基于改进量子遗传算法的油田井位及数量优化

布井的数量及位置的选取是油田开发中至关重要的一环;一项最优的布井方案受到地质情况、油藏驱动方式、流体特性、油田设备规格以及多种经济参数指标的影响,是一个具有多决策变量的优化问题,传统的数学优化方法在处理这类问题时,很难找到一个合适的目标函数来满足优化条件;量子算法作为量子计算与智能算法相结合的产物,其优秀的寻优能力以及良好泛化能力,在处理目标函数性态复杂的优化问题时较传统方法有着更好的表现;因此,利用MATLAB建立油藏数值模拟模型,将井的数量和井位作为变量,以油田净现值为目标函数结合改进的量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)对井位进行优化;通过与传统布井方式的对比,所提出的方法有更好的经济效益,同时摆脱了传统布井方式对于经验的依赖,具有很好的移植性。