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。     

模拟退火法在石化系统优化计算中的应用及其改进

将模拟退火法应用于石化系统的优化计算，讨论了各项参数的取值，提出了多次升温的改进算法。实例计算结果表明，本算法可减少搜索次数，得到更接近全局最优的解。     

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在气藏储量计算中，物质平衡方法是用得最多、计算较为准确的一类方法，而凝析气藏是一种复杂的特殊油气藏，其物质平衡方程与常规气藏相比有较大差别。为此，文章从油气藏物质平衡基本原理出发，建立凝析气藏物质平衡方程，与常规油、气藏物质平衡计算方法相比，该新方法考虑了储层流体组分及相态变化特征，并引入凝析油体积系数概念，同时考虑干气与凝析油两相因素。而且采用了相关曲线法求解，从而大大提高了凝析气藏储量计算精度。以大港千米桥板深8井为例，利用其相态数据对该新方法进行验证，计算结果表明，利用物质平衡方程计算新方法可以准确计算凝析气藏天然气和凝析油储量。     

凝析气藏物质平衡方程的改进与应用

为了提高凝析气藏油气采收率，通常采用目前最有效的循环注气保持地层压力的开采方式。在此开采方式下，直接采用气藏物质平衡方程进行地质储量计算将出现很大偏差。针对这种情况，将气藏物质平衡方程进行了改进，得到凝析气藏在注气开发方式下的物质平衡方程。     

模拟退火PSO优化算法在油水两相流产出剖面解释中的应用

提出了用模拟退火POS优化算法进行油水两相流产出剖面解释的方法.建立了含等式约束和不等式约束的优化目标函数,导出了流体流量、流体平均密度和持水率的理论响应方程.借助优化算法求出非相关函数达到最小值的解.该算法综合了粒子群优化算法和模拟退火优化算法的特点,在计算过程中自动生成迭代初始值,减少人为误差;不但接受好的解,还以一定的概率接受差的解,保证搜索过程中求出全局最优解.编写了产出剖面优化处理程序.对文×井的实际数据处理结果表明该方法效果良好.     

异常高压有水气藏物质平衡方程推导及应用

提出了一种计算异常高压有水气藏地质储量的新方法.此方法是在广义物质平衡原理的基础上,根据岩石覆压试验的数据处理结果,计算出气藏各个压降阶段对应的气藏岩石骨架体积膨胀量.根据气藏各个压降阶段气藏束缚水体积膨胀方程和不稳定水侵方程,推导出考虑岩石变形及自然水侵的异常高压有水气藏物质平衡方程,并通过试算法给出了方程的解.通过实例分析与对比论证了此方法的可靠性、有效性.     

对试凑法求取气井动态储量的改进

气藏开发早期，计算气井动态储量和求产能方程是油藏工程的重要工作之一。由于开发早期气井的单井累计产量还很低，或没有出现明显的递减特征，一般无法采用物质平衡法或递减法进行单井动态储量计算；另一方面，如果缺乏产能试井资料，就不能计算产能方程，预测单井动态。为此，提出了基于最优化算法的改进方法：将气藏物质平衡方程与二项式产能方程相结合，联立求解气井井底流压，并与实际生产过程中记录的流压曲线相比较，进行误差分析，求取气井的产能方程系数和单井动态储量。该方法只需要常规的生产动态数据便可进行计算分析，经在洛带气田的实际应用，并与实际井底流压以及传统试凑法计算结果相比较，最后表明该方法取得的结果较为可靠，与产能试井的结论具有可比性。     

基于逻辑模拟退火法的炼油厂原油库存调度优化

提出了一种混合模拟退火算法，以模拟退火法作为随机搜索引擎，利用逻辑编程和线性规划来检验和处理搜索结果。这种算法既可以发挥随机搜索法的快速寻找可行解的优势，又可以充分考虑特定问题内在的逻辑和数学关系，使之可以在较短的时间内得到一较优解。实例计算结果表明，同传统的混合整数线性规划方法相比，这种算法可以快速地给出优化解，且优化值与全局最优值差别不大，可以更好地解决原油实际调度问题。     

改进定容含硫气藏储量计算方法

气藏物质平衡方程式可以确定气藏的原始地质储量,是气藏工程中计算储量的重要方法。由于含硫气藏的特殊性,如硫析出形成硫沉积等,而目前在用物质平衡方程计算定容含硫气藏原始储量时,仍然采用原有的定容气藏物质平衡方程,因而忽略了硫沉积造成的差异,会对计算结果造成一定的影响。本文针对含硫气藏的特殊性,如硫析出形成硫沉积等问题,基于物质平衡原理,考虑硫沉积造成的差异,建立起新的定容含硫气藏物质平衡方程。并应用于定容含硫气藏储量计算,计算结果表明新方程计算结果更加可靠。     

水驱含硫气藏动态储量计算

气藏物质平衡方程可以确定出气藏的原始地质储量,是气藏工程中计算储量的重要方法。由于水驱含硫气藏含有硫化氢,在开采中易于析出硫形成硫沉积,从而会影响到物质平衡法计算气藏储量的结果。在考虑硫化氢的基础上,对原有的物质平衡方程进行了新的推导和验证．结果发现水驱含硫气藏应采用新物质平衡方程计算气藏储量。     

