粒子群优化算法在气田集输管网布局中的应用

气田管网集输系统是气田地面建设的重要组成部分，为降低气田管网集输开发成本、节约管网建设资源，在规划设计之初需对管网集输系统进行优化，以达到使管网投资费用最小的目的。结合气田地面集输建设中的实际约束条件，建立星树状管网拓扑优化模型，通过MATLAB软件对粒子群优化算法进行编码实现，分别对集输管网系统进行分级规划和整体规划求解分析，结果表明：在粒子群优化算法求解中，整体规划管网系统的投资费用更低；通过与粒子群算法的比较，粒子群优化算法有较好的收敛速度以及较高的求解精度。     

基于混合遗传算法的树状注水管网拓扑优化

以投资最小为目标函数,以井间隶属关系的惟一性、连接注水井数量等限制为约束条件,建立了树状注水管网拓扑优化数学模型.根据模型特点,将优化问题分为分配层和几何层,分别采用遗传算法和非线性优化方法进行求解.并对遗传算法的操作过程进行了改进,调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和多种变异操作,结合了模拟退火算法,并给出了初温的确定方法,改进了选择复制操作,从而形成了混合遗传算法.该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.利用算例说明了该方法的有效性.     

基于粒子群算法原油集输管网优化

随着油田开发进入中后期不断进行井网加密,如何在最大化合理利用已建联合站年处理能力的基础上,尽可能减少投资管网建设,实现新建的计量间和联合站之间原油集输管网的合理分配,寻求以管网造价最小为目标函数,以联合站的最大年处理能力、集输半径和连接方式为约束条件,建立单目标优化模型。根据粒子群算法寻优特点,结合十进制编码,通过适应度函数评价,实现该模型的优化求解。采用遗传算法和粒子群算法分别对某一星状原油集输管网优化问题进行计算对比,结果表明,粒子群算法计算更为简洁,收敛速度也较优,有利于提高集输站利用效率．     

普光高含硫气田集输管网优化

针对普光气田自身特点,以集输管网投资最小为目标,以管网各节点的流量、压力及管道的压力限制等为约束条件,建立了树状集输管网布局、管径和阀门数目全局优化数学模型,采用双重编码遗传算法对模型进行求解,获得了总投资费用最省的管网布局、管径和阀门数目。优化过程中,针对普光湿气集输采用气液混输的特点,确定了湿天然气的物性计算和热力计算模型。通过计算值与实测值的比较,确定了适用于湿气混输管线且精度较高的水力计算模型,保证了优化过程中物性、压力和温度计算以及优化模型约束条件校核的准确性。实例计算表明,所建立模型准确,优化算法有效,对降低高含硫气田管网建设成本和提高管网安全性有重要指导意义。     

含弯管和阀室的集气系统新增产能拓扑优化

为了降低气田新增产能管网建设投资,针对辐射-枝状组合式管网的结构特点,考虑集气站与集气干线连接方式对系统建设投资的影响,以极小化新增产能管网建设投资为目标函数,以管线串接转向角与集气支线输量等限制为约束条件,建立了新增产能拓扑布局优化数学模型。根据模型的特点,将模型提成为几何位置优化和拓扑连接关系确定两个子问题,应用改进的混合遗传算法进行求解。设计了自适应种群进化的适应度函数,结合Metropolis准则、精英策略和轮盘赌选择算子对选择复制操作进行优化,引入多目标优化技术调整Prim算法的操作方式。算例验证结果表明,该模型和算法正确,可以有效地降低管网建设投资和弯管用量,改进的混合遗传算法在寻优能力和求解效率上较基本遗传算法均有一定提高。     

基于微粒群算法的井组划分方法

通过对油气田集输管网的分析研究,建立基于集油管线系统投资最小的井组最优划分的数学模型,并采用整数编码的微粒群算法对模型进行求解。实例计算表明:所建数学模型实用、可行,采用整数编码的微粒群算法对模型进行求解,算法设计简单,寻优效果好。     

