石油生产设定点优化模型与混合求解算法

"该文章是2011年发表在《控制理论与应用》期刊第28卷第9期上的一篇工程技术论文，由梁昔明和李山春撰写。文章探讨了石油生产过程中的设定点优化问题，利用历史数据建立稳态模型，并结合经济学指标（如最大化利润或最小化成本）构建优化模型。为了有效解决这个优化问题，作者提出了一种混合方法，融合了修改增广Lagrange乘子法和粒子群优化算法，以实现全局寻优。通过商业软件Eclipse对非均质油藏Synfield的数值仿真试验，验证了所提模型和算法的效用。关键词包括设定点优化、稳态模型、混合方法和数值仿真。" 本文研究的核心是石油生产过程中的设定点优化，这是控制系统实时优化的重要组成部分。设定点优化涉及到确定控制系统中各变量的理想操作点，以达到最佳性能。在石油生产中，这些变量可能包括井压、流量等，优化的目标通常是最大化产量或降低成本。 首先，作者利用历史数据建立了石油生产过程的稳态模型。稳态模型描述了系统在平衡状态下的行为，对于理解系统的长期运行特征和预测未来行为至关重要。这种模型可以提供关于不同操作条件下的产量、能耗等关键信息。 接下来，文章提出了一种设定点优化模型，该模型基于石油企业的经济效益目标，可能是最大化利润或最小化生产成本。这样的模型能够帮助决策者找到最经济的操作策略，适应不断变化的市场条件和资源状况。 为了解决这个优化问题，作者引入了一种混合优化方法，结合了修改的增广Lagrange乘子法和粒子群优化算法。增广Lagrange乘子法是一种处理约束优化问题的常用方法，通过引入拉格朗日乘子来处理等式或不等式约束。而粒子群优化算法则是一种基于群体智能的全局优化技术，模拟了鸟群或鱼群的集体行为来寻找最优解。将这两种方法结合，可以兼顾局部和全局搜索能力，提高优化效率。 最后，通过商业软件Eclipse进行的数值仿真试验，验证了所提出的模型和算法在实际问题中的有效性。Eclipse是一款广泛用于油藏模拟的软件，能够模拟复杂地质条件下的石油流动情况。实验结果表明，该混合方法能够有效地找出石油生产过程的最优设定点。 这篇文章为石油生产过程的设定点优化提供了一种新的建模和求解方法，对于提升石油生产的经济效益和操作效率具有实际意义。这种方法的提出和验证，不仅对石油行业有直接影响，也为其他领域的控制系统优化提供了借鉴。