Опыт решения задачи параметрического оценивания цифровых моделей нефтяного месторождения
Автор: Гагарин Александр Владимирович, Макеев Григорий Анатольевич, Банков Рафаель Анварович, Волков Владимир Григорьевич
Статья в выпуске: 35 (211), 2010 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается автоматизированная система идентификации параметров цифровых моделей нефтяного месторождения. Исследуется применение методов оптимизации общего назначения, разработанных интеллектуальных алгоритмов оптимизации и других инструментов для поиска решения, анализа чувствительности и взаимозависимостей между искомыми параметрами. Предложенная система может быть использована в любых инженерных приложениях, где значение целевой функции зависит от результатов ресурсоемких расчетов.
Идентификация параметров, оптимизация, генетические алгоритмы, нейронные сети, гидродинамическое моделирование
Короткий адрес: https://sciup.org/147159071
IDR: 147159071 | УДК: 681.5.015.23
An experience of parametric estimation of digital oil reservoir models
A system that is designed to identify parameters of digital oil reservoir models is presented in this paper. An application of common optimization methods, proposed intelligent optimization algorithms and other tools for finding solution, making sensitivity analysis and searching for hidden dependencies between parameters of interest is investigated. The system developed is suited for solving optimization tasks with fitness function value depending on results of resource consuming calculations.
Список литературы Опыт решения задачи параметрического оценивания цифровых моделей нефтяного месторождения
- Ballester P. J. A parallel real-coded genetic algorithm for history matching and its application to a real petroleum reservoir/P. J. Ballester, J. N. Carter//J. of Petroleum Science and Engineering. -2007. -V. 59. -P. 157 -168.
- Evolutionary algorithms applied to history matching of complex reservoirs/R. Schulze-Riegert, J. Axmann, O. Haase, et al.//SPE Reservoir Evaluation & Engineering. -2002. -V. 5, №. 2. -P. 163 -173.
- Gomez S. Gradient-based history-matching with a global optimization method/S. Gomez, O. Gosselin, J. Barker//Society of Petroleum Engineering J. -2001. -V. 6. -P. 200 -208.
- Javadi A.A. A hybrid intelligent genetic algorithm/A.A. Javadi, R. Farmani, T.P. Tan//Advanced Engineering Informatics. -2005. -V. 19, №. 4. -P. 255 -262.
- Kuo J.-T. A hybrid neural-genetic algorithm for reservoir water quality management./J.-T. Kuo, Y.-Y. Wang, W.-S. Lung//Water Res. -2006. -Apr. -V. 40, №. 7. -P. 1367 -1376.
- Soleng H. Oil reservoir production forecasting with uncertainty estimation using genetic algorithms/H. Soleng//Proc. Congress on Evolutionary Computation CEC 99. -V. 2. -1999. -6 -9 July.
- Srinivas V. An integrated approach for optimum design of bridge decks using genetic algorithms and artificial neural networks/V. Srinivas, K. Ramanjaneyulu//Advances in Engineering Software. -2006. -№. 38. -P. 475 -487.
- Wang G.G. Review of metamodeling techniques in support of engineering design optimization/G.G. Wang, S. Shan//J. of Mechanical Design. -2007. -V. 129, №. 4. -P. 370 -380.
- Wang L. A hybrid genetic algorithm-neural network strategy for simulation optimization/L. Wang//Applied Mathematics and Computation. -2005. -V. 170. -P. 1329 -1343.
- Кулешов А.П. Когнитивные технологии в основанных на данных адаптивных моделях сложных объектов/А.П. Кулешов//Информационные технологии и вычислительные системы. -2008. -№ 1. -С. 18 -29.
- Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: пер. с англ./Л. Льюнг; Под ред. Я.З. Цыпкина. -М.: Наука; Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991. -432 с.
- Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации/Я.З. Цыпкин. -М.: Наука. Физматлит, 1995. -336 с.
