粒子群算法在油田布井优化中的应用-研究

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1、目录4．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯39第五章粒子群算法在油田布井优化中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．415．1系统开发环境及所用技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯415．1．1面向对象技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4l5．1．2OpenGL技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4l5．1．3MFC类库⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯425．2系统功能结构设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯425．3系统用例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯455．4系统的交互图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯465．5井位优化系统的逻辑架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯475．6井位优化系统的类图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯485．7实例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯495．7．1系统的主界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．515．7．2构建油藏模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5l5．7．3PSO算法模拟⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯525．8本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53第六章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯546．1总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯546．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯54致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．56参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯57攻读硕士学位期间发表论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59VI第一章绪论第一

4、章绪论1．1课题的目的及意义油田开发中一个重要的任务就是确定合理的布井原则，即研究井网的部署，确定油、水、气井的排列方式、井数的多少、位置、井距的大小以及井网密度等。一个合理的布井方案既要考虑开发效果，又要考虑经济效益。在保证油田开发经济效益的前提下，采用井数最少的井网从而降低经济投入，并且能够最大限度的开采地下储量。在油气藏的有限生命期内采出更多的油气，从而获得最大的经济效益。因此，井位部署是油田开发中的一个重要问题。每个油田具体布井时，除了根据油层渗透率和原油地下粘度考虑井距外，还要详细的研究油层的延伸范围、油砂体的分布情况及油层物性的变化，合理的部署井网使油藏的采收率达到最大。对于多

5、个不同的布井方案，油藏工程师们除了对地质情况进行研究，还要运用流体力学的方法，进行动态指标的计算和经济指标分析，从而评估各个方案的优劣，从而确定出一个最好的方案【l】。井网优化取决于油藏的驱动方式、流体特征、地面设备的规格以及各种经济参数。因此这是一个多决策变量问题，对这些变量的选择和组合就是一个最优化问题。“最优化”就是从一个问题的可行解决方案中找出最佳的或是较好的解决方案。传统的优化方法，如牛顿法、最速下降法、共轭梯度法等有完善的数学基础，可靠性高，但是这些方法通常要求目标函数连续可微、需要给出梯度信息并且计算复杂。本文所研究的布井优化问题是一个复杂的、多变量问题的优化，目标函数往往不

6、能够满足传统优化方法的要求。所以智能优化方法成为解决复杂优化问题的有效方法，该类算法对目标函数以及约束条件的连续性、可微性没有要求，适合求解多变量的组合优化问题。粒子群算法是一种智能优化算法，该算法计算简单，对函数性态无要求并且不需要给出目标函数相应的梯度信息，能够处理的变量数目多、参数设置少、易于实现、具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，适合求解复杂优化问题。因此，本文将粒子群算法应用在油田布井优化中，确定了油井的位置，使油田的产量最大化，同时也为油藏工程师制定布井方案提供了一种新的思路，这正是本文研究的目的和意义。1．2国内外研究现状从大量的文献来看，针对油田布井优化这一块的研究，国内研究

7、人员一般是根据各种数据资料和积累的经验来进行布井，优化技术的应用比较欠缺。而国外在油田井网部署问题上率先采用了一些优化技术，采用的方法也是多种多样，如进化策略、遗传算法、Kriging算法。例如Onwunalu和Durlofsky提出了一种新的井模式描述算法(wPo)lzj，它是通过井模式描述(聊D)和粒子群算法来实现对油田上的布井优化。在WPD中，每一个潜在的解有三个元素组成：第一个参数定义了基本的井模式(比jtll：