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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法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：CN119415808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411502853.5，技术领域涉及：G06F17/11；该发明授权一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法是由尹虎;刘睿;赵修文;李黔设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，利用粒子群优化算法，以椭球面上最近两点的距离做为优化目标，通过椭球参数方程建立椭球距离求解模型。采用不同范围的算法参数进行迭代计算，直到算法收敛，确定误差椭球表面最近的两个点。最后使用井眼分离系数最近距离算法模型，输入两点距离，求得分离系数。本发明的方法通过快速迭代求解三维空间中误差椭球的最近距离，所需步骤少，迭代次数少，不需要求解复杂的数学优化构造函数，所得分离系数评价精度高，更好地满足密集型丛式井设计和防碰分析需求。

本发明授权一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用ISCWSA误差模型求解井筒位置不确定性协方差矩阵； S2、确定待求解的两个误差椭球参数； S3、建立误差椭球距离求解模型，方法如下: 将椭球以参数方程的形式表示： 写成3×1向量的形式： 由此构建两个误差椭球与粒子之间的映射关系式： X＝θM,φM,θP,φP 式中，X表示粒子的位置，在求解椭球最近距离的问题中，搜索空间的维度是4，所以拥有4个分量；θM和φM分别表示参考点误差椭球在参数方程表示中的θ角和φ角，rad；θP和φP分别表示扫描点误差椭球在参数方程表示中的θ角和φ角，rad； 粒子群优化算法的适应值函数表示为： fitness＝|TMvM-TPvP| 式中，fitness表示适应值；||符号表示对向量取模；vM和vP分别表示参考点椭球和扫描点椭球面上的一点，位于椭球的局部坐标系；TM表示参考点椭球局部坐标系到参考井井口坐标系的仿射变换，将点先按照椭球姿态进行旋转，然后再平移至参考点，是一个4×4的矩阵，TM的展开公式如下： 式中，ME、MV和MN分别表示参考点的East、Vertical、North三个坐标值，m；Mvector是一个3×3矩阵，其每一列分别是参考点不确定性协方差矩阵的三个特征向量； S4、运用粒子群优化算法迭代搜索距离最近的两点； 具体是，运用粒子群优化算法，输入误差椭球参数，初始化粒子群维度、规模、迭代次数，跌代直到达到最大次数或两次迭代之间距离的最小差值，得到满足最近距离的两个点； S5、通过井眼分离系数最近距离算法模型确定分离系数。

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