74、单砂体注采关系最短路径计算的改进算法

单砂体注采关系最短路径计算的改进算法

在中国,大多数老油田采用注水开发方式,注采关系一直是油藏工程师研究的重要课题。经过数十年的开发,积累了大量地质、油藏、监测、增产措施及效果等数据。这些数据类型多样、格式复杂,在大数据背景下,如何提高油藏研究的覆盖范围和效率,是油藏工程师面临的新挑战。分析井网对单砂体的控制效果,是明确油藏精细注水覆盖范围的关键;识别单砂体的注采关系,是构建有效注采系统、实现各向均匀驱替、最大化单砂体波及效率的核心技术之一。

近年来,以单砂体为单元的注采关系研究取得了一定进展,主要基于试井数据、检查井数据和统计方法来识别注采关系。然而,在大数据背景下,利用计算机通过构建单砂体可见性图,采用点机器人注采最短路径方法自动识别单砂体注采关系的算法,以及通过改进传统图形中的点机器人最短路径方法来提高老油田历史数据中单砂体注采关系计算速度的算法,尚未有公开文献报道。

传统基于可见性图的最短路径算法

首先定义一个自由空间 $\mathcal{F} {free}$,它由一组互不相交的简单多边形组成,其中一个多边形为外边界,其他多边形为内边界(障碍物)。$\mathcal{F} {free}$ 的内外边界均为开集,即点机器人可以与内外边界相切。给定起始位置 $P_{start}$ 和目标位置 $P_{goal}$,且都属于 $\mathcal{F} {free}$,使用传统算法寻找 $P {start}$ 和 $P_{goal}$ 之间的最短无冲突路径,该路径既不与外边界外部相交,也不与任何障碍物内部相交。

  • 构建可见性图

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【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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