close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

bd000100945

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ЛИТВИНОВ Михаил Анатольевич
СИСТЕМА КОМПЛЕКСНОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПРИ
БУРЕНИИ Н Е Ф Т Я Н Ы Х СКВАЖИН
НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами (промышленность)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Оренбург 2005
Работа выполнена в Государствемюм образовательном учрежде1«и
высшего профессионального образования "Оренбургский государственный
университет"
Научный рукововдпель
кацдидат технических наук, доцент
Влацкая Ирина Валерьевна.
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор
Солот>ев Николай Алексеевич;
кацдидат технических наук
Ко&лшев Николай Павлович.
ОАО «Оренбургский научноисследовательский и проекгный
инсппуг нефти»
(ОАО «ОренбургНИПИнефть»)
Ведущая организация
рО
Защита состоится "//"
((
2005 г. в 1ч
на заседании
диссертационного совета Д 212.181.02 в ГОУ В П О "Оренбургск1Й
государственный университет" по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы,
13,ауд.6205.
С диссертацией можно ознакомиться в
"Оренбургский государственный университет".
Автореферат раз)слан " ^ '
Ученый секретарь
диссертационного совета
(О
библиотеке
ГОУ
ВПО
2005 г.
м
^Р«
В.И. Рассоха
IBO&'H
^ ^„
Т9ШГ
^/J^/^^r
Общая характеристика работы
Актуальность темы. Бурение скважин на нефть и газ является самым
дорогостоящим процессом из всего объема работ, связанных с разведкой,
добычей и транспортом этих полезных ископаемых. Оптимизация процесса
бурения оказывает решающее влияние на технико-экономические показатели
строительства скважин. Сложность задачи оптимизации процесса бурения
заключается
в
неоднородности разбуриваемых
пород и
ограниченности
информаюш об ее свойствах. Затрудняет тфинягие оптимального решения тот
факт, что многие геологическж параметры носят нечеткий характер.
При построении систем управления процессом бурения встает вощюс о
разработке новых моделей, способных накапливать информацию об объекте в
процессе эксплуатации системы, работать с нечеткими данными.
Модель
может
быть
эффективно
реализована
с
привлечением
математических методов теории нечетких множеств и построением на их основе
нечетких систем. Методы теории нечетких множеств можно применять
совместно с традиционными алгоритмами управления, используя наилучшие
черты различных подходов. Имеется значительный потенциал улучшения
многих существующих управляющих систем за счет использования нечетких
методов. Таким образом, работа, посвященная решению задачи повышения
эффективности управления процессом бурения, является актуальной.
Предмет исследования - информационно-аналитическое и программное
обеспечение А С У технологическим процессом бурения нефтяных и газовых
скважин.
Цель работы - повышение эффективности управления процессом бурения
за
счет
оптимизации
управляющие
параметров
процесса
бурения
с
использованием теории нечетких множеств.,
Задачи исследования:
1)
Провести анализ и дать математическую формулиров!^ задач
утфавления технологическим процессом бурения.
2) Разработать структуру модели на основе нечетких множеств для
РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ {
БИБЛИОТЕКА.
СПетев
построения А С У бурением скважин.
3) Разработать алгоритм обучения нечеткой модели.
4) Исследовать адекватность построенюй нечеткой модели и оценить ее
эффективность по сравнению с существующими моделями.
5) Разработать алгоритм выбора оптимальных управляющих воздействий
на основе полученной нечеткой модели.
6) Создать программный комплекс, реализующий построенные модели и
разработанные алгоритмы.
Методы исследования
Поставленные
задачи
рещались
с
использованием методов системного анализа, математического моделирования,
тесрии автоматического управления, нечетких множеств, методов оптимизации,
прикладных методик и моделей, используемых при проведении буровых работ.
Научная новизна заключается в следующем:
1) Впервые для моделирования технологического процесса бурения
скважин (относительно скорости бзфения) предложена модель на основе
нечетких множеств.
2) Разработан алгоритм обучения нечеткой модели на основе обработки
статистических данных, получаемых по результатам бурения скважин.
3) Выявлены зависимости скоросш бурения с учетом износа долота от
основных управляющих параметров процесса бурения (осевой нагрузки на
долото, скорост вращения) и свойств разбуриваемой породы (твердости и
коэффициента абразивности).
