Содержание
- 2. Модель оптимального выбора проектов освоения месторождений При добыче углеводородов по каждому месторождению возможно использование нескольких технологических
- 3. Экономико-математическая модель, позволяющая провести оптимизацию выбора вариантов проектов освоения месторождений углеводородов, может быть представлена следующим образом.
- 4. При освоении любого i-го месторождения должен быть выбран единственный j-ый вариант проекта его освоения: ∑ Uij
- 5. Метод Фора и Мальгранжа Метод Фора и Мальгранжа можно разделить на 2 этапа: поиск исходного плана
- 6. Шаг 1. Отыскивается «младшая единица» в сформированном плане: крайняя правая единица, после которой есть хотя бы
- 7. Принципиально иная модель может быть предложена для поиска оптимального распределения капитальных вложений в разрезе месторождений минерального
- 8. Сформулированная задача может быть записана в виде следующих уравнений целевой функции и ограничений: где j —
- 9. ПРИМЕР Рассмотрим группу из трех месторождений (j = 1,2,3). По каждому из месторождений рассчитаны значения которые
- 10. Естественные ограничения на неотрицательность переменных: X1 ≥ 0, X2 ≥ 0, X3 ≥ 0. Для решения
- 11. Шаг 2. Построение исходной симплекс – таблицы (табл. 9.5). Таблица 9.5. Исходная симплекс-таблица Шаг 3. Проверка:
- 12. Шаг 7. Пересчет элементов симплекс-таблицы (табл.9.6). Таблица 9.6. Первая итерация симплекс-метода Приведем примеры расчета некоторых элементов
- 13. Шаг 6. Выбор разрешающей строки и выбор выводимой из базиса переменной: Разрешающая строка s = 2.
- 14. Многовариантные расчеты при варьировании общего объема капиталовложений Bl по рассматриваемым вариантам (l = 1, 2, …,
- 15. Модель оптимизации мощности осваиваемых месторождений с учетом нелинейности капитальных и текущих затрат Модель позволяет провести укрупненные
- 16. Если модель включает в себя критерий минимизации капитальных затрат, то она будет записана следующим образом: где
- 17. ПРИМЕР Сформировать оптимальный набор технологий освоения месторождений исходя из данных, приведенных в табл. 9.8 и 9.9,
- 18. Для решения задачи введем переменные где i – месторождения (i = 1, 2, 3); j –
- 19. Таблица 9.10. Определение оптимального набора технологий освоения месторождений нефти методом Фора и Мальгранжа
- 20. На первой итерации вариант выбора технологий осуществляется следующим образом. Начиная с первой по порядку переменной проверяем
- 21. Ограничения модели запрещают выбор для месторождения более одной технологии, поэтому принимаем U31 = 0. Аналогичные рассуждения
- 23. Скачать презентацию
Слайд 2Модель оптимального выбора проектов освоения месторождений
При добыче углеводородов по каждому месторождению возможно
Модель оптимального выбора проектов освоения месторождений
При добыче углеводородов по каждому месторождению возможно
![Модель оптимального выбора проектов освоения месторождений При добыче углеводородов по каждому месторождению](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-1.jpg)
вариант разработки с применением заводнения;
применение роторно-циклического заводнения;
применение паротепловых обработок скважин;
применение на объектах разработки чередующейся закачки в объеме 5% в сочетании с паротепловыми обработками скважин;
применение на всех объектах разработки роторно-циклического заводнения в сочетании с паротепловыми обработками скважин;
применение на основных объектах поэтапного уплотнения сетки скважин, на юрской залежи – чередующейся закачки в объеме 5% в сочетании с паротепловыми обработками скважин.
