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    徐深氣田新增產(chǎn)能管網(wǎng)障礙拓?fù)鋬?yōu)化

    2016-10-13 06:28:32陳雙慶魏立新王玉普
    關(guān)鍵詞:集氣集氣站多邊形

    陳雙慶, 劉 揚(yáng), 魏立新, 官 兵, 徐 哲, 張 爽, 王玉普

    ( 1.東北石油大學(xué) 石油工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318; 2. 中國石油昆侖燃?xì)庥邢薰?燃?xì)饧夹g(shù)研究院,黑龍江 哈爾濱 150000; 3. 中鐵哈爾濱鐵路局 綏化工務(wù)段,黑龍江 綏化 152000 )

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    徐深氣田新增產(chǎn)能管網(wǎng)障礙拓?fù)鋬?yōu)化

    陳雙慶1, 劉揚(yáng)1, 魏立新1, 官兵1, 徐哲2, 張爽3, 王玉普1

    ( 1.東北石油大學(xué) 石油工程學(xué)院,黑龍江 大慶163318;2. 中國石油昆侖燃?xì)庥邢薰?燃?xì)饧夹g(shù)研究院,黑龍江 哈爾濱150000;3. 中鐵哈爾濱鐵路局 綏化工務(wù)段,黑龍江 綏化152000 )

    為降低徐深氣田新建產(chǎn)能管網(wǎng)系統(tǒng)投資,考慮集氣支線的連接方式和障礙對整體建設(shè)費(fèi)用的影響,將集氣支線連接方式作為優(yōu)化變量之一,采用R函數(shù)法和分層求凸包法,推導(dǎo)并建立任意障礙多邊形的數(shù)學(xué)表達(dá)式和可行布局約束條件,以管網(wǎng)建設(shè)費(fèi)用最小為目標(biāo),建立拓?fù)洳季謨?yōu)化數(shù)學(xué)模型。根據(jù)數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)層次,構(gòu)建改進(jìn)的混合遺傳算法求解策略,設(shè)計(jì)幾何位置實(shí)數(shù)編碼和拓?fù)潢P(guān)系整數(shù)編碼的多參數(shù)級聯(lián)編碼方式,調(diào)整選擇復(fù)制遺傳算子的操作方式,建立考慮集氣支線氣量均勻性的自適應(yīng)種群進(jìn)化的適應(yīng)度函數(shù);結(jié)合 K—中心聚類法、叉積法、貪心算法和Prim算法給出初始種群的建立方法,驗(yàn)證模型和算法的有效性。結(jié)果表明:集氣支線的連接方式和障礙是管網(wǎng)布局優(yōu)化的重要影響因素,基于合理初值的多參數(shù)級聯(lián)編碼遺傳算法比常規(guī)遺傳算法的尋優(yōu)效果和速度更好。

    集氣支線; 拓?fù)鋬?yōu)化; R函數(shù); 障礙; 混合遺傳算法; 徐深氣田

    0 引言

    徐深氣田是大慶油田的主力天然氣產(chǎn)區(qū),已經(jīng)逐步發(fā)展并形成“高壓采氣,集中換熱、分離、脫水”的多井集氣工藝。徐深氣田的集輸流程:天然氣經(jīng)由集氣站處理后,通過集氣干線閥室掛接到集氣干線;再由集氣干線匯總到集氣總站。隨著徐深氣田區(qū)塊產(chǎn)能井和加密井等新增產(chǎn)能試井投產(chǎn),新建管網(wǎng)系統(tǒng)的規(guī)劃成為徐深氣田開發(fā)建設(shè)的關(guān)鍵。

