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基于物联网的采油厂作业生产特车优化调度系统

更新时间：2019-12-22 16:59:28 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

为提高采油厂作业生产时效性和特车调度高效性,研发了一种基于物联网的采油厂作业生产特车优化调度系统.该系统利用在线网络、卫星定位系统和移动手持终端实时接收派车任务和车辆的信息,并通过开发一种静态和动态相结合的特车优化调度方法实现特车优化派车方案的自动生成.现场应用结果表明,该系统实现了特车信息实时管理、优化调度方案生成和下发等功能,可为采油厂作业生产特车调度提供辅助决策支持,提高了采油厂特车优化调度和作业生产的时效性.

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第36卷第4期(2017．04)计量自控

基于物联网的采油厂作业生产特车优化调度系统4

舒华文1 马增海1 刘延文1

于肖雯2

李立刚2 戴永寿2 李韶光2

摘要：为提高采油厂作业生产时效性和特车调度高效性，研发了一种基于物联网的采油厂作业

生产特车优化调度系统。该系统利用在线网络、卫星定位系统和移动手持终端实时接收派车任

务和车辆的信息，并通过开发一种静态和动态相结合的特车优化调度方法实现特车优化派车方

案的自动生成。现场应用结果表明，该系统实现了特车信息实时管理、优化调度方案生成和下

发等功能，可为采油厂作业生产特车调度提供辅助决策支持，提高了采油厂特车优化调度和作

业生产的时效性。

关键词：特种车辆；优化调度系统；物联网；辅助决策

0罐016

i0．：39694：iSsn；t006；6896i2019

Vehicles Based on IOT in the Oilfield

Operat—

OptimalScheduling System

ProdUction

Special

ing

Shu

Xiaowen

Huawen，Ma Zenghai，Liu Yanwen，Li Ligang，Dai Yongshou，Li Shaoguang，Yu

order to

the timeIiness

dnd the

of dis—

speciaI—vehicle

Abst ract：ln

ofthe

Production

imProve

effiCiency

in oil

vehicles based on the

special 1aT(in—

patchers

production plants。an optimdI scheduling system

ternet

for the oil

on—line net—

rough

ofthings)is developed

operating

production plant

production．Th

and mobile handheld term ihal

can receive informarian of

work，GPS system

technologies，the system

vehicles and

tasks in real

a static vehicle

optimization

special

dispatching

and

time．Besides．by embedding

of-

vehicle

scheduling algorithm

the vehicles can be

dynamic

optimization scheduling a[gorithm．the optimaI operation

field execution resuhs shOW that the

system

generation

special

has the f-unctions of-informarian

implemented automatically．The

scheme

management of-special vehicles．optimaI scheduling

decision vehicle

and

and SO on．1t

for

special

and can effeC—

issuing

helps

optimal scheduling

WOrds：special

scheduling

provide

support

the

ofthe oiI

and the timeliness of-the

tively improve

production plant

production．

decision

scheduling

Key

vehicle；optimal

system；internet ofthings(10T)；SUpporting

采油厂特种车辆调度过程是采油厂作业生产过

程的重要环节之一，目前采油厂作业生产过程中主

要由特车调度人员根据人工经验实现特车调度。但

由于特车调度过程较为复杂，在岗调度人员经验不

够全面，往往会出现车辆利用率较低、作业生产时

效性差等问题，影响采油厂作业生产的经济效益，

因此开展采油厂作业生产特种车辆优化调度的研究

显得尤为重要“。21。由于采油厂作业生产特种车辆优