Слайд 3Экономико-математическая модель, позволяющая провести оптимизацию выбора вариантов проектов освоения месторождений углеводородов, может
Экономико-математическая модель, позволяющая провести оптимизацию выбора вариантов проектов освоения месторождений углеводородов, может
![Экономико-математическая модель, позволяющая провести оптимизацию выбора вариантов проектов освоения месторождений углеводородов, может](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-2.jpg)
f(U) = ∑ ∑ Cij Uij → max,
i j
где Сij – годовая прибыль от освоения месторождения i по варианту j; Uij – искомая переменная, принимающая значение 1, если на i-е месторождение назначается вариант освоения j, и 0 в противном случае.
Ограничение по суммарному объему инвестиций, направленных на освоение месторождений:
∑ ∑ aijUij ≤ B,
i j
где aij – затраты, необходимые для освоения месторождения i по варианту j, B – инвестиции, выделяемые для освоения месторождений углеводородов.
Слайд 4При освоении любого i-го месторождения должен быть выбран единственный j-ый вариант проекта
При освоении любого i-го месторождения должен быть выбран единственный j-ый вариант проекта
![При освоении любого i-го месторождения должен быть выбран единственный j-ый вариант проекта](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-3.jpg)
∑ Uij = 1
j
Искомые переменные являются булевыми, т.е. принимают значение 1 или 0:
Полученная задача относится к задачам дискретного программирования с булевыми переменными. Для решения данной задачи можно воспользоваться методом Баллаша или методом случайного поиска. При линейной максимизируемой функции, линейных ограничениях и всех положительных коэффициентах наиболее целесообразно применять метод Фора и Мальгранжа.
Слайд 5Метод Фора и Мальгранжа
Метод Фора и Мальгранжа можно разделить на 2
Метод Фора и Мальгранжа
Метод Фора и Мальгранжа можно разделить на 2
![Метод Фора и Мальгранжа Метод Фора и Мальгранжа можно разделить на 2](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-4.jpg)
Слайд 6Шаг 1. Отыскивается «младшая единица» в сформированном плане: крайняя правая единица, после
Шаг 1. Отыскивается «младшая единица» в сформированном плане: крайняя правая единица, после
![Шаг 1. Отыскивается «младшая единица» в сформированном плане: крайняя правая единица, после](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-5.jpg)
Шаг 2. В новом плане на месте «младшей единицы» ставится 0.
Шаг 3. Все значения переменных левее «младшей единицы» переносятся без изменения в формируемый вариант плана.
Шаг 4. Значения переменных в формируемом плане правее «младшей единицы» определяются путем последовательного перебора и присвоения значения 1, если позволяют ограничения, или 0 — в противном случае. Переход к шагу 1.
Шаг 5. Для полученных вариантов планов рассчитывается значение функции, т.е. величины суммарной прибыли. В качестве оптимального варианта принимается тот, у которого величина суммарной прибыли.
Слайд 7Принципиально иная модель может быть предложена для поиска оптимального распределения капитальных вложений
Принципиально иная модель может быть предложена для поиска оптимального распределения капитальных вложений
![Принципиально иная модель может быть предложена для поиска оптимального распределения капитальных вложений](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-6.jpg)
Возможность инвестиционного маневрирования в процессе выбора месторождений (полиметаллических, редкометаллических и железорудных месторождений) повышает для разработчиков степень «свободы» при выборе различных вариантов реализации инвестиционной программы освоения месторождений минерального сырья. Все возможные альтернативы состава разрабатываемых месторождений, структуры и последовательности развертывания программы предварительно исследуются с целью обоснования эффективности добычи минерально-сырьевых ресурсов. При этом принимаются во внимание организационно-технологические взаимосвязи объектов, возможные темпы развития строительной индустрии, а также другие технологические ограничения. Хотя рассматриваемые месторождения исключительно эффективны, одновременное их освоение практически невозможно по ряду объективных причин, прежде всего из-за ограниченности объема инвестиций. Поэтому нужен последовательный отбор самых выгодных, наиболее перспективных месторождений.