    為保障集氣干線管道安全運(yùn)行,新建集氣支線管道通常掛接到已建集氣干線閥室,由于集氣站位置和管網(wǎng)連接形式耦合變化,集氣站與集氣干線閥室的不同連接方式導(dǎo)致整體的管線長度和建設(shè)費(fèi)用發(fā)生擾動。對于輻射—枝狀組合式管網(wǎng),通常描述為低級別站廠經(jīng)串接后直接與高級別站廠連接[1-3],忽略集氣干線閥室作為管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的作用,因此將集氣支線連接方式作為優(yōu)化變量、開展管網(wǎng)拓?fù)鋬?yōu)化研究具有重要意義。村屯、湖泊和生態(tài)保護(hù)區(qū)等障礙是油氣田集輸管網(wǎng)布局優(yōu)化的關(guān)鍵,甄寶軍[4]、魏立新[5]、雷楊[6]、左敏[7]等將障礙作為多邊形,確定管線和節(jié)點(diǎn)與障礙多邊形的位置關(guān)系和越障路徑,為管網(wǎng)障礙拓?fù)洳季謨?yōu)化研究奠定一定的基礎(chǔ)。這些研究沒有給出障礙多邊形的數(shù)學(xué)表達(dá)式,在判斷站址是否位于障礙內(nèi)部時,需要采用射線法和面積判斷法進(jìn)行繁瑣的計(jì)算與判斷。射線法沒有考慮障礙多邊形過于復(fù)雜引起的一些臨界特殊情況,如射線與障礙的一角相交的同時重合于障礙的一條邊,或者射線穿越障礙的多個頂點(diǎn)等不能準(zhǔn)確做出判斷[8]。

    筆者采用R函數(shù)方法和分層求凸包法,推導(dǎo)并構(gòu)建障礙多邊形的數(shù)學(xué)表征函數(shù),通過計(jì)算函數(shù)值的大小和解的個數(shù)確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和管線與障礙的位置關(guān)系。對于徐深氣田的管網(wǎng)結(jié)構(gòu),考慮集氣站與集氣干線閥室的連接方式對拓?fù)洳季值挠绊?,建立含障礙的集輸管網(wǎng)新增產(chǎn)能拓?fù)鋬?yōu)化數(shù)學(xué)模型;設(shè)計(jì)染色體的編碼方式,改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化算子,優(yōu)化初始染色體形成方法,確定新增產(chǎn)能管網(wǎng)的最優(yōu)拓?fù)洳季帧?/p>

    1 障礙表示及越障路徑

    障礙的一般數(shù)學(xué)描述包括初等函數(shù)疊加和多邊形逼近的方式,文中采用多邊形逼近的方式。引入R函數(shù)和分層凸包法[9],將障礙多邊形各邊的隱式函數(shù)進(jìn)行集合操作,得到障礙多邊形的隱式函數(shù)?;谡系K多邊形函數(shù),判斷目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與障礙的位置關(guān)系,通過最短路徑算法求得越障的最優(yōu)路徑。

    1.1多邊形表示

    對于n邊形障礙,逆時針遍歷多邊形,分別計(jì)算相鄰兩條邊的向量積,確定各頂點(diǎn)的凹凸性,進(jìn)而應(yīng)用分層凸包法計(jì)算多邊形的各層凸包集合,其中每一條邊都是某一層凸包的一個葉子節(jié)點(diǎn)。多邊形凸包劃分示意見圖1,凸包樹三級分層示意見圖2。對于分層葉子節(jié)點(diǎn),在奇數(shù)層中葉子結(jié)點(diǎn)表示的邊是凸的,在偶數(shù)層中葉子結(jié)點(diǎn)表示的邊是凹的。根據(jù)R函數(shù)的定義,兩個凸葉子節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算為交運(yùn)算(∧),兩個凹葉子節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算為并運(yùn)算(∨):

    (1)

    (2)

    圖1 多邊形凸包劃分示意

    圖2 多邊形凸包樹分層示意

    圖1的多邊形可以表述為

    (3)

    式中:fi(i=1,2,…i)為各直線方程的隱函數(shù)。

    推廣并構(gòu)建統(tǒng)一的函數(shù)表征方法。由式(1)和(2)可知,交、并運(yùn)算滿足交換律,即

    (4)

    (5)

    因此,式(1)和(2)等同于式(4)和(5),式(3)可以改寫為

    (6)

    障礙多邊形的表征方法:采用分層凸包法,將每一層凸包的葉子節(jié)點(diǎn)集合定義為φi={φi+1,φi+2,…fj…fk…},i=1,2,…m-1,j

    (7)

    按照從高層凸包向低層凸包求交、并運(yùn)算的法則,障礙多邊形i的隱式數(shù)學(xué)函數(shù)可以歸納為

    (8)

