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题名基于快速自适应量子遗传算法的钻井参数优化
被引量：11
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作者
沙林秀
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机构
陕西省钻机控制重点实验室
西安石油大学
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出处
《石油机械》
北大核心
2013年第2期32-36,共5页
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基金
国家自然科学基金项目“基于量子遗传算法的混合功率电源网络设计优化方法研究”(60871080)
陕西省自然科学基金项目“基于随钻测量地层识别的智能钻参优化方法的研究”(2012JQ8046)
陕西省教育厅专项科研计划项目“多目标钻进参数的动态优化策略的研究”(11JK0933)
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文摘
由于现有钻井参数优化方法求解时效率低、精度受限,提出了基于斐波那契数列的自适应量子遗传算法。利用斐波那契数列来实现非线性自适应的量子旋转门更新策略,将负指数运算转化为简单的除法运算,将算法的时间复杂度由O(cx)降低为O(1);在搜索过程中,考虑到相邻2代的目标函数适应度相对变化,将变化率引入计算方法,实现自适应地调节量子旋转门转角步长。实例计算表明,提高转速或钻压都能降低单位钻井成本,不同的转速和钻压配合可以获得最佳的经济效益,新算法具有收敛速度快、效率高的优点。
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关键词
钻井参数
斐波那契数列
量子遗传算法
单位钻井成本
自适应
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Keywords
drilling parameter
FS
QGA
drilling cost per meter
self-adaptive
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分类号
TE22
[石油与天然气工程—油气井工程]
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