Моделирование и принятия решений по выбору эффективного воздействия на пзс в процессе разработки нефтяных месторождений 05. 13. 18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ icon

Моделирование и принятия решений по выбору эффективного воздействия на пзс в процессе разработки нефтяных месторождений 05. 13. 18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ


Смотрите также:
Программа вступительного экзамена по специальности 05. 13. 18 Математическое моделирование...
Программа для поступающих в магистратуру по специальности 1-40 80 04 «математическое...
«Математическое моделирование доменных структур»...
Математическое моделирование многомерных квазистационарных электромагнитных полей в канале...
Математическое моделирование аэродинамических систем при создании средств очистки атмосферного...
Математическое моделирование физико-технических объектов на основе структурной и параметрической...
Математическое и программное обеспечение для разработки специализированных вычислительных систем...
Математическое моделирование электроконвекции в мембранных системах 05. 13...
Математическое моделирование электроконвекции в мембранных системах 05. 13...
Математическое моделирование внутренней структуры дисперсных систем методом частиц...
Моделирование процессов самообучения интеллектуальных систем на нечетких семантических сетях в...
«Тульский государственный университет»...



Загрузка...
страницы:   1   2
скачать
УДК 622.276.1(075.8) На правах рукописи


Искакова Сандугаш Шинбергеновна


Моделирование и принятия решений по выбору эффективного воздействия на ПЗС в процессе разработки нефтяных месторождений


05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы

программ


Автореферат



диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук


Республика Казахстан

Алматы, 2010

Работа выполнена в Республиканском государственном казенном предприятий «Атырауский институт нефти и газа» Министерства образования и науки Республики Казахстан.



Научные руководители:




доктор технических наук,

профессор, академик НИА РК Оразбаев Б.Б.


кандидат физико-математических наук, профессор АИНГ Мухамбетжанов А.Т.










Официальные оппоненты:




доктор технических наук

Миркаримова Б.М.


кандидат технических наук

Мустафин С.А.










Ведущая организация:




Казахский национальный технический университет им.К.Сатпаева



Защита состоится «26» февраля 2010г. в « 1500 » часов на заседании Объединенного диссертационного совета ОД 53.12.01 при ДГП «Институт математики» РГП ЦФМИ МОН РК по адресу: 050010, г.Алматы, ул.Пушкина, 125.


С диссертацией можно ознакомиться в Центральной научной библиотеке МОН РК по адресу: г.Алматы, ул. Шевченко, 28


Автореферат разослан « 22 » января 2010 г.


Ученый секретарь Объединенного

диссертационного совета ОД 53.12.01

д.т.н., профессор Казангапов А.Н.


^ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ


Актуальность темы исследований. Быстрый темп развития нефтедобывающей отрасли Казахстана требует научного сопровождения отрасли, возникает необходимость научно-обоснованных решений различных задач разработки нефтяных месторождений на основе современных достижений математических методов и компьютерной техники.

Вопросам применения методов математического моделирования при решении различных задач РНМ посвящено большое количество исследований. Однако результаты решения этих проблем в условиях неопределенности, дефицита и нечеткости исходной информации недостаточны, работы, посвященные к решению рассмотренных задач в этих условиях относительно мало, много еще не решенных вопросов. Для эффективного решения проблем необходим комплексный метод, позволяющий разработать систему моделей объектов и процессов разработки углеводородных месторождений, принимать эффективные решения по управлению ими в реальных ситуациях, характеризующихся неопределенностью и нечеткостью. Эти методы должны учитывать активного элемента системы управления - человека, его знания и опыт, формализуемой в виде нечеткой информации и обрабатываемой с помощью аппарата методов нечеткой математики (теории нечетких множеств и возможностей).

Для эффективного исследования и принятия оптимальных решений в РНМ необходимо построить их математические модели, которые учитывают природу и состояние процесса, тип, и другие особенности объектов и процессов разработки. Так как задачи, объекты и процессы РНМ представляют собой сложную систему, часто возникают проблемы многокритериальности и неопределенности из-за нечеткости исходной информации, которые затрудняют построение необходимых математических моделей и алгоритмов принятия решений. Вследствие этого, разрабатываемые в данной диссертации методы синтеза моделей в условиях неопределенности и принятия решений (ПР) на их основе с учетом нечеткости доступной информации и многокритериальности задачи предполагается крайне важным и актуальным.

^ Цель работы: разработать эффективные методы моделирования и принятия решений по выбору эффективного воздействия на призабойные зоны скважин и разработки нефтяных месторождений (на примере нефтяного месторождения Акжар), которые на основе комплексной информации количественного и качественного характера позволяют найти оптимальные решения по вектору критериев.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие основные задачи:

- исследование современного состояния проблем принятия решений и математического моделирования в процессах разработки нефтяных месторождений;

- создание математических моделей для исследования по выбору эффективного воздействия на ПЗС и РНМ; применение методики экспертных процедур для определения эффективности РНМ и подготовки информации для создания моделей; реализация прогноза и оценки эффективности воздействия на ПЗС на основе математических моделей; модификация и применение адаптивно-статистических методов для прогноза эффективности воздействия на ПЗС на основе методов теории нечетких множеств;

- исследование и разработка алгоритма построения математических моделей процессов РНМ с учетом нечеткости исходной информации; решение задачи выбора плотности сетки скважин и систем размещения скважин в нечеткой среде; обоснование эффективности применения кавитационно-волновой технологии воздействия на ПЗС с применением метода детерминированных моментов давлений;

- анализ и решение задачи ПР при планировании геолого-технических мероприятий в РНМ; формализация и постановка новых многокритериальных задач ПР в РНМ и разработка набора эффективных алгоритмов их решения в нечеткой среде; решение задачи принятия проектных решений в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации о залежи;

- исследование и создание структуры и основных блоков компьютерной системы принятия решений для эффективного решения задач РНМ; описание математического обеспечения КСПР для выбора проектного решения по РНМ в нечетких условиях.

^ Объект и предмет исследований. Объектом исследований в данной работе являются системы разработки нефтяных месторождений - эксплуатационные объекты, методы воздействия на пласт и ПЗС, скважина и способы их размещения на примере месторождения Акжар. Предметом исследований является современные математические, в т.ч. неформальные методы решения задач РНМ в условиях дефицита исходной информации (экспертные оценки, моделирования и принятия решений в нечеткой среде).

^ Идея работы заключается: в комплексном применении традиционных и предлагаемых новых подходов при построении моделей и решении многокритериальных задач ПР для определения эффективных решений проблем РНМ, удовлетворяющих ЛПР и основываясь на их опыт, знаний и возможности современной компьютерной техники.

^ Методы исследований. В работе использован системный подход и комплексный метод, включающий: анализ и обобщение достижений математических методов при решении задач нефтедобывающей отрасли; методы математического моделирования и принятия решений; методы теорий возможностей и экспертных оценок; компьютерные технологии; промышленно-экспериментальная проверка результатов исследований и технико-экономический анализ.

