文献类型：期刊文章

作　　者：辜小花[1,2] 王坎[3] 李燕[4] 高论[1] 李太福[1] 周伟[1]

机构地区：[1]重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331 [2]四川理工学院人工智能重点实验室,自贡643000 [3]西安石油大学电子工程学院,西安710065 [4]新疆华隆油田科技股份有限公司,新疆834000

出　　处：《机械工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(51375520;51404051);重庆市基础与前沿研究计划重点(cstc2015jcyj BX0089);重庆市教委科学技术研究(KJ1401309;KJ1501304);重庆科技学院校内科研基金(CK2016Z16)资助项目

年　　份：2017

卷　　号：53

期　　号：13

起止页码：159-169

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过智能采油系统自主分析与决策获取油田机采过程最佳决策参数,对解决机采系统效率低、能耗大等问题具有重要意义。受机械、地层、人为等不确定因素影响,智能采油系统难以构建生产参数、环境变量与系统性能、设定生产方式之间的机理关系并优化决策。为此,提出基于动态演化建模的偏好多目标优化方法,以实现采油系统的自主决策。利用无迹卡尔曼滤波神经网络(Unscented Kalman filter neural network,UKFNN)挖掘机采系统潜在规律,建立其动态模型;构建产液量偏好多目标优化目标函数,并利用非改进支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm 2,NSGA2)获取相应的最佳决策参数。某油田试验结果表明:该方法使得系统日耗电量降低15.87%,系统效率提高4.9%。可见,所提方法可行且有效。

关 键 词：智能采油系统  决策参数  动态模型 偏好多目标优化  

分 类 号：TP29]