Áp dụng mạng nơron nhân tạo và giải thuật di truyền để tối ưu hóa hệ thống khai thác

ðại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA –––––––––––––––––––– VÕ TRÍ NGHĨA ÁP DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ðỂ TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG KHAI THÁC Chuyên ngành : Kỹ thuật Khoan – Khai thác Công nghệ dầu khí LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2008 CƠNG TRÌNH ðƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA ðẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : Cán chấm nhận xét : Cán chấm nhận xét : Luận văn thạc sĩ ñược bảo vệ HỘI ðỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm ðẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM ðộc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày 06 tháng 07 năm 2008 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Võ Trí Nghĩa Ngày, tháng, năm sinh : 18 – 10 – 1982 Chuyên ngành : Kỹ thuật Khoan – Khai thác Cơng nghệ dầu khí Khố (Năm trúng tuyển) : 2006 Giới tính : Nam / Nữ Nơi sinh : TP HCM 1- TÊN ðỀ TÀI: Áp dụng mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền để tối ưu hóa hệ thống khai thác 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: Thiết kế mạng nơ ron ñể xây dựng mối quan hệ phi tuyến thông số chế ñộ khai thác lưu lượng khai thác Xây dựng thuật giải di truyền ñể tối ưu hóa lưu lượng dầu mạng lưới khai thác gaslift Áp dụng tổ hợp mạng nơ ron thuật giải di truyền vừa xây dựng vào toán tối ưu hóa khai thác cho cụm giếng X, mỏ Y, thềm lục ñịa Nam Việt Nam So sánh kết tính tốn tổ hợp mạng nơ ron thuật giải di truyền với kết tính tốn thực tế ñang ñược áp dụng ñưa nhận xét, kiến nghị 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 21 – 01 – 2008 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 30 – 06 – 2008 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Hồ Trọng Long Nội dung ñề cương Luận văn thạc sĩ ñã ñược Hội ðồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Lời ñầu tiên em xin chân thành cảm ơn thầy môn Kỹ thuật Khoan – Khai thác Cơng nghệ dầu khí tận tình bảo em suốt khoảng thời gian em thực luận văn Em xin bày tỏ lịng tri ân đến thầy Hồ Trọng Long tận tình hướng dẫn cung cấp tài liệu để em hồn thành luận văn tốt nghiệp Sau cùng, em xin chân thành cảm ơn gia đình tồn thể bạn bè động viên hỗ trợ em suốt thời gian học tập thực ñề tài MỞ ðẦU Với thực trạng gia tăng chi phí vận hành khai thác (chi phí bảo trì, chi phí cho lượng học sử dụng nhằm mục ñích tăng cường khả khai thác, chi phí cho thiết bị xử lý…) suy giảm trình khai thác (áp suất vỉa trữ lượng suy giảm, mức ñộ nhiễm bẩn thành hệ gia tăng, cố xảy giếng…), khơng quản lý tốt quy trình khai thác, khơng thể khai thác thêm sản phẩm dầu khí Do đó, tối ưu hố phần khơng thể thiếu q trình quản lý mỏ Bằng cách tối ưu hệ thống khai thác, khai thác thêm đạt đến mức tối ña sản phẩm dầu khí, sử dụng ñạt ñến mức tối thiểu lượng học sử dụng cho việc tăng cường khai thác… ñể ñạt ñến mục ñích cuối thực tốt cơng tác quản lý mỏ Nếu khơng có tối ưu hố để lại lượng lớn dầu khí mỏ, lãng phí lượng học công suất thiết bị xử lý để tăng cường khai thác… Hiện nay, cơng ty dầu khí chưa đặt nhiều quan tâm đến cơng tác tối ưu hố khai thác Thực tế, cơng ty kế nối giếng đơn vào hệ thống để dịng dầu khai thác nhiều tốt Vài cơng ty có quan tâm đến việc tối ưu hoá khai thác dừng lại mức độ giếng đơn khơng xét đến ảnh hưởng chúng lẫn mạng lưới khai thác Một số kỹ sư ñã tốn nhiều thời gian cố gắng tối ưu giếng khơng có tín hiệu khả quan kết hệ thống Bằng cách ñưa vào ưu ñiểm khoa học máy tính với tiến kỹ thuật tính tốn, lĩnh vực dầu khí phát triển nhiều Khoa học máy tính tăng tốc cho q trình tính tốn, trực quan mơ hình mỏ, minh giải địa chấn… đặc biệt tối ưu hố cơng tác khai thác Trong kỹ thuật tính tốn đại, mạng nơ ron nhân tạo giải thuật di truyền ñã chứng minh chức vượt trội trình tính tốn tối ưu Vì thế, nghiên cứu này, tác giả cố gắng áp dụng kỹ thuật vào q trình tối ưu hố hệ thống khai thác ðề tài ñược áp dụng mạng lưới bao gồm giếng ñã hoạt ñộng thời gian dài Tuy nhiên, công tác quản lý khai thác chưa thực tốt, công tác tối ưu hóa cịn nhiều thiếu sót nên lưu lượng khai thác dầu chưa cao, lượng vỉa bắt ñầu suy giảm, ñộ ngập nước giếng bắt ñầu tăng nhanh Mạng lưới giếng ñang ñược tiếp tục hoạt ñộng nhờ vào hệ thống gaslift, theo khảo sát hoạt động hệ thống gaslift ñang hoạt ñộng không ổn ñịnh, chưa thể tận dụng tối đa nguồn lượng Do đó, u cầu ñặt phải cải thiện công tác khai thác mạng lưới, nâng cao hiệu hệ thống gaslift ðề tài ñược giới hạn phạm vi tối ưu tổng lưu lượng dầu khai thác mạng lưới cách điều chỉnh lưu lượng khí gaslift bơm ép vào giếng Do hệ thống van gaslift ñã ñược lắp ñặt cố ñịnh nên tác giả không xét ñến vấn ñề tối ưu vị trí ñặt van này, tương tự cho thông số độ sâu nhúng chìm cột ống khai thác, đường kính ống khai thác Q trình tính tốn tối ưu ñược thực tự ñộng kết hợp hai kỹ thuật tính tốn tối ưu: mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn ñược thực với mục tiêu áp dụng mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền ñể xây dựng giải phải tối ưu mạng lưới khai thác dầu gaslift Luận văn ñược trình bày chương: Chương 1: Tối ưu hóa khai thác dầu gaslift Chương trình bày phương pháp tối ưu hóa khai thác bơm ép khí gaslift, đồng thời nêu hạn chế phương pháp Chương 2: Giải thuật di truyền Chương giới thiệu nét giải thuật di truyền, tốn tử, thơng số đề nghị thơng số giải thuật trình sử dụng Chương 3: Mạng nơ ron nhân tạo Chương giới thiệu nét mạng nơ ron nhân tạo, thông số mạng nơ ron vấn ñề cần ý huấn luyện mạng Chương 4: Áp dụng giải pháp tối ưu vào mạng lưới khai thác Chương trình bày tổng quan trạng khai thác vấn đề khó khăn mạng lưới, từ hình thành nhu cấp cấp bách cho giải pháp tối ưu Chương này, trình bày quy trình kết xây dựng mạng nơ ron nhân tạo ñại diện cho mối quan hệ phi tuyến thơng số chế độ khai thác lưu lượng khai thác dầu ðồng thời, xây dựng giải thuật di truyền phục vụ cho mục đích tối ưu hóa tổng lưu lượng dầu khai thác mạng lưới Trong