Таким образом, задача рационального ввода в действие новых месторождений сводится к отысканию оптимального объема годовой добычи сырья из данной совокупности месторождений для каждого варианта инвестирования развития добычи минерального сырья Вl (l = 1, 2, ..., m), при котором достигается максимальный экономический эффект в пределах заданной величины капиталовложений. Под экономическим эффектом здесь понимается прирост прибыли от эксплуатации месторождений за вычетом объема капиталовложений с учетом нормативного коэффициента эффективности.
Слайд 8Сформулированная задача может быть записана в виде следующих уравнений целевой функции и
Сформулированная задача может быть записана в виде следующих уравнений целевой функции и
![Сформулированная задача может быть записана в виде следующих уравнений целевой функции и](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-7.jpg)
где j — номер месторождения рассматриваемой группы (j = 1,2 …, n); Pj – сумма прибыли на 1 т руды, тыс. руб.; Zj – удельные капиталовложения на добычу и обогащение 1 т руды, тыс. руб.; Cj – рыночная стоимость (цена) 1 т руды, тыс. руб.; Sj – текущие затраты на добычу и обогащение 1 т руды, тыс. руб.; r – коэффициент дисконтирования, %; Xj – искомый объем добычи и обогащения руды, т; Bl – общий объем капиталовложений по l-му варианту освоения, руб.; Qj – извлекаемые запасы, т.
Данная задача относится к задачам линейного программирования и может быть решена, например, базисным симплекс - методом (прил. 3).
Слайд 9ПРИМЕР
Рассмотрим группу из трех месторождений (j = 1,2,3). По каждому из месторождений
ПРИМЕР
Рассмотрим группу из трех месторождений (j = 1,2,3). По каждому из месторождений
![ПРИМЕР Рассмотрим группу из трех месторождений (j = 1,2,3). По каждому из](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-8.jpg)
рассчитаны значения которые равны для этих месторождений 100, 120 и 200 долл/т соответственно. Тогда целевая функция задачи будет иметь следующий вид:
100Х1 + 120Х2 + 200Х3 → max
Для освоения месторождений выделяются финансовые средства (первое ограничение); дополнительные ресурсы на освоение первого и второго месторождений (второе ограничение) и особый ресурс на освоение второго ограничения (третье ограничение). Количественные значения затрат и выделенных объемов ресурсов приведены ниже:
60X1 + 10X2 + 30X3 ≤ 600;
40X1 + 20X2 ≤ 300;
10X2 ≤ 200.
Слайд 10Естественные ограничения на неотрицательность переменных:
X1 ≥ 0, X2 ≥ 0, X3 ≥
Естественные ограничения на неотрицательность переменных:
X1 ≥ 0, X2 ≥ 0, X3 ≥
![Естественные ограничения на неотрицательность переменных: X1 ≥ 0, X2 ≥ 0, X3](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-9.jpg)
Для решения данной задачи линейного программирования следует воспользоваться симплекс-методом, алгоритм которого приведен в прил.3.
Приведем решение данной задачи в соответствии с шагами данного алгоритма.
Шаг 1. Прежде всего, следует ввести дополнительные переменные для перевода ограничений из неравенств в равенства:
100X1 + 120X2 + 200X3 + X4 + X5 + X6 → max
60X1 + 10X2 + 30X3 + X4 ≤ 600;
40X1 + 20X2 + X5 ≤ 300;
10X2 + X6 ≤ 200;
X1 ≥ 0,X2 ≥ 0,X3 ≥ 0,X4 ≥ 0,X5 ≥ 0,X6 ≥ 0.
Слайд 11Шаг 2. Построение исходной симплекс – таблицы (табл. 9.5).
Таблица 9.5. Исходная симплекс-таблица
Шаг
Шаг 2. Построение исходной симплекс – таблицы (табл. 9.5).