^ Научные положения, выносимые на защиту:

а) подход к решению проблем неопределенности при выборе метода прогноза и оценки эффективности воздействия на ПЗС, основанный на применения компромиссных решений на базе методов теории нечетких множеств;

б) алгоритм построения моделей сложных систем на примере системы РНМ с учетом нечеткости исходной информации, заключающийся в использований доступной информации количественного (теоретические сведения, статистическая информация) и качественного (знание, опыт и суждение человека - ЛПР, специалиста-эксперта) характера; методика моделирования и прогнозирования РНМ на основе теории нечетких множеств, предназначенная для агрегирования нечетких, фрагментарных, неопределенных и субъективно понимаемых частей геологической и промысловой информации;

в) ^ Математическое описание определения эффективности кавитационной технологии воздействия на ПЗС, основанное на применение метода детерминированных моментов давлений, обоснование применения кавитационной виброволновой обработки скважин, позволяющий оптимизировать расходно-напорные характеристики виброобработок, рационально использовать нефтепромысловое оборудование, повысить эффективность операций по интенсификации добычи нефти;

г) новые постановки многокритериальных задач ПР в нечеткой среде и разработанные диалоговые алгоритмы их решения, которые на основе модификации компромиссных схем и принципов оптимальности (методы ГК и ИТ, принципы ПО и ММ) на случай нечеткости исходной информации, ставят и решают задачи, сохраняя и используя доступной нечеткой информации, что позволит получить адекватные решения сложных задач РНМ в нечеткой среде.

д) структура компьютерной системы принятия решений по разработке нефтяных месторождений, отличающиеся от аналогичных тем, что в состав системы включаются комплекс моделей объектов и процессов РНМ, алгоритмы решения задач ПР в РНМ, функционирующих и в нечеткой среде.

Личный вклад автора заключается в:

- постановке задач исследования, определении направлений и методов их решения, формулировке и обосновании научных положений;

- разработке подхода к решению проблем неопределенности при выборе метода прогноза и оценки эффективности воздействия на ПЗС;

- разработке методики моделирования и прогнозирования РНМ в нечеткой среде, путем агрегирования нечетких, фрагментарных, неопределенных и субъективно понимаемых частей геологической и промысловой информации;

- математическом обосновании эффективности кавитационной технологии воздействия на ПЗС и применения кавитационной виброволновой обработки скважин, позволяющий повысить эффективность операций по интенсификации добычи нефти;

- постановке новых многокритериальных задач ПР в нечеткой среде и разработке эффективных алгоритмов их решения, путем модификации компромиссных схем и принципов оптимальности (методы ГК и ИТ, принципы ПО и ММ) на случай нечеткости исходной информации;

- испытании результатов исследований в опытно-промышленных условиях и применении их в научно-образовательной системе.

^ Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

а) новизна предложенного подхода к решению проблем неопределенности при выборе метода прогноза и оценки эффективности воздействия на ПЗС, заключается в подборе и применении компромиссных решений на базе методов теории нечетких множеств;

б) преимущество предложенного алгоритма построения математических моделей сложных систем на примере системы РНМ с учетом нечеткости исходной информации определяется тем, что используется любая доступная информация количественного (теоретические сведения, статистическая информация) и качественного (знание, опыт и суждение человека - ЛПР, специалиста-эксперта) характера, т.е. является более универсальным подходом к построению моделей;

в) разработанная методика моделирования и прогнозирования РНМ в нечеткой среде характеризуется новым способом агрегирования нечетких, фрагментарных, неопределенных и субъективно понимаемых частей геологической и промысловой информации на основе методов ТНМ;

г) применение описанной кавитационной технологии воздействия на ПЗС и кавитационной виброволновой обработки скважин, позволяет оптимизировать характеристики виброобработок, рационально использовать нефтепромысловое оборудование и повысить эффективность операций по интенсификации добычи нефти;

д) впервые получены новые постановки многокритериальных задач ПР в нечеткой среде и разработаны диалоговые алгоритмы их решения, которые на основе модификации компромиссных схем и принципов оптимальности (методы ГК и ИТ, принципы ПО и ММ) на случай нечеткости исходной информации, задачу решают используя полностью доступной нечеткой, это позволит получить адекватные решения сложных задач РНМ в условиях неопределенности.

^ Связь работы с другими научно-исследовательскими работами. Диссертационная работа выполнена в соответствии с планами научно-исследовательских работ Атырауского института нефти и газа, кафедры Информационной системы и научной лаборатории Информационная технология в НГП АИНГ. В процессе исследований выполнены НИР «Разработка информационно-управляющих систем для принятия решений в нефтеперерабатывающем производстве с учетом экономико-экологических проблем», заказчик Атырауский НПЗ (2003-2004гг.) и «Математическое моделирование и принятия решений в процессах разработки нефтяных месторождений», в которых автор является одним из исполнителей.

^ Обоснованность и достоверность научных положений и выводов подтверждается:

- корректностью используемых методов исследований, базирующихся на научных положениях теорий систем, математического моделирования, принятия решений, теории нечетких множеств и методов экспертных оценок;

- достаточной сходимостью теоретических и опытно-промышленных результатов исследования (относительная погрешность не более 5%), а также сходимостью разработанных и используемых при решении задач диалоговых алгоритмов, которые достигаются в пределах 5-7 циклов;

- результатами испытаний предложенных методов и алгоритмов и рекомендаций, разработанных при непосредственном участии автора на практике РНМ месторождения Акжар.

^ Научное значение работы заключается: в развитии методологических основ математического моделирования в условиях неопределенности из-за нечеткости исходной информации с применением доступной информации различного характера, в т.ч. знаний и опыта специалистов-экспертов; в постановке и решении многокритериальных задач ПР в нечеткой среде по выбору эффективных методов воздействия на ПЗС, при планировании ГТМ в РНМ, при выборе плотности сетки скважин, которые на основе модифицированных компромиссных схем и принципов оптимальности на случай нечеткости исходной информации позволяют найти эффективные решения, удовлетворяющие ЛПР.

^ Практическая ценность и реализация результатов работы. Предложенный подход и разработанный алгоритм построения математических моделей сложных систем РНМ в условиях неопределенности позволяют построить эффективные модели объектов нефтедобывающей, нефтеперерабатывающей и другой отрасли. Формализованные и поставленные многокритериальные задачи ПР и разработанные алгоритмы их решения, на основе модифицированных компромиссных схем и принципов оптимальности могут найти оптимальные решения производственных задач добывающих, перерабатывающих, транспортных и других производств.

Разработанные методы моделирования и принятия решений использованы при построении математических моделей решаемых задач РНМ Акжар и при выборе эффективных решений по выбору и оценке методов воздействия на ПЗС, при планировании ГТМ, при выборе ПСС.

Результаты диссертационной работы включены в программы учебных курсов, читаемых в Атырауском институте нефти и газа для студентов специальностей 050708-Нефтегазовое дело, 050702-Автоматизация и управление, 050703-Информационные системы, 050704-Вычислительная техника и программное обеспечение.

^ Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и республиканских конференциях, в том числе: на НТК «Проблемы нефтегазового комплекса Казахстана» (Атырау, 2001); на международных научных конференциях «Экология и нефтегазовый комплекс» (Атырау, 2004, 2008); на 5 Казахстанско-Российской международной научно-практической конференции «Математическое моделирование научно-технологических и экологических проблем в нефтедобывающей промышленности» (Алматы-Атырау, 2005); «Проблемы научно-технического и кадрового обеспечения нефтегазовой промышленности Казахстана» (Атырау, 2008); «Экономика и управление нефтегазового комплекса» (Атырау, 2008), «Научно-технологическое развитие нефтегазового комплекса» (Орал, 2009); на научных семинарах кафедр «Нефтегазовое дело - Разработка», «Информационные системы» Атырауского института нефти и газа, на научно-техническом совете КазНИГРИ, на научных семинарах ведущей организации.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, общий объем 5 п.л., в т.ч. 10 научных статей опубликованы в рекомендованных Комитетом по надзору и аттестации в сфере образования и науки МОН РК изданиях.

^ Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов и заключения, изложенных на 142 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков, 23 таблиц, список использованной литературы из 137 названий и 6 приложений.


^ ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ


Во введении дана общая характеристика работы, обоснована актуальность постановки и решения задач ПР по выбору эффективного воздействия на ПЗС и разработки нефтяных месторождений на основе математических моделей, сформулированы научная новизна результатов и положения, выносимые на защиту, приведены результаты апробации и показана практическая ценность работы.

^ В первом разделе проанализировано современное состояние проблем ПР и математического моделирования в процессах разработки нефтяных месторождений, проведен анализ методов повышения проницаемости пласта и призабойной зоны, методов повышения нефтеотдачи и воздействия на пласт и ПЗС. Изучены основные физические процессы в ПЗС в периоды вскрытия, освоения и эксплуатации и вопросы их моделирования, выведен коэффициент, количественно оценивающий эффективность различных методов воз­действия на ПЗС на практике.

Исследованы процедуры и методы принятия решения при разработке нефтяных месторождений, формализована и получена общая постановка задачи исследования - многокритериальная задача ПР по эффективному управлению объектами и процессами РНМ в нечеткой среде.

^ Во втором разделе исследованы и решены проблемные вопросы построения математических моделей для выбора эффективного воздействия на ПЗС и разработки нефтяных месторождений. Изучены вопросы пробной эксплуатации и приведены основные характеристики исследуемого нефтяного месторождения Акжар. Проанализированы результаты гидродинамического исследования скважин и пластов данного месторождения.

Исследованы вопросы применения методов экспертных оценок при определении эффективности разработки нефтяных месторождений. Систематизированы исследования по изучению механизма нефтеотдачи пластов, выделены и исследованы группы природных и технологических факто­ров разработки. Приведены результаты экспертной оценки этих факторов на эффективность РНМ. По результатам экспертных оценок сделано следующее заключение: согласно существующим в настоящее время представлениям, плотность сетки скважин и темп отбора жидкости из объектов являются важными тех­нологическими параметрами разработки; собранная и обработанная экспертная информация позволяет решать проблему неопределенности и дефицита информации при построении математических моделей.

Исследованы вопросы прогноза и оценки эффективности воздействия на ПЗС и анализа эффективности ее обработки на основе математических моделей. Распределение числа скважин по их дебиту часто имеет асимметричный характер, при котором большую часть добычи (70-80%) определяет меньшая часть фонда (20-30%). Для оценки подчинения распределения дебита скважин принципу Парето используются два подхода:

1. Частотный, которому соответствует соотношение , где a и - постоянные; х0 - граничная величина х, с которой распределение соответствует принципу Парето; хi - вероятность попадания элементов выборки в интервал со средним значением xi,

  1. Ранговый, которому соответствует формула, где a и - постоянные; Ri - ранг соответствующего значения хj, т. е. его пример в упорядоченной по мере убывания последовательности значений х.

Эти зависимости спрямляются в логарифмических координатах


log xi = log а - (1 + ) log Ri.


В качестве одного из методов интенсификации добычи все большее применение находит регулирование отбора жидкости. Причем современные объемы применения данного технологического процесса требуют уже не индивидуального (по отдельным скважинам) подхода к его проведению, а анализа всей добывающей системы (анализа участка) в целом. Эффективность технологических процессов предполагает наличие определенного баланса между различными частями общей системы. Вследствие этого наряду с оценкой состояния системы в целом необходимо анализировать изменение ее отдельных частей (подсистем) для своевременного регулирования их работы.

Группирование скважин на основании принципа Парето по дебиту нефти и воды позволило проанализировать перераспределение отбора между отдельными группами скважин и выделить группу, в пределах ко­торой регулирование отбора принесло увеличение суммарного дебита нефти. В пределах высоко- и низкопродуктивных зон пласта, выявленных при группировании скважин по закону гиперболического распределе­ния, могут складываться периодически сменяющиеся внутрипластовые процессы, благоприятные или неблагоприятные для проведения мероприятий по регулированию отбора. Для определения характера этих процессов предлагается метод эволюционного моделирования с использованием описывающей накопленную добычу скважин экспо­ненциальной модели вида


,


где - накопленная добыча нефти или воды скважины; A, B и – постоянные коэффициенты; t - время.

По знакам коэффициентов модели можно определить, какого типа эволюционный процесс доминирует в работе скважин по нефти и во­де - с насыщением (А>0, В<0 и <0) или без насыщения (А<0, В<0 и >0). Определение типов модели и их сочетания по нефти и воде для каждой скважины дает возможность выявить группы скважин, на которых возможно успешное проведение мероприятий по регулирова­нию отбора.

Предложенная методика апробировалась на месторождения Акжар; 27 скважин исследуемого участка были разделены на груп­пы по законам гиперболического распределения и эволюционного мо­делирования, а затем были определены области пересечения между вы­деленными по двум методам группами скважин: перспективных для увеличения отбора жидкости и для ограничения его. Как видно из рисунка 2.1, а,б,в, построенного по результатам исследований, кривые дебита жидкости Qж, воды Qв и нефти Qн хорошо спрямляются в логарифмических координатах. На всех графиках выделяются два участка, один из которых пологий (на нем сконцентрированы высокодебитные скважины), второй – крутой, который объединяет низкодебитные скважины.



Рисунок 2.1 - Дебит жидкости (а), воды (б), нефти (в) до (1) и после (2) обработки


При сравнении распределения дебита нефти по скважинам до и после обработки видно, что после виброобработки дебит нефти увеличился (новое распределение образовано прямыми, проходящими выше прежних). Кроме того, прямые стали более пологими, что также свидетельствует об увеличении характеристического показателя. Таким образом, после обработки увеличивается среднесуточный де­бит нефти для всех типов скважин. Рост характеристического показате­ля свидетельствует о том, что в обеих группах скважин распределение дебита становится более равномерным. В отличие от распределения дебита скважин по нефти проведенные обработки практически не изменили характера распределения дебита по воде, т.е. в данном случае проведение обработки не оказывает зна­чительного воздействия на обводненную часть ПЗ.

По результатам анализа можно сделать следующие выводы об эф­фективности виброобработки ПЗС:

  • общий дебит жидкости низкодебитных скважин становится более равномерным;

  • характер дебита скважин по воде меняется. Это может быть вызва­но большой избирательностью вибровоздействия на ПЗ и нивелирова­нием эффекта от обработки из-за снижения фильтрации пластовой во­ды;

  • распределение дебита скважин по нефти также меняется. Наряду с увеличением дебита нефти и более плавным его распределением доля высокодебитных скважин снизилась.


При проведении дальнейшего анализа обработанные скважины ус­ловно разделили на 4 группы по нескольким признакам. Предложенная групповая классификация скважин на основе закона гиперболического распределения позволяет оптимизировать проведе­ние обработки в целях получения максимального прироста добычи нефти из охваченных скважин следующим образом.

