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J-GLOBAL ID：202202225640229686   整理番号：22A0102306

効率的なハイブリッド最適化手法を用いた温度,圧力,および速度制御による蒸気支援重力排水(SAGD)の全時間シナリオ最適化【JST・京大機械翻訳】

Whole-time scenario optimization of steam-assisted gravity drainage (SAGD) with temperature, pressure, and rate control using an efficient hybrid optimization technique

著者 (2件)： Mir Hamed (Applied Multi-Phase Fluid Dynamics Lab, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Iran) ,  Siavashi Majid (Applied Multi-Phase Fluid Dynamics Lab, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Iran)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 239  号： PC  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長時間にわたる油回収の全時間(同時)シナリオ最適化は,非常に時間がかかる多くのパラメータの制御を必要とする。通常,決定変数を減らすために,シナリオを別々の間隔で最適化した。新しい仕事として,いくつかの決定パラメータ(蒸気注入速度,温度,および全間隔の圧力)を有する蒸気支援重力排水(SAGD)プロセスの全時間シナリオ最適化を,8年シナリオを定義する3D貯水池で行った。2つの比較的速い最適化アルゴリズム,すなわち粒子群最適化(PSO)とパターン探索(PS)を利用して,正味現在価値(NPV)を最大化した。最初に,異なる最適化を通して,PSOのために適切な個体群サイズを選択した。次に,4つの異なるシナリオの性能を調査して,全体の時間シナリオ最適化の優秀性を証明した。より高いNPVは,時間間隔の数を増加することによって得ると結論を下した。さらに,8時間間隔による全時間最適化を実施することは,SAGDプロセスを1年短縮できる。最後に,PSOとPSアルゴリズムの両方の利点を用いて,関数呼び出しの数を減らす新しいハイブリッドPSO-PSアルゴリズムを提案した。ハイブリッドアルゴリズムはPSOと同じ結果をもたらすが,収束速度(約84%)を著しく改善した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  *重力 ,  貯水池 ,  速度制御 ,  *排水 ,  *最適化手法 ,  個体群 ,  三次元
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  収束速度 ,  時間間隔 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  *ハイブリッド最適化 ,  パターン探索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 石油回収強化(EOR) ,  蒸気支援重力排水(SAGD) ,  シナリオ最適化 ,  全時間 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  温度制御

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (9件)： 最適化手法 ,  速度制御 ,  蒸気 ,  支援 ,  重力 ,  排水 ,  SAGD ,  シナリオ ,  最適化