韩伟
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学工程科学学院工程科学软件研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>
- 相关领域：天文地球理学石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种混合算法在试井参数优化中的应用
- 2011年
- 基于L-M和差分进化的混合算法是利用差分进化算法在一定进化代数后出现的种群聚类特性,将种群识别为不同的聚类区域,以每个聚类的中心为起始点,再利用基于梯度具有局部搜索能力强的L-M算法可以快速找到该聚类区域的最小极值。混合算法兼顾了差分进化全局搜索能力强和L-M局部搜索能力强收敛速度快的优点。将该混合算法应用于试井参数优化中,通过两种不同油藏模型的实例应用,结果表明,该混合算法比单一的算法优化速度更快,收敛精度更高。该混合算法实用性广,能有效的解决存在多局部极值的试井参数优化复杂问题。
- 徐杰卢德唐韩伟
- 关键词：试井参数优化油藏参数混合算法
- 利用录井数据预测油气产能被引量：3
- 2010年
- 利用现代录井技术得到的地层参数,根据不同井型建立地层中不同流体的渗流方程,对其进行无量纲化和Laplace变换,应用数值Laplace反演技术计算出油气井的产能曲线(IPR曲线).计算的IPR曲线与实测数据吻合较好,从而验证了方法的可靠性,扩展了录井数据的使用范围.作为实例,分别计算了油井和气井的产能预测结果和不同时间下的IPR曲线.
- 卫五洲卢德唐杜奕韩伟
- 关键词：录井数据
- 油藏地层参数反演中优化方法研究
- 随着油气田开采难度加大，描述油气运动的渗流方程及定解条件也非常复杂，使得地层参数的反演问题高度非线性，存在多局部极值。为解决复杂渗流方程的反演问题，本文给出两类地层参数反演算法：非线性回归数值类反演算法和非线性非数值类优...
- 韩伟
- 关键词：油藏渗流地层参数优化算法
- 文献传递
- 利用改进差分进化算法的油田地层参数反演被引量：5
- 2008年
- 现代油藏参数反演中遇到的复杂方程和定解条件使得参数的反演问题高度非线性,存在多局部极值。文章提出了用于油藏参数反演全局优化的改进差分进化算法(MDE),利用DE算法在一定进化代数后出现的种群聚类特性,将种群识别为不同的聚类区域,然后以每个聚类的中心为起始点,利用基于梯度的局部搜索算法可以快速找到该聚类区域的最小极值。算法可以避免在搜索过的聚类区域中出现重复搜索,有效地缩小了搜索空间、提高了种群的多样性,防止出现早熟现象。该改进算法应用于油田地层参数反演,对求压力数据的正问题采用数值解析方法得到,并对选定压力分析段曲线进行最小二乘拟合的实验结果表明,该方法迭代次数较少,收敛精度高。
- 韩伟李道伦卢德唐陈锋
- 关键词：差分进化密度聚类全局优化参数反演
- 一种混合方法在试井参数优化中的应用
- 2009年
- 试井参数优化就是对利用测得的油气井底压力或流量随时间变化的资料所反演出的油藏参数进行优化处理。现代试井中遇到的复杂方程和定解条件使得试井参数优化问题高度非线性,存在多局部极值。所提出的基于L-M和差分进化的混合方法是利用差分进化算法在一定进化代数后出现的种群聚类特性,将种群识别为不同的聚类区域,然后以每个聚类的中心为起始点,再利用基于梯度具有局部搜索能力强的L-M算法快速找到该聚类区域的最小极值。混合方法兼顾了差分进化全局搜索能力强和L-M局部搜索能力强收敛速度快的优点。将该混合方法应用于试井参数优化中,并通过两种不同油藏模型的实例结果表明该混合方法比单一的算法优化速度更快,收敛精度更高。此外该混合方法实用性广,能有效地解决存在多局部极值的试井参数优化复杂问题。
- 徐杰卢德唐韩伟
- 关键词：L-M算法差分进化算法密度聚类