Пусть - вероятность перехода скважин из i-й группы до обработ­ки в j-ю группу после проведения обработки; - суммарный дебит j-й группы скважин после обработки:




где - коэффициент успешности проведения обработки в i-й группе, показывающий качественное изменение характеристик продуктивности скважин за счет физико-химических процессов: qi, - средний дебит скважины в i-й группе; x1, x2, x3, x4 - чис­ло скважин в каждой из четырех групп до обработки. Суммарный дебит всех обработанных скважин

(2.1)


Таким образом, данная задача является задачей линейного програм­мирования. Коэффициенты А1, А2, А3, A4 определяются из выражения (2.1), переменные связаны между собой определенной зависимостью.

В работе определены вероятности перехода скважин из одной группы в другую в связи с проведением обработки на нефтяном месторождении Акжар (таблица 2.6.). С учетом этих результатов, линейная модель для определения Q (суммарный дебит всех обработанных скважин) имеет вид:


Q=66,74x1+12,90x2+227,00x3+8,13x4 (2.2)


Очевидно, что число скважин, обрабатываемых за планируемый пе­риод, ограничено. На распределение скважин по выделенным группам всегда накладывается условие. Если нет других ограничений, то максимум линейной функции, т.е. наибольший эф­фект от проведения мероприятий для данного региона, будет x1=N; x1+x2+x3+x4=N; x2=x3=x4=0.


Однако при планировании обработки на выбор скважин наклады­ваются дополнительные условия. Например, не всегда целесообразно проводить обработки ПЗ скважин I и III групп, можно сократить число скважин из этих групп. Так, для условий исследуемого месторождения Акжар наиболее целесообразна система следующих ограничений, соответству­ющая структуре всего фонда скважин: x10,25N; x1+x30,6N; x2+x40,5N; x40,5N.

Оптимальное решение линейной функции (2.2) имеет вид

x1=0,25N; x2=0,10N; x3=0,30N; x4=0,40N.

Таким образом, при подобном подходе планирование эффективности мероприятий по воздействию на ПЗ скважин наиболее успешно на основе получаемой информации, основанной на приведенной выше модели.

В разделе описаны адаптивно-статистические методы прогноза эффективности воздействия на ПЗС. Пусть прогноз дается в виде одного из возможных явлений П1, П2,..., Пn, причем явление Пi, означает, что предсказывается осу­ществление явления в фазе Wi. Выбор на основе про­гнозного метода какого-либо из явления П и осуществление какой-то из фаз явления W рассматриваются как случайное событие. Если применяе­мый прогнозный метод учитывает хотя бы некоторые существенные особенности прогнозируемого явления, то указанные события должны быть статистически связанными. В этом случае поданным предвари­тельного применения прогнозного метода может быть подсчитана час­тота одновременного осуществления каждой пары событий W и П, которые будут служить оценками для соответствующих вероятностей

Р=Р(W, П) (2.3)


причем  Р =1.

Надежность прогноза целесообразно оценивать для каждого из этих множеств по величине ri=Р(П|Wi), характеризующей частоту, с которой выбран П в случаях, если осуществлялось явление в фазе Wi. По известным значениям Р вероятности ошибок определяются по формуле

ri = Рi/ Рi , (2.4)

Полученная величина ri может характеризовать надеж­ность прогнозных методов. Пусть, например, ri(1) и ri(2) - вероят­ность ошибок прогнозов данного явления, составленных двумя раз­личными методами. Если при всех i и всех =i выполняется неравен­ство ri(1)≤ri(2) и хотя бы при одной паре значений i и выполняется строгое неравен­ство, то, следовательно, метод 1 лучше метода 2. В противном случае, т.е. если при некоторых i и выполняется неравенство ri(1)≤ri(2), а при ос­тальных i, - противоположные неравенства, абсолютное сравнение надежности этих двух методов невозможно, т.е. возникает проблема неопределенности.

Для решения проблем неопределенности при выборе метода прогноза предлагается новый подход с применением компромиссных решений на основе методов теории нечетких множеств. В этом случае, принимая X={х} за множество альтернатив, нечеткую цель F и нечеткое ограничение R можно представить как фиксированные нечеткие множества F и R в пространстве Х с функциями принадлежности (ФП) F и R, характеризующими степень принадлежности х к F и к R. Решение, т. е. выбор решения, может быть получено в виде нечеткого множества D при пересечении целей и ограничений D=F R. Соответственно D =FR .

В решаемой задаче выбора наиболее надежных методов прогноза значения ri,  могут рассматриваться в качестве нечетких це­лей и ограничений, в результате пересечения которых может быть оп­ределен оптимальный метод прогноза. В работе описанный подход применен к выбору наиболее надежных мето­дов прогноза эффективности обработки скважин месторождения Акжар СГГК-КТ (кавитационной технологией).

Объект разработки - залежь УВ - описывается множеством разнородных параметров и характеристик: геологических, экономических, технологических, технических, экологических, физико-химических и др. С другой стороны нефтяная залежь - объект с иерархической структурой (скважина, пласт, залежь) и характеризуется неопределенностью и нечеткостью исходной информации. В этих случаях традиционные математические методы, как правило, не работают или не дают эффективных результатов. Поэтому столь важно овладеть методами накопления и использования экспертных знаний о РНМ. К таким методам относятся нечеткое моделирование. С помощью нечеткого моделирования анализируют сложные проблемы РНМ с использованием простой математической базы и получают наилучшие проектные решения.

К достоинствам методов построения нечетких моделей можно отнести следующее: они позволяют получить эффективные модели объекта в условиях неопределенности, когда традиционные подходы не дают существенных результатов; в моделях, полученных на основе этих подходов, учитываются внутренние, содержательные связи основных параметров системы, которые не подлежат формализации. Однако при построении нечетких моделей возникают свои специфические проблемы, например, связанные с проведением экспертного опроса, построением функции принадлежности нечетких параметров, определением структуры условного логического вывода и т.д.

Рассмотрим вопросы алгоритмизации разработки моделей сложных систем, какими являются процессы РНМ, с учетом нечеткости исходной информации. Приведем основные этапы предложенного алгоритма.

А л г о р и т м НМСС.

1. Исследовать сложную систему, собрать и обработать исходные данные.

2. Если имеются элементы и подсистемы исследуемой системы, для описания которых теоретических сведений или достоверных статистических данных достаточно, то для них выбирается соответствующие традиционные (аналитические или экспериментально-статистические) методы построения математических моделей. Для построения моделей объектов и процессов (элементов и подсистем) в нечеткой среде перейти к следующему пункту.

3. Выбрать необходимые для построения модели входные и выходные jj, j= параметры объекта, которые являются лингвистическими переменными (jY - нечеткие подмножества, Yуниверсальное множество). Входные параметры могут быть нечеткими (т.е. ii, i=,iX, i - нечеткие подмножества Xуниверсальное множество) и четкими (xiXi, i=).

4. Провести сбор информации и на основе экспертной процедуры определить терм-множество Т(i,j) нечетких параметров, описывающих состояние объекта.

5. Если xiXi, т.е. входные параметры объекта детерминированы, то определить структуру нечетких уравнений множественной регрессии j = fj(x1,…,xn, 0, 1,…,n), j= (решение задачи структурной идентификации).

6. Построить функцию принадлежности нечетких параметров объекта Ai(i), Bi(j) и коэффициентов модели.