4) Разработан алгоритм выбора оптимальных управляющих воздействий, с
помощью которого выполняется ситуационный анализ оптимизационных задач и
планирование технологического процесса бурения скважины.
Практическая значимость. Разработана структура нечеткой модели
процесса бурения скважин. Разработан адгоритм наполнения базы знаний.
Разработан алгоритм выбора значений управляющих п^)амегров в процессе
бурения скважин, обеспечивающих оптимум целевой функции. Проведены
имитационные исследования нечеткой системы моделирования и управления.
подтвердившие ее эффективность в условиях неопределенности. На основе
построенной
нечеткой
модели
создано
матсмаппесхое
и
программное
обеспечение для автоматизации процесса бурения.
Реализация результатов работы. Работа проводилась в ГОУ В П О О Г У в
рамках госбюджетной темы "Математическое обеспечение инфсфмационных
систем" (№ гос. регистрации 01200313986). Результаты работы использованы в
0 0 0 "Оренбургсюя буровая сервисная компания" и в учебюм процессе
Оренбургского государственного универсшета.
Апробация
работы. Основные
положения
и
докладывались и были одобрены на региональных
результаты
работы
научно-практических
конференциях «Современные информационные технологии в науке, офазованин
и
практике»
(Оренбург,
2002, 2003), на X I
Междунгфодной
научной
конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «JIOMDHOCOB-2004»
(Моосва, 2004), на
всероссийской научно-практической конференции
(с
международным участием) «Современные информационные технологии в нг^^е,
образовании и практике» (Оренбург, 2004), на 2-й всероссийской н^чяопрактической
конференции
«Компьютерная
интеграция
производства
и
ИПЩСАЬЗ) технологии» (Оренбург, 2005).
Положения, выносимые на защиту:
1) Модель процесса бурения (относительно скорости бурения) основанная
на теории нечетких множеств.
2)
Алгоритм
обучения
нечеткой
модели
на
основе
обработки
статистических данных, получаемых по результатам бурения скважин.
3) Алгоритм выбора значений оптимальных управляющих воздействий при
бурении скважины на заданную глубину.
4) Программный комплекс, позволяющий производить обучетс нечетной
модели
на
основе
статистического
архива данных
бурения
скважин,
моделировать процесс бурения и реализующий выбор оптимальной стратегии.
Публикации. По результатам исследования опубликовано 7 печатных
работ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения,
четьфех
глав,
заключения,
списка
использованных
источников
(116
наименований) и приложений. Диссертация изложена на 156 страницах,
содержит 32 рисунка и 5 таблиц.
СОДЕРЖАНИЕРАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы исследования, связанная с
проблемами
решения
задач
управления
бурением
нефтяных
скважин,
сформулированы цель и ооювные задачи исследования. Обоснована научная
новизна и пратнческая значимость диссертационной работы.
В
первой главе выполнен обзор и анализ работ отечественных и
зарубежках
исследователей в области автоматизации процесса бурения.
Рассмотрены основные недостатки и преимущества известных методик и
моделей проекшрования отимальных п^аметров процесса бурения. Показано,
что бурение асважины является сложным, трудно формализуемым процессам.
Основным
выходным
параметром,
характеризующим
процесс
разбуривания породы, является механическая скорость бурения скважины
(скорость бурения). Рассмотрена зависимость скорости бурения от основных
управляющих параметров процесса бурения: осевой нагрузки на долото и
частоты вращения. По осевой нагрузке на долото процесс разрушения пород
можно разделить на три фазы (по B.C. Федорову): 1) поверхностное
разрушение, при котором давление шарошки на породу меньше твердости
породы на вдавливание; 2) объемное разрушение, когда происходит хрупкое
разрушение
породы,
при
этом
скорость
разрушения
наибольшая;
3) усталостное разрушение (переходной процесс).
Наличие нескольких качественно разнородных режимов разрушения
горной породы при разной осевой нагрузке на долото является проблемой при
построении статистических моделей.
Рассмотрено влияние основных механических свойств горньк пород
в
области бурения (твердости и абразивности) на скорость бурения.
По шламу, поднимающемуся с забоя скважины, можно 01феделить тип
горной породы, но сложно в полевых условиях оперативно определить ее
твердость и абразивность. С другой стороны, коэффициенты твердости и
абразивности
породы,
определенные
по
экспериментальным
данным,
изменяются в некотором интервале згачений.
