摘要
针对为追求采油产量最大化,而忽略用电量这一节能减排目标,造成机采设备运行效率低下的情况,研究了油田机采井参数优化技术。构建了基于广义回归神经网络的机采模型,该模型以冲次、最大载荷、最小载荷、有效冲程和计算泵效为输入参数,用电量和产量为输出,采用泊松非参数估计方法求解条件均值,通过高斯函数平滑处理观测值,以准确捕捉相关参数与用电量之间的内在联系。在模型中构建产量最大化与用电量最小化的多目标优化函数,并将多目标烟花算法结合轮盘赌选择策略用于更新优化解,最终实现产油量最大与用电量最少的最优机采参数求解。实验结果显示:该方法能精确模拟机采系统运行状况,且模型拟合优度较高,在保证产量的同时,降低了用电量,整体效率水平相对较高。
作者
王鹏涛
安长忠
樊云娜
赵琪
WANG Peng-tao;AN Chang-zhong;FAN Yun-na;ZHAO Qi
出处
《化工自动化及仪表》
2026年第2期342-347,351,共7页
Control and Instruments in Chemical Industry
