基于演化模型偏好多目标优化的智能采油辅助决策支持

• 作者: 周伟 李太福 李燕 王坎 辜小花 高论
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能采油系统 决策参数 动态模型 偏好多目标优化
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 数字化设计与制造
• 页码范围: 159-169
• 页数: 11页
• 分类号: TP29
• 字数: 7589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2017.13.159

摘要

通过智能采油系统自主分析与决策获取油田机采过程最佳决策参数,对解决机采系统效率低、能耗大等问题具有重要意义.受机械、地层、人为等不确定因素影响,智能采油系统难以构建生产参数、环境变量与系统性能、设定生产方式之间的机理关系并优化决策.为此,提出基于动态演化建模的偏好多目标优化方法,以实现采油系统的自主决策.利用无迹卡尔曼滤波神经网络(Unscented Kalman filter neural network,UKFNN)挖掘机采系统潜在规律,建立其动态模型;构建产液量偏好多目标优化目标函数,并利用非改进支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm 2,NSGA2)获取相应的最佳决策参数.某油田试验结果表明:该方法使得系统日耗电量降低15.87％,系统效率提高4.9％.可见,所提方法可行且有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李太福	重庆科技学院电气与信息工程学院	87	399	11.0	15.0
2	高论	重庆科技学院电气与信息工程学院	7	14	2.0	3.0
3	周伟	重庆科技学院电气与信息工程学院	16	97	5.0	9.0
4	李燕		5	22	2.0	4.0
5	王坎	西安石油大学电子工程学院	3	7	2.0	2.0
6	辜小花	重庆科技学院电气与信息工程学院	21	96	6.0	9.0