环枝状集输管网布局拓扑优化研究

为提高环枝状集输管网的布局结构，降低初期产能投资和后期运行费用，在考虑井式约束、集输半径约束、节点隶属约束、处理量约束、节点流量平衡约束和双层布局约束的基础上，以总投资费用最小为目标函数，建立了适合环枝状集输管网优化的混合整数非线性规划模型，考察了不同约束条件、优化条件和优化算法对优化结果的影响，并通过实例分析验证本算法的有效性。结果表明：不同约束条件下，阀组和中央处理厂的位置及管网结构有所差异，优化的管网结构均为上层枝状、下层环状；集输半径约束对投资费用的影响远大于井式约束和处理量约束；整体优化较分层优化结果更加合理。果蝇优化算法的收敛迭代次数为35，计算时间12.13 s，与其余求解算法进行对比，在求解稳定性和收敛速度上具有一定的优越性。研究结果可为油气田地面工程的优化设计提供理论依据。     

油气集输系统新增产能建设拓扑优化方法研究

在油气集输新增产能建设中,为充分利用已建管网系统的处理能力,达到降低投资,提高经济效益的目的,进行了油气集输新增产能建设布局优化方法的研究。针对新建集输管网为树状结构的情况,建立了油气集输系统新增产能建设拓扑优化的数学模型,讨论了计算复杂性问题。根据模型的特点,将问题分解为拓扑级优化和几何级优化两个子问题,并通过它们之间的迭代进行求解。实例计算表明,所建立的数学模型正确,求解方法可行,能用于工程实际设计。     

油田老区加密井主水管网的计算机优化

油田油井加密可以解决油田进入开发中后期后出现的一系列问题,在提高产量的同时,会导致地面注水系统的改变。油田注水管网属于枝状管网,其计算复杂,在实际的设计中通常采用人工经验连接,因此,得到的方案无法达到最优。针对油田老区注水井加密后的状况,建立适合计算机求解的老区加密井注水管网优化数学模型,利用计算机编制算法制成软件求解最优化解,得到加密后注水管网最优化的运行方案。对老区已有的注水管网进行计算机模拟,对注水井加密后注水管网的优化采用分级优化,主要包括管网的布局优化和参数优化。实例计算结果表明,采用计算机优化算法得到的结果优于人工优化得到的结果。     

油田老区加密井注水管网的计算机优化

油田油井加密可以解决油田进入开发中后期后出现的一系列问题,在提高产量的同时,会导致地面注水系统的改变。油田注水管网属于枝状管网,其计算复杂,在实际的设计中通常采用人工经验连接,因此,得到的方案无法达到最优。针对油田老区注水井加密后的状况,建立适合计算机求解的老区加密井注水管网优化数学模型,利用计算机编制算法制成软件求解最优化解,得到加密后注水管网最优化的运行方案。对老区已有的注水管网进行计算机模拟,对注水井加密后注水管网的优化采用分级优化,主要包括管网的布局优化和参数优化。实例计算结果表明,采用计算机优化算法得到的结果优于人工优化得到的结果。     

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。     

地形起伏条件下页岩气管网布局优化研究

页岩气富集区多处山地，地形复杂，集输管网优化布局难度大，多采用分级平面优化，难以适应实际复杂的地形条件，无法获得系统最优解。考虑地形起伏条件，针对页岩气管网枝-枝状管网形式，在传统分级优化子问题的基础上，将井组划分与站址优化作为整体进行优化，并引入起伏管道路径寻优方法，形成地形起伏管网布局优化方法，以管道、集气站建设费用最小化为目的建立目标函数，以达到方案经济性最优，采用改进后遗传算法求解井组划分与站址优化问题计算。结果表明，改进后的遗传算法具有较好的收敛性；引入管网初步连接机制剔除不合理连接方案，采用Kruskal算法优化管网连接形式，并针对起伏程度较大管道采用A*算法进行路径优化，实际应用表明，该方法能够有效降低路径最大边坡、降低最大路径高程、提高最小路径高程、缩短三维管道长度。研究结果对页岩气管网设计具有指导意义。     

基于改进粒子群算法的油田管网优化

为了节省油气集输管网的投资成本,往往对系统进行优化设计。应用粒子群算法求解油田地面管网的拓扑优化模型,在算法寻优过程中通过对最优粒子的编码进行动态调整,从而改进算法中粒子对最优粒子的跟随方式,使粒子的进化过程变得更加合理。经过实例验证,在相同计算条件下,改进后粒子群算法在求解地面管网优化问题中表现优于原粒子群算法;最后通过与遗传算法进行比较,粒子群算法在相同计算精度下收敛更快,所需迭代次数更少。     