Выбор
усредненных
моделированию
процесса,
значений не всегда приводит к
что
вызывает
необходимость
адекватному
использования
математического аппарата, способного оперировать ингервальными величинами.
Сложность объекта управленияедолото-порода»приводит к тому, что при
построении математической модели процесса бурения разными авторами
предлагаются различные статистические функциональные зависимости, которые
справедливы только для локальных условий бурения.
Показано, что трудности при построении общей модели процесса бурения,
обусловленные интервальным представлением хфактержтик пород, а также
наличием нескольких качественно разнородных режимов разрущения горной
породы, преодолеваются путем создания нечеткой модели. Выполнен обзор и
анализ работ отечественных и зарубежи>1х исследователей в области нечетких
множеств. На основе проведенного анализа сформулированы цель и задачи
исследования.
Вторая
глава
посвящена
разработке
модели
процесса
бурения,
основанной на теории нечетких множеств, разработке алгоритмов обучения
модели, проведению экспериментальных исследований.
Рассмотрен процесс шарошечного бурения как объект управления.
Управление процессом бурения характеризуется большим количеством входных
и выходных величин, ооювные из которых, рассмотренные при построении
модели, представлены на рисунке 1.
Вектор вфьируемых параметров системы X составляют: осевое усилие Р,
частота вращения долота п, количество промывочнсЛ жидкости для очистки
скважины Q.
'
г
Р
х<
п
п
А
iz
»
1:11::
Объект управления процесс раэбуривания
породы
\т„
7?
>У
?>
Рисунок 1 - Параметры процесса бурения скважины
Вектор
фиксированных
конструктивных
параметров
системы,
не
зависящих от процесса бурения А, представлен типом долота К.
Вектор возмущающих воздействий
F
включает тип породы
Т„,
абразивностъ К^^,, твердость породы по штампу />„.
При моделировании сделано допущение, что количество промывочной
жиокости Q обеспечивает достаточную для бурения очистку скважины от
шлама.
На базе существующих функциональных зависимостей, разработанных
различными авторами, за основу уравнений стоящих в заключениях нечетких
правил выбрана модель скорости бурения, учитывающая падение скорости
вследствие износа долота:
dhit)
^
.
,,,„ _,.;,
v = - ^ = Voe=ktn(,t)P(typJ-e
at
где
.,
-n{t)fP{trK-^t
(1
)
*, ^, '^, с, ^, Tj, / - коэффициенты, значения которых определяются
экспериментальным путем, р „
- твердость породы по штампу,
К^^ -
коэффициент абразивности, 0 - коэффициент, характеризуюишй интенсивность
падения скорости бурения во времени.
Разработана структзфная схема системы управления бурением скважин
(рисунок 2).
С
Модель v«f(n,P,...) на основе
шчених множеет»
Ease данных
База данных, содержащая
информацию, снимаемую с
датчмсое
P(l).n(t),V(i)....
Алгоритм нахождения
отималыкш) упрааляюи|вго
аоэдейсгаия (динамич. прог.)
Блок задающих еиталоа
упрааления п,Р,
момент смены долота,
(бурильщик)
Блох с а я м с ЭВМ
и
ИС:
Геологачесхие
о
Датчик
>1
Регулятор расх. I ^ I исполнительный
пр. жндиестн О
Датчик
—и§^
регулятор
оборотое N
X
"ИаГ10ЛНИТ*ЛЬНЫЙ
11-4-П
! ?■Технологический
п :
Датчик
Регулятор
негру»киР
н
исполнительный 1
гт
процесс
бурения
ОУ
Рисунок 2 - Структурная схема системы ущ)авления процессом бурения
В существующ>ю А С У Т П бурения скважин добавлен кошур, содержащий
модель зависимости скорости бурения, построенную на основе нечетких
множеств и алгоритм оптимизации для определения оптимальных значений
управляющих воздействий Р,п
и момента смены долота. Блок оптимизации
получает данные от информационно-измеригелыюй системы, снимающей
показания с датчиков, а также данные из лаборатории по анализу породы
разр»еза. Из-за риска возникновения осложнений в ходе проведения буровых
работ вследствие принятия неправильного решения окончательный выбор
управляющих воздействий оставлен за бурильщиком.