chương trình bày kết so sánh lưu lượng dầu khai thác phương pháp tối ưu ñược áp dụng lưu lượng dầu khai thác sau áp dụng giải pháp tối ưu ñề tài Kết luận kiến nghị Phần ñưa kết luận thu thập suốt q trình nghiên cứu mạng lưới khai thác, ñưa kiến nghị dựa việc áp dụng giải pháp tối ưu ñề tài nhằm mục ñích nâng cao lưu lượng khai thác dầu mạng lưới MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH i DANH MỤC CÁC BẢNG iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .iv CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TỐI ƯU HÓA KHAI THÁC BẰNG GASLIFT 1 Giới thiệu tổng quan khai thác gaslift Tối ưu hóa giếng đơn 3 Tối ưu hóa nhóm giếng Tối ưu hóa mạng lưới khai thác .7 CHƯƠNG 2: GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 10 Cơ sở sinh học .10 Nhiễm sắc thể .10 Sinh sản 11 Khơng gian tìm kiếm 11 Thuật giải di truyền .12 Các toán tử thuật giải di truyền 13 Mã hóa “nhiễm sắc thể” 14 Lai giống 14 ðột biến 15 Các thông số thuật giải di truyền .15 Xác suất lai giống .15 Xác suất ñột biến 16 Kích thước quần thể .16 10 Lựa chọn .16 Phương pháp lựa chọn theo bánh xe roulette 17 Lựa chọn xếp hạng .17 Lựa chọn trạng thái tĩnh 18 Phương pháp elitism 19 11 Mã hóa 19 Mã hóa nhị phân 19 Mã hóa hốn vị 20 Mã hóa giá trị .20 Mã hóa dạng 21 12 Lai giống biến dị .22 Mã hóa nhị phân 22 Mã hóa hốn vị 23 Mã hóa giá trị .24 Mã hóa dạng 24 13 ðề nghị thông số thuật giải di truyền 25 Tỷ lệ lai giống 25 Tỷ lệ ñột biến .25 Kích thước quần thể .25 Lựa chọn 26 Mã hóa 26 Loại lai giống ñột biến .26 CHƯƠNG 3: 27 MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO 27 14 Giới thiệu 27 15 Cấu trúc cách thức hoạt ñộng nơ ron sinh học .28 Các nhân tố nơ ron .28 Các nhân tố vật lý nơ ron .28 Các nơ ron sinh học hoạt ñộng nào? .29 16 ðơn giản hoá cách lý tưởng nơ ron .30 17 Cấu trúc nơ ron nhân tạo 31 Thể nơ ron nhân tạo gốc 31 Các thành phần nơ ron nhân tạo 31 18 Tổng quát cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo .38 Mạng lan truyền ngược .39 Mạng lan truyền ngược hoạt ñộng ? 40 19 Perceptron .41 Mạng perceptron lớp ñơn .41 Một Perceptron lớp đơn thực làm ? 42 Một perceptron ña lớp (MLP) .43 20 Vai trò việc huấn luyện học mạng nơ ron nhân tạo 43 Huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo 43 Học có giám sát 44 Học không giám sát 44 21 Học mức 45 Thế “học quá” (Overtraining)? 45 Phòng tránh “học quá” 46 22 Các nguyên nhân việc phát triển mạng nơ ron nhân tạo – So sánh máy tính thơng thường nơ ron nhân tạo .47 CHƯƠNG : 49 ÁP DỤNG GIẢI PHÁP TỐI ƯU VÀO MẠNG LƯỚI KHAI THÁC 49 23 Giới thiệu mạng lưới khai thác .49 24 Mạng nơ ron nhân tạo 51 25 Giải thuật di truyền 61 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 Chương 4: Áp dụng giải pháp tối ưu vào mạng lưới khai thác ñộng hệ thống bơm khí gaslift để đảm bảo lưu lượng ñóng góp giếng vào mạng lưới Mặt khác, giếng 3, hoạt ñộng giếng tương ñối tốt, mức lưu lượng khai thác tương ñối gần với mức lưu lượng giúp cho mạng lưới khai thác hoạt ñộng cách tối ưu, nhiên, giống giếng 2, cần phải