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补偿模型误差的采油过程多目标优化  
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【英文篇名】 Multi-objective optimization for oil production process with compensating model error
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【作者】 刘潭; 高宪文; 王丽娜;
【英文作者】 LIU Tan; GAO Xian-wen; WANG Li-na; College of Information Science and Engineering; Northeastern University;
【作者单位】 东北大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2015年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 采油过程; 多目标优化; 单位产油量综合能耗; 误差补偿; 高斯混合模型; 非支配排序遗传算法;
【英文关键词】 oil production process; multi-objective optimization; comprehensive energy consumption for per-ton oil; error compensation; Gaussian mixture model; NSGA-Ⅱ;
【摘要】 通过对采油过程的分析,本文建立了以最大化区块产油量和最小化单位产油量综合能耗为目标的优化模型.针对单位产油量综合能耗模型的输出与实际值存在较大误差,利用高斯混合模型(GMM)对单位产油量综合能耗混合模型误差特性进行描述,实现对模型的误差补偿,并将误差补偿后的单位产油量综合能耗引入到已建的优化模型中,使得优化结果更接近实际最优值.在此基础上,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)用于所建的多目标优化模型求解.最后,以某采油作业区一区块生产过程为例进行仿真验证,结果表明了所建模型和优化算法的有效性.
【英文摘要】 Through analyzing the oil production process,we build an optimization model for maximizing the oil production of block and minimizing comprehensive energy consumption for per-ton oil as the performance index.Considering the large difference between the model output of comprehensive energy consumption for per-ton oil and the actual value,we adopt a Gaussian mixture model(GMM) to describe the error characteristics of comprehensive energy consumption for per-ton oil hybrid model.The model error compensation is...
【基金】 国家自然科学基金重点项目(61034005)资助~~
【更新日期】 2015-07-28
【分类号】 TE35;TP18
【正文快照】 1引言(Introduction) 条件下优化抽汲参数可以显著地提高机采系统效率,随着石油不断开釆,油田采油普遍面临着一系列 并在实践中取得良好的应用效果.针对单井为研究对问题.如地层能量相对下降、综合含水越来越高、地面 象存在的不足,文献[3]建立了以区块整体输入功率最集输系统?

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