下，采用蚁群算法对径向水平井转向器轨迹进行了优化设计。仿真结果表明，转向器对钻柱的阻力达到最小，与原设计值相比，转向器阻力减小了46.98%。同遗传算法仿真结果比较，转向器阻力减小了3.17%，蚁群算法仿真结果比遗传算法仿真结果好，符合实际情况。     

混合智能优化地震反演

传统非线性反演方法存在着收敛效率低,有时会陷入局部极值的问题。为此,研究开发了融合粒子群优化算法和郭涛算法的混合智能优化地震非线性反演技术。粒子群优化算法对解的更新更具有目的性,收敛速度快;郭涛算法构造了多父体交叉重组算子并采用群体爬山策略,求解精度高;混合智能优化算法以粒子群优化算法为主体框架,融入郭涛算法的寻优机制。函数优化测试、理论模型试算和实际资料反演处理结果表明,混合智能优化算法具有求解效率高、全局寻优能力强的优点,适合解决复杂的地震反演问题。     

Multiobjective Optimization of Reactor-Regenerator System Using Ant Algorithm

This article focuses on the development of a multiobjective optimization algorithm for a tubular reactor-regenerator system with a moving deactivating catalyst. The task is to find the optimal temperature profile along the tubular reactor, catalyst recycle ratio, and the regeneration capacity for maximizing the process profit flux, selectivity, and conversion. A new heuristic technique, viz, ant colony optimization method has been employed to obtain the Pareto optimal set of solutions.     

Multiobjective Optimization of Reactor–Regenerator System Using Ant Algorithm

Abstract

This article focuses on the development of a multiobjective optimization algorithm for a tubular reactor–regenerator system with a moving deactivating catalyst. The task is to find the optimal temperature profile along the tubular reactor, catalyst recycle ratio, and the regeneration capacity for maximizing the process profit flux, selectivity, and conversion. A new heuristic technique, viz, ant colony optimization method has been employed to obtain the Pareto optimal set of solutions.