10
Для моделирования скорости бурения выбрана нечеткая модель ТакагиСугено, состоящая из набора правил Rj, j = \,m нечеткой базы знаний ввда:
R': если х, е<лъ Х | и если х, есп> Х'^ и....и если х, есть Х^ с весом w, тт
у, =</, = f t w + * u * i + - + * M - ^ . .
R^ :еслих, ecTbXf иеслих2естьХ2И....иеслих, естьХ^ с весом w , тг
Уг'^г
=*2,о+*2.1--«1+-+*2^-*.,
(2)
К'°:еслих,сс1ъХ"иеслих2естьХ"и....иеслих.естьХ" с весом w,тт
>'-=<'« = *«,о +Ь«,1 ■*! +-+*»л Хп.
где x„acj,..jr, - входные переменные; у - выходц J^'j - нечеткий терм с
функцией принадлежности ft, {xj), применяемый для лингвистической оценки
переменной Xj в i-ом правиле; &у^-действительные числа, iv^ - вес правила, dj
- заключения правил, которые задаются линейной функцией от входов
Правила в нечеткой модели для удобства разбиты на две базы знаний
(рисунок 3): Vf^^{n,P,p^)
- характеризует зависимость начальной скорости
бурения новым (неизношенным) долотом и в/)а^(п,Р,Кы1р) - характеризует
интенсивность падения скорости бурюния во времени. Общая модель скорости
бурения с учетом износа долота от управляющих параметров и свойств породы
на основе нечетюй модели Такаги-Сугено:
г
(3)
v=^=vj^(n(i),Pii),p.(h(me "
at
Распределение породы по глубине при бурении скважины в каждом
кошфетном случае задается значениями коэффициента абразивности
K^{h(ty)
и коэффициента твердости порооы p^{h(t)).
В заключениях нечетких правил модели Такаги-Сугено стоят линейные
уравнения. При построении модели для приведения мультипликативных
11
зависимостей
v„(t),
0(f)
к
линейной
форме
было
произведено
логарифмирование зфавнений и (яелана соответств}гющая замена переменных.
Таким о^азом, при обучении базы знаний v^^{n,P,pJf
и в/шг,{п,Р,К^)
в
обучающем наборе данных подаются логарифмы переменных. При нечетюм
выводе на входы правил также подаются лопюифмы переменных, а на выходе
получаем логарифм скорости бурения и коэффициента ингенсивности падения
скорости (рисунок 3).
Рисунок 3 - Структурная схема нечеткой модели скорости бурения
Твердость и абразивность породы сложно определять оперативно (в
полевых условиях). Зная тип разбуриваемой породы по выносимому на
поверхность шламу, можно задавать параметры породы в вцде нечеткой
переменной. Для представления твердости и абразивносш породы
в работе
использована Гауссовская функция принадлежности:
(x-bf
М{х) = е ^
.
(4)
Модель Такаги-Сугено получает на входе значения четких переменных, на
выходе также получаются четкие значения. Для работы с нечетко заданными
12
значениями коэффициентов твердосш р. и абра:швности К^
использован
принцип обобщения Заде. Принцип обобщения позволяет найги функцию
принадлежности нечетного числа, соответствующего значению четкой функции,
от нечетких аргументов. Для получени четкого значения на выходе баз знаний
^fiaiyi^'^'Pm) и ^дедСиэЛ^^,) использована дефазификация по методу центра
тяжести.
Для структурной и параметрической идентификации модели ТакагиСугено
использована
нечеткая
кластеризация,
выделяющая
из
набора
экспериментальных данных различные классы подмоделей.
Для оценки количества необходимых правил нечеткой модели рассмотрено
влияние на скорость бурения выбранных управляющих п^аметров п,Р и типа
разбуриваемой породы. При анализе было учтено, что при разной осевой
нагрузке
возможны
качественно
разные
процессы: процесс
объемного,
поверхностного и усталостного разрушений, а также то, что при бурении
твердых пород в основном преобладает поверхностное, а при бурении мягких
пород - объемное разрушеже. В результате анализа процесса бурения сделан
вывод, что каждая база знаний v^^^ и Oji^ должна содержать как минимум 9
правил.
Для обучения модели собрана промысловая информация по результатам
бурения скважин ООО
"Оренбургская буровая сервисная компания"
в
Оренбургской области. Данные представляют собой основные пгц>аметры
технологического процесса бурения, снимаемые с периодом At = lOc с датчиков
при помощи измеригельного комплекса "СГТ-микро".