Таблица 9.5. Исходная симплекс-таблица
Шаг
![Шаг 2. Построение исходной симплекс – таблицы (табл. 9.5). Таблица 9.5. Исходная](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-10.jpg)
Шаг 4. Выбор разрешающего столбца и выбор вводимой в базис переменной по условию C3 = min {-100, -120, -200} = -200. Разрешающий столбец r = 3. Следует ввести основную переменную X3 в базис.
Шаг 5. Проверка: все ли a3j ≤ 0 (j = 1, 2, 3)? Нет, есть переменная a13 = 30. Переход к шагу 6.
Шаг 6. Выбор разрешающей строки и выбор выводимой из базиса переменной:
Разрешающая строка s = 1. Разрешающий элемент a31 = 30.
Слайд 12Шаг 7. Пересчет элементов симплекс-таблицы (табл.9.6).
Таблица 9.6. Первая итерация симплекс-метода
Приведем примеры расчета
Шаг 7. Пересчет элементов симплекс-таблицы (табл.9.6).
Таблица 9.6. Первая итерация симплекс-метода
Приведем примеры расчета
![Шаг 7. Пересчет элементов симплекс-таблицы (табл.9.6). Таблица 9.6. Первая итерация симплекс-метода Приведем](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-11.jpg)
Пересчет элементов таблицы в первой строке производится путем деления на значение разрешающего элемента: 20 = 600/300; 2 = 60/30; 1/3 = 10/30; 1 = 30/30…
Пересчет признаков оптимальности: 300 = (-100) – (-200*60/30); 160/3 = (-120) – (-200*10/30)…
Значение целевой функции 4000 = 0 – (-200*600/30).
Переход к шагу 3.
Шаг 3. Проверка: все ли признаки оптимальности yi ≥ 0 (i = 1, 2, …, 6)? Нет, есть признаки оптимальности меньшие нуля (-160/3). Переход к шагу 4.
Шаг 4. Выбор разрешающего столбца и выбор вводимой в базис переменной по условию C2 = min {-160/3} = -160/3. Разрешающий столбец r = 2. Следует ввести основную переменную X2 в базис.
Слайд 13Шаг 6. Выбор разрешающей строки и выбор выводимой из базиса переменной:
Разрешающая строка
Шаг 6. Выбор разрешающей строки и выбор выводимой из базиса переменной:
Разрешающая строка
![Шаг 6. Выбор разрешающей строки и выбор выводимой из базиса переменной: Разрешающая](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-12.jpg)
Разрешающий элемент a22 = 20.
Шаг 7. Пересчет элементов симплекс-таблицы (табл. 9.7).
Таблица 9.7. Вторая итерация симплекс-метода
Шаг 3. Проверка: все ли признаки оптимальности yi ≥ 0 (i = 1, 2, …,6)? Да, следовательно, решение найдено и искомый вариант добычи и обогащения руды в разрезе месторождений следующий, тыс. т/год: X*1 = 0; X*2 = 15; X*3 = 15.
Оптимальное значение целевой функции, т.е. максимальная прибыль, составит 4800 тыс.долл.
Слайд 14Многовариантные расчеты при варьировании общего объема капиталовложений Bl по рассматриваемым вариантам (l
![Многовариантные расчеты при варьировании общего объема капиталовложений Bl по рассматриваемым вариантам (l](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-13.jpg)
Слайд 15Модель оптимизации мощности осваиваемых месторождений с учетом нелинейности капитальных и текущих затрат
Модель
Модель оптимизации мощности осваиваемых месторождений с учетом нелинейности капитальных и текущих затрат
Модель
![Модель оптимизации мощности осваиваемых месторождений с учетом нелинейности капитальных и текущих затрат](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-14.jpg)
1) удельных эксплуатационных затрат Z, руб/т, на добычу от годовой производительности предприятия по руде или обогатительной фабрики А, млн т/год: Z = ᴪ(А);
2) капитальных вложений К, млн руб., от годовой производительности предприятия по руде или обогатительной фабрики А, млн т/год: К = ᵩ (А).
