Optimal switching time control of petroleum reservoirs

Hasan, Agus; Foss, Bjarne A.

doi:10.1016/j.petrol.2015.04.027

Cited by 13 publications

(2 citation statements)

References 28 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Osobną grupę stanowią zastosowania metod programowania genetycznego do rozwiązywania problemów z dziedziny szeroko rozumianej inżynierii naftowej [9,12]. Szczególne znaczenie mają tutaj zagadnienia związane z optymalną kontrolą i zarządzaniem wydobyciem węglowodorów [2,15,16]. Problemy te są istotne, gdyż decyzja o sposobie eksploatacji złoża ma poważne konsekwencje finansowe i w dużym stopniu przesądza o wartości przedsiębiorstw naftowych.…”

Section: Application Of Genetic Programming Methods For the Optimizatunclassified

Zastosowanie metod programowania genetycznego w procesie maksymalizacji wydobycia węglowodorów przy zastosowaniu symulatora złożowego

Łętkowski

Badawczy²

2017

View full text Add to dashboard Cite

Artykuł poświęcono zastosowaniu metody programowania genetycznego dla celów optymalizacji wydobycia ropy naftowej na przykładzie testowego złoża węglowodorowego. Prezentowane zagadnienie optymalizacyjne jest prostym przykładem problemu optymalnej kontroli i polega na doborze wydajności wydobycia ropy naftowej w przyjętych przedziałach czasowych w taki sposób, aby w zadanym całkowitym czasie eksploatacji uzyskać maksymalne wydobycie sumaryczne przy minimalnym wydobyciu wody. Problem rozwiązano przy zastosowaniu algorytmu genetycznego, kodującego dozwolone wartości wydajności wydobycia z listy wartości dozwolonych. Z jednej strony działanie takie jest charakterystyczne dla metod programowania genetycznego, zaś z drugiej redukuje istotnie przestrzeń rozwiązań. W artykule zastosowano algorytm genetyczny Hollanda, dla którego zaimplementowano krzyżowanie wielopunktowe oraz adaptację prawdopodobieństw krzyżowania i mutacji na podstawie tzw. współczynnika zróżnicowania populacji. Działanie tak zdefiniowanego mechanizmu adaptacji jest następujące: jeżeli zróżnicowanie populacji rośnie, liniowo zwiększane jest prawdopodobieństwo krzyżowania, a zmniejszane prawdopodobieństwo mutacji; w przeciwnym wypadku (zróżnicowanie populacji maleje) działa mechanizm odwrotny, tzn. zmniejsza się prawdopodobieństwo krzyżowania, a zwiększa prawdopodobieństwo mutacji. Taka metoda z jednej strony gwarantuje różnorodność populacji, z drugiej zaś zapewnia dobrą eksploatację przestrzeni rozwiązań. Przeprowadzono szereg testów mających na celu zweryfikowanie efektywności algorytmu w zależności od liczby punktów krzyżowania (krzyżowanie 1-, 2-, 3-punktowe) oraz długości chromosomu. Wykonane testy wskazują na zadowalającą zbieżność algorytmu, niezależnie od wartości badanych parametrów. Przyjęcie funkcji w określonej postaci spowodowało premiowanie przez algorytm niższych wartości wydobycia, co wynika z nieliniowego przyrostu wydobycia wody dla wyższych wartości wydobycia ropy naftowej. Słowa kluczowe: algorytmy genetyczne, programowanie genetyczne, optymalizacja wydobycia, symulacje złożowe.

show abstract

Section: Application Of Genetic Programming Methods For the Optimizatunclassified

Zastosowanie metod programowania genetycznego w procesie maksymalizacji wydobycia węglowodorów przy zastosowaniu symulatora złożowego

Łętkowski

Badawczy²

2017

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The second method is called the direct methods. Here, the state and control variables for the optimal control problem are discretized and the problem is transcribed into nonlinear optimization problems or nonlinear programming problems which can be solved using well-known optimization techniques (Hasan and Foss, 2015).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Optimal boundary control of 2 × 2 linear hyperbolic PDEs

Hasan

Imsland

Ivanov

et al. 2016

2016 24th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED)

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The present paper develops an optimal linear quadratic boundary controller for 2×2 linear hyperbolic partial differential equations (PDEs) with actuation on only one end of the domain. First-order necessary conditions for optimality is derived via weak variations and an optimal controller in state-feedback form is presented. The linear quadratic regulator (LQR) controller is calculated from differential algebraic Riccati equations. Numerical examples are performed to show the use of the proposed method.

show abstract

Well controls and placement optimisation using response-fed and judgement-aided parameterisation: Olympus optimisation challenge

Sayyafzadeh

Alrashdi

2019

Comput Geosci

View full text Add to dashboard Cite

Optimal switching time control of petroleum reservoirs

Cited by 13 publications

References 28 publications

Zastosowanie metod programowania genetycznego w procesie maksymalizacji wydobycia węglowodorów przy zastosowaniu symulatora złożowego

Zastosowanie metod programowania genetycznego w procesie maksymalizacji wydobycia węglowodorów przy zastosowaniu symulatora złożowego

Optimal boundary control of 2 × 2 linear hyperbolic PDEs

Well controls and placement optimisation using response-fed and judgement-aided parameterisation: Olympus optimisation challenge

Contact Info

Product

Resources

About