Zastosowanie algorytmu optymalizacji wieloagentowej do automatycznej kalibracji modeli symulacyjnych

• Autorzy: Łętkowski P.

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2016.09.04

Warianty tytułu

EN

The application of multi-agent optimization algorithm to automatically calibrate simulation models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wykorzystanie hybrydowego algorytmu optymalizacji wieloagentowej w procesie kalibracji złożowego modelu symulacyjnego. Proponowana metoda optymalizacyjna polega na uzupełnieniu algorytmu podstawowego o mechanizm zapobiegający wielokrotnemu przeszukiwaniu tych samych obszarów przestrzeni rozwiązań. Przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań prowadzone jest ponadto na dyskretnej siatce wartości parametrów optymalizowanych, co istotnie ogranicza rozpatrywaną przestrzeń bez utraty zbieżności algorytmu. Zastosowana metoda optymalizacyjna charakteryzuje się zadowalającą efektywnością w przeszukiwaniu przestrzeni rozwiązań oraz dobrą zbieżnością.

EN

The article presents the use of a hybrid algorithm optimization of multi-agent in the process of calibrating a reservoir simulation model. The proposed optimization method consists in complementing the basic algorithm with a mechanism to prevent multiple searches of the same areas of the solution space. Moreover, searching the solution space is conducted on discrete optimized grid parameters, which significantly reduce the considered space without losing the convergence of the algorithm. The applied optimization method is characterized by satisfactory efficiency in exploring the “solution space” and good convergence.

Słowa kluczowe

PL

wieloagentowe metody optymalizacyjne; kalibracja modelu symulacyjnego; symulacje złożowe

EN

multi-agent optimization methods; history matching; reservoir simulation

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 72, nr 9
• Strony: 704--712
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys.

Twórcy

autor

Łętkowski P.

• Zakład Symulacji Złóż Węglowodorów i Podziemnych Magazynów Gazu. Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy ul. Lubicz 25 A 31-503 Kraków

Bibliografia

• [1] Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G.: Inspiration for optimization from social insect behavior. Nature 2000, vol. 406, no. 6791, s. 39-42.
• [2] Eclipse 100, v 2014.1 firmy GeoQuest Schlumberger.
• [3] Hajizadeh Y., Christie M., Demyanov V.: Ant colony optimization for history matching and uncertainty quantification of reservoir models. Journal of Petroleum Science and Engineering 2011,vol. 77, no. 1, s. 78-92.
• [4] Kathrada M.: Uncertainty evaluation of reservoir simulation models using particle swarms and hierarchical clustering. PhD thesis, Institute of Petroleum Engineering, Heriot Watt University, Edinburgh, United Kingdom 2009.
• [5] Łetkowski P.: Zastosowanie algorytmu mrówkowego w procesie kalibracji symulacyjnego modelu złożowego. Nafta-Gaz 2012, nr 2, s. 98-104.
• [6] Łetkowski P.: Zastosowanie hybrydowej metody optymalizacji rojem cząstek w procesie automatycznej kalibracji modeli złożowych. Nafta-Gaz 2014, nr 11, s. 784-793.
• [7] Rashedi E., Nezamabadi-pour H., Saryazdi S.: A gravitational search algorithm. Information Sciences 2009, vol. 179, no. 13, s. 2232-2248.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.