trì hoạt động ổn ñịnh hệ thống bơm ép khí gaslift tránh ñiểm giảm ñột ngột lưu lượng khai thác dầu Lưu lượng khai thác dầu có áp dụng giải pháp tối ưu Lưu lượng khai thác dầu thực tế Hình 4.10 – So sánh lưu lượng giếng Hoạt ñộng khai thác dầu giếng ñang không ổn ñịnh, lưu lượng khai thác dầu ñang thay ñổi nhanh qua thời ñiểm Mặc dù, ña phần giếng khai thác lưu lượng cao ñây ngun nhân dẫn đến mạng lưới khai thác chưa ñạt mức tối ưu giếng gây nên áp suất nghịch với giếng lại làm cho lưu lượng khai thác giếng khơng đạt mức cần thiết ñể giúp cho mạng lưới ñạt mức lưu lượng tối ưu - 70 - Chương 4: Áp dụng giải pháp tối ưu vào mạng lưới khai thác Lưu lượng khai thác dầu thực tế Lưu lượng khai thác dầu có áp dụng giải pháp tối ưu Hình 4.11 – So sánh lưu lượng giếng Lưu lượng khai thác dầu có áp dụng giải pháp tối ưu Lưu lượng khai thác dầu thực tế Hình 4.12 – So sánh lưu lượng giếng Ta thấy ñược biểu khai thác giếng 5, tương ñối giống giếng 3, với lưu lượng khai thác dầu tương ñối cao gần với lưu lượng khai thác dầu cần thiết ñể giúp cho mạng lưới ñạt mức tối ưu Và giếng cần có mức lưu lượng khí bơm ép hợp lý để thu lượng dầu cần thiết - 71 - Chương 4: Áp dụng giải pháp tối ưu vào mạng lưới khai thác Lưu lượng khai thác dầu có áp dụng giải pháp tối ưu Lưu lượng khai thác dầu thực tế Hình 4.13 – Lưu lượng giếng Tình trạng khai thác giếng giống giếng 5, giếng ñang khai thác mức lưu lượng cần thiết ñể giúp cho mạng lưới ñạt mức tối ưu Lưu lượng khai thác dầu thực tế Lưu lượng khai thác dầu có áp dụng giải pháp tối ưu Hình 4.14 – Lưu lượng giếng Giếng có biểu gần giống với giếng 4, với lưu lượng khai thác dầu vượt mức cần thiết Nói tóm lại, giếng giếng hai giếng ñang tạo áp suất nghịch lên hệ thống làm cho mạng lưới hoạt ñộng mức lưu - 72 - Chương 4: Áp dụng giải pháp tối ưu vào mạng lưới khai thác lượng khai thác dầu tối ưu Khi tiếp tục khảo sát mạng lưới khai thác này, ta cần phải ñặc biệt ý ñến hai giếng Lưu lượng khai thác dầu có áp dụng giải pháp tối ưu Lưu lượng khai thác dầu thực tế Hình 4.15 – Lưu lượng khai thác cộng dồn theo thời gian Biểu ñồ lưu lượng khai thác cộng dồn theo thời gian cho thấy ñược giải pháp tối ưu ñang mang lại hiệu tương ñối tốt cho mạng lưới khai thác dầu, nên tiếp tục áp dụng giải pháp tối ưu cho công tác khai thác mạng lưới - 73 - KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền dùng nghành cơng nghiệp dầu khí áp dụng từ năm 90, khu vực Alaska, Mỹ, Canada…Cụ thể tốn tối ưu khai thác, có nhiều ứng dụng vào trình tối ưu bơm ép nước, tối ưu chi phí vận hành khai thác mỏ… Hiện tại, phần mềm thương mại có tích hợp đồng thời hai cơng cụ mạng nơ ron nhân tạo giải thuật di truyền ñể phục vụ cho mục đích tối ưu hóa khai thác chưa có Trong đó, phương pháp tối ưu hóa khai thác dùng mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền chưa ñược quan tâm ñúng mức Việt Nam Sự quan tâm nghiên cứu chuyên gia dầu khí mạng nơ ron nhân tạo giải thuật di truyền cịn hạn chế, chưa có nhiều ứng dụng hai cơng cụ lĩnh vực dầu khí Việt Nam Việc