Geri Dön

Genetic algortithm for the optimization of a gas storage field converted from a depleted gas reservoir

Tüketilmiş gaz rezervuarından dönüştürülen yeraltı gaz depolama sahasının genetik algoritma kullanılarak optimizasyonu

  1. Tez No: 75930
  2. Yazar: BARIŞ GÜYAGÜLER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FEVZİ GÜMRAH
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, Genetik Algoritma, Yeraltı Gaz Depolaması, Tüketilmiş Gaz Sahası, Sayısal Model. vı, Optimization, Genetic Algorithm, Underground Gas Storage, Depleted Gas Reservoir, Numerical Simulation. IV
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 204

Özet

oz TÜKETİLMİŞ GAZ REZERVU ARIN DAN DÖNÜŞTÜRÜLEN YERALTI GAZ DEPOLAMA SAHASININ GENETİK ALGORİTMA KULLANILARAK OPTİMİZASYONU GÜYAGÜLER, Barış Yüksek Lisans, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Fevzi GÜMRAH Haziran, 1998, 184 Sayfa Yeraltı gaz depolaması, ısınmayı gerektirmeyen günlerde ihtiyaç fazlası gazı kullanarak, ısınma günlerinde oluşan fazla talebin karşılanmasını sağlar. Türkiye gaz depolamasına, sabit debide ithal edilen gaz ile, değişken mevsimlerden dolayı yıl içerisinde değişiklik gösteren gaz talebini dengelemek için, ihtiyaç duymaktadır. Ülkemizde mevcut bir yeraltı gaz depolama sahası yoktur ancak bu iş için uygun tuz yatakları ve gaz sahaları mevcuttur. Bu yapılan depolama amacıyla kullanmak için planlar yapılmaktadır. Depolama sahası, ısınma günlerinde oluşan fazladan talebi karşılayabilmek için dikkatle işletilmelidir. Detaylı bir rezervuar modeli saha hakkında doğru tahminler yapmamıza yardımcı olacaktır. Gaz talebinin sahanın üretim kapasitesini aştığı durumlarda, gaz sahasının işletimi maksimum üretim için optimize edilmelidir. Bu durumda öngörü, fazladan gereken gaz miktarını önceden belirlememizi sağlayacak ve bu gazı elde etmek için zaman tanıyacaktır. Bu çalışmada yeraltı gaz depolaması için uygun gerçek bir gaz sahası değerlendirildi. Sahanm çalışma koşullarım belirlemek için bir tasarım işlemi uygulandı. Sahanın üst ve taban gaz miktarları belirlendi. Farklı durumlarda maksimum gaz talebini karşılayabilmek için gereken kuyusayıları hesaplandı. Üç boyutlu ve sonlu farklı rezervuar modeli bu çalışmada geliştirilen bir simülatörde oluşturuldu. Tek fazlı bu simülatörde, doğrusallaştırma için Newton-Raphson ve matriks çözümü için Point Successive Over Relaxation (PSOR) yöntemi kullanıldı. Optimizasyon için bu çalışmada genetik algoritma yaklaşımı kullanıldı. Oluşturulan gaz rezervuar modeli genetik algoritmanın değerlendirme fonksiyonu olarak kullanıldı, ilk popülasyon rastgele oluşturuldu ve doğal operatörler kullanılarak optimum bireye ulaşmak amacıyla yeni nesiller üretildi. Her popülasyon herbiri kuyular için üretim debilerini kodlayan bireylerden oluşturuldu. Üç boyutlu rezervuar simülatörünü değerlendirme fonksiyonu olarak kullanan interaktif bir yazılım (GASOPT) geliştirildi. GASOPT ile girilen model maksimum üretim için genetik algoritma kullanılarak optimize edildi. İki örnek gaz talep eğrisi oluşturuldu. GASOPT ile öngörü ve optimizasyon yapıldı. Toplam gaz üretimi sabit dağılım, üretebilirlik indeksi dağılımı ve geçirimlilik dağılımı metodlarıyla kuyulara paylaştırıldı. Sahanın gaz talebini karşılayamadığı aylarda kuyu üretimleri genetik algoritma kullanılarak maksimum üretim için optimize edildi. Karşılaştırma amacıyla önceden yayınlanmış, çözüme simplex metoduyla ulaşan doğrusal programlama yöntemiyle de optimizasyon yapıldı. Sonuçların oldukça farklı olduğu gözlendi. Bunun nedeninin doğrusal programlama metodunda problemi doğrusallaştırmak için yapılan varsayımlar olduğu görüldü.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT GENETIC ALGORITHM FOR THE OPTIMIZATION OF A GAS STORAGE FIELD CONVERTED FROM A DEPLETED GAS RESERVOIR GÜYAGÜLER, Barış M.Sc., Department of Petroleum and Natural Gas Engineering Department Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Fevzi GÜMRAH June, 1998, 184 Pages In order to satisfy the excessive demand during the heating days the excessive supply during the non-heating days should be stored and used then. Underground gas storage is the process accomplishing this task. Turkey has a severe need for storage due to the constant imported gas and the varying demand due to the distinct seasons in the region. There are no utilized units but salt caverns and gas reservoirs around the country grant the potential for subsurface gas storage. Plans are being made for these structures. The storage field should be operated carefully in order to meet the needed gas during the heating days. A detailed study of the reservoir and model construction will enable correct forecasts thus the successful operation of the underground storage facility. In the event that the demand exceeds the fields top production capacity, optimization has to be made in order to maximize the gas production. Forecasting in this case will help determine the amount of make-up gas needed to fulfill the remaining demand and leave time to take the steps for obtaining it in some way. In this study a real gas reservoir having the potential for being an underground gas storage unit is evaluated. A pre-utilization design procedure is applied to determine the fields working mconditions. The top and base gas amount is set. The numbers of wells necessary to produce different peak loads is determined for different conditions of the reservoir. A three-dimensional finite- difference model of the reservoir is constructed within the gas simulator established for the purposes of this study. The simulator supports single gas phase, Newton-Raphson and Point Successive Over Relaxation (PSOR) methods are used for linearization and matrix solution respectively. Genetic algorithm is used as the optimization tool in this study. A population is initially randomly generated and manipulated by processes analog to natural operators in the effort to find the optimum. Each population consists of individuals which each represent a different set of well production rates for the gas storage field. An interactive software (GASOPT) is developed that utilizes the three-dimensional simulator as the genetic algorithms evaluation function. GASOPT optimizes the input model for maximum production by genetic algorithm. Two probable demand curves are put forward. Forecast and optimization are made with GASOPT. The well rates are distributed constantly, by productivity index weighting and by transmissibility weighting. Genetic algorithm is used for production maximization in cases when the demand can not be fully produced. Optimization is also made with a previously published method of linear programming using the simplex method. The results are observed to be quite different due to the inaccuracy of the linear programming method resulting from the vast amount of assumptions and approximations made for linearization.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    795298