考虑变频调速的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数,以排量、压力等限制为约束条件,在考虑离心泵变频调速的基础上,建立了注水系统参数优化数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用浮点数编码调整了适应函数,根据泵排量和水量平衡要求改进交叉和变异操作,实施最优保留策略,并结合模拟退火算法,形成了混合遗传算法,该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。实例计算说明,该优化方法有效、实用,优化后系统运行状况明显改善。     

一种用于背景速度估计的新全局优化算法

利用叠前地震数据正确地估计地下介质的背景速度对于复杂构造成像具有重要意义。这一问题的复杂性需要一种良好的优化方法来求解。本文给出了一种新的用于求解连续全局优化问题的计算方法，并将其应用于非线性速度反演计算。与随机法如模拟退火、遗传算法，均场退火等）不同的是，新的优化方法利用一动态方程来控制寻优计算过程。该动态方程的优点是利用梯度信息使解快速逼近极小点；当解逼近当前极小点后，动态方程的第二项可以使解     

一维大地电磁测深几种反演算法的比较研究

大地电磁反演算法主要分为线性与非线性两类。马奎特法、遗传算法以及模拟退火是其中具有代表性的算法。本文将三种方法的反演过程、结果及理论进行了对比研究，指出各自的优点与局限性，以及使用时应注意的相应条件。研究表明，马奎特法寻找目标函数全局最优的能力较差，只能局部寻优，但运算速度快；模拟退火法和遗传算法寻找目标函数全局最优的能力较强，但运算速度较慢。当对地下地电参数预先有一定程度了解，又可以选取比较合理的初始解时，可选择马奎特法，否则宜选用其他非线性全局寻优能力强的反演方法。     

基于改进的遗传算法的天然气管网系统运行优化

在天然气管网系统安全稳定运行的基础上,为了实现节能减排,充分合理地利用管道的输配能力,将目标函数定义为天然气的最大流量,同时考虑管道内天然气稳定流动、各节点流量平衡、节点及管段压力等约束条件,建立了天然气管网系统优化数学模型。采用整数编码来进行管径编码,用模拟退火罚函数转化约束条件,并合理地将遗传算法的全局寻优能力和模拟退火的局部搜索能力互补融合起来,实现算法的改进和优化。将改进的遗传算法应用到某大型天然气管网优化设计的实例中,计算结果表明,改进的遗传算法在解的质量上和收敛的速度上都优于基本遗传算法,验证了所建立的优化模型是高效可行的。     

Calculation OOIP in oil reservoir by pressure matching method using genetic algorithm

This paper describes the optimization pressure matching method with a genetic algorithm for the estimation of original oil in place (OOIP). In this method, the pressure of a reservoir is obtained based on the material balance equation by minimizing the difference between calculated and reservoir pressure in order to optimize reservoir parameters suchas OOIP, aquifer constant and water influx data calculated by the aquifer function.The high non-linearity of the pressure matching method makes deterministic classic optimization methods inefficient and unlikely to be successful. Firstly, the solution is dependent on the initial guesses due to the non-convexities of the system equations, and secondly, the convergence of the solution is not always guaranteed.Therefore, an effective optimization strategy combining a two stage approach, genetic algorithm for the initialization and identification of the search zone followed by a simplex search method used to refine the solution, is proposed.Three examples are provided to illustrate the effectiveness of this work by comparing the results of various methods (graphical methods and volumetric estimation) with the results of the pressure matching method.     

混合优化自动剩余静校正方法研究

剩余静校正量计算本质上是一个非线性优化问题。针对单独运用遗传算法或模拟退火算法求解剩余静校正计算效率低、精度不高等缺点，本文提出了混合全局优化的自动剩余静校正方法，即利用两者的优点（遗传算法具有较强的把握搜索过程总体的能力，模拟退火法具有较强的局部搜索能力）开发的一种优化算法。文中对混合全局优化自动剩余静校正的处理流程和实现技术作了深入研究。从模型数据试算和我国西部某地区实际资料的处理结果可以看到，混合优化技术无论在运算速度还是在求解精度上都优于其他方法。     

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。     

A two‑stage optimization method for unmanned aerial vehicle inspection of an oil and gas pipeline network

To improve the reliability and safety of the oil and gas pipeline network, inspections are implemented to minimize the risk of leakage, spill and theft, as well as documenting actual incidents. In recent years, unmanned aerial vehicles have been recognized as a promising option for inspection due to their high efficiency. However, the integrated optimization of unmanned aerial vehicle inspection for oil and gas pipeline networks, including physical feasibility, the performance of mission, cooperation, real-time implementation and three-dimensional (3-D) space, is a strategic problem due to its large-scale, complexity as well as the need for efficiency. In this work, a novel mixed-integer nonlinear programming model is proposed that takes into account the constraints of the mission scenario and the safety performance of unmanned aerial vehicles. To minimize the total length of the inspection path, the model is solved by a two-stage solution method. Finally, a virtual pipeline network and a practical pipeline network are set as two examples to demonstrate the performance of the optimization schemes. Moreover, compared with the traditional genetic algorithm and simulated annealing algorithm, the self-adaptive genetic simulated annealing algorithm proposed in this paper provides strong stability.     

遗传和模拟退火混合寻优一步法三维CRS叠加

共反射面元(Common Reflection Surface,CRS)叠加充分利用了菲涅耳带半径内的地震信息,在不降低分辨率的前提下最大程度地提高了信噪比,是低信噪比地震资料成像的有力手段.同时,CRS叠加考虑了地下反射层的倾角和局部曲率,具有更高的成像精度.常规的三维CRS叠加,多步依次求取的八参数精度较低,影响了...     

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。