nghiên cứu tích hợp mạng nơn ron nhân tạo giải thuật di truyền cho cụm giếng X mỏ Y, thềm lục ñịa Nam Việt Nam nhu cầu cấp thiết phục vụ cho cơng tác tối ưu hóa khai thác Phương pháp tối ưu dùng khơng hiệu q trình tính tốn tối ưu cịn phụ thuộc nhiều vào ñường cong quan hệ lưu lượng khí gaslift bơm ép lưu lượng dầu khai thác giếng Trong việc xây dựng đường cong khó khăn, cần phải tổng hợp nhiều nguồn số liệu trình thử giếng, tính tốn hoạt động van gaslift… Các ñường cong ñược xây dựng tập hợp điểm rời rạc, lời giải thơng thường tính tốn từ phương pháp nội suy Hơn ñường cong mang tính chất thời khoảng thời gian ñịnh sau - 74 - ñược xây dựng khơng mang tính đại diện cho hoạt động giếng khoảng toàn thời gian khai thác Kết tối ưu phương pháp mang nhiều tính cục Mặt khác, phương pháp tối ưu gặp nhiều khó khăn với mạng lưới bao gồm nhiều giếng Quy trình tính tốn trở nên chậm phức tạp, dễ dẫn ñến sai số ðối với mạng nơ ron nhân tạo, việc lựa chọn thơng số để huấn luyện mạng vấn đề quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng thơng số cần tính tốn Dựa theo so sánh thử nghiệm phương trình huấn luyện, giải thuật khác tác giả lựa chọn giải thuật huấn luyện lan truyền ngược ngẫu nhiên (Back Propagation – Random) độ xác giải thuật cao, song song đó, số nơ ron lớp ẩn vừa đủ, ta tăng số lượng nơ ron lớp ẩn lên khơng thể thu độ xác cao nữa, hàm kích hoạt lớp ẩn xuất hàm logistic hàm số thơng dụng cịn lại khơng thể đạt độ xác tương đương với hàm Trong đó, tốc độ học mạng lưới 0.1, khơng q nhỏ để làm giảm hiệu mạng nơ ron, không lớn để gây sai số q trình huấn luyện giá trị momentum 0.0 ñể trình huấn luyện khơng q dao động xa khỏi xu hướng huấn luyện xác định Thơng qua nghiên cứu tác giả trước tỷ lệ lai giống 0.9 tỷ lệ ñột biến 0.1 ñược áp dụng cho giải pháp pháp tối ưu Trong trình tối ưu mạng lưới khai thác chứng tỏ tỷ lệ phù hợp với toán - 75 - Sau áp dụng tổ hợp mạng nơ ron nhân tạo giải thuật di truyền vào số liệu khai thác mạng lưới giếng, ta ñã thu ñược kết tốt tổng lưu lượng dầu khai thác mạng lưới Q trình tính tốn kết hợp giải pháp tối ưu ñã cho thấy ñược mạng lưới giếng hồn tồn nâng cao tổng lưu lượng dầu khai thác ðiều có ý nghĩa gia đoạn với giá dầu có giá cao thực trạng khủng hoảng lượng toàn giới Các giếng 1, 2, 3, ñang khai thác mức cần thiết ñể giúp mạng lưới ñạt mức tối ưu, giếng lại vượt mức khai thác cần thiết Do đó, ta cần phải ñiều chỉnh công tác bơm ép giếng nhằm mục đích giúp giếng có đóng góp hiệu q trình tối ưu hóa lưu lượng khai thác dầu mạng lưới Như ta thấy ñược qua khảo sát mạng lưới khai thác tại, vấn ñề cần thực tiếp tục trì hoạt động hệ thống gaslift cách ổn định ðồng thời, tăng cường cơng suất hệ thống bơm ép khí gaslift để cung cấp nhiều khí cho mạng lưới khai thác ðưa giải pháp tối ưu vào dự án phát triển mỏ tiếp theo, dự báo lưu lượng khai thác dầu mạng nơ ron nhân tạo, tối ưu hóa chi phí cần thiết đưa thêm giếng máy nén khí vào hoạt động trước tình hình chi phí thiết bị ñang tăng cao Giải pháp tối ưu nên ñược ñưa vào áp dụng