一种混合算法在试井参数优化中的应用

徐杰; 卢德唐; 韩伟

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基于L-M和差分进化的混合算法是利用差分进化算法在一定进化代数后出现的种群聚类特性,将种群识别为不同的聚类区域,以每个聚类的中心为起始点,再利用基于梯度具有局部搜索能力强的L-M算法可以快速找到该聚类区域的最小极值.混合算法兼顾了差分进化全局搜索能力强和L-M局部搜索能力强收敛速度快的优点.将该混合算法应用于试井参数优化中,通过两种不同油藏模型的实例应用,结果表明,该混合算法比单一的算法优化速度更快,收敛精度更高.该混合算法实用性广,能有效的解决存在多局部极值的试井参数优化复杂问题.

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来源
《油气井测试》 |2011年第1期|14-17,22|共5页
作者
徐杰; 卢德唐; 韩伟;
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作者单位

中国科学技术大学工程科学软件研究所,安徽合肥,230027;

中国科学技术大学工程科学软件研究所,安徽合肥,230027;

中国科学技术大学工程科学软件研究所,安徽合肥,230027;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
试井; 参数优化; 油藏参数; 混合算法;

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