[发明专利]基于随机扰动粒子群算法的蒸汽驱注采方案确定方法

权利要求书

1.基于随机扰动粒子群算法的蒸汽驱注采方案确定方法，其特征在于它包括如下步骤：

步骤一：获取某稠油油藏区的油藏描述、地层原始条件、地下流体属性、地下岩石属性、注入井和生产井相关参数，对该油藏区建立蒸汽驱解析模型；

步骤二：设定粒子群算法的参数，所述的参数包括：粒子种群规模N，粒子维数L，粒子各维的速度范围[V_imin，V_imax]，其中i＝1，2，…，L，粒子各维位置的范围[X_imin，X_imax]，其中i＝1，2，…，L，惯性权重w，学习因子C₁和C₂，扰动步长step，最大迭代次数Iter_Max和相邻两次迭代的适应度最小变化量Var_Min；

该稠油油藏区进行连续n个月的注汽，第i个月的注汽量为x_i，其中i＝1，2，…，n，n为正整数，x_n+1表示该油藏区的注汽干度，则粒子群中每个粒子X的编码为：X＝(x₁，x₂，…x_n，x_n+1)，每个粒子的维数L为n+1，粒子各维的速度范围[V_imin，V_imax]，粒子各维位置的范围[X_imin，X_imax]，即各月注汽量和注汽干度的范围；

步骤三：利用随机函数产生每个粒子各维位置和速度的初始值x_i⁽¹⁾(i＝1，2，…，L)和v_i⁽¹⁾(i－1，2，…，L)，令初始的迭代次数t＝1，粒子群优化开始；

步骤四：对于每个粒子对应蒸汽驱注采方案应用蒸汽驱解析模型进行效果模拟，从模拟输出的性能指标中得到第t次迭代的累计油汽比f^(t)，将f^(t)作为该粒子的适应度评价值；

比较累计油汽比和该粒子历史上最大累计油汽比Pbest，当f^(t)＞Pbest时，且粒子各维位置处于适宜解空间内，即X_imin＜x_i^(t)＜X_imax(i＝1，2，…，L)，则Pbest＝f^(t)，Pbest为个体极值，转入步骤五；

步骤五：从所有粒子中选择个体极值Pbest最大的粒子作为全局极值Gbest对应的粒子；

步骤六：设置循环计数器初值times2＝0，对每个粒子记忆中最优粒子开始随机扰动，转入步骤七；

步骤七：对每个粒子记忆中最优粒子进行随机扰动操作：Pbest_new＝Pbest_old+step*rand，式中Pbest_new为新产生点的位置，Pbest_old为记忆中最优粒子的位置，step为扰动步长，rand为分布在[0，1]间的随机数；

步骤八：应用蒸汽驱解析模型进行效果模拟，输出新产生点的适应度评价值，若大于记忆中最优粒子的适应度评价值，则接受新产生点为记忆中最优粒子；

步骤九：如果times2小于粒子种群规模N，times2＝times2+1，转入步骤七；否则转入步骤十；

步骤十：根据下面的公式更新每个粒子各维位置和速度，获取新的位置x_i^(t+1)和速度v_i^(t+1)：

vi(t+1)=wvi(t)+c1r1(Pbesti-xi(t))+c2r2(Gbest-xi(t))]]>

xi(t+1)=xi(t)+vi(t)]]>

上式中，r₁和r₂是[0，1]之间的随机数；

步骤十一：如果t＝Iter_Max，或者相邻两次迭代的全局极值之差小于适应度最小变化量Var_Min，则全局极值Gbest对应的粒子结果即是最优的该油藏区蒸汽驱注采方案，转入步骤十二；否则，t＝t+1，返回步骤四。

步骤十二：根据步骤十一确定的最优该油藏区蒸汽驱注采方案，应用蒸汽驱解析模型进行效果模拟，输出累计产油量、累计油汽比和采收率。

2.根据权利要求1所述的基于随机扰动粒子群算法的蒸汽驱注采方案确定方法，其特征在于每间隔迭代次数为m时，0＜m＜Iter_Max，在初始种群中对最差粒子重新初始化其位置和速度。