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J-GLOBAL ID：201802225984148130   整理番号：18A0266779

確率的単純近似勾配を用いたロバストなライフサイクル生産最適化におけるリスクの最小化【Powered by NICT】

Minimizing the Risk in the robust life-cycle production optimization using stochastic simplex approximate gradient

著者 (4件)： Chen Bailian (The University of Tulsa, 800 South Tucker Drive, Tulsa, OK 74104, United States) ,  Fonseca Rahul-Mark (TNO, Princetonlaan 6, Utrecht, The Netherlands) ,  Leeuwenburgh Olwijn (TNO, Princetonlaan 6, Utrecht, The Netherlands) ,  Reynolds Albert C. (The University of Tulsa, 800 South Tucker Drive, Tulsa, OK 74104, United States)
資料名： Journal of Petroleum Science and Engineering  (Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 153  ページ： 331-344  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0412A  ISSN： 0920-4105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 辞書式法に基づくフレームワークと期待正味現在価値(NPV)を最大化し,ロバストなライフサイクル生産最適化に関連したリスクあるいは不確実性を最小化するために新たに開発された確率的単純近似勾配(StoSAG)アルゴリズムを開発した。辞書式方法を用いて,著者らは最初のライフサイクルNPV値の期待値を最大化し,制約として期待されNPVの得られた最適値を用いたリスクを最小化した。制約付最適化問題は拡張Lagrange法で解いた。考慮したリスクの尺度は,標準偏差,最悪のシナリオ(実現の集合上の最小NPV)と条件付き値でリスク(CVaR)を含んでいる。リスク測度の選択の影響を決定するために異なるリスク尺度を用いて得られた結果については二リザーバ例,すなわち,チャネル化貯留層モデルと良く知られたBrugge貯留層モデルを用いてベンチマークした。添加では,一段階(非拘束)CVaRの性能を2段CVaR(辞書式ベースCVaR)のそれと比較した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  不確実性 ,  測度 ,  ベンチマーク ,  *ライフサイクル ,  *ロバスト性 ,  Lagrange乗数法 ,  期待値 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  標準偏差 ,  制約付最適化問題 ,  *近似法
準シソーラス用語： 貯留層 ,  最適値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロバスト最適化 ,  二目的最適化 ,  リスク最小化 ,  辞書編集法 ,  アンサンブル・ベースの方法

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (9件)： 確率 ,  単純 ,  近似 ,  勾配 ,  ロバスト ,  ライフサイクル ,  最適化 ,  リスク ,  最小化