一个增强的果优化算法,随机备用和双重适应性重量策略用于石油和天然气生产优化
Xu Wang1, Jingfu Shan2,3
1School of Geosciences, Yangtze University, Caidian, Wuhan, 430100, China.
Scientific reports
|August 9, 2025
概括
一个新的算法,RDFOA,通过改善勘探和开采平衡来增强石油和天然气回收. 它在高效地下生产的基准测试中优于现有的方法.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 计算智能是一种计算智能.
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 提高石油和天然气回收对于全球能源需求和经济可行性至关重要.
- 传统的水库优化方法是计算密集型的,可能不会产生最佳解决方案.
- 进化算法为复杂的优化问题提供了一个无梯度,可并行化的方法.
研究的目的:
- 提出一个增强的进化算法,RDFOA,用于全球优化和石油和天然气生产改进.
- 为了平衡勘探和开采,在水库优化中实现更有效的搜索流程.
- 解决地下生产中传统计算方法的局限性.
主要方法:
- 该研究介绍了RDFOA算法,它是果优化算法 (FOA) 的增强.
- RDFOA包含一个随机的备用机制,以促进勘探和防止过早的融合.
- 整合了一种双重适应权重方案,以加快融合并完善解决方案.
主要成果:
- 在IEEE CEC 2017和IEEE CEC 2022基准测试套件中,RDFOA表现出卓越的性能.
- 该算法在2017年CEC上表现优于CLACO和QCSCA,在2022年CEC上表现优于CCMSCSA和HGWO.
- 废弃研究,可扩展性分析和轨迹可视化验证了RDFOA的有效性.
结论:
- 在石油和天然气生产优化方面,RDFOA始终取得卓越的绩效.
- 改进的算法为复杂的水库优化挑战提供了更有效的方法.
- RDFOA为传统的计算密集型优化技术提供了一个有前途的替代方案.