7. Если и входные и выходные параметры объекта нечетки, то построить лингвистическую модель системы и формализовать нечеткие отображения, определяющие связь между i и jRij.. Перейти к пункту 9.

8. Если выполняются условия пункта 5, то оценить нечеткие значения коэффициентов (0, 1,…,n) выбранных функций j (решение задачи параметрической идентификации). Перейти к пункту 10.

9. Если выполняются условия пункта 7, то на основе композиционного правила вывода определить нечеткие значения параметров объекта и выбрать их числовые значения из нечеткого множества решений.

10. Проверить условие адекватности модели. Если условие выполняется, то модель рекомендуется для исследования, оптимизации и управления исследуемой системой, в противном случае определить причину неадекватности и вернуться к предыдущим пунктам для уточнения модели.

В работе даны пояснения к пунктам приведенного алгоритма. На основе опыта моделирования объектов различных производств в нечеткой среде предлагается следующая структура функции принадлежности:


,

где – ФП параметров нечеткому множеству , характеризующая значения выходных параметров; p - номер кванта; -параметр, который находится при идентификации ФП и определяющий уровень нечеткости; - коэффициенты для изменения области определения термов и формы графика ФП нечетких параметров; - нечеткая переменная, наиболее соответствующая данному терму (в кванте p), для которой .

Лингвистическая (качественная) модель объекта строится по результатам обработки экспертной информации. Для удобства ее можно оформить в виде таблицы, где словесно (нечетко) указаны различные значения входных параметров i и соответствующие этим вариантам значения выходных параметров - . Нечеткие отображения строятся на основе композиционного правила вывода: Rijр=AipBjp. Нечеткое решение определяется на основе максиминного произведения:

Bj(*)={min[Ai(i *),Rijp((i *,)]}. (2.5)

Конкретные числовые значения выходных параметров уj** из нечеткого множества решений определяются из следующего соотношения:

уj**=arg Bjp(*), (2.6)

т.е. выбираются те значения входных параметров, для которых достигается максимум ФП.

Традиционная наука о РНМ знает два рода закономерностей: детерминированную и статистическую. Детерминированная закономерность исходит из того, что, зная начальное состояние залежи УВ, можно прогнозировать процесс разработки, соответствующий именно этим условиям. Статистическая закономерность утверждает полную непрогнозируемость процесса добычи, вновь вводимого в разработку месторождения в новом нефтегазоносном районе, и только в случае многочисленных разработок залежей в этом районе утверждается вероятность осуществления наиболее общепринятой системы разработки.

Характерной основной чертой геологии и разработки залежей УВ является неопределенность, вызванной нечеткостью исходной информации. В связи с этим в данной работе предлагается рассмотреть третий род закономерности: нечеткий. Нечеткая закономерность исходит из того, что начальное состояние залежи УВ более или менее известно только для некоторой ее части (скважин, сейсмических разрезов), а в остальной области залежи оно нечетко. В этом случае можно говорить о нечетком прогнозе процесса разработки и росте нечеткости прогноза во времени.

В работе предлагается новый подход к моделированию и прогнозированию РНМ на основе теории нечетких множеств. Новая методология предназначена для агрегирования нечетких, фрагментарных, неопределенных и зачастую субъективно понимаемых частей геологической и промысловой информации. Она основана скорее на возможности события и связана с многокритериальной теорией принятия решений. Новая методология пригодна там, где некоторые данные пропущены, неясны или субъективны. Это альтернативный подход, не только не подменяющий традиционные методы, основанные на теории вероятности или классических методах подземной гидромеханики, но и допускающий их разумное сочетание при прогнозировании РНМ. Этот метод предполагает сравнение вновь полученной промысловой и геологической информации с известной с целью определения уровня близости (степени принадлежности).

Поскольку описание нефтяной залежи содержит разнородную информацию, наиболее естественно использовать гибридный подход для генерации модели залежи. Детерминированные элементы геологического описания (тип породы, коллектора, фации) разумнее всего описывать с использованием детерминированных моделей. Случайные данные и особенности строения залежи (прерывистые, линзовидные песчаные и глинистые тела, скважине либо предполагаемые в пространстве между скважинами) удобнее генерировать на основе стохастических моделей. Нечеткие параметры, свойства и структурные элементы, наблюдаемые в точечных источниках - скважинах и сейсмических разрезах, естественно воспроизводить на базе нечетких моделей.

В работе исследованы задачи выбора плотности сетки скважин (ПСС), решение которых затрудняются нехваткой и размытостью исходной информации, предложен метод решения этих задач с применением ТНМ. В настоящее время не существует общепринятых методов выбора наиболее эффективной плотности сетки скважин. В основном ПСС и местоположение скважины выбирают на основе полномасштабного моделирования процессов разработки нефтяных залежей. Этот подход весьма сложный и не всегда эффективный. Предлагается использовать при выборе ПСС экспертные оценки, статистический анализ БД успешных проектов и ТНМ. Этот метод существенным образом опирается на геологическую информацию о пластовой структуре и свойствах пластовых флюидов. Экспертный подход, основанный на статистическом анализе и ТНМ, представляет собой альтернативу полномасштабному математическому моделированию РНМ с целью выбора или оценки ПСС.

^ Математическая модель обоснования выбора ПСС. Методика обоснования ПСС основана на экспертном анализе, многокритериальной системе принятия решений, ТНМ и обработке статистического материала предшествующей разработки. Основная идея этого подхода заключается в выборе ПСС при применении методов увеличения нефтеотдачи пластов по соответствию значений геолого-физических параметров месторождения принятым критериям применимости, определяемым как интервалы знаний этих параметров, при которых применение той или иной ПСС дало положительные результаты. Окончательное решение может быть принято при проведении технологической и экономической экспертиз.

Основными задачами, решаемыми при обосновании ПСС, являются следующие: формирование и структуризация множества параметров влияющих на выбор ПСС, на основе экспертного опроса, анализа литературы, статистического материала; математическая процедура обоснования ПСС на основе многокритериальной системы принятия решений и теории нечетких множеств.

Математическая процедура обоснования ПСС включает следующие этапы: приближенное описание параметров с помощью лингвистических переменных; формирование системы правил обоснования ПСС; построение ФП параметров нечеткому множеству «редкая СС», «средняя СС» или «плотная СС»; построение диаграммы нечетких отношений; построение функций решений на диаграмме нечетких отношений; окончательная «нечеткая» оценка обоснования ПСС; выбор числовых значений из нечеткой оценки, выбираются те значения оценки, для которых достигается максимум ФП.

Структурированное множество параметров формируется на основе методов экспертных оценок. Дается лингвистическое описание параметров, влияющих на выбор ПСС в виде: «ПСС» = {«плотная», «средняя», «редкая»}.

ФП нечетким множествам «редкая сетка скважин» (РСС), «средняя сетка скважин» (ССС), «плотная сетка скважин» (ПлСС) строятся на основе статистических данных. В работе приведены основные этапы и результаты построения этих функций в условиях месторождения Акжар. Степень принадлежности объекта разработки нечетким множествам «РСС», «ССС», «ПлСС» будет определятся как:

,

где для реализации логического оператора  используется оператор взятия минимума. Здесь i - номер типа ПСС, l - номер типа коллектора, j - номер геолого-физического параметра.

