基于遗传—退火混合算法的油藏动态优化研究

油藏生产优化组合寻优过程往往会陷入局部最优解的陷阱中,无法在短时间内跳出局部最优解,且计算耗时长。首次将遗传—退火混合算法(SG-AG)引入到油藏模拟的注采参数优化中,基于概率机制迭代寻优方向,对种群进行大规模扰动,在交叉变异中引入退火模拟算法,加强扰动产生新群体,避免寻优陷入局部收敛,提升了全局搜索性。同时,通过SPSA随机扰动算法,计算目标函数近似梯度确定单次优化的扰动步长。将算法与油藏数值模拟结合,实现对A油田转注后注采结构参数的优化。优化结果显示,模型能够有效控制并优化油藏生产制度时间,优化后预计累产油提高约1.9×10~4m~3,达到了增油控水的目的,为类似油田转注开发提供了借鉴。