Optimization of Expanded-Solvent Steam Assisted Gravity Drainage Using Differential Evolution

Abstract

لقد أظهرت خوارزمية تطور التفاضلية (Differential Evolution) تحسين أداء جيد في العديد من مشاكل التحسين العددية. ومع ذلك، عوامل التحكم في هذه الطريقة تؤثر بشكل كبير على أدائها وتتطلب العديد من التجارب لتحديد القيم المثلى لهذه العوامل لكل عملية تحسين عددية. من ناحية أخرى، عملية تحسن انتاج الزيت عن طريق ضخ بخار الماء والمذيبات ) ES-SAGD ) هي واحدة من التقنيات الحرارية الواعدة لاستخراج النفط الثقيل. ومع ذلك، بسبب متطلبات الحوسبة العالية، فقد تم إيلاء اهتمام محدود لدمج محاكاة عملية (ES-SAGD) مع خوارزميات التحسين العددية للتعامل مع أكثر من عنصر من عناصر التصميم. وبدون عملية متكاملة ومحسنة لاستخراج الزيت الثقيل، لن يتحقق الإنتاج المرجو من هذه الموارد غير التقليدية، او يمكن أن يتحقق ذلك ولكن بتكلفة كبيرة وأثر بيئي واسع .ان الهدف من هذا العمل هو تحسين اداء خوارزمية تطور التفاضلية عن طريق إضافة خاصية التكيف الذاتي لتحسين نوعية الحل، وسرعة التقارب إلى الحل الأمثل وتقليل التكلفة الحسابية. وكذلك دراسة أدائها على مجموعة من مشاكل التحسين المعروفة لاختبار و قياس الأداء قبل تطبيقها لتحسين أداء عملية ) ES-SAGD) .تظهر الطريقة المقترحة تعزيز سرعة التقارب وتحقيق التوازن بين الاستغلال والاستكشاف العام وانها متفوقة على خوارزمية تطور التفاضلية التقليدية. كما أن يتبين أن نسبة الزيت الى البخار المتراكم ) cSOR ( ليس مؤشر الأداء الصحيح عند لتحسين إنتاج الزيت في عملية ) ES-SAGD( بدلا من ذلك، صافي القيمة الحالية (NPV) من العملية في نهاية المشروع هو الممثل الأفضل لربحية المشروع والقدرة على الإنتاج .