【摘 要】
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以钻井过程中的钻井参数优化组合为研究对象,引入约束条件以钻井成本最低为控制目标,建立了多元钻井参数组合的非线性最优化数学模型。对通用自适应遗传算法进行改进,并采用改进
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以钻井过程中的钻井参数优化组合为研究对象,引入约束条件以钻井成本最低为控制目标,建立了多元钻井参数组合的非线性最优化数学模型。对通用自适应遗传算法进行改进,并采用改进后的算法对该模型进行求解。优化仿真试验结果表明,基于改进自适应遗传算法(AGA)的钻井参数优化方法,可以完成约束条件下的钻井参数设计任务,在提高设计效率和精度的同时还可以降低钻井成本;改进AGA算法收敛迅速且稳定,群体适应度波动小、频率低,遗传进化效率显著提高,其性能优于改进前算法。
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