本技術(shù)涉及儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰優(yōu)化，尤其涉及一種儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程安全監(jiān)測(cè)與優(yōu)化方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、儲(chǔ)氣庫(kù)是一種用于儲(chǔ)存天然氣的設(shè)施，它主要指地下儲(chǔ)氣庫(kù)，即將天然氣重新注入地下可以保存氣體的空間而形成的天然氣氣藏。儲(chǔ)氣庫(kù)具有季節(jié)調(diào)峰、事故應(yīng)急供氣、國(guó)家能源戰(zhàn)略?xún)?chǔ)備等多重功能，其作為我國(guó)天然氣儲(chǔ)存與調(diào)峰的重要組成部分，儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰的正常、平穩(wěn)進(jìn)行是我國(guó)用氣高峰期天然氣能夠穩(wěn)定供應(yīng)的重要保障。

2、地下儲(chǔ)氣庫(kù)與長(zhǎng)輸天然氣管道配套建設(shè)，用氣淡季將長(zhǎng)輸管道中的富裕天然氣注入地下儲(chǔ)存，用氣高峰期將天然氣采出，用于旺季用氣補(bǔ)充。但在遇到緊急情況，比如因發(fā)生事故導(dǎo)致天然氣供應(yīng)不足等原因時(shí)，儲(chǔ)氣庫(kù)也需要暫時(shí)更改注采過(guò)程，進(jìn)行應(yīng)急調(diào)峰，但如何對(duì)儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程設(shè)置安全約束，優(yōu)化調(diào)峰供氣量，以保障儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰平穩(wěn)運(yùn)行是目前儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程面臨的重要問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決或部分解決相關(guān)技術(shù)中存在的問(wèn)題，本技術(shù)提供一種儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程安全監(jiān)測(cè)與優(yōu)化方法及裝置，能夠?qū)?chǔ)氣庫(kù)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以得到儲(chǔ)氣庫(kù)中各注采井的最優(yōu)采氣量，提高了儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程的安全性。

2、本技術(shù)第一方面提供一種儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程安全監(jiān)測(cè)與優(yōu)化方法，包括獲取預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于指示注采井的采氣量和所述注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；

3、構(gòu)建儲(chǔ)氣庫(kù)的目標(biāo)函數(shù)模型和安全約束條件；其中，所述儲(chǔ)氣庫(kù)的目標(biāo)函數(shù)模型為所述儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量與目標(biāo)采氣量之間的差值；所述安全約束條件包括以下至少一項(xiàng)：所述儲(chǔ)氣庫(kù)中每個(gè)注采井的油壓約束條件、所述注采井的套壓約束條件、所述注采井的油/技套間壓力約束條件、所述注采井的井口溫度約束條件、所述儲(chǔ)氣庫(kù)的開(kāi)井?dāng)?shù)約束條件、所述注采井的采氣量約束條件、所述儲(chǔ)氣庫(kù)的出口壓力約束條件；

4、將所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代入所述目標(biāo)函數(shù)模型，得到所述儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型，所述調(diào)峰優(yōu)化模型用于指示：所述儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量、所述儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；

5、獲取目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息，并將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入到所述調(diào)峰優(yōu)化模型，得到所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型；

6、在所述安全約束條件下對(duì)所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到滿(mǎn)足所述安全約束條件且所述調(diào)峰優(yōu)化模型輸出最小時(shí)，所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各所述注采井的目標(biāo)采氣量。

7、結(jié)合第一方面，在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述安全約束條件下對(duì)所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到滿(mǎn)足所述安全約束條件且所述調(diào)峰優(yōu)化模型輸出最小時(shí)，所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各所述注采井的目標(biāo)采氣量，包括：根據(jù)所述安全約束條件初始化所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息，所述可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息滿(mǎn)足所述安全約束條件；執(zhí)行優(yōu)化過(guò)程：將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型中，得到當(dāng)前優(yōu)化值，所述當(dāng)前優(yōu)化值用于指示所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量與所述目標(biāo)采氣量之間的差值；若所述當(dāng)前優(yōu)化值不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)收斂條件，則在所述安全約束條件下，調(diào)整所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息，并返回所述將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型中，得到當(dāng)前優(yōu)化值的步驟，直至所述當(dāng)前優(yōu)化值滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)收斂條件；在所述當(dāng)前優(yōu)化值滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)收斂條件時(shí)，根據(jù)當(dāng)前優(yōu)化值對(duì)應(yīng)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息、所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息和所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的目標(biāo)采氣量。