Слайд 16Если модель включает в себя критерий минимизации капитальных затрат, то она будет
Если модель включает в себя критерий минимизации капитальных затрат, то она будет
![Если модель включает в себя критерий минимизации капитальных затрат, то она будет](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-15.jpg)
где D — требуемая суммарная мощность предприятий.
Если же критерий должен включать в себя суммарные затраты, то для суммирования текущих и капитальных затрат целесообразно скорректировать капитальные затраты на желаемый срок окупаемости Т*. Тогда можно определить объем капитальных затрат,
приходящихся на один год: В этом случае критерий оптимальности задачи целесообразно записать следующим образом:
при ограничении на удовлетворение требуемой суммарной мощности.
Обе эти модели являются моделями нелинейного программирования. Для отыскания оптимального решения целесообразно использовать один из ранее рассмотренных методов нелинейного программирования — метод суммирования градиента, метод проекции градиента и т.д. (прил. 4).
Слайд 17ПРИМЕР
Сформировать оптимальный набор технологий освоения месторождений исходя из данных, приведенных в табл.
ПРИМЕР
Сформировать оптимальный набор технологий освоения месторождений исходя из данных, приведенных в табл.
![ПРИМЕР Сформировать оптимальный набор технологий освоения месторождений исходя из данных, приведенных в](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-16.jpg)
Таблица 9.8. Ожидаемая годовая прибыль от применения разных технологий на нефтяных месторождениях, млн долл.
Таблица 9.9. Затраты на реализацию технологий добычи нефти в разрезе месторождений, млн долл.
Слайд 18Для решения задачи введем переменные где i – месторождения (i = 1,
Для решения задачи введем переменные где i – месторождения (i = 1,
![Для решения задачи введем переменные где i – месторождения (i = 1,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-17.jpg)
220U11 + 290U21 + 280U31 + 300U12 + 320U22 +400U32 ≤ 850.
Ограничение на использование при разработке первого месторождения не более одной технологии:
U11 + U12 ≤ 1.
Ограничение на использование при разработке второго месторождения не более одной технологии:
U21 +U22 ≤ 1.
Ограничение на использование при разработке третьего месторождения не более одной технологии:
U31 +U32 ≤ 1.
Для формирования оптимального набора технологий освоения месторождений воспользуемся методом Фора и Мальгранжа. Сформируем таблицу для расчетов (табл. 9.10), расположив искомые переменные по убыванию коэффициентов целевой функции (прибыли).
Слайд 19Таблица 9.10. Определение оптимального набора технологий освоения месторождений нефти методом Фора и
Таблица 9.10. Определение оптимального набора технологий освоения месторождений нефти методом Фора и
![Таблица 9.10. Определение оптимального набора технологий освоения месторождений нефти методом Фора и Мальгранжа](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-18.jpg)
Слайд 20На первой итерации вариант выбора технологий осуществляется следующим образом. Начиная с первой
На первой итерации вариант выбора технологий осуществляется следующим образом. Начиная с первой
![На первой итерации вариант выбора технологий осуществляется следующим образом. Начиная с первой](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-19.jpg)
Слайд 21Ограничения модели запрещают выбор для месторождения более одной технологии, поэтому принимаем U31
Ограничения модели запрещают выбор для месторождения более одной технологии, поэтому принимаем U31
![Ограничения модели запрещают выбор для месторождения более одной технологии, поэтому принимаем U31](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/364557/slide-20.jpg)
В сформированном плане отыскивается младшая единица (крайняя правая единица, после которой есть хотя бы один ноль). Эта единица соответствует переменной U12, отмечаем в табл. 9.10 ее символом «*».
Поскольку младшая единица найдена, формируем новый вариант плана освоения месторождений. На итерации 2 на месте младшей единицы ставим ноль (U12 = 0), все переменные, находящиеся левее младшей единицы, сохраняют свои значения (U32 = 1), а переменные правее младшей единицы определяются так, как это было описано выше.