利用遗传算法解释试井参数

将遗传算法用于试井解释，正问题采用数值的方法求出，并对整段压力曲线进行拟合。采用多次循环搜索的办法，有效避免了局部极小问题；采用隐性二进制编码法，有效提高了速度，减小了存储。该算法迭代次数较少，收敛较快，精度较高，解释结果可直接满足需要，也可作为线化反演的可靠初值，具有很强的实用性。     

基于遗传算法的混合自动拟合方法

采用遗传算法与常规非线性优化方法相结合的途径，进行试并典型曲线的自动拟合研究。这种混合优化机制综合了遗传算法高效搜索特性、全局优化能力和常规优化算法的快速收敛性，并讨论了遗传算法实际应用相关的表示方案、适应值变换等问题。     

基于改进蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线反演方法

瑞雷波勘探方法是一种常用的近地表勘探技术，频散曲线反演是瑞雷波勘探数据处理流程中的关键步骤之一。作为一个典型的多参数、多极值、高度非线性的地球物理优化问题，频散曲线的准确、高效反演对计算近地表横波速度场，进而获取地层结构信息具有重要意义。提出一种基于改进的蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线反演方法，使用Halton序列初始化种群个体的位置，更好地控制初始化种群的空间分布；通过种群划分，对不同的子种群采用不同的搜索策略，一方面避免反演搜索陷入局部最优，同时实现算法的快速收敛。使用3个理论地质模型和实际资料，对改进蜣螂优化算法应用于频散曲线反演以获取地下横波速度分布的有效性进行验证。结果表明，与使用当前较为主流的改进自适应遗传算法进行频散曲线反演相比，新方法有效、稳定且能够快速收敛得到最优解。     

改进的蚂蚁算法在试井曲线拟合中的应用

通过将带可变邻域搜索的进化策略引入解决组合问题的蚂蚁算法,得到了可以用于解决连续优化问题的改进的蚂蚁算法,并给出了优化步骤.将改进的蚂蚁算法应用于试井曲线的拟合中,并编写了计算程序.改进的蚂蚁算法与遗传算法的对比结果表明,前者的收敛速度和收敛值以及在多局部最优解问题上均优于遗传算法,并具有较强的实用性.     

基于泊松碟采样的小生境遗传算法剩余静校正

针对线性剩余静校正容易陷入局部解,导致复杂山地地震资料成像效果不佳的难题,本文提出一种基于泊松碟采样的小生境遗传算法剩余静校正方法。在常规遗传算法剩余静校正基础上,应用泊松碟采样对求解的静校正量实数编码,增加初始解空间的均匀度;采用多线程构建多种群小生境,种群内采用“精英+赌轮”选择、余下个体与精英两两交叉、小扰动变异策略进行遗传进化;种群间进行“联姻”操作,优选几个种群中适应度最大个体并与其他种群联姻,充分利用计算机多核并行运算功能以快速搜索到最优剩余静校正量。理论模型及实际资料应用结果均表明,该方法能增强同相轴的连续性,显著提高山前带低信噪比资料成像品质。     

遗传算法的改进及其在各向异性介质参数反演中的应用

目前，常规的遗传算法对变异进程不能实行控制，当变异概率取得较大时，就会以极大的几率使种群中很多成员出现退化的现象，从而使遗传算法变得象蒙特卡洛方法那样，把大量的计算工作浪费在无意义的空间部分，其结果使常规遗传算法不得不采用很小的变异概率。这样做的结果显然不利于算法作全局搜索，存在易陷于局部极值的缺陷。为在扩大模型空间的搜索范围和保持种群多样性的同时，又能对变异过程进行控制，通过引入Metropolis抽样准则，提出了一种改进的遗传算法。同常规算法相比，改进算法更有利于作全局搜索，具有改善遗传算法全局收敛性的效果。针对正交各向异性介质模型，用改性的遗传算法进行了各向异性多参数反演工作，以说明新方法在处理这样高度非线性最优化问题时的处理效果。     

遗传算法在三重介质试井分析中的应用

三重介质试井分析需要解释的参数较多，用人工拟合非常困难。遗传算法具有全局收敛性，是一种不用梯度信息的自适应非线性优化算法。实例研究表明，利用遗传算法进行三重介质试井解释自动拟合，效果很好，提高了压力史的拟合速度和精度。     

海洋石油平台自动化管路布局优化算法设计

目前管路布局多依靠人工设计完成,工作量大、设计周期长。为提高设计效率,设计了一套自动化管路布局遗传模拟退火算法。其针对遗传算法易早熟、收敛速度慢等问题,引入模拟退火思想,对遗传算子进行Metropolis规则改进,提高初期进化时种群多样性,增强算法全局搜索能力;设置等温和退温内、外2层循环,提高算法收敛速度和性能。利用遗传算法和遗传模拟退火算法进行管路布局仿真试验计算并进行对比,对比结果表明,在相同初始条件和计算精度下,后者全局搜索能力强,不易陷入局部最优解,且收敛迅速、稳定,运算结果优于前者。     