cho giếng khu có khoảng thời gian khai thác tương đối dài, số liệu huấn luyện tương ñối lớn ñể mạng nơ ron nhân tạo mang tính đại diện cho mối quan hệ phi tuyến khu vực giếng thời gian dài - 76 - Quá trình nghiên cứu cho thấy nên áp dụng trí tuệ nhân tạo vào q trình tối ưu hóa khai thác dầu khí, mà đơn cử hai kỹ thuật mạng nơ ron nhân tạo giải thuật di truyền Bởi mạng nơ ron nhân tạo giúp xây dựng mối quan hệ phi tuyến thông số huấn luyện mạng, trường hợp tốn mối quan hệ thơng số chế độ khai thác lưu lượng khai thác ðồng thời, mạng nơn ron có khả chịu lỗi số liệu đưa vào khơng thực đại diện Trong đó, giải thuật di truyền có khả tìm kiếm giá trị tối ưu tồn cục cịn phương pháp tối ưu khác thông thường dễ hội tụ vào giá trị cục ðể giúp cho giải pháp tối ưu ngày tốt ta nên đánh giá cập nhật liên tục liệu thơng số chế độ khai thác suốt trình vận hành mạng lưới ðiều giúp cho ñộ tin cậy ñộ xác mạng nơ ron ngày cải thiện mang tính đại diện cho suốt q trình khai thác, nhằm mục đích cuối tối ưu hóa động mạng lưới khai thác ðồng thời, ta phải theo dõi chặt chẽ thơng số chế độ khai thác suốt trình vận hành khai thác Các thơng tin thu thập khơng xác làm cho số liệu đưa vào tính tốn khơng chuẩn dễ dẫn đến tính tốn sai lệch Mạng nơ ron nhân tạo ñược xây dựng số liệu khai thác thực tế mạng lưới, ñó phạm vi áp dụng giải pháp tối ưu ñược giới hạn mạng lưới khai thác có biểu tương ñồng với mạng lưới khai thác Nếu muốn áp dụng lại giải pháp tối ưu, ta cần phải huấn luyện lại mạng nơ ron nhân tạo với liệu thơng số chế độ khai thác trước tiến hành công tác tối ưu hóa - 77 - PHỤ LỤC GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH DÙNG ðỂ TÍNH TỐN TỐI ƯU MẠNG LƯỚI KHAI THÁC GA Playground phần mềm thuật toán di truyền tổng quát mà người sử dụng tự định nghĩa chạy tốn Cơng cụ viết ngơn ngữ Java Chương trình tính tốn bao gồm tập tin nhập: • Tập tin số liệu nhập dùng để tính tốn bao gồm dịng: o o o o o o o o o o o Pres = Giá trị áp suất vỉa PI1 = Giá trị số khai thác giếng PI2 = Giá trị số khai thác giếng PI3 = Giá trị số khai thác giếng PI4 = Giá trị số khai thác giếng PI5 = Giá trị số khai thác giếng PI6 = Giá trị số khai thác giếng PI7 = Giá trị số khai thác giếng GOR1= Giá trị tỉ số khí dầu giếng GOR2= Giá trị tỉ số khí dầu giếng GOR3= Giá trị tỉ số khí dầu giếng - 78 - o o o o o o o o o o o GOR4= Giá trị tỉ số khí dầu giếng GOR5= Giá trị tỉ số khí dầu giếng GOR6= Giá trị tỉ số khí dầu giếng GOR7= Giá trị tỉ số khí dầu giếng WCT1= Giá trị ñộ ngập nước giếng WCT2= Giá trị ñộ ngập nước giếng WCT3= Giá trị ñộ ngập nước giếng WCT4= Giá trị ñộ ngập nước giếng WCT5= Giá trị ñộ ngập nước giếng WCT6= Giá trị ñộ ngập nước giếng WCT7= Giá trị ñộ ngập nước giếng • Tập tin thơng số hoạt động chủ yếu giải thuật di truyền: [Integers] o Population Size = Kích thước quần thể o Number of Genes = Số lượng biến/gene o Crossover Type = Phương pháp lai giống o Mutation Type = Phương pháp biến dị o Selection Type = Phương pháp lựa chọn o Survivors Percent = Phần trăm tồn [Reals] o Crossover