油田巡检路径规划中的深度学习算法应用  

作　　者：李淼[1] 梁雪娇 

机构地区：[1]大庆油田有限责任公司第一采油厂

出　　处：《信息系统工程》2025年第2期55-58,共4页

摘　　要：采油厂特殊地区因建设时期短,面临井位分散、地形复杂、人员配备少等问题。针对巡检维护工作中信息更新周期长、巡检路线难规划、力量分散、突发情况多等难点,设计基于遗传算法巡检路径规划方法。利用MATLAB软件建立仿真平台,分别对8个地点、30个地点进行路径规划实验。结果表明:8个地点最短路径2.8937,100次实验中98次收敛到最优解;30个地点最短路程424.8693。实验验证遗传算法在30个地点以下规模场景中效果显著,为油田特殊地区巡检工作提供科学路径参考,具有较强实用价值。

关 键 词：油田巡检 路径规划 遗传算法 MATLAB仿真 机器人仿真 

分 类 号：TE35[石油与天然气工程—油气田开发工程] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]