Коэффициент применимости ^ Сi - типа ПСС определяется как значение составной функции принадлежности μi в данной точке пласта (объекта разработки, залежи), т.е.: Ci=i,,j (x,y,z). Наилучший коэффициент применимости из полученных определяется как C = max{i,,j (x,y,z)}.

В разделе также изложены основы кавитационной технологии, которая является одним из высокоэффективных технологий повышения дебитов добываю­щих скважин. Сущность нового способа возбуждения разнообразных по величине ударных импульсов и колебаний давления с широким диапазоном частот состоит в том, что на основе кавитационных явлений в жидкостных системах с помощью пульсатора - на забое и в ПЗС последовательно создаются ударные импульсы давления различ­ной амплитуды и широкого спектра гармоник.

В работе описаны кавитационные процессы в жидкостях или газожидкостных системах, кавитационные процессы, возбуждаемые пульсатором. Приведено математическое описание определения эффективности кавитационной технологии воздействия на ПЗС с применением метода детерминированных моментов давлений. Рассмотрены вопросы кавитационной виброволновой обработки скважин, позволяющей оптимизировать характеристики виброобработок, рационально использовать нефтепромысловое оборудование, повысить эффективность операций по интенсификации добычи нефти.

В третьем разделе исследованы проблемы принятия решений при планировании геолого-технических мероприятий, при выборе проектных решений по РНМ и предложены методы их решения.

Важное значение в обеспечении стабильной работы нефтедобываю­щих предприятий имеет успешное проведение на скважинах различ­ных геолого-технических мероприятий (ГТМ). При планировании различных ГТМ на скважинах можно применить статистический метод анализа решений, отличающийся простотой использования на практике.

Анализ и решения задач ПР в условиях неопределенности можно провести на основе следующего алгоритма, основными шагами которых являются:

  1. Составляется список доступных возможностей сбора информации, экспериментирования и действия;

  2. Составляется список событий, которые могут произойти;

  3. Определяется последовательность совершения действий, которых возможно реализовать;

  4. Сравнивается и определяется эффективность последствия различных доступ­ных действий;

  5. Оцениваются шансы каждого конкретного события.

Вся информация аккумулируется в так называемой диаграмме (де­реве) решений. В работе приведен пример ПР по определению ус­пешности проведения обработки скважин участка месторождения Акжар генераторами гидравлических колебаний – кавитационной технологии (СГГК-КТ), построена полная диаграмма решений рассматриваемой задачи.

В данном разделе формализованы различные задачи ПР по оптимальному решению задачи РНМ в условиях неопределенности на основе учета нечеткой информации. На основе компромиссных схем и методов теории нечетких множеств задачи поставлены в виде многокритериальных задач ПР в нечеткой среде и разработаны диалоговые алгоритмы их решения без преобразования исходной задачи к эквивалентным детерминированным задачам, что является новизной диссертационной работы.

Пусть 0(x)=(01(x),…, (0m(x)) – нормализованный вектор критериев – fi(x), i=, оценивающий критерии эффективности РНМ. Допустим, что для каждого нечеткого ограничения q(x)bq, q= построена функция принадлежности его выполнения q(x), q=. Известен либо ряд приоритетов для локальных критериев Ik={1,…,m} и ограничений Ir={1,…,L}, либо весовой вектор, отражающий взаимную важность критериев (=(1,…,m)) и ограничений (=(1,…,L)).

Тогда, например, на основе идеи методов Парето оптимальности и максимина многокритериальную задачу ПР с векторным ограничением с учетом нечеткости исходной информации можно записать в следующей постановке:

0(х), 0(х)=i 0i(x), (3.1)

X={x: x arg ((qq(x)), q=} (3.2)

где  - логический знак «и», требующий, чтобы все связываемые им утверждения были истинны. Область определения переменных х и выполнения нечетких ограничений определяется на основе принципа максимина (гарантированного результата).

Предлагается следующий алгоритм решения полученной многокритериальной задачи ПР (3.1)–(3.2):


А л г о р и т м ПО-ММ:

  1. На основе экспертной оценки определить значения весового вектора, оценивающие взаимную важность локальных критериев (целевых функций) =(1,…,m), i0, i=, 1+2 + … + m =1.

  2. ЛПР вводится значение весового вектора ограничений =(1,…,L), учитывающее важность локальных ограничений.

  3. Определяются hq=1/pq, q=- величины шагов для изменения координат весового вектора .

  4. Построение набора весовых векторов 1, 2,…,N, N=(p1+1)(p2 +1)…(pL+1), варьированием координат на отрезках [0,1] с шагом hq.

  5. Определяются терм-множества Т(Х,У), описывающие качественные (нечеткие) параметры объекта и процесса.

  6. Строятся функции принадлежности выполнения нечетких ограничений q(x), q=.

  7. На множестве Х, определяемом по принципу максимина (3.2) максимизируется интегрированный критерий с учетом весового вектора (i, i=) локальных критериев определенного в пункте 1.

  8. Определить текущие решения: значения управляющих параметров - x(,); значения локальных критериев - 01(x(,)), 02(x(,)),…, 0m(x(,)); и степень выполнения ограничений - 1(x(,)), 2(x(,)),…, L(x(,))..

  9. Предъявить ЛПР полученное решение. Если текущие результаты не удовлетворяют ЛПР, то им назначаются новые значения весового вектора критериев , и (или) выбирается весового вектора ограничений =(1,…,L) и поиск приемлемого решения повторяется, т.е. осуществляется возврат к пункту 3. Иначе, перейти к пункту 10.

  10. Поиск решения прекращается, выводятся результаты окончательного выбора ЛПР: значения вектора управления x*(,); значения локальных критериев 01(x*(,)), 02(x*(,)),…, 0m(x*(,)); и степень выполнения ограничений 1(x*(,)), 2(x*(,)),…, L(x*(,))..


В работе также приведена постановка задачи ПР модифицируя методов главного критерия и идеальной точки на случай нечеткости исходной информации и разработан диалоговый алгоритм ее решения (алгоритм ГК-ИТ). Исследованы свойства разработанных алгоритмов оптимизации. Определена корректность и работоспособность предложенных алгоритмов при решении поставленных задач. Эти свойства алгоритмов подтверждены при решении конкретной задачи определения плотности сетки скважин. Изучены особенности принятия проектных решений на основе методов ТНМ в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации о залежи.

^ В четвертом разделе: исследованы и решены основные вопросы создания функциональных блоков системы поддержки принятия решений по РНМ. Предложен подход к созданию компьютерной системы принятия решений (КСПР) используемой в РНМ.

Для эффективного решения задач РНМ по результатам исследований создана структура КСПР функционирующей на основе математических моделей, базы данных и знаний. КСПР объединяет методы моделирования, принятия решений и возможности современной компьютерной техники, что позволяет значительно улучшить и ускорить процедуру ПР.

В состав КСПР включены следующие основные блоки: комплекс моделей объектов и процессов РНМ; набор алгоритмов решения задач ПР в РНМ; базы данных и знаний; блок объяснения решения; интерфейс пользователя; идентификатор параметров моделей. Эти блоки и пользователь (ЛПР) связаны информационными потоками, каждый из них выполняет определенные функции. Функциональное назначение этих блоков КСПР описано в работе.

