基于改进量子遗传算法的油田井位及数量优化

基于改进量子遗传算法的油田井位及数量优化

论文摘要

布井的数量及位置的选取是油田开发中至关重要的一环;一项最优的布井方案受到地质情况、油藏驱动方式、流体特性、油田设备规格以及多种经济参数指标的影响,是一个具有多决策变量的优化问题,传统的数学优化方法在处理这类问题时,很难找到一个合适的目标函数来满足优化条件;量子算法作为量子计算与智能算法相结合的产物,其优秀的寻优能力以及良好泛化能力,在处理目标函数性态复杂的优化问题时较传统方法有着更好的表现;因此,利用MATLAB建立油藏数值模拟模型,将井的数量和井位作为变量,以油田净现值为目标函数结合改进的量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)对井位进行优化;通过与传统布井方式的对比,所提出的方法有更好的经济效益,同时摆脱了传统布井方式对于经验的依赖,具有很好的移植性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 模型建立
  •   1.1 地质模型
  •   1.2 数学模型
  • 2 改进的量子遗传算法
  •   2.1 量子遗传算法简介
  •   2.2 改进的量子遗传算法
  • 3 仿真实验与结果分析
  •   3.1 实验参数设置
  •   3.2 实验结果及分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郭武豪,江厚顺,谢昊

    关键词: 井位优化,井数优化,量子遗传算法,禁忌表策略

    来源: 计算机测量与控制 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业,自动化技术

    单位: 长江大学石油工程学院,湖北工业大学电气与电子工程学院

    分类号: TP18;TE324

    DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.02.035

    页码: 156-159+164

    总页数: 5

    文件大小: 1352K

    下载量: 148

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