Библиографическое описание:ИНТЕГРАЦИЯ АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ КОМПОНЕНТНОГО ЛУПИНГА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПЛАСТОВ : доклад, тезисы доклада / Р. Д. Джуми, С. П. Салтыков, Ю. А. Храмова. - [Б. м. : б. и.], 2023. - Текст : непосредственный // Прогрессивные технологии в современном машиностроении : сборник статей XVIII Международной научно-технической конференции / Прогрессивные технологии в современном машиностроении (2023 ; 18.12 - 19.12 ; Пенза). - Пенза, 2023. - С. 82-85. - ISBN 9785835618200.
Аннотация:Нефть и газ в пластах обычно характеризуются большим количеством компонентов, которые в основном различаются по количеству атомов водорода и углерода. Работа с таким большим количеством компонентов требует значительного количества вычислительного времени. Основной задачей является определение правильной схемы объединения компонентов, чтобы минимизировать сопутствующие ошибки в результате процесса объединения. В соответствии с этой целью алгоритм оптимизации, известный как генетический алгоритм, включен в целевую функцию, разработанную для определения отклонений в свойствах нефти и газа. Переменные, используемые для определения схемы кускования, были определены двумя различными способами. Границы входных переменных для объективной функции были сужены в соответствии с результатами, полученными в предыдущих исследованиях. Реализация предложенной методики позволила получить правильную схему сгущения всего за несколько итераций.
Oil and gas in layers are usually characterized by a large number of components, which are mainly different in the number of hydrogen and carbon atoms. Work with such a large number of components requires a significant amount of computational time. The main task is to determine the correct scheme of combining the components in order to minimize concomitant errors as a result of the combination process. In accordance with this purpose, the optimization algorithm, known as the genetic algorithm, is included in the target function designed to determine deviations in the properties of oil and gas. The variables used to determine the circuit scheme were determined in two different ways. The boundaries of the input variables for the objective function were narrowed in accordance with the results obtained in previous studies. The implementation of the proposed methodology made it possible to obtain the correct thickening scheme for just a few iterations.
