Neural networks versus Linear and Sequential Programming for Gas Lift Optimization in a two oil wells system

机译：神经网络与线性规划和顺序规划在两个油井系统中的气举优化

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Using a model-based optimization, a neural network model is developed to calculate the optimal values of gas injection rate and oil rate of a gas lift production system. Two cases are analyzed: a) A single well production system and b) A production system composed by two gas lifted wells. The results were compared with the linear and sequential programming for gas lift optimization. For both cases minimizing the objective function the proposed strategy shows the ability of the neural networks to approximate the behavior of an oil production system and to solve optimization problems when a mathematical model is not available.

机译：使用基于模型的优化，开发了神经网络模型来计算气举生产系统的注气率和油率的最佳值。分析了两种情况：a）一个单井生产系统，以及b）由两个气举井组成的生产系统。将结果与用于气举优化的线性和顺序编程进行了比较。对于这两种情况，最小化目标函数时，所提出的策略都表明了神经网络能够近似估计采油系统的行为并在数学模型不可用时解决优化问题的能力。

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来源
《International Joint Conference on Neural Networks;IJCNN 2009》|2009年|2756-2763|共8页
会议地点 Atlanta GA(US);Atlanta GA(US)
作者
Salazar-Mendoza R.; Jimenez de la C G.; Ruz-Hernandez J.A.;
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作者单位

Inst. Mexicano del Petroleo, Campeche, Mexico;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
linear programming; natural gas technology; neural nets; production engineering computing; gas injection rate; gas lift optimization; mathematical model; model-based optimization; neural network model; objective function; oil production system; oil rate; oil wells system; sequential programming; single well production system;

机译：线性规划;天然气技术;神经网络;生产工程计算;注气速率;气举优化;数学模型;基于模型的优化;神经网络模型;目标函数;采油系统;含油率;油井系统;顺序编程;单井生产系统;

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