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《中国石油大学》 2011年
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基于免疫微粒群算法的油气配产问题研究

李博然  
【摘要】:经过几十年的勘探开发,当前,我国大部分油田都已处于开发的中、后期,进入产量递减阶段,后备储量不足、新增资源接替困难、高采出度、高含水量、稳产难度较大;原油成本快速上升;资金匮乏,难以筹集;生产设备新度系数较低,老化程度严重,是较为突出的表现。鉴于这种严峻的形势,石油企业怎样依据现有的资源和技术,确定未来年度的产量和成本投入量并进行科学、合理的分配,是油田公司每年必做的一项重要工作。因此,如何运用优化原理,科学规划油田产量和资金投入量,是各个油田公司实施可持续发展的重要目标。 在实际进行油气配产时,为了获得最优的配产方案,决策者通常需要考虑多种因素、多个目标,然而这些目标有些是不相协调的,有的甚至是相互矛盾的。笔者根据石油企业的实际,提出了采用多目标规划的方法来解决该问题,建立了总产量最大、总资金投入量最少以及总利润最大的多目标规划模型。 对于模型的求解,本文在基本微粒群算法的基础上,将免疫机制引入其中,设计出了一种更适合求解多目标优化问题的免疫微粒群算法(Immune—Particle Swarm Optimization,I-PSO)。最后以某油田为例进行了实证研究,据此制订了该油田2009年的多目标配产方案,并同油田实际的配产结果进行比较,实验结果验证了该算法在求解多目标优化问题上的有效性。
【学位授予单位】:中国石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F426.22;F224

【参考文献】
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