    1.2最優(yōu)越障路徑

    對于管線沿直線方向是否與障礙相交,主要采用射線法[8]和叉積法[4,6]等判斷。文中采用交點(diǎn)法與叉積法結(jié)合進(jìn)行判斷,對于端點(diǎn)位于障礙外的管線判斷步驟為

    (1)將目標(biāo)管線的直線方程l(x,y)與障礙多邊形函數(shù)聯(lián)立,采用Newton法求得直線方程的根的個數(shù),如果交點(diǎn)個數(shù)不小于2,則轉(zhuǎn)步驟2;否則,轉(zhuǎn)步驟4。

    (2)采用叉積法,遍歷判斷交點(diǎn)所在多邊形的邊的端點(diǎn)是否位于直線方程的兩側(cè),對于兩條邊具有公共頂點(diǎn)的情況,則判斷兩條邊是否位于l(x,y)的兩側(cè),如果是,則轉(zhuǎn)步驟3;否則,轉(zhuǎn)步驟4。

    (3)目標(biāo)管線與障礙多邊形相交,輸出計(jì)算結(jié)果。

    (4)目標(biāo)管線不與障礙多邊形相交,輸出計(jì)算結(jié)果。

    根據(jù)計(jì)算結(jié)果分別得到兩節(jié)點(diǎn)間的距離,由于徐深氣田地處松嫩平原腹地,地面高程變化在100 m內(nèi),只考慮兩者間的平面距離。當(dāng)兩節(jié)點(diǎn)間線段不與障礙相交時,兩節(jié)點(diǎn)間為歐式距離;當(dāng)兩節(jié)點(diǎn)間線段與障礙相交時,兩節(jié)點(diǎn)間距離為采用Dijkstra算法求得的最短路徑距離,最短路徑采用一條折線段表示。

    2 數(shù)學(xué)模型

    在輻射—枝狀集氣系統(tǒng)中,氣井與集氣站連接形式為輻射狀,集氣站與集氣干線和集氣總站之間連接形式為枝狀。為保證管網(wǎng)系統(tǒng)的供氣安全和方便管理,集氣站的數(shù)量和處理量應(yīng)該在一定范圍內(nèi),集氣站與氣井之間的連接關(guān)系應(yīng)該滿足集輸半徑約束和隸屬唯一性約束,集氣支線的輸氣量和連接關(guān)系應(yīng)該滿足一定約束條件,集氣站的幾何位置應(yīng)該處在障礙外,建立拓?fù)鋬?yōu)化數(shù)學(xué)模型:

    (9)

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    (14)

    (15)

    (16)

    (17)

    (18)

    (19)

    (20)

    (21)

    (22)

    式(10)為集輸半徑約束;式(11)和(12)為集氣站處理量約束,其中式(11)表示集氣站的處理量應(yīng)該與其所轄各氣井氣量相等;式(13)和(14)為集氣支線輸量約束,其中式(13)表示各集氣站的氣量總和應(yīng)該等于各個集氣支線的輸量之和,式(14)表示集氣支線的輸量應(yīng)該在一定范圍內(nèi);式(15)表示新建集氣站節(jié)點(diǎn)數(shù)量約束;式(16)表示集氣站節(jié)點(diǎn)與集氣干線閥室節(jié)點(diǎn)之間的新建連接關(guān)系約束,即新建的集氣管線和新建集氣支線數(shù)量之和應(yīng)該等于新建集氣站的數(shù)量;式(17)表示集氣站節(jié)點(diǎn)和集氣干線閥室節(jié)點(diǎn)連接關(guān)系約束,即每一個集氣站只能直接或串接后與一個干線閥室相連;式(18)表示井站隸屬關(guān)系唯一性約束;式(19)為可行布局約束,即集氣站不能位于障礙范圍內(nèi);式(20-22)為取值范圍約束。

    3 模型求解

    數(shù)學(xué)模型中集氣站址與拓?fù)溥B接關(guān)系存在耦合關(guān)系,通常采用遺傳算法[2,5,10]、粒子群算法[11]和蟻群算法[12]等進(jìn)行求解。文中采用操作簡單和易獲取全局最優(yōu)解的遺傳算法進(jìn)行求解,將管網(wǎng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為有向連通圖,應(yīng)用遺傳算法整體求解集氣站的幾何位置和各級節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系,建立一種高效的混合遺傳求解策略。