Rate o Mutation Rate o Exit Tolerance o Min Value o Max Value o Step Value = Tỉ lệ lai giống = Tỉ lệ ñột biến = Dung sai cho phép = Giá trị tối thiểu biến = Giá trị tối ña biến = Bước nhảy biến Kết thu ñược sau lần thực thi giá trị tổng lưu lượng dầu khai thác mạng lưới, tương ứng với lưu lượng bơm ép khí gaslift lưu lượng khai thác dầu giếng - 79 - TÀI LIỆU THAM KHẢO Lê Phước Hảo, Cơ sở khoan khai thác dầu khí, NXB ðHQG, (2002) Nguyễn ðình Thúc, Lập trình tiến hố, NXB GD, (2001) Phùng ðình Thực, Dương Danh Lam, Lê Bá Tuấn, Nguyễn Văn Cảnh, Công nghệ kỹ thuật khai thác dầu khí, NXB GD, (2000) Aminzadeh, F., and P de Groot, Neural networks and other soft computing techniques with applications in the oil industry: EAGE, (2006) Ansari, N and Hou, E., Computational Intelligence for Optimization, Kluwer Academic, Boston, MA, (1999) Beggs, H.D., Production optimization using Nodal Analysis OGCI publication, (2001) Dutta–Roy K.; Kattapuram J., A new approach to gas–lift allocation optimization, 67th annual Western regional meeting, (1997) Fortuna, L., Soft Computing: new trends and applications, Springer, 280 pp., (2001) Gabriel A Alarcón and Carlos F Torres, Luis E Gómez, Global optimization techniques in gas allocation for continuous flow gas lift systems, Journal of Energy Resources Technology – Volume 124, Issue 4, pp 262–268, (December 2002) - 80 - 10 Goldberg, D.E., Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning, Addison–Wesley, Reading, 313 pp., (1989) 11 Hagan, M.T and Menhaj, M., Training feed–forward networks with the Marquardt algorithm IEEE Transactions on Neural Networks (6), 989– 993, (1999) 12 Hoffmann, F., Soft computing: methodologies and applications, Springer, 338 pp, (2005) 13 Hu, Y.H and Hwang, J.N., Handbook of Neural Network Signal Processing CRC PRESS LLC, Florida, (2002) 14 Huang, S and Huang, Y., Bounds on the number of hidden neurons in multilayer perceptrons IEEE Transactions on Neural Networks (2), 47–55, (1991) 15 Kohonen, T., 1989 Self–Organisation and Associative Memory, Third Edition, Springer Verlag, Heidelberg, (1989) 16 Krishnakumar, K., Micro–genetic algorithms for stationary and non– stationary function optimization In SPIE Proceedings: Intelligent Control and Adaptive Systems, 289–296, (1989) 17 Lakhmi, C.J., Martin, N.M., Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications, CRC Press, 348 pp, (1998) - 81 - 18 McCulloch, W and Pitts, W., A logical calculus of ideas imminent in nervous activity Bulletin of Mathematical Biophysics (5), 115–133, (1943) 19 Mehrotra, K., Mohan, C and Ranka, S., Bounds on the number of samples needed for learning, IEEE Transactions on Neural Networks (2), 548–558, (1991) 20 Minsky, M.L., Papert, S., Perceptrons, MIT Press, Cambridge MA, (1969) 21 Mohaghegh, S., Virtual–intelligence applications in petroleum engineering: Part I: Artificial neural network J Pet Technol (52), 64–73, (2000) 22 M.S Nadar, T.S Schneider and K.L Jackson and C.J.N McKie and J Hamid, Implementation