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基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化
更新时间:2026-03-27
    • 基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化

    • Optimization of Fracturing Energy Storage Parameters Using Response Surface Methodology and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization

    • 鄂尔多斯盆地G油田开发中后期面临产量下降挑战,专家通过数值模拟等手段,对压裂蓄能参数进行集成优化,成功确定最佳参数组合,显著提高原油产量,为低压力系数油藏开发提供技术方案。
    • 油气藏评价与开发   2026年 页码:1-11
    • DOI:10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419    

      中图分类号: TE357
    • 收稿:2025-11-09

      网络首发:2026-03-27

    移动端阅览

  • 卢聪, 王鑫林, 曾祺俊, 等. 基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化[J]. 油气藏评价与开发, XXXX, XX(XX): 1-11. DOI: 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419.

    LU Cong, WANG Xinlin, ZENG Qijun, et al. Optimization of Fracturing Energy Storage Parameters Using Response Surface Methodology and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization[J]. Petroleum Reservoir Evaluation and Development, XXXX, XX(XX): 1-11. DOI: 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419.

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