科研動(dòng)態(tài)
多優(yōu)先級(jí)評(píng)估下的修井作業(yè)調(diào)度優(yōu)化
中文題目：多優(yōu)先級(jí)評(píng)估下的修井作業(yè)調(diào)度優(yōu)化
論文題目：Workover Rig Routing Scheduling With Multi-Priority Evaluation
錄用期刊/會(huì)議： 第 35 屆中國(guó)過(guò)程控制會(huì)議
錄用/見(jiàn)刊時(shí)間：2024年07月25日
作者列表：
1）袁 宇 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動(dòng)化系 碩22
2）高小永 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動(dòng)化系 教師
3）檀朝東 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 自動(dòng)化系 教師
文章簡(jiǎn)介:
本文針對(duì)油氣生產(chǎn)領(lǐng)域投產(chǎn)后的維修工作計(jì)劃為便于算法間的性能比較，多考慮簡(jiǎn)化約束等問(wèn)題，建立多優(yōu)先級(jí)評(píng)估下的修井作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型，最小化待修井的石油產(chǎn)量損失，準(zhǔn)確規(guī)劃修井機(jī)作業(yè)路線(xiàn)及調(diào)整修井作業(yè)的起始時(shí)間。
摘要:
在大型油氣田實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，隨生產(chǎn)周期的推進(jìn)會(huì)相繼出現(xiàn)各類(lèi)修井需求，其分布在不同的油氣井且每口井的修井需求優(yōu)先級(jí)與需求等級(jí)也各有差異。為保障油氣田平穩(wěn)安全生產(chǎn)、減少成本、提高效益，針對(duì)修井機(jī)的資源配置制定一套合理的作業(yè)調(diào)度方案變得至關(guān)重要。本研究分析油氣田生產(chǎn)過(guò)程中修井作業(yè)及修井機(jī)的特征，針對(duì)油氣田提出一種多優(yōu)先級(jí)評(píng)估下的修井作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型，并采用Gurobi進(jìn)行編程求解。
背景與動(dòng)機(jī):
執(zhí)行修井作業(yè)時(shí)，關(guān)井會(huì)造成油氣田的產(chǎn)量損失，進(jìn)而降低經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)為控制生產(chǎn)開(kāi)銷(xiāo)，企業(yè)配備的修井機(jī)數(shù)量不足以同時(shí)滿(mǎn)足全部修井需求?，F(xiàn)有的維修工作計(jì)劃為便于不同算法間的性能比較，所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型多考慮簡(jiǎn)化約束，忽略了多樣化場(chǎng)景與服務(wù)優(yōu)先級(jí)等約束的影響。在此背景下，對(duì)修井作業(yè)建立合理的模型調(diào)度，實(shí)現(xiàn)成本最小化的同時(shí)完成井場(chǎng)維護(hù)作業(yè)顯得尤為重要。
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):
目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為最小化該油田的總的生產(chǎn)損失：
模型部分約束式如下：
1）網(wǎng)絡(luò)弧約束
2）時(shí)間軸約束
3）優(yōu)先級(jí)約束
實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析:
1.仿真結(jié)果與比較
案列包括4臺(tái)修井機(jī)和20個(gè)待修井。給定實(shí)驗(yàn)案例的總調(diào)度周期為300進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化生產(chǎn)損失為11971萬(wàn)元，相應(yīng)的路徑調(diào)度圖與甘特圖分別如下圖。
圖1 路徑規(guī)劃調(diào)度圖 圖2 調(diào)度結(jié)果甘特圖
為驗(yàn)證優(yōu)先級(jí)評(píng)估對(duì)調(diào)度方案產(chǎn)生的影響，將與待修井服務(wù)需求優(yōu)先級(jí)約束注釋仿真，相應(yīng)的路徑調(diào)度圖與甘特圖如下。
圖3 路徑規(guī)劃調(diào)度圖 圖4 調(diào)度結(jié)果甘特圖
結(jié)合兩次結(jié)果分析，為滿(mǎn)足服務(wù)需求優(yōu)先級(jí)作業(yè)，會(huì)造成相應(yīng)的總調(diào)度周期內(nèi)分配作業(yè)量減少與生產(chǎn)成本增加。
2.仿真方法對(duì)比
選用BPC、ALNS算法進(jìn)行不同規(guī)模下案例的對(duì)比。對(duì)服務(wù)需求優(yōu)先級(jí)約束用懲罰函數(shù)編譯求解。求解結(jié)果如下。
表4 求解方案的目標(biāo)函數(shù)值對(duì)比
表5 求解方案的求解時(shí)間對(duì)比
在小規(guī)模案列下，算法均能達(dá)到最優(yōu)性能得到問(wèn)題最優(yōu)解；在一般規(guī)模案列下，精確算法已經(jīng)不適用；ALNS算法求解時(shí)間和質(zhì)量與Gurobi求解所得相似。
結(jié)論:
本研究分析油氣田生產(chǎn)過(guò)程中修井作業(yè)及修井機(jī)的特征，提出多優(yōu)先級(jí)評(píng)估下的修井作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型。調(diào)度模型在一般規(guī)模案例下能夠?qū)崿F(xiàn)分鐘級(jí)精確求解。同不考慮優(yōu)先級(jí)評(píng)估的調(diào)度模型相比，所提模型雖會(huì)造成總調(diào)度周期下的分配作業(yè)量減少與企業(yè)生產(chǎn)成本增加，但其能夠有效響應(yīng)各項(xiàng)作業(yè)需求，確保修井作業(yè)的及時(shí)性和安全性。同精確算法與ALNS算法相比，Gurobi求解器在一般規(guī)模問(wèn)題下表現(xiàn)優(yōu)異，執(zhí)行效率高且求解精確。
通訊作者簡(jiǎn)介:
高小永，人工智能學(xué)院副院長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師，石大學(xué)者，校青年拔尖人才，自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)及控制科學(xué)與工程學(xué)科建設(shè)負(fù)責(zé)人，擔(dān)任北京自動(dòng)化學(xué)會(huì)常務(wù)理事、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)過(guò)程控制專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)委員、中國(guó)化工學(xué)會(huì)信息技術(shù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)、中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)過(guò)程系統(tǒng)工程專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員等。研究領(lǐng)域?yàn)閺?fù)雜石油石化工業(yè)過(guò)程智能制造，主要方向有：機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷、復(fù)雜工業(yè)過(guò)程建模與優(yōu)化控制、工業(yè)過(guò)程計(jì)劃與調(diào)度優(yōu)化等。主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、北京市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng)、校企聯(lián)合項(xiàng)目20多項(xiàng)，發(fā)表SCI/EI等各類(lèi)論文50多篇。
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