Основной особенностью задач РНМ является нечеткость исходной информации. В этих случаях, как уже отмечалось, приходится формализовать знания и суждения ЛПР, специалистов-экспертов, имеющие нечеткий характер. Для решения таких нечетких задач необходимо включить в состав КСПР элементы интеллектуализации, позволяющие общаться с ней на естественном или профессиональном языках. Эти возможности достигаются на основе методов искусственного интеллекта, включением в состав КСПР базы знаний, блока логического вывода и объяснения результатов, алгоритмов решения многокритериальных задач ПР в нечеткой среде и интеллектуального интерфейса.

Создание КСПР по РНМ можно провести по следующим этапам:

- идентификация проблемной области и решаемых задач, содержательная постановка задач ПР;

- формализация знаний ЛПР и специалистов-экспертов о РНМ и задаче;

- создание базы знаний и данных;

- разработка комплекса моделей объектов и процессов РНМ;

- формализация, постановка задач ПР по РНМ и разработка алгоритмов их решения;

- разработка интеллектуализированного интерфейса пользователя;

- программная реализация разработанных моделей и алгоритмов.

Преимущество предложенной КСПР перед аналогичными компьютерными системами в том, что в ее состав включены комплекс алгоритмов моделирования объектов и процессов разработки месторождений углеводородов и многокритериального выбора эффективного решения задач РНМ, работоспособные в нечеткой среде, интеллектуальный интерфейс.

В разделе также обсуждены вопросы создания математического обеспечения КСПР для выбора проектного решения по РНМ в нечетких условиях. Выбор проектного решения РНМ в нечетких условиях осуществляется на основе нечеткой цели, нечеткого ограничения и нечеткого решения. Достоинство нечеткого подхода к ПР: цели и ограничения являются нечеткими множествами в одном и том же пространстве вариантов разработки в отличие от традиционной схемы ПР; применение ФП позволяет перевести задачу выбора рационального варианта разработки из размерного пространства в безразмерное. Это особенно важно, т.к. принятие проектных решений производится в многомерном пространстве параметров. Нечеткое решение в пространстве альтернативных вариантов разработки определяется как нечеткое множество , которое образуется пересечением нечетких множеств цели и ограничения: . Построены ФП нечетких целей (G), ограничения (R) и решения (D), которые позволяют выбрать рациональный вариант РНМ: D(y*)= max(G(y)&R(y)).

Таким образом, рациональные варианты разработки, будет представлять собой значения у в выделенной области, которая ограничена сверху линией пересечения функций принадлежностей нечетких целей и ограничений G(y)&R(y) (см. рисунок 4.1). В частности, в качестве рекомендуемого рационального варианта разработки может быть взята точка у*, при которой достигается максимум , т.е. D(y*) = max(G(y)&R(y)).



Рисунок 4.1 - Функции принадлежности нечетких целей , ограничения и решения и рациональный вариант разработки (х* )


Определены терм-множество и построены ФП лингвистических переменных: «эксплуатационный объект», «плотность сетки скважин»; «темп разбуривания ЭО»; «темп нагнетания агента в ЭО»; «темп добычи нефти»; «способ добычи жидкости на ЭО».

Рассмотрена структура базы данных и знаний. Результатом анализа с помощью базы данных и знаний является: построение характерных функций распределения значений основных технологических и геолого-физических параметров по каждому из методов воздействия и по классам методов; построение многомерных ФП; проведение кластеризации МВ в соответствии с условиями залегания пластов.

КСПР рассчитана на пользователя, который не имеет специальной подготовки в области математической статистики и теории нечетких множеств. Обоснование и принятие решений выполняется в системе автоматически по встроенным алгоритмам. Диалог с пользователем – геологом, разработчиком, с помощью интерфейса, ведется в доступной форме и не требует специальной математической подготовки. Результаты исследований выдаются в форме документов, доступных для чтения инженером. Система предусматривает полный контроль за ошибками пользователя. Анализ информационных потребностей разработчиков позволил заключить, что все они могут быть сформулированы следующим образом: найти объект, который удовлетворяет некоторой совокупности условий, и затем вывести обработанные значения характеристик найденного объекта в некоторой форме. В формализованном виде это можно представить как:

^ Найти: ; Вывести: ,

где σc – оператор выбора объекта, удовлетворяющего условию С; В – информационный фонд банка данных; ωf – преобразование атрибутов объекта при выводе; πA – преобразование, проецирующее найденный объект на пространство координат, заданное множеством А.

База данных и знаний имеет следующую структуру:

- общие сведения о месторождении: название месторождения; фирма-оператор; страна; успешность применения метода;

- геолого-физические параметры пласта: проницаемость; пористость; начальная нефтенасыщенность; конечная нефтенасыщенность; глубина залегания пласта; пластовая температура; пластовое давление;

- свойства пластовой нефти: вязкость нефти; плотность нефти;

- основные технико-экономические показатели: год начала разработки; площадь участка; число нагнетательных и добывающих скважин; МВ на пласт; общая добыча нефти; добыча нефти за счет МВ; прибыль; стадия проекта;

- продукционное знание ЛПР - разработчиков, формализованное по структуре: «если – условие, то – действие»; «если – условие, то действие 1, иначе - действие 2»; «если – условие 1, условие 2,…, условие n, то действие 1, действие 2,…, действие m»


ЗАКЛЮЧЕНИЕ


Диссертационная работа содержит новые научно обоснованные результаты в области математического моделирования и принятия решений в условиях многокритериальности и неопределенности исследуемых задач и объектов, использование которых обеспечивает решение важной прикладной проблемы нефтедобывающей промышленности. Результаты исследования, предложенные методы и решения позволяют эффективно решать производственные задачи разработки нефтяных месторождений в нечеткой среде.

Основные научные результаты, практические выводы и рекомендации состоят в следующем:

1. Исследованы вопросы применения методов экспертных оценок при определении эффективности разработки нефтяных месторождений; проведена экспертная оценка природных и технологических факто­ров разработки на эффективность разработки нефтяных месторождений;

2. Для решения проблем неопределенности при выборе метода прогноза впервые предлагается новый подход с применением компромиссных решений на основе методов ТНМ; предложен и описан алгоритм построения моделей сложных систем на примере системы РНМ с учетом нечеткости исходной информации; предложен метод решения задачи выбора плотности сетки скважин с применением ТНМ, на основе предлагаемого метода формализована математическая модель обоснования выбора ПСС;

3. Исследованы основы применения кавитационных процессов как один из высокоэффективных технологий повышения дебитов добываю­щих скважин; дано математическое описание определения эффективности кавитационной технологии воздействия на ПЗС с применением метода детерминированных моментов давлений, исследованы и решены основные вопросы кавитационной виброволновой обработки скважин, позволяющий оптимизировать расходно-напорные характеристики виброобработок, рационально использовать нефтепромысловое оборудование, повысить эффективность операций по интенсификации добычи нефти;

4. Исследованы задачи ПР при планировании геолого-технических мероприятий в РНМ и на основе статистического метода анализа решений предложены подходы к их решению; формализованы различные задачи ПР по оптимальному решению задачи РНМ в условиях неопределенности на основе учета нечеткой информации; на основе компромиссных схем и методов ТНМ задачи поставлены в виде многокритериальных задач ПР в нечеткой среде и разработаны методы их решения без преобразования исходной задачи к эквивалентным детерминированным задачам; разработаны диалоговые алгоритмы решения поставленных задач ПР, которые основываются на идее различных компромиссных схем – принципов оптимальности и их комбинации (методы ГК и ИТ, принципы ПО и ММ), применяемые компромиссные схемы модифицированы и адаптированы для работы в нечеткой среде. Предложенные постановки задачи и алгоритмы их решения являются обобщением многокритериальных задач на случай нечеткости исходной информации, они работоспособны и в частных случаях, когда имеется количественная (четкая) информация.

