蚁群算法在井眼轨迹规划中的应用研究

发布时间：2020-09-14 15:05

　　在钻井工程中,井眼轨迹规划是钻井技术研究的核心内容,它直接会影响到油井的产量和油田经济效益。井眼轨迹规划包括井眼轨迹设计和井眼轨迹优化。三维井眼轨迹设计往往由于轨迹剖面复杂,导致常规设计方法在工程约束条件下难以实现轨迹的精确入靶。传统的井眼轨迹设计软件不仅操作复杂且计算效率低下,因此,寻求一种更为安全高效的井眼轨迹规划方法对于油田钻井技术的发展变得尤为重要。本文在对国内外蚁群算法和井眼轨迹规划方法进行大量调研的基础上,提出了基于蚁群算法的井眼轨迹规划方法。首先,以井眼轨迹坐标增量差平方和最小为目标函数,井深增量、井斜角和方位角范围为约束条件,建立基于自然参数曲线的三维连续空间中井眼轨迹规划约束方程。其次,在井深增量、井斜角和方位角的取值范围内,将三维连续空间进行不等长的网格离散化处理,以便蚁群算法进行求解。然后,将改进的蚁群算法应用在井眼轨迹规划中,实现井眼轨迹规划约束方程求解。最后,根据钻井技术人员的需求,结合这种方法,设计并开发了井眼轨迹规划系统,并将系统在油田中进行应用。应用结果表明改进蚁群算法在井眼轨迹规划中具有较高寻优效率与的良好的求解精度,可为工程设计人员提供科学有效的支持。
【学位单位】：西安石油大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TE24;TP18
【部分图文】：

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西安石油大学硕士学位论文第二章 ACO 原理与算法性能分析O 基本原理学家在对蚂蚁群体的大量研究中发现蚂蚁个体之间交流与协作是信息素）进行的。蚂蚁运动时，会在其行进的路径上留下这种化其它蚂蚁留下的这种化学激素。信息素量大的路径对蚂蚁有更大路径作为行进方向的概率就会越高，进而再次增强这条路径上的群体间个体的行为现象是一种正反馈现象，蚂蚁群体这种间接通时沿最短路径前进[22]。s 等[23]在 1989 年进行了著名的基于蚂蚁觅食行为的“双桥”实验 ACO 的理论基础。实验示意图为图 2-1，第 4 分钟时蚂蚁在路径中(a)所示，第 8 分钟情形图 2-1 中(b)所示。

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图 2-2 蚁群的自适应特性的原理蚁群；(b)当障碍物 HC 刚出现在路径 AE 上时，蚂，更多蚂蚁选择较短的路径并在其上释放信息素的最成功的优化问题就是旅行商（travelli TSP 为背景描述蚁群算法[25]。是人工模拟自然界蚂蚁搜索食物时选择最短方向，通过信息素实现相互之间通讯。信分引导，从而引导蚂蚁向新方向进行搜索本流程描述如下图 2-3 所示，

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第二章 ACO 原理与算法性能分析[24]。了可以寻找到最短路径外，环境适应性也很强的。通过图 2-2 介群能够在前进路径出现障碍物（Obstacle）后很快重新找到新的最，在（a）图时刻，路径上蚂蚁障碍物，所有蚂蚁按照 AE 路径前障碍物 HC 刚出现路径 AE 中，此时蚂蚁选择障碍物左右两边路径后，蚂蚁关于路径的选择如图（c）所示，此时障碍物较小的路径被的路径上积累了更多的蚂蚁信息激素。

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