8、結(jié)合第一方面，在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)當(dāng)前優(yōu)化值對(duì)應(yīng)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息、所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息和所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的目標(biāo)采氣量，包括：從所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息和所述固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息中，提取所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)中的每個(gè)注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)中的每個(gè)注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到每個(gè)所述注采井的目標(biāo)采氣量。

9、結(jié)合第一方面，在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過(guò)程包括：構(gòu)建初始化的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲取樣本集，所述樣本集中包括預(yù)設(shè)數(shù)量的樣本，每個(gè)所述樣本中包括：一個(gè)樣本注采井的樣本采氣量、對(duì)所述樣本注采井進(jìn)行監(jiān)測(cè)得到的樣本狀態(tài)數(shù)據(jù)；將所述樣本集拆分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；通過(guò)所述訓(xùn)練集對(duì)所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在所述訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)粒子群算法對(duì)所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化；所述粒子群算法中的粒子維數(shù)的計(jì)算公式如下：

10、d＝i×j+j+j×k；

11、其中，d為粒子群算法中的粒子維數(shù)，i為所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量，j為所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，k為所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

12、結(jié)合第一方面，在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述狀態(tài)數(shù)據(jù)包括以下至少一項(xiàng)：所述注采井的油壓、套壓、油/技套間壓力和井口溫度。

13、結(jié)合第一方面，在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述注采井的油壓約束條件為：所述注采井的油壓小于或等于所述注采井的最大油壓；所述注采井的套壓約束條件為：所述注采井的套壓小于或等于所述注采井的最大套壓；所述注采井的油/技套間壓力約束條件為：所述注采井的油/技套間壓力小于或等于所述注采井的最大油/技套間壓力；所述注采井的井口溫度約束條件為：所述注采井的井口溫度小于或等于所述注采井的最大井口溫度；所述儲(chǔ)氣庫(kù)的開(kāi)井?dāng)?shù)約束條件為：所述儲(chǔ)氣庫(kù)的開(kāi)井?dāng)?shù)小于或等于所述儲(chǔ)氣庫(kù)的最大當(dāng)日可開(kāi)井?dāng)?shù)，所述最大當(dāng)日可開(kāi)井?dāng)?shù)小于或等于所述儲(chǔ)氣庫(kù)的注采井?dāng)?shù)量；所述注采井的采氣量約束條件為：所述注采井的采氣量小于或等于所述注采井的最大采氣量，所述注采井的最大采氣量與所述注采井的地層壓力正相關(guān)；所述注采井的出口壓力約束條件為：所述注采井的出口壓力小于或等于所述注采井的地面設(shè)備承載能力。

14、本技術(shù)第二方面提供一種儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程安全監(jiān)測(cè)與優(yōu)化裝置，包括第一獲取模塊，用于獲取預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于指示注采井的采氣量和所述注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；

15、構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建儲(chǔ)氣庫(kù)的目標(biāo)函數(shù)模型和安全約束條件；其中，所述儲(chǔ)氣庫(kù)的目標(biāo)函數(shù)模型為所述儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量與目標(biāo)采氣量之間的差值；所述安全約束條件包括以下至少一項(xiàng)：所述儲(chǔ)氣庫(kù)中每個(gè)注采井的油壓約束條件、所述注采井的套壓約束條件、所述注采井的油/技套間壓力約束條件、所述注采井的井口溫度約束條件、所述儲(chǔ)氣庫(kù)的開(kāi)井?dāng)?shù)約束條件、所述注采井的采氣量約束條件、所述儲(chǔ)氣庫(kù)的出口壓力約束條件；

16、處理模塊，用于將所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代入所述目標(biāo)函數(shù)模型，得到所述儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型，所述調(diào)峰優(yōu)化模型用于指示：所述儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量、所述儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；

17、第二獲取模塊，用于獲取目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息，并將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入到所述調(diào)峰優(yōu)化模型，得到所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型；