    首先,根據(jù)集氣站處理能力給出集氣站的數(shù)量,結(jié)合Prim算法、K—中心點(diǎn)聚類算法和貪心算法,給出初始種群,應(yīng)用幾何位置實(shí)數(shù)編碼和拓?fù)潢P(guān)系整數(shù)編碼的多參數(shù)級聯(lián)編碼方式。其次,應(yīng)用改進(jìn)的選擇復(fù)制算子和交叉、變異算子執(zhí)行遺傳操作,并判斷染色體表征的管網(wǎng)形態(tài)、集輸半徑、障礙布局和集氣站處理量等是否滿足約束條件,進(jìn)而對染色體進(jìn)行評估。最后,通過調(diào)整集氣站的數(shù)量實(shí)現(xiàn)多種布局的對比優(yōu)選,求得管網(wǎng)的最優(yōu)布局,求解算法流程見圖3。

    遺傳算法過程主要包括染色體編碼方式和適應(yīng)度函數(shù)的確定,以及交叉、變異、選擇復(fù)制等遺傳算子的設(shè)計(jì)等??紤]數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),將幾何位置求解和拓?fù)溥B接關(guān)系求解結(jié)合,給出遺傳算法操作步驟。

    3.1染色體編碼

    將集氣站的幾何位置優(yōu)化為連續(xù)變量,拓?fù)溥B接關(guān)系優(yōu)化為離散變量。采用多參數(shù)級聯(lián)編碼,首先以所有新增集氣站的坐標(biāo)序列作為染色體基因,采用實(shí)數(shù)編碼方式,構(gòu)建染色體的幾何位置并優(yōu)化子串;其次,為充分利用已建集氣系統(tǒng),新建氣井可以與已建集氣站連接,對集氣站節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,將氣井隸屬的集氣站的序號作為染色體基因,構(gòu)建“井—站”連接關(guān)系染色體子串;再次,考慮新增集氣站可以與已建集氣站、新建集氣站、集氣干線閥室三類節(jié)點(diǎn)連接,在集氣站節(jié)點(diǎn)排序的基礎(chǔ)上,對集氣干線閥室節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,將與新建集氣站連接的節(jié)點(diǎn)序號作為染色體基因,建立“站—站、站—閥”連接關(guān)系子串;最后,將各染色體子串按照一定順序連接成為一個完整染色體串:

    (23)

    3.2初始群體產(chǎn)生

    遺傳算法結(jié)果受初始群體的影響較大,良好的初始染色體可以有效降低遺傳算法收斂時間。遺傳操作初始群體產(chǎn)生步驟:

    (2)獲取集氣干線的拐點(diǎn)坐標(biāo),應(yīng)用叉積法,判斷距離各個集氣站(已建和新建)最近的集氣干線管段與集氣站的關(guān)系,將位于同一側(cè)的集氣站進(jìn)行標(biāo)記劃分。

    圖3 數(shù)學(xué)模型求解算法流程Fig.3 Flow chart of algorithm for solving mathematical model

    (4)將染色體子串按順序排列,構(gòu)成一個完整染色體。

    3.3適應(yīng)度函數(shù)確定

    為保證集氣管網(wǎng)的運(yùn)行安全,在考慮距離因素的基礎(chǔ)上,每條集氣支線串接的集氣站輸氣量應(yīng)該較為均勻。適應(yīng)度函數(shù)遞增的方向應(yīng)該與種群更新的方向相同,目標(biāo)函數(shù)式(9)為極小化問題。采用混合遺傳模擬退火算法的思路,為了優(yōu)選每條集氣支線輸氣量較為均勻的染色體,采用罰函數(shù)法對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì),通過構(gòu)建罰函數(shù)使集氣支線之間輸氣量差別較大的染色體在進(jìn)化過程中被淘汰,得到自適應(yīng)種群進(jìn)化的適應(yīng)度函數(shù)表達(dá)式:

    (24)

