基于迭代动态规划的聚合物驱注入策略求解

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1、第25卷第5期计算机仿真2008年5月文章编号:1006—9348(2008)05-0222—04基于迭代动态规划的聚合物驱注入策略求解张玉斌,李树荣,张晓东(中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东东营257061)摘要:聚合物驱最优注入策略问题是一类分布参数系统的最优控制问题,针对聚合物驱注入方案的特点,运用迭代动态规划方法求解获得了该问题的分段常量控制。迭代动态规划对分布参数系统的多段决策问题从时问和空间进行了离散,由有限差分方法得到离散动态规划模型的递推方程。利用该方法,对一聚合物驱实验模型的最优注入策略问题进行了仿真求解。结果表明该方法与基于梯度方法相比对初值的依赖性小,有效的获

2、得了全局的优化策略。关键词:迭代动态规划;分布参数系统;聚合物驱;注人策略中图分类号:TE319文献标识码:ASolvingofInjectionStrategiesforPolymerFloodingBasedonIterativeDynamicProgrammingZHANGYu—bin,LIShu—rong,ZHANGXiao—dong’、(CollegeofInformationandControlEn百neering,ChinaUniversityofPetroleum,DongyingShandong257061,China)ABSTRACT:Injectionpolicesopt

3、imizationforpolymerfloodingisaclassofoptimalcontrolproblemfordistributedparametersystems.Accordingtothecharactersofinjectionscheduleforpolymerflooding,iterativedynamicprogram—ruingisusedtosolvetheproblemandtheoptimalpiecewise—constantcontrolisobtained.Thismethoddiscretizesthesystemfromtimeandspacean

4、dgetsthebasicfunctionsbythefinite—differencemethod.Theoptimalinjectionstrat-egyisobtainedforanexperimentalmodelofpolymerflooding.Theresultsshowthedependenceintheinitialcontrolscontrastedtothemethodbasedongradientandgettheglobaloptimalcontrolefficientlyforsolvingthiskindofprob-lem.KEYWORDS:herativedy

5、namicprogramming;Distributedparametersystems;Polymerflooding;Injectionstrategies.1引言聚合物驱是一种提高原油采收率技术,它是指在注入的水中加入高分子量聚合物,通过改变流体性质,提高驱替相波及效率,从而达到提高原油采收率的目的⋯。由于聚合物的成本很高,为了获得最大的经济效益。必须采用合理的注聚策略。聚合物驱的注入方案需要确定不同时期注入聚合物溶液的浓度,即把聚合物的注入过程分为多个阶段,各注入阶段采用不同的注入浓度,而同一阶段内注入浓度为常数。聚合物驱油的动态过程可以通过一组渗流流体力学方程描述,其最优注入策略问题

6、是一个为以经济效益为最优性能指标,并且受到偏微分方程约束的最优控制问题。对于该问题的求解通常采用伴随方程的方法,即利用分布参数系统极大值原理获得最优控制的必要条件,从而计算出性能指标的梯度,然后采用基于梯度的求解方法悼1,或者通过控制向收稿日期:2007—05—20修回日期:2007—05—27·--——222·--——量参数化方法,将最优控制问题转化为一个非线性规划问题,然后采用基于梯度的非线性规划问题进行求解H-4】。这些方法需要求解系统的伴随方程,该过程通常较为繁琐,而且基于梯度的算法对初值选取的依赖性较强,容易陷入局部极值。迭代动态规划是ReinLuus【5.61在1990年前后提出的

7、一种求解非线性连续系统动态优化的算法。该方法将连续系统从空间和时间两个角度进行离散,用迭代来补偿离散化所带来的系统误差,用比较稀疏的控制变量离散数目保证每次迭代时的计算量不会激增,然后通过若干次迭代去寻找最优控制策略以逼近全局最优解。迭代动态规划不需要求解系统的Hamilton—Jacobi—Bellman方程,便于计算机实现,对控制变量的初值选取依赖性较小,已经在一些非线性复杂化工过程中得到了应

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