Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zastosowanie algorytmu optymalizacji wieloagentowej do automatycznej kalibracji modeli symulacyjnych

Łętkowski P.

Nafta-Gaz

|

2016

|

R. 72, nr 9

704--712

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.

2

Zastosowanie hybrydowej metody optymalizacji rojem cząstek w procesie automatycznej kalibracji modeli złożowych

Łętkowski P.

Nafta-Gaz

|

2014

|

R. 70, nr 11

784--793

PL

W artykule przedstawiono hybrydowy algorytm kalibracji złożowych modeli symulacyjnych oparty na metodzie optymalizacji rojowej. W celu zapobiegnięcia zjawisku przedwczesnej zbieżności metodę podstawową – optymalizację rojem cząstek (PSO, ang. particle swarm optimization) połączono z metodą lotów Lévy’ego, otrzymując efektywną technikę optymalizacyjną. Tradycyjna metoda kalibracji polegająca na wielokrotnym powtarzaniu procedury: symulacja – analiza wyników – modyfikacja modelu jest czasochłonna i wymaga dużej wiedzy oraz doświadczenia. Algorytm podstawowy metody (optymalizacja rojem cząstek) opiera się na tzw. próbkowaniu stochastycznym i jest jedną z najbardziej efektywnych metod optymalizacji. W porównaniu z klasyczną optymalizacją rojem cząstek prezentowany algorytm charakteryzuje się odpornością na zjawisko przedwczesnej zbieżności oraz dużą efektywnością w przeszukiwaniu przestrzeni rozwiązań.

EN

The article presents the hybrid algorithm for history matching of reservoir simulation models based on swarm intelligence. To avoid the appearance of “premature” convergence, PSO algorithm was hybridized with Levy’s “flight” which gave an effective optimization method. The traditional method is based on multiple repetition of the same procedure of simulation – result analysis – model modification is time consuming and requires considerable knowledge and experience. The method presented is based on Particle Swarm Optimization which is one of the most effective optimization algorithm. The presented algorithm combines the strengths of classical PSO with the durability of “premature” convergence and efficiency in the exploring of “solutions space”.

3

Automatyczna kalibracja symulacyjnego modelu złożowego w bliskim otoczeniu odwiertu

Łętkowski P.

Nafta-Gaz

|

2011

|

R. 67, nr 3

163-170

PL

Niniejszy artykuł jest poświęcony analizie możliwości zastosowania algorytmów ewolucyjnych w procesie kalibracji symulacyjnego modelu złożowego dla krótkookresowych, odwiertowych testów produkcyjnych. Tradycyjna metoda kalibracji, polegająca na wielokrotnym powtarzaniu procedury: symulacja - analiza wyników - modyfikacja modelu, jest czasochłonna i wymaga dużej wiedzy oraz doświadczenia. Pomimo pewnych ograniczeń (duża liczba parametrów swobodnych, przedwczesna zbieżność), algorytmy ewolucyjne łączą w sobie zalety tradycyjnych metod optymalizacji oraz odporność na minima lokalne - co sprawia, że stanowią obiecującą alternatywę dla tradycyjnej metody kalibracji modelu złożowego.

EN

The article presents the analysis of possible applications of evolutionary algorithms in the .history matching. process of reservoir simulation models in case of well production tests. The traditional method based on multiple repetition of the same procedure of simulation - result analysis - model modification is time consuming and requires considerable knowledge and experience. Despite their few weaknesses, such as a large number of free parameters and "premature convergence", evolutionary algorithms combine the strengths of the traditional optimization method and durability of local extrema, which makes them a promising alternative to the traditional method used for "history matching" of the reservoir simulation models.