18、優(yōu)化模塊，用于在所述安全約束條件下對(duì)所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到滿(mǎn)足所述安全約束條件且所述調(diào)峰優(yōu)化模型輸出最小時(shí)，所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各所述注采井的目標(biāo)采氣量。

19、結(jié)合第二方面，在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，優(yōu)化模塊還用于根據(jù)所述安全約束條件初始化所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息，所述可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息滿(mǎn)足所述安全約束條件；執(zhí)行優(yōu)化過(guò)程：將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型中，得到當(dāng)前優(yōu)化值，所述當(dāng)前優(yōu)化值用于指示所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量與所述目標(biāo)采氣量之間的差值；若所述當(dāng)前優(yōu)化值不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)收斂條件，則在所述安全約束條件下，調(diào)整所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息，并返回所述將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型中，得到當(dāng)前優(yōu)化值的步驟，直至所述當(dāng)前優(yōu)化值滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)收斂條件；在所述當(dāng)前優(yōu)化值滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)收斂條件時(shí)，根據(jù)當(dāng)前優(yōu)化值對(duì)應(yīng)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息、所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息和所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的目標(biāo)采氣量。

20、結(jié)合第二方面，在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，優(yōu)化模塊還用于從所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的可變儲(chǔ)氣庫(kù)信息和所述固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息中，提取所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)中的每個(gè)注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)中的每個(gè)注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到每個(gè)所述注采井的目標(biāo)采氣量。

21、結(jié)合第二方面，在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，處理模塊還用于構(gòu)建初始化的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲取樣本集，所述樣本集中包括預(yù)設(shè)數(shù)量的樣本，每個(gè)所述樣本中包括：一個(gè)樣本注采井的樣本采氣量、對(duì)所述樣本注采井進(jìn)行監(jiān)測(cè)得到的樣本狀態(tài)數(shù)據(jù)；將所述樣本集拆分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；通過(guò)所述訓(xùn)練集對(duì)所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在所述訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)粒子群算法對(duì)所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化所述粒子群算法中的粒子維數(shù)的計(jì)算公式如下：

22、d＝i×j+j+j×k；

23、其中，d為粒子群算法中的粒子維數(shù)，i為所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量，j為所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，k為所述徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

24、本技術(shù)第三方面提供一種電子設(shè)備，包括：

25、處理器；以及

26、存儲(chǔ)器，其上存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，當(dāng)所述可執(zhí)行代碼被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使所述處理器執(zhí)行如上所述的方法。

27、本技術(shù)第四方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，當(dāng)所述可執(zhí)行代碼被電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時(shí)，使所述處理器執(zhí)行如上所述的方法。

28、本技術(shù)第五方面提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，所述計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的方法。

29、本技術(shù)提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

30、本技術(shù)的儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程安全監(jiān)測(cè)與優(yōu)化方法，包括獲取預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于指示注采井的采氣量和注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；構(gòu)建儲(chǔ)氣庫(kù)的目標(biāo)函數(shù)模型和安全約束條件；其中，儲(chǔ)氣庫(kù)的目標(biāo)函數(shù)模型為儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量與目標(biāo)采氣量之間的差值；安全約束條件包括以下至少一項(xiàng)：儲(chǔ)氣庫(kù)中每個(gè)注采井的油壓約束條件、注采井的套壓約束條件、注采井的油/技套間壓力約束條件、注采井的井口溫度約束條件、儲(chǔ)氣庫(kù)的開(kāi)井?dāng)?shù)約束條件、注采井的采氣量約束條件、儲(chǔ)氣庫(kù)的出口壓力約束條件；將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代入目標(biāo)函數(shù)模型，得到儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型，調(diào)峰優(yōu)化模型用于指示：儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的總采氣量、儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；獲取目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息，并將目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的固有儲(chǔ)氣庫(kù)信息代入到調(diào)峰優(yōu)化模型，得到目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型；在安全約束條件下對(duì)目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的調(diào)峰優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到滿(mǎn)足安全約束條件且調(diào)峰優(yōu)化模型輸出最小時(shí)，目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)的各注采井的目標(biāo)采氣量，能夠?qū)?chǔ)氣庫(kù)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以得到儲(chǔ)氣庫(kù)中各注采井的最優(yōu)采氣量，提高了儲(chǔ)氣庫(kù)調(diào)峰過(guò)程的安全性。

31、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。