在油價(jià)低迷的國(guó)際背景下,上市石油公司進(jìn)行油田開發(fā)規(guī)劃時(shí)越來(lái)越重視經(jīng)營(yíng)效益。美國(guó)證券交易委員會(huì)（SEC）要求上市石油公司采用產(chǎn)量法計(jì)提折耗,極大地影響了石油公司開發(fā)規(guī)劃方案的制定。油田開發(fā)受到自然、技術(shù)等多種不確定因素的影響,在制定開發(fā)規(guī)劃時(shí)需充分考慮這些不確定性。本文基于不確定理論,考慮措施增油效果和新增投資兩類不確定參數(shù),以經(jīng)營(yíng)效益最大化和新增投資最小化為目標(biāo),構(gòu)建了基于SEC準(zhǔn)則的油田開發(fā)規(guī)劃不確定優(yōu)化模型,并利用差分進(jìn)化算法求解,給出措施工作量的帕累托解集。本文以D油田年度規(guī)劃為例,通過(guò)構(gòu)建模型并求解,給出開發(fā)規(guī)劃方案集,并進(jìn)一步分析SEC儲(chǔ)量的下降對(duì)上市石油公司經(jīng)營(yíng)效益、新增投資回報(bào)率、油氣總產(chǎn)量、油氣完全成本和措施工作量的影響,為企業(yè)制定開發(fā)規(guī)劃方案提供參考。 

【文章來(lái)源】：運(yùn)籌與管理. 2020,29(07)北大核心CSSCICSCD

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不同油價(jià)下SEC儲(chǔ)量與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系

表3表示不同油價(jià)下各產(chǎn)量規(guī)模下的年度經(jīng)營(yíng)效益情況。當(dāng)噸油價(jià)格高于50美元/桶時(shí),隨著年度期望產(chǎn)量規(guī)模的增加,D油田年度經(jīng)營(yíng)效益逐漸升高;當(dāng)噸油價(jià)格低于50美元/桶時(shí),隨著年度期望產(chǎn)量規(guī)模的增加,D油田年度經(jīng)營(yíng)效益逐漸降低。說(shuō)明當(dāng)油價(jià)較高時(shí),D油田可以通過(guò)擴(kuò)大產(chǎn)量從而提升公司經(jīng)營(yíng)效益,當(dāng)油價(jià)較低時(shí),D油田應(yīng)當(dāng)盡量縮減產(chǎn)量從而避免虧損。同時(shí),當(dāng)油價(jià)很低時(shí),D油田將發(fā)生虧損,此時(shí)最佳策略是關(guān)井停產(chǎn),如同中石化50年來(lái)第一次整體關(guān)停四個(gè)油田時(shí)油價(jià)為31.45美元/桶左右。圖4 不同油價(jià)下SEC儲(chǔ)量與SEC儲(chǔ)量成本的關(guān)系

在確定性轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)上,根據(jù)模型特點(diǎn),本文基于Storn和Price[20]提出的差分進(jìn)化算法,進(jìn)一步求解油田開發(fā)規(guī)劃模型。具體思路如下:隨機(jī)產(chǎn)生某一初始措施工作量群體,計(jì)算該群體中隨機(jī)選取的兩個(gè)措施工作量個(gè)體的差向量,將該差向量作為第三個(gè)措施工作量個(gè)體的隨機(jī)變化源,將措施工作量差向量加權(quán)后按照一定規(guī)則與第三個(gè)措施工作量個(gè)體求和,從而產(chǎn)生新變異措施工作量個(gè)體(變異操作)。然后將變異措施工作量個(gè)體與某預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)措施工作量個(gè)體xi(t)進(jìn)行參數(shù)混合,生成試驗(yàn)措施工作量個(gè)體xi(t)′(交叉操作)。根據(jù)計(jì)算分別得到試驗(yàn)措施工作量個(gè)體和目標(biāo)措施工作量個(gè)體對(duì)應(yīng)的經(jīng)營(yíng)效益目標(biāo)值f1(xi(t))和f1(xi(t)′)和新增投資目標(biāo)值f2(xi(t))和f2(xi(t)′)。如果目標(biāo)措施工作量個(gè)體的經(jīng)營(yíng)效益目標(biāo)值低于試驗(yàn)措施工作量個(gè)體,即f1(xi(t))<f1(xi(t)′),且目標(biāo)措施工作量個(gè)體的新增投資目標(biāo)值高于試驗(yàn)措施工作量個(gè)體,即f2(xi(t))>f2(xi(t)′),則淘汰目標(biāo)措施工作量個(gè)體,同時(shí)在下一代差分進(jìn)化過(guò)程中試驗(yàn)措施工作量個(gè)體將作為新的目標(biāo)措施工作量個(gè)體;否則繼續(xù)保留目標(biāo)措施工作量個(gè)體在群體中(選擇操作)。經(jīng)過(guò)不斷迭代,保留群體中的優(yōu)良措施工作量個(gè)體,引導(dǎo)差分進(jìn)化算法向全局最優(yōu)逼近,直至達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)中止,輸出近似最優(yōu)的措施工作量解集,即帕累托解集。具體算法流程圖如下:2 案例分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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