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J-GLOBAL ID：202202233487943892   整理番号：22A0624422

水攻法貯留層生産最適化のための迅速な知的多忠実度代理支援多目的最適化法【JST・京大機械翻訳】

A rapid intelligent multi-fidelity surrogate-assisted multi-objective optimization method for water-flooding reservoir production optimization

著者 (6件)： Wang Lian (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Yao Yuedong (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Zhang Tao (State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Adenutsi Caspar Daniel (Reservoir Simulation Laboratory, Department of Petroleum Engineering, Faculty of Civil and Geo-Engineering, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana) ,  Zhao Guoxiang (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Lai Fengpeng (School of Energy Resources, China University of Geosciences, Beijing, China)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15  号： 3  ページ： 262  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,数値シミュレーションベースの水攻貯留層生産最適化の計算負荷を低減するための最も有望な方法の一つである代理支援法は,世界中の研究者によって広く適用されてきた。一方,代理モデルを確立するためのサンプル抽出に適用できる異なる忠実度モデルがある。しかし,ほとんどの研究は,低忠実度(LF)と高忠実度(HF)サンプルの間の潜在的相乗効果を無視した。そこで,本研究では,高速インテリジェントマルチ忠実度サポートベクトル回帰(SVR)モデル支援多目的生産最適化法,すなわちMFSVR-MOPOを提案し,数値シミュレーションベース生産最適化の計算負荷を少なくした。この提案方法の一意性は,LFとHFサンプルをSVRのカーネル関数によって高次元空間に写像して,変数と目的の間の関係を線形モデルによって評価した。さらに,グレイクォーアルゴリズムを適用して,評価精度を改善するために,SVRモデルの最適ハイパーパラメータを探索した。MFSVR-MOPO法の有効性と精度を説明するために,異なるスケールを有する2つの頻繁に使用される生産最適化合成貯水池を研究した。結果は,MFSVR-MOPO法が,収束と多様性に関してHFモデルベースの方法と比較的に実行したが,しかし,2つの貯水池に関するシミュレーション実行の数を,それぞれ約108倍と50倍減少させたことを示した。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  貯水池 ,  数学モデル ,  相乗作用 ,  変数 ,  モデル ,  高次元 ,  パラメータ
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  数値シミュレーション ,  Kernel関数 ,  モデルベース ,  計算負荷 ,  線形モデル ,  *貯留層 ,  サポートベクトル回帰 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多忠実度代理モデル ,  サポートベクトル回帰 ,  多目的最適化 ,  代理支援生産最適化

分類 (2件)： 航空機の空気力学  (QK02010T) ,  採収法  (UA10040R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水攻法 ,  貯留層 ,  最適化 ,  忠実度 ,  支援 ,  多目的最適化