發(fā)布時(shí)間：2020-09-14 15:05

　　 在鉆井工程中,井眼軌跡規(guī)劃是鉆井技術(shù)研究的核心內(nèi)容,它直接會(huì)影響到油井的產(chǎn)量和油田經(jīng)濟(jì)效益。井眼軌跡規(guī)劃包括井眼軌跡設(shè)計(jì)和井眼軌跡優(yōu)化。三維井眼軌跡設(shè)計(jì)往往由于軌跡剖面復(fù)雜,導(dǎo)致常規(guī)設(shè)計(jì)方法在工程約束條件下難以實(shí)現(xiàn)軌跡的精確入靶。傳統(tǒng)的井眼軌跡設(shè)計(jì)軟件不僅操作復(fù)雜且計(jì)算效率低下,因此,尋求一種更為安全高效的井眼軌跡規(guī)劃方法對(duì)于油田鉆井技術(shù)的發(fā)展變得尤為重要。本文在對(duì)國內(nèi)外蟻群算法和井眼軌跡規(guī)劃方法進(jìn)行大量調(diào)研的基礎(chǔ)上,提出了基于蟻群算法的井眼軌跡規(guī)劃方法。首先,以井眼軌跡坐標(biāo)增量差平方和最小為目標(biāo)函數(shù),井深增量、井斜角和方位角范圍為約束條件,建立基于自然參數(shù)曲線的三維連續(xù)空間中井眼軌跡規(guī)劃約束方程。其次,在井深增量、井斜角和方位角的取值范圍內(nèi),將三維連續(xù)空間進(jìn)行不等長(zhǎng)的網(wǎng)格離散化處理,以便蟻群算法進(jìn)行求解。然后,將改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用在井眼軌跡規(guī)劃中,實(shí)現(xiàn)井眼軌跡規(guī)劃約束方程求解。最后,根據(jù)鉆井技術(shù)人員的需求,結(jié)合這種方法,設(shè)計(jì)并開發(fā)了井眼軌跡規(guī)劃系統(tǒng),并將系統(tǒng)在油田中進(jìn)行應(yīng)用。應(yīng)用結(jié)果表明改進(jìn)蟻群算法在井眼軌跡規(guī)劃中具有較高尋優(yōu)效率與的良好的求解精度,可為工程設(shè)計(jì)人員提供科學(xué)有效的支持。
【學(xué)位單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TE24;TP18
【部分圖文】：

西安石油大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章 ACO 原理與算法性能分析O 基本原理學(xué)家在對(duì)螞蟻群體的大量研究中發(fā)現(xiàn)螞蟻個(gè)體之間交流與協(xié)作是信息素）進(jìn)行的。螞蟻運(yùn)動(dòng)時(shí)，會(huì)在其行進(jìn)的路徑上留下這種化其它螞蟻留下的這種化學(xué)激素。信息素量大的路徑對(duì)螞蟻有更大路徑作為行進(jìn)方向的概率就會(huì)越高，進(jìn)而再次增強(qiáng)這條路徑上的群體間個(gè)體的行為現(xiàn)象是一種正反饋現(xiàn)象，螞蟻群體這種間接通時(shí)沿最短路徑前進(jìn)[22]。s 等[23]在 1989 年進(jìn)行了著名的基于螞蟻覓食行為的“雙橋”實(shí)驗(yàn) ACO 的理論基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)示意圖為圖 2-1，第 4 分鐘時(shí)螞蟻在路徑 中(a)所示，第 8 分鐘情形圖 2-1 中(b)所示。

圖 2-2 蟻群的自適應(yīng)特性的原理蟻群；(b)當(dāng)障礙物 HC 剛出現(xiàn)在路徑 AE 上時(shí)，螞，更多螞蟻選擇較短的路徑并在其上釋放信息素的最成功的優(yōu)化問題就是旅行商（travelli TSP 為背景描述蟻群算法[25]。是人工模擬自然界螞蟻搜索食物時(shí)選擇最短方向，通過信息素實(shí)現(xiàn)相互之間通訊。信分引導(dǎo)，從而引導(dǎo)螞蟻向新方向進(jìn)行搜索本流程描述如下圖 2-3 所示，

第二章 ACO 原理與算法性能分析[24]。了可以尋找到最短路徑外，環(huán)境適應(yīng)性也很強(qiáng)的。通過圖 2-2 介群能夠在前進(jìn)路徑出現(xiàn)障礙物（Obstacle）后很快重新找到新的最，在（a）圖時(shí)刻，路徑上螞蟻障礙物，所有螞蟻按照 AE 路徑前障礙物 HC 剛出現(xiàn)路徑 AE 中，此時(shí)螞蟻選擇障礙物左右兩邊路徑后，螞蟻關(guān)于路徑的選擇如圖（c）所示，此時(shí)障礙物較小的路徑被的路徑上積累了更多的螞蟻信息激素。

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本文編號(hào)：2818320