of a Total–System Production–Optimization Model in a Complex Gas–Lifted Offshore Operation, SPE 103670, September (2006) 23 N Nishikiori, R A Redner and D R Doty, Z Schmidt, An Improved Method for Gas Lift Allocation Optimization, Journal of Energy Resources Technology –Volume 117, Issue 2, pp 87–92, (June 1995) 24 Patterson, D., Artificial Neural Networks – Theory and Applications Prentice–Hall, Inc, (1996) 25 Pengju Wang, Optimization of Production Operations in Petroleum Fields, SPE Annual Technical Conference and Exhibition, (2002) - 82 - 26 Ramasubramanian, P and Kannan, A., Quickprop Neural Network Ensemble Forecasting Framework for a Database Intrusion Prediction System Neural Information Processing – Letters and Reviews (1), 109– 118, (2004) 27 Riedmiller, M and Braun, H., A Direct Adaptive Method for Faster Backpropagation Learning: The RPROP Algorithm Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, San Francisco, (1993) 28 Rosenblatt, F., The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain Psychological Review (65), 386–408, (1958) 29 Rosenblatt, F., Principles of Neurocomputing, Addison–Wesley Publishing Co, (1959) 30 Shahab D Mohaghegh, Lynda A Hutchins, Carl Sisk, Building the foundation for Prudhoe Bay oil production optimisation using neural networks, Int J Oil, Gas and Coal Technology, vol.1, Nos 1/2, (2008) 31 Stoisits, Richard F., Crawford, Kelly D., Macallister, Donald J., Mccormack, Michael D., Petroleum production optimization utilizing adaptive network and genetic algorithm techniques, Society of Petroleum Engineers Inc, (2001) 32 Werbos P.J., The Roots of Back–Propagation John Wiley & Sons, Inc, (1994) - 83 - LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ Tên: Võ Trí Nghĩa Ngày tháng năm sinh: 18 – 10 – 1982 Nơi sinh: Thành phố Hồ Chí Minh ðịa liên hệ: Số 2, Ngơ ðức Kế, Quận 1, TP Hồ Chí Minh ðiện thoại: 09 03 339 066 ðịa email: vtnghia@hcmc.oilfield.slb.com Quá trình học tập: • Năm 2000 – 2005: ðại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh ðại học Bách Khoa Khoa ðịa chất – Dầu khí Bộ mơn Cơng nghệ Khoan – Khai thác dầu khí Kỹ sư Khoan – Khai thác dầu khí • Năm 2001 – 2006: ðại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh Trung tâm công nghệ phát triển công nghệ thông tin Cử nhân cơng nghệ thơng tin Q trình làm việc: • Năm 2005 – 2008: Cơng ty dịch vụ dầu khí Schlumberger Vietnam Services Kỹ sư khai thác - 84 - ... mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn ñược thực với mục tiêu áp dụng mạng nơ ron nhân tạo thuật giải di truyền ñể xây dựng giải phải tối ưu mạng lưới khai thác dầu... sơ nét thuật giải di truyền, ñặc ñiểm cần lưu ý sử dụng đề nghị thơng số thuật giải trình sử dụng -9- Chương : Giải thuật di truyền CHƯƠNG 2: GIẢI THUẬT DI TRUYỀN Giới thiệu Giải thuật di truyền. .. tổng lưu lượng dầu khai thác mạng lưới Trong chương trình bày kết so sánh lưu lượng dầu khai thác phương pháp tối ưu ñược áp dụng lưu lượng dầu khai thác sau áp dụng giải pháp tối ưu ñề tài Kết luận