化调度过程同时涉及任务组合优化和车辆路径规划

优化，并需要综合考虑任务和车辆的突发状况，传

统的方法在处理类似问题存在一定的缺陷o“1。另

外，国外发达国家已经设计并开发了一些车辆调度

系统并在一些领域取得了较好的经济效益”1，但是

这些软件在采油厂特车调度这一领域呈现出适用性

差的问题。为此，提出了一种适用于采油厂作业生

产特种车辆静态和动态相结合的特车优化调度方

法，并设计开发了一套基于物联网的采油厂作业生

产特车优化调度系统，以达到提高采油厂作业生产

时效性的目的。

优化调度方法

1．1

静态优化调度

针对传统的K—means聚类算法只能对分组类别

确定的数据进行分组的约束条件和传统遗传算法只

能求解单目标优化问题的缺陷81“，提出一种基于

改进的K—means遗传算法的特车静态优化调度方

法。采用的优化指标是：在保证作业生产任务完成

3AAO64

+基金论文：国家863项目(201

01)；中国石化胜利油田分公司新技市推广应用项目

1中国石化胜利油田滨南采油厂 2中国石油大学 (华东)信息与控制工程学院

油气田地面工程http：#www．Llqtdmqc．cam

万方数据

计量自控

舒华文等：基于物联网的采油厂作业生产特车优化调度系统

尽可能多的前提下，使特车使用次数最少。

步骤1：采用加入任务分组限定和分组合理性

评价准则的改进的K—means遗传算法对需车任务优

式中：Y，为车辆任务完成数；Z为任务分组数；

”。为第k组需车任务数；p+为0-1变量，当向第k

个任务组派车时取值1，否则取0。

化分组。定义目标函数为

在设计适应度函数时，引入完成任务总产油量

最大为辅助优化目标，从而保证产油量高的任务优

先完成，提高作业生产的经济效益。算法的适应度

函数表示如下

K。Ⅳ

(1)

minY。=

戈孑‘江0

J=1

m=1女=1

式中：Y，为车辆使用数；M为车辆类型；K。为第

m种类型的车辆使用数；N为上报的某类任务；

x 为0—1变量，当第m种车型的第k辆车完成任

务i后执行任务i时取值1，否则为0。

～

(5)

min0= (s

女=1 F】

式中：s?为0～1变量，当第i个任务属于第k组，

且向该组任务派车时取值1，否则取0；0．为第i个

任务的平均产油量。

由于每组最多包含3个任务，可以根据上报的

某类任务Ⅳ，确定分组范围约束条件，取该范围

内的每一个整数值K。遍历，解决了算法只能求解

确定分组的任务划分问题的约束。分组约束表示

如下

为同时兼顾任务完成数最大和完成任务油井的

产油量较大这两个目标，在变异算子后引入一种裂

变算子，依次取每代中任务完成数最大的解中基因

值为0的基因i，判断是否有基因值为1的基因

i，判断组内任务数、车辆使用数与基因i的组内

(2)

芸<K。<N K。EN+

通过比较第i个任务组的组内平均距离d．与所

有任务组的平均距离D的大小判断分组的合理

性，克服了算法易陷入局部最优解的缺点，其中D

表示为

任务数、车辆使用数是否相同，若相同，则将两者

基因值反转，生成一个任务数相同而产油量不同的

新解。其主要思想如图2所示。

任务组序号。

o@④现讯辆车，批需5辆车

K。

．

土三三上上

(3)

价值密度

■

D=古 d；

‘1m￡=】

某代算法最优解田田田田回团任务数6个，产油照13

加入分组合理性的评价准则后算法的求解过程

如图1所示。从图1中可知，由于A、B两个任务的

组内平均距离d．>D，因此可以判断此分组不合

裂变解

圈

田口田回回任务数6个，，n油量15

图2变策略示意图

步骤3：利用穷举法优化得到任务组内各任务

的先后顺序，保证车辆的总行驶距离最短。目标函

理。为此，先找到距离A点最近的质心C，计算以

质心C为中心的任务组的组内平均距离d，，判断

数为

d。>d。。和d。>d。。是否同时成立，若成立，将A放

人C对应的任务组中，且将该组中距离A点最远的

任务E取出和B合并为一组，通过判断每一组内的

组内距离可知d．<D，因此分组合理。

Ⅳ

(6)

miny，=

戈0‘d。

k=1 m=1，=0 i=0

式中：Y。为车辆总行驶距离；d。为作业井i到作

业井?的距离。

质心D

贡

心D

1．2动态优化调度

●

▲

●

▲●

●

B●

～

针对传统遗传算法容易陷入局部最优的缺陷“““1，

提出一种基于邻域搜索策略的改进遗传算法的特车

动态优化调度方法，尽可能将突发任务安排给邻近

工作车辆，实时调整静态调度方案。采用的评价指

标是：在保证任务完成数尽可能多的情况下，车辆

行驶距离尽可能短。定义目标函数为任务完成数目

一．质-L,C

●▲●E

‘

曹

●

图1

改进的K—means算法求解过程

步骤2：判断是否满足现有车辆数约束，若满

足，则跳到步骤3；若不满足，则以任务完成总数

最大为主要目标，以完成任务油井的总产油量最大

为辅助目标，采用在变异算子后加入裂变算子的改

最大

(7)

maxY。= ”。

l-1

进遗传算法择优选择任务组。定义目标函数为

式中：Y。为任务完成总数；”，为第i组可完成的动

态任务数。

(4)

maxY：= ∥。P。

油气田地面工程httpd／www．uqtdm0E．CDITI

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