    式中:Fi為第i個染色體對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù);Fmin、Fmax分別為當(dāng)代所有染色體的最小、最大目標(biāo)函數(shù);MT為較大的正實(shí)數(shù),可以憑經(jīng)驗(yàn)給定,也可取為當(dāng)代染色體集氣支線的最大輸氣量的T倍;T為集氣支線的條數(shù);Qi、Qj分別為第i條和第j條集氣支線的輸氣量,由串接的所有集氣站氣量之和求得。種群進(jìn)化初期Fmax較大,各染色體適應(yīng)度差距較小,優(yōu)秀個體數(shù)量較多,能夠避免出現(xiàn)早熟現(xiàn)象;隨著種群繼續(xù)進(jìn)化,F(xiàn)max的數(shù)值減小,集氣支線輸氣量逐漸均勻,優(yōu)秀個體優(yōu)勢逐漸增大,劣質(zhì)個體被逐漸淘汰,可以促進(jìn)算法的收斂。

    3.4交叉操作

    交叉操作是促使染色體基因充分重組、加速收斂的有效操作,隨機(jī)選擇種群中的k(k為小于P的偶數(shù))個染色體進(jìn)行配對交叉,對于每一代交叉操作,隨機(jī)選取算術(shù)交叉和兩點(diǎn)交叉的方法,將父代染色體中的基因以一定的概率遺傳到子代。在實(shí)際交叉過程中,兩父代染色體的相同類別子串基因?qū)?yīng)交叉。對于染色體的整數(shù)基因,交叉產(chǎn)生的實(shí)數(shù)基因在向下取整后進(jìn)入下一代染色體。

    3.5變異操作

    為提升算法局部搜索能力,輔助交叉操作完成全局最優(yōu)解的獲得,采用隨機(jī)選擇單點(diǎn)基因變異的策略,其整數(shù)基因的單點(diǎn)變異改變量為隨機(jī)整數(shù),其實(shí)數(shù)基因的單點(diǎn)變異改變量為隨機(jī)實(shí)數(shù)。

    3.6染色體可行性判別及調(diào)整步驟

    (1)由于存在障礙,產(chǎn)生新個體的部分基因可能位于障礙范圍,為避免重復(fù)生成新個體,采用距離不可行基因最近的障礙頂點(diǎn)坐標(biāo)代替。

    (2)為保證集氣站與集氣干線閥室之間的連接關(guān)系為樹狀結(jié)構(gòu),應(yīng)檢查集氣站節(jié)點(diǎn)之間是否成環(huán),如果成環(huán),則應(yīng)用破圈法隨機(jī)選擇環(huán)中一條管線,將它連接到環(huán)外的其他集氣站或集氣干線閥室上,并更改相應(yīng)的基因數(shù),直到該管網(wǎng)形態(tài)滿足樹狀結(jié)構(gòu)為止。

    (3)產(chǎn)生的染色體需要進(jìn)行可行性判斷,根據(jù)染色體的表現(xiàn)形式計(jì)算采氣管線的長度、集氣站處理量、集氣支線輸氣量,如果滿足約束條件,則產(chǎn)生的染色體可行;否則,重新執(zhí)行交叉和變異操作,重新生成染色體。

    3.7改進(jìn)的選擇復(fù)制操作

    3.8終止準(zhǔn)則

    當(dāng)連續(xù)進(jìn)化q代后最優(yōu)染色體沒有變化時,可以認(rèn)為當(dāng)前最優(yōu)染色體即為最優(yōu)解。并設(shè)定最大進(jìn)化代數(shù)nmax,以保證算法在一定時間內(nèi)終止計(jì)算。

    4 管材造價

    一般在生產(chǎn)中計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下的氣體流量,需要將標(biāo)況下的體積轉(zhuǎn)換成工況下的體積,采用文獻(xiàn)[16]的方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換。其中流速的選取應(yīng)該滿足經(jīng)濟(jì)流速的要求,徐深氣田采氣管道的經(jīng)濟(jì)流速為4~6 m/s,集氣管道和集氣支線管道的經(jīng)濟(jì)流速為10~15 m/s。在選取管徑時,應(yīng)該按大于計(jì)算管徑的最小管道規(guī)格進(jìn)行選擇。各種規(guī)格管材造價見表1。