5. Предложен подход к созданию компьютерной системы принятия решений (КСПР) используемой в РНМ; создана эффективная структура КСПР, дано описание основных блоков КСПР. Преимущество предложенной КСПР перед аналогичными системами определяется тем, что в ее состав включены комплекс моделей объектов и процессов РНМ, алгоритмы решения задач ПР в РНМ, работоспособные в нечеткой среде и интеллектуальный интерфейс.

^ Оценка полноты решений поставленных задач. Поставленные задачи решены полностью, разработаны эффективные методы моделирования и ПР по управлению процессами разработки нефтяных месторождений, по выбору эффективного воздействия на ПЗС, по выбору плотности сетки скважин и систем размещения скважин. Теоретические результаты - алгоритм построения моделей и решения задач ПР, практически реализованы при построении моделей решаемых задач и при выборе необходимых решений в РНМ.

Рекомендации по конкретному использованию результатов. Предложенные методы и алгоритмы можно использовать при поиске оптимальных решений задач нефтедобывающей отрасли, при оптимизации технологических комплексов и процессов других производств путем математического моделирования и принятия решений. Для разработки моделей объектов и процессов, решения задач по выбору оптимальных решений можно использовать предложенных алгоритмов путем организации и проведения экспертных процедур. При этом следует подчеркнуть, что основным источником информации является специалисты-эксперты, собранная информация характеризуется нечеткостью, что требует применение методов ТНМ и возможностей.

Проведен расчет экономической эффективности от применения и внедрения результатов исследований в решении задач РНМ, значение экономического эффекта от применения составляет более 2 миллионов тенге в год.

Научный уровень работы по сравнению с лучшими достижениями в области моделирования и принятия решений выше, что обеспечивается за счет решения производственных задач в нечеткой среде. Разработанные и предложенные в работе алгоритмы синтеза математических моделей и решения задач по выбору эффективных решений в условиях неопределенности позволяет получить адекватные решения поставленных задач.


Список опубликованных работ по теме диссертации


1. ^ Сериков Ф.Т., Искакова С.Ш., Оразбаев Б.Б. Эффективные методы оптимизации объектов нефтегазовой отрасли в нечеткой среде по экономико-экологическим критериям на базе компьютерной системы// Материалы международной НТК «Проблемы нефтегазового комплекса Казахстана». –Том 1,–Атырау.- 2001.-С.388-393.

2. Оразбаева К., Сериков Ф., Искакова С. Постановка задач оптимизации трассы магистральных трубопроводов и методы их решения// Научный журнал МОН РК «Поиск», 2006. № 2. -С.222-226

3. Оразбаев Б.Б., Мухамбетжанов А.Т., Искакова С.Ш. Исследование процесса кавитации, проблемы и применения на практике.//Вестник Атырауского института нефти и газа № 17, Атырау, 2009г.-c.77-82.

4. Оразбаев А.Б., Искакова С.Ш., Кашимова Ж.А., Тажигалиева Т. База данных и знании по разработке нефтяных месторождении с применением методов активного воздействия.// Международная научно-практическая конференция «Современное состояние и перспективы развития нефтегазового комплекса РК» Атырау, 2009г. –С.544-546.

5. Мухамбетжанов А.Т., Оразбаев Б.Б., Искакова С.Ш., Тажигалиева Т. Development of oil deposits mathematical models on the basis of geological models.// Международный журнал «Наука и технология», Атырау, 2009г.-c.68-74.

6. ^ Мухамбетжанов А.Т., Оразбаев Б.Б., Искакова С.Ш., Тажигалиева Т. Методы воздействия и математическое описание процесса искусственного воздействия на пласт и на призабойные зоны скважин.//Вестник Атырауского института нефти и газа №17, Атырау,2009г.-с.38-43.

7. Мухамбетжанов А.Т., Искакова С.Ш. Математические модели для оценки остаточной нефтенасыщенности в ПЗС.//Вестник Атырауского института нефти и газа №17, Атырау,2009г.-с.44-50.

8. Искакова С.Ш., Исмагулова С.Д. Процедуры и методы принятия решения при разработке нефтяных месторождений, формализация и постановка задачи исследования. // Международная научно-практическая конференция «Современное состояние и перспективы развития нефтегазового комплекса РК» Атырау, 2009г. –С.522-530.

9. Оразбаев Б.Б., Мухамбетжанов А.Т., Искакова С.Ш. Процедуры и методы принятия решения при разработке нефтяных месторождений.// Вестник КазНТУ №5. Алматы, 2009г.-с.69-75.

10. Оразбаев Б.Б., Искакова С.Ш. Выбор методов прогноза эффективности воздействия на ПЗС с применением адаптивно-статистических подходов и теории нечетких множеств.// Вестник Национальной инженерной академии РК №3(33) Алматы, 2009г.-С.51-57.

11. Оразбаев Б.Б., Мухамбетжанов А.Т., Искакова С.Ш., Тажигалиева Т. Determination of oil fields development efficiency of on the basis of expert evaluation method. // Международный журнал «Наука и технология», Атырау,2009г.-с.96-101.

12. Искакова С.Ш., Исмагулова С.Д., Тажигалиева Т. Принятие решении при планировании геолого-технических мероприятий в РНМ.// Международная научно-практическая конференция «Современное состояние и перспективы развития нефтегазового комплекса РК» Атырау, 2009г. –С.539-544.

13. ^ Оразбаев Б.Б., Мухамбетжанов А.Т., Искакова С.Ш. Исследование и разработка моделей процессов разработки нефтяных месторождений учетом нечеткости исходной информации.// Международная научно-практическая конферен-ция «Современное состояние и перспективы развития нефтегазового комплекса РК» Атырау, 2009г. –С.530-539.

14. Искакова С.Ш. Выбор плотности сетки скважин и систем размещения скважин с использованием теории нечетких множеств. //Вестник Атырауского института нефти и газа № 17, Атырау,2009г.-с.33-38.

15. Оразбаев Б.Б., Мухамбетжанов А.Т., Искакова С.Ш. Постановки задач принятия решения в нечеткой среде в процессе разработки нефтяных месторождений и алгоритмы их решения. //Вестник Атырауского института нефти и газа № 17, Атырау,2009г.-265-269.

16. Оразбаев Б.Б., Искакова С.Ш. Анализ эффективности обработки ПЗС на основе математических моделей.// Приднепровский научный вестник, Уральск, 2009г.-с.53-57.


Ысқақова Сандуғаш Шынбергенқызы


Мұнай кен орындарын игеру мен ұңғының қазбабөліміне тиімді әсер етуді таңдау мақсатында модельдеу және шешім қабылдау


05.13.18 – Математикалық модельдеу, сандық тәсілдер және бағдарламалар кешені мамандығы бойынша техника ғылымдарының ғылыми дәрежесін алу үшін дайындалған диссертация





оставить комментарий
страница1/2
Дата16.10.2011
Размер0,52 Mb.
ТипАвтореферат, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы:   1   2
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх