2014年多目标优化：二氧化碳储藏与石油增产的协同研究

本文档标题为《多目标遗传算法（NSGA-II）在石油储层中的二氧化碳储存与增产协同优化》（2014年），发表于一本工程技术和学术期刊，由Mohammad Amin SAFARZADEH和Seyed Mahdi MOTAHHARI两位作者来自伊朗石油工业研究所。随着21世纪初全球气候变化研究的深入，科学家们注意到过去一个世纪里大气中二氧化碳（CO2）浓度显著上升，其中能源产生的CO2占发达国家温室气体（GHG）排放的约75%，全球排放量的超过60%。鉴于气候变化对环境的影响和石油需求的增长，将二氧化碳有效地储存于不透水的烃类储层并同时利用其作为驱油手段成为至关重要的课题。 传统的单一目标优化方法在解决此类问题时可能不够全面，因为多目标优化（MOO）问题涉及到多个互相竞争或互补的目标。单目标优化通常关注单一最优解，而多目标优化则寻求一系列“满意”的解，形成所谓的非劣解集（Pareto最优解）。在这篇论文中，作者提出了一种创新的方法——非支配排序遗传算法（NSGA-II），这是一种用于处理多目标优化问题的高效算法，能够平衡二氧化碳储存容量的提升与石油增产的经济性之间的复杂关系。 NSGA-II通过适应性选择、交叉和变异操作，寻找在CO2储存效率（如储存量、安全性）和增产效果（如增产率、成本效益）之间取得良好折衷的解决方案。这种方法考虑了实际操作中的不确定性，并且能够处理不确定性和多约束条件，为石油行业的决策者提供了更为全面和实用的策略来应对当前的挑战。 该研究的重要性在于它提供了一个系统化的框架，使石油工业能够在减缓气候变化的同时提高生产效率，这对于实现能源转型和可持续发展具有深远意义。此外，NSGA-II的应用展示了如何将先进的优化技术应用于实际的工程技术问题，促进了工程技术领域内的理论与实践相结合的研究。未来，这种协同优化方法有望推动能源领域的创新，减少温室气体排放，同时确保能源供应的稳定。