子北油田毛家河油區(qū)地面集輸管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計.pdf

1、油氣集輸管網(wǎng)拓撲優(yōu)化問題是一個NP難問題。采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法很難取得全局最優(yōu)解,并且集輸管網(wǎng)的形態(tài)是多種多樣的,這就要求我們根據(jù)優(yōu)化問題的實際情況選擇合適的管網(wǎng)模型。本文針對以上兩個方面即管網(wǎng)模型的建立和管網(wǎng)模型求解算法展開了詳細的研究:
　　 (1)油氣集輸管網(wǎng)常用的三種模型分別是多級星形網(wǎng)絡(luò)(Multilevel Star StyleNetwork簡稱MS網(wǎng)絡(luò))、多級星-環(huán)形網(wǎng)絡(luò)(Multilevel Ring-Star S

2、tyle Network,簡稱MRS網(wǎng)絡(luò))和多級星-樹狀網(wǎng)絡(luò)(Multilevel Ring-Tree Style Network,簡稱MST網(wǎng)絡(luò)),本文在MST網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進行了改進,即在最低級的管網(wǎng)連接形態(tài)上不采用星狀連接而采用樹枝狀連接?；谶@個改進建立了改進的MST集輸管網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學模型。該模型是一個多目標的約束非線性混合規(guī)劃問題。
　　 (2)對本文建立的基于改進的MST管網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學模型進行求解,傳統(tǒng)算法是無能為力的,需

3、要采用啟發(fā)式的算法進行求解。遺傳算法是在模仿自然界生物進化機制的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的隨機全局搜索和優(yōu)化方法。遺傳算法的本質(zhì)是一種高效、并行、全局搜索方法。Diikstra算法是一種求最短路的算法,我們可以用該算法求得基于某點的最短樹形圖。本文采用遺傳算法與Dijkstra算法結(jié)合的混合算法,將問題劃分為布局層和分配層兩層。在布局層,采用遺傳算法搜索整個布局區(qū)域,在分配層,采用Dijkstra算法進行求解。通過這種方法,整個布局區(qū)域能夠被有效

4、地搜索,避免了分級優(yōu)化法中因操作者給定站的初始位值不同對優(yōu)化結(jié)果造成的不利影響,而且在分配層不只是簡單地將各站所轄井用單獨管線與站相連接,而是采用Dijkstra算法生成以站為根的最短路即最短樹形圖。這樣通過優(yōu)化計算就得到了改進的MST集輸管網(wǎng)圖。
　　 本文采用VB編程的方法在計算機上實現(xiàn)了基于混合遺傳算法的油氣集輸拓撲優(yōu)化設(shè)計。本文針對毛家河油區(qū)的特點編制相應的數(shù)據(jù)庫,對各級站的位置、連接方式進行了運算,得到了各增壓點所轄井