    Dynamic modelling, simulation based analysis and optimization of hybrid ship propulsion systems

    Gemi hibrit tahrik sistemlerinin dinamik modellemesi, optimizasyonu ve simülasyon temelli analizi

    ÖMER BERKEHAN İNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ DENİZ

  2. Tez No

    780954

    Elektrikli otobüsler için hibrit enerji depolama sistemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu

    Optimization of hybrid energy storage systems for electric buses with genetic algorithm

    SEDA SAVAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

  3. Tez No

    794600

    Soğuk hava deposunda yeşil sipariş sıralama probleminin yapay arı kolonisi algoritması ve genetik algoritma ile çözülmesi

    Green order sorting problem in cold storage by artificial bee colony algorithm and genetic algorithm

    SERRA KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

  4. Tez No

    608404

    Çoklu çarpan jet sisteminin sayısal olarak incelenmesi ve genetik algoritma ile çok hedefli tasarım optimizasyonu

    Numerical investigation of multiple impinging jet system and multi objective design optimization using genetic algorithm

    ALPEREN YILDIZELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI

  5. Tez No

    818980

    An optimal energy management system for sustainable city based on renewable energy sources

    Sürdürülebilir şehir için yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı en uygun enerji yönetim sistemi

    MOHAMED ALI H. ELWEDDAD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET TAHİR GÜNEŞER

Geri Dön