【摘要】：氣田集輸系統(tǒng)呈多級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建造費(fèi)用高,通常占整個地面工程投資的60%-70%。以往的優(yōu)化設(shè)計(jì)中通常采用分級優(yōu)化的方式,并且在計(jì)算過程中忽略地形起伏,將障礙物區(qū)域簡化為平面凸多邊形,優(yōu)化結(jié)果與工程實(shí)際相差較大。對于氣田集輸系統(tǒng)進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化是降低管網(wǎng)投資的重要技術(shù)手段。本研究以管網(wǎng)建設(shè)費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù),以不同級別站點(diǎn)間的隸屬關(guān)系、處理量和空間位置限制為約束條件,建立了多級星狀集輸網(wǎng)絡(luò)整體優(yōu)化模型,并且在模型中引入三維地形和障礙因素,為復(fù)雜地域的管網(wǎng)拓?fù)鋬?yōu)化提供了高效準(zhǔn)確的方法。利用Goody GIS采集目標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù),建立數(shù)字高程模型,通過不同的插補(bǔ)方法構(gòu)建氣田所在區(qū)域的真實(shí)地表曲面;利用凸多邊形和凹多邊形表示障礙物,分別建立平面障礙和三維障礙下的避障模型,將三維地形和障礙與多級星狀集輸網(wǎng)絡(luò)整體優(yōu)化模型相結(jié)合。模型中同時包含離散變量和連續(xù)變量,約束條件呈非線性,涉及離散拓?fù)鋬?yōu)化和非線性參數(shù)優(yōu)化,屬于大型混合優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法無法求解該模型,本文采用群智能技術(shù),將蟻群算法和粒子群算法相結(jié)合,進(jìn)行基于三維地形和障礙的多級星狀集輸網(wǎng)絡(luò)整體優(yōu)化模型求解。該方法不需要優(yōu)化函數(shù)的連續(xù)、可導(dǎo)和可微等性質(zhì),全局搜索能力強(qiáng),效率高。根據(jù)研究成果,利用Matlab編制了復(fù)雜地域氣田集輸管網(wǎng)布局優(yōu)化軟件,為氣田地面工程的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。根據(jù)研究成果,對某氣田集輸系統(tǒng)進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化,對比無地形起伏無障礙和多起伏多障礙環(huán)境下的管網(wǎng)長度和投資費(fèi)用。結(jié)果表明,在三維地形和障礙下,管網(wǎng)長度增加28.7%,管網(wǎng)建設(shè)費(fèi)用增加27.1%。管網(wǎng)長度和投資費(fèi)用的增加幅度與地形起伏程度和障礙物的數(shù)量、尺寸以及具體位置密切相關(guān)。
【圖文】：

第2 章 基于粒子群算法的管網(wǎng)布局優(yōu)化變量，在預(yù)先給定的水平下進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。若留該變量，同時保留方程中其余變量；若檢驗(yàn)結(jié)該變量，按照偏回歸平方和由小到大順序排列剩檢驗(yàn)，保留檢驗(yàn)結(jié)果顯著的變量，剔除檢驗(yàn)結(jié)果除變量的偏回歸平方和，選取偏回歸平方和最大著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果顯著，則將該變量引入量可引入且變量均無法剔除時，終止逐步回歸過程

第3 章 基于三維地形的管網(wǎng)布局優(yōu)化可視化的信息系統(tǒng)，它不僅能實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的管理，而且對于各種場合的突發(fā)事故場景，能夠快速分析預(yù)測事故影響區(qū)域，并動態(tài)呈現(xiàn)逃生疏散方案。因此在油氣資源探測、設(shè)備管理和管道事故應(yīng)急救援系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。Goody GIS 是基于谷歌地球和谷歌地圖資源開發(fā)的信息系統(tǒng)軟件，，應(yīng)用在劃、旅游、農(nóng)業(yè)和科研等社會生活的各個領(lǐng)域。軟件初始界面如圖 3.1 所示。
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TE863

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本文編號：2698534