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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于生物调节机制的人工蜂群的油田注采智能优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115310665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210775312.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于生物调节机制的人工蜂群的油田注采智能优化方法及系统是由王君红;刘宝;张月;苗伟设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物调节机制的人工蜂群的油田注采智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于生物调节机制的人工蜂群智能优化方法及系统；受生物系统调控生理指标机制的启发，所述优化方法在传统人工蜂群算法中引领蜂、观察蜂、侦查蜂的基础上，根据生物调节规律设计了蓝光引导单元、蜜源调控单元和触角定向单元。其中，蓝光引导单元作用于观察蜂阶段，能够加强算法跳出局部最优的能力；触角定向单元作用于侦查蜂阶段，能够在一定程度上加快算法的收敛速度；蜜源调控单元作用于引领蜂迭代阶段，能够减少算法的执行时间。仿真实验表明本发明的算法相对其他传统算法具有较高寻优性能，尤其在提高全局寻优性能和算法收敛速度方面，改善了运行效果。

本发明授权一种基于生物调节机制的人工蜂群的油田注采智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生物调节机制的人工蜂群的油田注采智能优化方法，其特征在于，包括： 基于注水量和采油量建立原油日净现值优化方程： 其中，Yj为第j口生产井日产量，ro为原油价格，rw为单位注水成本价格，w1与w2分别代表注水量与采油量所占权重比,且w1+w2＝1，Fmax为原油日净现值； 使用基于生物调节机制的人工蜂群的油田注采智能优化方法对上述注水参数进行优化，以得到最优的原油日净现值； 所述基于生物调节机制的人工蜂群的油田助采智能优化方法，具体步骤包括： S1:初始化蜜源，计算蜜源的适应度值； S2:引领蜂通过蓝光引导单元确定初始标记蜜源并搜索新蜜源； S3:获取所述新蜜源的适应度值，采用贪婪选择策略保留适应度值更优的蜜源； S4:计算跟随蜂选择引领蜂的选择概率Pi，跟随蜂对于引领蜂的所提供的蜜源按选择概率Pi进行跟随；对于未选择跟随蜜源的跟随蜂变成引领锋，返回步骤S2； S5：记录当前最优蜜源，在蜜源调控单元中增加参数调控因子作用于侦查蜂并对迭代次数n进行界定，开始迭代计算，直到满足迭代次数n后结束，并输出最优数值组合；当经过n次迭代搜索到达阈值而没有找到最优解时，对应的引领蜂转化为侦查蜂，所述侦查蜂采用触角定向单元在搜索空间内随机产生一个新蜜源，返回S3； 其中，所述S2中引领蜂通过蓝光引导单元确定初始标记蜜源并搜索新蜜源，具体包括：引领蜂在解空间中搜索新蜜源，搜索过程中产生新蜜源的公式为： 式中，Gb为引导作用函数,S表示调节引导作用的强弱，μ为固定常数，且S＞0,μ＞0，k1,k2为蓝光引导系统参数，k1＞0,k2＜0；rand是产生随机数的函数，产生的随机数是大于等于下限值及小于上限值的均匀分布随机实数，e为自然常数； 所述S5中在蜜源调控单元中增加参数调控因子作用于侦查蜂并对迭代次数n进行界定，具体公式为： 式中，R为调控激素的浓度变化量，F为阈值，为固定常数，a1、a2为蜜源调控单元系统参数，且a1＞0,a2＜0； 所述S5中侦查蜂采用触角定向单元在搜索空间内随机产生一个新蜜源，具体包括：将侦查蜂的搜索点定义到当前全局最优位置，触角定向单元产生新蜜源公式为： 式中，gbest为当前全局最优位置，Ld和Ud分别为所述解空间的上限和下限。

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