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基于蚁群—粒子群算法的油田注水系统运行优化研究

作　者: 刘春兰
导　师: 王玉学
学　校: 大庆石油学院
专　业: 应用数学
关键词: 油田注水系统 蚁群算法 粒子群算法 蚁群-粒子群混合算法 优化
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 76次
引　用: 1次
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内容摘要


随着现代优化技术的不断发展,以蚁群算法、粒子群算法等为代表的智能优化方法以其高效的优化性能、鲁棒性强、编程简单、较好的全局寻优能力等特点得到了各领域的广泛关注,成为解决工程难解问题的有力工具。油田注水系统运行优化问题属于油田工程优化仿真技术领域,本文利用计算机仿真技术建立了油田注水系统运行优化的数学模型,将油田注水系统运行优化问题转化为含有0-1整型变量和连续变量的混合非线性优化问题。传统的优化设计方法无法获得较好的优化效果,导致目前油田注水系统的优化仍然停留在人工凭经验设计的阶段。针对各种优化算法求解具体问题的优劣性,如何利用现代智能优化手段有效处理油田注水系统运行优化问题,对确保油田高产稳产前提下,降低油田生产成本具有重要意义。考虑到油田注水系统运行优化问题的特殊性和复杂性,本文根据油田注水系统运行优化数学模型的特点,提出了蚁群-粒子群混合算法策略,并通过实例计算验证了算法的有效性。本论文主要完成了以下三方面的工作:1.油田注水系统运行优化模型的建立。油田注水系统运行优化是在整个系统的服务要求给定的情况下,确定注水泵站(或泵)的开启状态及其运行参数,使其满足系统配注要求,达到降低系统耗电量的目的。本文以系统耗电量最小为目标函数,整个系统的服务要求为约束条件,建立了油田注水系统运行优化模型。2.蚁群算法和粒子群算法的应用及改进。本文利用蚁群算法提出一种新的解决背包问题的方法,提高了算法运行效率,并用实例计算证明了算法的有效性;针对粒子群算法易陷入局部最优,搜索速度慢等缺陷分别在算法参数,局部求精等方面做了五点改进,并利用测试函数验证了算法的有效性。3.应用蚁群-粒子群算法求解油田注水系统运行优化问题。根据油田注水系统运行优化问题特点,合理选取算法参数,同时利用双适应值方法有效解决了模型中的约束条件,最终成功实现了应用蚁群-粒子群算法求解油田注水系统运行优化问题。文中对大庆某采油厂实例的计算,验证了蚁群-粒子群混合算法的有效性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
创新点摘要  7-10
前言  10-13
  一、油田注水系统运行优化国内外研究现状  10-11
  二、现代智能算法概述  11-12
  三、论文主要内容  12-13
第一章 油田注水系统及其计算机仿真  13-19
  1.1 油田注水系统基本组成  13-14
  1.2 油田注水系统的计算机仿真  14-19
    1.2.1 油田注水系统的静态仿真  14-15
    1.2.2 油田注水系统的动态仿真  15-19
第二章 蚁群算法  19-24
  2.1 蚁群算法简介  19-20
  2.2 蚁群算法描述  20-23
    2.2.1 背包问题的蚁群算法新描述  20-22
    2.2.2 算法参数分析  22-23
  2.3 蚁群算法应用  23-24
第三章 改进粒子群算法  24-34
  3.1 粒子群算法简介  24-25
  3.2 标准粒子群算法描述  25-26
  3.3 标准粒子群改进方法  26-30
    3.3.1 局部求精改进  26-27
    3.3.2 速度变异改进  27-28
    3.3.3 学习因子改进  28-29
    3.3.4 惯性权重改进  29-30
    3.3.5 最优最差粒子改进  30
  3.4 改进粒子群算法描述  30-31
  3.5 带约束条件的改进粒子群算法  31-34
    3.5.1 算法描述  31-32
    3.5.2 计算实例  32-34
第四章 油田注水系统优化到泵站方法研究  34-42
  4.1 优化到泵站数学模型的建立  34-35
  4.2 模型约束条件的处理  35-36
  4.3 应用蚁群-粒子群算法进行模型求解  36-40
    4.3.1 改进蚁群-粒子群优化到泵站算法  36-39
    4.3.2 分组蚁群-粒子群优化到泵站算法  39-40
  4.4 优化到泵站实例计算  40-42
第五章 油田注水系统运行优化方法研究  42-49
  5.1 优化到泵数学模型的建立  42-43
  5.2 模型约束条件的处理  43-44
  5.3 应用蚁群-粒子群算法进行模型求解  44-47
    5.3.1 改进蚁群-粒子群运行优化算法  44-45
    5.3.2 分组蚁群-粒子群运行优化算法  45-47
  5.4 优化到泵实例计算  47-49
结论与展望  49-51
参考文献  51-54
发表文章目录  54-55
致谢  55-57
详细摘要  57-61

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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