天然气管网抗震工程投资分配混沌粒子群算法

天然气管网是具有网络特性的复杂生命线系统，其抗震工程投资最优分配问题，因呈现高度的非线性及约束条件多的特点，难以用传统的优化方法求解。利用粒子群优化算法收敛速度快的优点，结合混沌运动的遍历性、伪随机性等特点，提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法，该算法保持了群体多样性，增强了多维空间的全局寻优能力，应用于天然气管网系统的抗震工程投资决策，有效地避免了一般演化算法的早熟收敛现象。以一个多源多汇天然气管网为例，进行了抗震工程投资的优化计算，计算结果表明，所建立的模型和算法具有一定的实用性。     

基于遗传算法的燃气管网布局优化效果明显

作者以低压燃气管网为研究对象，以管网总投资费用最小为优化目标建立优化模型，并采用单亲遗传算法来求解燃气管网系统最优布局形式。本文与以往研究的不同之处在于考虑了管网参数对布局的影响，并对这一思路采用计算实例进行了验证，证实在考虑了管网参数对布局的影响之后，管网总投资将大为减少，优化效果明显。     

页岩气地面集输管网拓扑优化

页岩气地面集输管网拓扑优化问题可分为井组最优划分、集气阀组位置确定、管网连接形式及中央处理厂的最优位置四个子问题。以管网系统经济性为目标函数,以相关集输条件为约束条件,讨论枝状和放射状两种管网连接方式,对连接方式交叉后的四种管网布局模式的经济性进行对比,并将管网可靠性分析转化为树型网络可靠度问题进行求解。计算实例表明,枝状管网经济性较好,放射状管网可靠度高;以总费用与可靠度比值为指标,放射状+枝状的集输管网布局最优。     

油气集输优化设计中的管线越障碍与参数优化

本文讨论树状油气集输管网优化设计的两个问题:穿越障碍与参数优化。这是进行集输系统整体优化设计必须解决的实际问题。本文建立了优化问题的数学模型,提出了求解方法,给出了计算实例。     

基于改进的单亲遗传算法的枝状集输管网优化

集输管网规模庞大,枝状管网结构复杂,以往多采用分级优化算法进行优化。全局优化算法多集中于拓扑结构简单的星状管网、小规模枝状管网、站场或参数优化。为解决大规模枝状管网的全局优化问题,建立了枝状集输管网全局优化模型,提出一种生成管网初步连接图的方法,对传统单亲遗传算法的编码方式、遗传算子及遗传操作手段进行了改进,并对我国某油田的集输管网进行了全局优化。通过实例计算证明,改进后的单亲遗传算法的优化速度及效果都显著提高,真正实现了对大规模枝状集输管网的全局优化,达到了费用最省的目的。     

求解天然气管网运行优化问题的TDDP算法

由于天然气管网运行优化问题的非线性和非凸性,且包含了管道流量和节点压力这两种连续变量,使得求解该问题非常困难。由于动态规划算法(DP)以及由其改进形成的非序列动态规划算法(NDP)对问题的非线性和非凸性不敏感,并且可以得到全局最优解,因而得到了广泛的应用。但是DP算法只能求解长输管道运行优化问题,NDP算法虽然可以求解天然气管网运行优化问题,但是受到管网拓扑结构的限制。在分析DP和NDP算法本质的基础上,文章提出了一种基于树分解的动态规划算法(TDDP),即利用树分解先将原问题划分成为若干互相关联的子问题,再利用DP算法求解子问题。通过与遗传算法的对比,TDDP算法具有较高的计算效率和结果最优性。     

环状管网优化设计的双重编码混合遗传算法

以投资最小为目标函数,建立了注水系统环状管网优化数学模型。针对环状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,同时对管网连接方式和管径进行优化,并结合了模拟退火算法,形成了混合遗传算法。操作过程中采用随机多父辈适应函数值加权交叉,提出了与优化问题相适应的多种变异方法,给出了约束条件的处理方法,减少了不可行解的产生,使该算法的优化性能得到了提高。大庆油田某采油厂一新建注水区块的优化算例表明,管网投资由1160万下降到850万元,说明该优化方法有效且实用。