論文の概要: Data-driven evolutionary algorithm for oil reservoir well-placement and control optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03127v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 09:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 14:46:46.633430
• Title: Data-driven evolutionary algorithm for oil reservoir well-placement and control optimization
• Title（参考訳）: 石油貯留層配置と制御最適化のためのデータ駆動進化アルゴリズム
• Authors: Guodong Chen, Xin Luo, Jimmy Jiu Jiao, Xiaoming Xue
• Abstract要約: 一般化されたデータ駆動進化アルゴリズム(GDDE)は、適切な配置と制御最適化問題で実行されるシミュレーションの数を減らすために提案される。 確率的ニューラルネットワーク(PNN)は、情報的および有望な候補を選択するための分類器として採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.012067935276772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Optimal well placement and well injection-production are crucial for the reservoir development to maximize the financial profits during the project lifetime. Meta-heuristic algorithms have showed good performance in solving complex, nonlinear and non-continuous optimization problems. However, a large number of numerical simulation runs are involved during the optimization process. In this work, a novel and efficient data-driven evolutionary algorithm, called generalized data-driven differential evolutionary algorithm (GDDE), is proposed to reduce the number of simulation runs on well-placement and control optimization problems. Probabilistic neural network (PNN) is adopted as the classifier to select informative and promising candidates, and the most uncertain candidate based on Euclidean distance is prescreened and evaluated with a numerical simulator. Subsequently, local surrogate model is built by radial basis function (RBF) and the optimum of the surrogate, found by optimizer, is evaluated by the numerical simulator to accelerate the convergence. It is worth noting that the shape factors of RBF model and PNN are optimized via solving hyper-parameter sub-expensive optimization problem. The results show the optimization algorithm proposed in this study is very promising for a well-placement optimization problem of two-dimensional reservoir and joint optimization of Egg model.
• Abstract（参考訳）: 最適な井戸配置と井戸生産は、プロジェクト期間中の財政利益を最大化するために貯水池開発に不可欠である。 メタヒューリスティックアルゴリズムは、複雑で非線形で非連続的な最適化問題を解くのに優れた性能を示した。 しかし,最適化過程において,多数の数値シミュレーションが関与している。 本研究では, 一般化データ駆動微分進化アルゴリズム (GDDE) と呼ばれる新しい, 効率的なデータ駆動進化アルゴリズムを提案する。 確率的ニューラルネットワーク(PNN)を情報的および有望な候補を選択する分類器として採用し、ユークリッド距離に基づく最も確実な候補を、数値シミュレータを用いて事前スクリーニングし評価する。 その後、放射基底関数(RBF)により局所代理モデルを構築し、オプティマイザによって発見された代理モデルの最適性を数値シミュレータで評価し、収束を加速する。 RBFモデルとPNNの形状因子は、超パラメータ部分探索最適化問題を解くことによって最適化される。 本研究で提案する最適化アルゴリズムは,二次元貯水池の配置最適化問題や卵モデルの合同最適化に非常に有望である。

関連論文リスト

• Analyzing and Enhancing the Backward-Pass Convergence of Unrolled Optimization [50.38518771642365]
  ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 この設定における中心的な課題は最適化問題の解によるバックプロパゲーションであり、しばしば閉形式を欠いている。 本稿では, 非線形最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し, 特定の反復法による線形システムの解と等価であることを示す。 Folded Optimizationと呼ばれるシステムが提案され、非ローリングなソルバ実装からより効率的なバックプロパゲーションルールを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T23:15:18Z)
• Sample-Efficient and Surrogate-Based Design Optimization of Underwater Vehicle Hulls [0.4543820534430522]
  本稿では,BO-LCBアルゴリズムが最もサンプリング効率のよい最適化フレームワークであり,最適収束挙動を有することを示す。 また, DNN に基づく代理モデルでは, CFD シミュレーションと密に一致し, 平均絶対パーセンテージ誤差 (MAPE) が 1.85% であることを示す。 本稿では,サロゲートモデルを用いた設計最適化の2次高速化について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T19:52:42Z)
• Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
  ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。 本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z)
• A Data-Driven Evolutionary Transfer Optimization for Expensive Problems in Dynamic Environments [9.098403098464704]
  データ駆動、つまりサロゲート支援、進化的最適化は、高価なブラックボックス最適化問題に対処するための効果的なアプローチとして認識されている。 本稿では,データ駆動型進化的最適化により動的最適化問題を解くための,シンプルだが効果的な伝達学習フレームワークを提案する。 提案手法の有効性を実世界のケーススタディで実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-05T11:19:50Z)
• An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
  分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。 ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。 本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T01:58:10Z)
• High-dimensional Bayesian Optimization Algorithm with Recurrent Neural Network for Disease Control Models in Time Series [1.9371782627708491]
  本稿では,リカレントニューラルネットワークを組み合わせた高次元ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 提案したRNN-BOアルゴリズムは,低次元空間における最適制御問題を解くことができる。 また、RNN層の異なる数の影響や、ソリューションの品質と関連する計算努力のトレードオフに対する訓練のエポックスについても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-01T08:40:17Z)
• Iterative Surrogate Model Optimization (ISMO): An active learning algorithm for PDE constrained optimization with deep neural networks [14.380314061763508]
  反復代理モデル最適化(ISMO)と呼ばれる新しい能動学習アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはディープニューラルネットワークに基づいており、その重要な特徴は、ディープニューラルネットワークと基礎となる標準最適化アルゴリズムの間のフィードバックループを通じて、トレーニングデータの反復的な選択である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-13T07:31:07Z)
• Automatically Learning Compact Quality-aware Surrogates for Optimization Problems [55.94450542785096]
  未知パラメータで最適化問題を解くには、未知パラメータの値を予測し、これらの値を用いて問題を解くための予測モデルを学ぶ必要がある。 最近の研究によると、複雑なトレーニングモデルパイプラインのレイヤーとして最適化の問題を含めると、観測されていない意思決定の繰り返しを予測することになる。 我々は,大規模最適化問題の低次元サロゲートモデルを学習することにより,解の質を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T19:11:54Z)
• Global Optimization of Gaussian processes [52.77024349608834]
  少数のデータポイントで学習したガウス過程を訓練した空間定式化を提案する。 このアプローチはまた、より小さく、計算的にもより安価なサブソルバを低いバウンディングに導く。 提案手法の順序の順序による時間収束を,総じて低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T20:59:11Z)
• Self-Directed Online Machine Learning for Topology Optimization [58.920693413667216]
  自己指向型オンライン学習最適化は、ディープニューラルネットワーク(DNN)と有限要素法(FEM)計算を統合している。 本アルゴリズムは, コンプライアンスの最小化, 流体構造最適化, 伝熱促進, トラス最適化の4種類の問題によって検証された。 その結果, 直接使用法と比較して計算時間を2～5桁削減し, 実験で検証した全ての最先端アルゴリズムより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-04T20:00:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。