    表1 各種規(guī)格管材造價

    5 計(jì)算實(shí)例

    徐深氣田某區(qū)塊有已建集氣總站1座、集氣站6座,已建氣井38口、集氣干線1條、集氣干線閥室4個,新建投產(chǎn)共42口井,新增產(chǎn)能226.8×104m3/d,集氣支線輸氣量范圍為(20~120)×104m3/d,集氣站處理量范圍為(20~80)×104m3,集氣半徑為3 000 m,初始井位布局見圖4?;贑#語言編制求解程序,分別采用基本混合遺傳算法和文中方法對某區(qū)塊進(jìn)行管網(wǎng)拓?fù)鋬?yōu)化。初始參數(shù)設(shè)置:種群規(guī)模為60,進(jìn)化代數(shù)參數(shù)為nmax,q=20,初始交叉概率為0.95,初始變異概率為0.01,MT=5×106。對于集氣支線的處理,基本混合遺傳算法是在求得管網(wǎng)其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,按照距離最小原則將集氣站串接到集氣干線閥室上,采用基本混合遺傳算法求得的管網(wǎng)拓?fù)洳季忠妶D5,采用文中方法求得的管網(wǎng)拓?fù)洳季忠妶D6,兩種方法的優(yōu)化結(jié)果見表2-3,求解性能結(jié)果見圖7。由表2-3和圖5-7可以看出,采用文中方法可以有效降低投資,獲得更優(yōu)的數(shù)值解和求解效率,并且所得布局的集氣支線氣量更加均勻。

    圖4 徐深氣田某區(qū)塊初始井位布局Fig.4 The initial wells layout of a block in Xushen gas field

    圖5 徐深氣田某區(qū)塊基本混合遺傳算法優(yōu)化布局

    圖6 徐深氣田某區(qū)塊文中方法優(yōu)化布局

    圖7 基本混合遺傳算法和文中方法優(yōu)化結(jié)果

    管道規(guī)格/(?×b:mm×mm)基本混合遺傳算法文中方法管道長度/m費(fèi)用/萬元管道長度/m費(fèi)用/萬元50×421708.152172.6721014.862103.3060×46114.78703.815540.88637.7476×512627.021642.9011484.261494.2276×61751.38231.372660.82351.5289×53378.48476.081534.85230.43108×71579.13260.204744.34783.48114×91727.75311.25127×101493.26298.91

    表3 文中方法與基本混合遺傳算法新建管道結(jié)果

    6 結(jié)論

    (1)基于R函數(shù)法和分層求凸包法,推導(dǎo)并建立任意障礙多邊形的數(shù)學(xué)函數(shù)表達(dá)式,簡化判別目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)管線與障礙多邊形關(guān)系的計(jì)算方法,為障礙描述提供一種可行有效的方法。

    (2)考慮集氣干線閥室和障礙的客觀存在對拓?fù)洳季值挠绊?,以管網(wǎng)建設(shè)費(fèi)用最小為目標(biāo),建立徐深氣田輻射—枝狀管網(wǎng)形態(tài)的新增產(chǎn)能拓?fù)洳季謨?yōu)化數(shù)學(xué)模型。該數(shù)學(xué)模型也適用于其他輻射—枝狀管網(wǎng)新增產(chǎn)能布局優(yōu)化。

    (3)將遺傳算法、貪心算法、K-中心聚類法和Prim算法結(jié)合,優(yōu)化初始種群的產(chǎn)生方法,設(shè)計(jì)整數(shù)和實(shí)數(shù)多參數(shù)級聯(lián)編碼方式,改進(jìn)選擇復(fù)制遺傳算子和染色體評價函數(shù),形成一種改進(jìn)的混合遺傳算法求解策略。該算法可以實(shí)現(xiàn)集氣站位置和拓?fù)溥B接關(guān)系的整體優(yōu)化求解,具有更好的尋優(yōu)效果和效率。

    (4)基于文中方法,開發(fā)徐深氣田集氣系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件對徐深氣田采氣區(qū)塊進(jìn)行試算,優(yōu)化后可降低8.61%系統(tǒng)投資,驗(yàn)證模型及算法的有效性。

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    2016-03-04;編輯:任志平

    國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAH28F03);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51674086);東北石油大學(xué)創(chuàng)新科研項(xiàng)目(YJSCX2015-012NEPU)

    陳雙慶(1990-), 男,博士研究生,主要從事油氣集輸系統(tǒng)優(yōu)化與節(jié)能降耗技術(shù)方面的研究。

    10.3969/j.issn.2095-4107.2016.04.012

    TE863

    A

    2095-4107(2016)04-0096-10

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