多工况的遗传算法校正管道摩阻系数

用遗传算法校正摩阻系数的过程中,由于测量数据的不足往往存在多解的情况,而瞬时分析方法又不适用于大型的管网。通过对真实管网的不同运行工况进行模拟并收集到大量的管网运行数据,在此基础上建立了不同工况的遗传算法摩阻系数校正模型,算例显示其计算结果与实测值较为接近。

蚁群改进算法用于管道摩阻校正试验点的优化探讨

采用蚁群算法对管道摩阻校正中试验点的选择进行优化,并对基本蚁群算法进行了改进,采用了利用一次循环中最优蚂蚁更新外激素值,并使外激素值限定在一定范围内,基于二进制编码的蚁群改进算法,取得了较好的优化效果。

基于无迹卡尔曼滤波的井筒压力实时校正模型

为提高井筒压力预测精度和实时性,将无迹卡尔曼反演算法引入井筒压力预测模型中,建立了基于无迹卡尔曼滤波的井筒压力实时校正模型。该模型以无迹卡尔曼滤波为反演算法基础,以实测数据为输入参数,实时反演计算井筒摩阻校正系数,进而提高井筒压力预测精度和实时性。再分别使用井底压力模拟数据和井底压力实测数据对该模型进行研究。研究结果表明:建立的井筒压力校正模型不仅能够反演得到井筒摩阻校正系数,提高井筒压力预测精度,而且能够根据井下情况实时调整反演结果;利用摩阻校正系数能够提高井筒任意点压力和任意时刻井筒压力剖面预测精度,弥补井下工具单点测量的不足;模型预测精度受反演次数影响较大,模拟条件下,反演初始阶段,精度随反演次数增加而增加,反演次数达到200次后,反演精度趋于稳定。研究结果可预测井筒压力提供理论支撑。