改进的小生境遗传算法在油藏评价中的应用研究

发布时间：2017-12-12 01:31

  本文关键词：改进的小生境遗传算法在油藏评价中的应用研究

  更多相关文章： 遗传算法 小生境 自组织特征映射 布井优化 净现值

【摘要】：本研究针对传统小生境遗传算法初始半径难以确定而引起的“早熟收敛”问题,导致种群的多样性流失,提出一种自组织特征映射的改进小生境遗传算法。首先,通过自组织特征映射网络对种群进行自适应聚类,并根据粒子与聚类中心间的距离来确定是否生成新的类中心。然后,在初始聚类后的不同小生境内应用轮盘赌策略选择出特征优良的个体来执行遗传操作,以尽可能多地搜索出多个局部最优解,为问题的解提供更多的可能性,进而找出问题的全局最优解。最后,通过Benchmarks函数对算法的性能进行评价,结果表明,改进后的小生境遗传算法具有良好的收敛性,并且能够对种群样本的特征多样性进行很好的维持。目前,易开发的油田日渐稀少,如何选择合理的布井方案,已成为油田投产前人们关注的焦点,并受油田开发过程中遇到的某些具体问题的启发,将这种改进的小生境遗传算法应用到油藏评价中,视注水井井位坐标为决策变量,建立布井优化模型来确定净现值目标函数,以“少井、高效”为原则,在区块内寻找合理井位,实现了油藏开发净现值为最大目标。
【学位授予单位】：西安石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TE324;TP18

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本文编号：1280706