一种叠前地震记录的全波场正反演方法

利用叠前地震数据的振幅及旅行时信息进行叠前地震记录的全波场反演，可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富的储层物性参数。同其它地球物理反问题类似，叠前地震全波场反演也需要某种正演算法来合成叠前记录。因为层状弹性半空间的地震波传播规律足以模拟通常的AVO分析，这样就可用慢度法作为叠前地震记录的正演模拟方法。慢度法能够提供地震波场的完全解，其结果包含了一次波、多次波和转换波。叠前反演问题由遗传算法实现，并根据叠前反演这一特定的多参数非线性问题，设计了遗传算法的所有算子，使其能够最大限度地搜索解空间并有效地搜索到最优解。叠前反演得到的纵波速度、横波速度和密度可用于指导岩性和流体的识别。     

海洋石油平台自动化管路布局优化算法设计

目前管路布局多依靠人工设计完成,工作量大、设计周期长。为提高设计效率,设计了一套自动化管路布局遗传模拟退火算法。其针对遗传算法易早熟、收敛速度慢等问题,引入模拟退火思想,对遗传算子进行Metropolis规则改进,提高初期进化时种群多样性,增强算法全局搜索能力;设置等温和退温内、外2层循环,提高算法收敛速度和性能。利用遗传算法和遗传模拟退火算法进行管路布局仿真试验计算并进行对比,对比结果表明,在相同初始条件和计算精度下,后者全局搜索能力强,不易陷入局部最优解,且收敛迅速、稳定,运算结果优于前者。     

基于自适应遗传算法的试井分析最优化方法

如何实现试井资料的自动分析,保证解释结果的唯一性,一直是人们在积极探索的目标.为此,提出了一种基于自适应遗传算法的试井分析最优化方法.遗传算法是一种遵循“适者生存”原则的快速搜索方法.该方法在进化过程中,评价每个解的适应度值以执行交换和变异操作;特别适合于传统优化方法难以解决的非线性和不连续等问题.该方法优越于非线性回归自动拟合试井分析方法.它不需要估计井筒和油藏参数的初值,也不要求目标函数连续可微,并优于简单的遗传算法.它是通过解群体的适应度值,自适应地改变遗传算法的交换概率和变异概率,从而保证群体的多样性和算法的收敛能力,再结合非线性回归自动拟合方法,最终获得最佳的试井分析结果.通过实测资料分析,取得了良好的效果.     

城市天然气管网遗传算法优化设计

文章以使管网建设和运行费用最少为目标函数，以管道的稳态分析、各节点的流量、压力及管道的压力限制等为约束条件，建立了城市天然气管网优化模型。根据天然气管网结构特点，采用遗传算法求解，构建了遗传算法中重要的适应度函数，给出了管道编码的方法。通过编程实例计算，表明遗传算法是在天然气管网优化领域中可取的一种算法。     

油田措施配置随机动态目标规划

针对油田开发实际中存在的随机现象和动态特征,建立了油田措施的目标随机动态规划模型,并采用具有擅长全局搜索和高度鲁棒性特点的遗传算法进行求解。应用结果表明,该模型给出了各项稳产措施的增油量 、增水量及生产费用,使措施配置更能反映实际生产动态。该方法是油田开发方案调整的极为有力的工具。     

基于遗传算法的机抽系统优化设计新方法

机抽系统优化设计问题属于多参数系统优化问题,参数包括冲程、冲次、泵径、平均杆径、下泵深度等。将遗传算法引入到机抽系统优化设计中,形成了一种新方法,该法采用二进制编码形式来表示抽汲参数和下泵深度,按优胜劣汰的原则来寻求问题的最优解,既能提高优化设计的速度,又能克服模糊数学以及专家系统等方法易漏掉最优方案的缺点。通过实例进行敏感性分析表明,遗传代数越多、交叉系数越高时,算法优化效果越好,而适中的变异系数有利于优化设计。     

利用试井信息确定储集层非均质性

储集层非均质性研究是进行剩余油分布规律研究的基础。试井测试资料是油田生产压力动态变化的直接反映,富含储集层物性动态变化信息,通过反演分析,可以确定储集层的空间非均质性和不同时刻的储集层非均质性。提出了改进ISA(Inverse Solution Algorithm)方法,可以更准确地确定井筒附近储集层渗透率分布。应用随机模拟技术和井组试井信息,以模拟退火方法为基础,将单井试井信息渗透率分布确定方法与变差函数确定方法有机结合,确定区域储集层渗透率分布。大庆油田应用实例表明,利用试井信息确定储集层渗透率分布方法具有广泛的适用性。图1表1参10     

利用试井信息确定储集层非均质性

储集层非均质性研究是进行剩余油分布规律研究的基础.试井测试资料是油田生产压力动态变化的直接反映,富含储集层物性动态变化信息,通过反演分析,可以确定储集层的空间非均质性和不同时刻的储集层非均质性.提出了改进ISA(Inverse Solution     

深层气井带伸缩短接测试管柱设计与应用

伸缩短接能有效改善测试管柱的受力状况，提高测试作业成功率，越来越广泛地应用到深层气井作业中，但如何对带伸缩短接测试管柱进行力学分析和优化设计，已经成为困扰现场作业工程师而又急需解决的技术难题。为此，首先建立了伸缩短接力学分析模型，在此基础上建立了带伸缩短接测试管柱在封隔器内不能移动情况下管柱、封隔器以及封隔器处套管的受力分析数学模型，并针对深层气井特点建立了管柱强度校核方法，为伸缩短接启动载荷计算、安装位置确定、长度设计以及管柱优化设计提供了理论依据。将研究成果应用于川东北元坝2井，对测试管柱重新设计后，使原本无法满足施工要求的测试管柱满足了高温高压深层气井的施工要求。     

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。