Для наполнения баз знаний 0^^ и Vj^
данных, полученных по результатам отработки
используется совокупность
М
долот в различных
скважинах. Временной ряд параметров процесса бурения, полученный по
результатам отработки к -го долота, разбивается на А^^ инте1жалов, на которых
бур>ение происходит в одинаковой по типу породе с постоянными значениями
управляющих воздействий Р-const,
п = const (рисунок 4).
13
I
1
li " И " 1
ft
Ь
Рисунок 4-Зависимость v = Vp -e'
I
i
t
i" - 1
j
j
J"
1 w'г f
а
\
1
» ^1
i _^
T
' ^^nr
!
t*
--
i
»Л
i№
!U
»
(УО=11,ЗМ/Ч, ^=0,005), построенная для
выбранного интервала бурения ( Р = 1 8 к Н , «=60 об/мин)
Данные представлены в виде массива*
^=l''tj.K-pJlj.fiJ',j.^^jl J=m.
1=Щ. к=йм.
(^>
где Л/ - количестю долот, N^ - количество интервалов с р „ = const,
К^
= const, Р = const, п = const при бурении к -м долотом, L, - количество
точек в |« - м интервале при бурении к -м долотом.
Для наполнения базы знаний в^^ для каждого интервала бурения методом
наименьших квадратов производят определение коэффициента ^
зависимости:
к
к
-л*-/-д/
—
исходя из
(6)
\j ='^01 е
, j=\,L),i = \,N,, к = \,М,
где Vg* - скорость вначале i-ro интервала бурения к-ы долотом. Л/ - временной
интервал между точками выборки.
На основе статистических данных сформ1фовано обучающее множество
В=[П'!,Р1'.К^^.^\
и построена база знаний интенсивности падения скорости
бурения dj^.
При обучении базы знаний Vj^ для каждого интервала бурения методом
14
наименьших квадратов определвктся значение скорости бурения неизношенным
допотм v ' j , :
v;, = V„*.exp{-Z^; i f . Д / - ^ ; у д / ) j = i.z,J. , = 1,ЛГ^. A = 1.A/.
где Vij . текущая скорость бурения,
^"^
e!xp(,-I.0'L'&t-e;jAl)
- падение
скорости бурения вследствие износа долота. А/ - временной интервал между
точками выборки.
Сформировано обучающее множество данных С'=[л*,/^,р^,,у'о*], на
основе которого, с применением алгоритмов параметрической и структурной
идентфикации, описанных во второй главе, проведено обучение базы знаний
Относительная ошибка нечеткой модели (3) на исходной выборке
составила:
гн
.h
-Uf. }'-А] = 0,0671,
(8)
VI
где V( - реальные значения скорости бурения, ^ - модельные значения скорости
бурения.
Работоспособность модели скорости бурения с учетом износа долота
проверена на тестовой выборке (рисунок 5). Экзамен заключался в подаче на
входы модели набора данных, которые не использовались при обучении модели.
Относительная ошибка нечеткой модели (3), состоящей из полученных баз
знаний на тестовой выборке, составила:
»-1 " »
■1Ы.= 0,0948,
М
-*
V/
(9)
где V( - реальные значения скорости бурения, ^ - модельные значения скорости
бурешя.
15
Для нечеткой модели вычислен коэффициент детерминации, который
составил Rjiofy - 0,89, что позволяет считать модель адекватной.
Для оценки эффективности полуденной нечеткой модели скорости бурения
проведено сравнение с моделью А Л . Попфского:
v = k,-n''-P^-e'^"'\
('°>
На рисунке 5 приведены графики диаграммы бурения для полученной
нечеткой модели (линия 1), для модели А Л . Погарсного (линия 2), а также
диаграмма бурения, построенная по реальным данным при бурении скважины
(линия 3).
- Рмиьны* дамш*
-Начтипнмш»
•МедвА Погарского
Рисунок 5 - Сопоставление графиков модельных и реальных значений скорости
бурения
Коэффициент детермигации для модели А.А. Погарского, обученной на
тех
же
экспериментальных
данных,
составил
^л =0,65(Дл <Л^4щ,).
Следовательно, ра^аботанная нечеткая система может успешно применяться
для моделирования скорости бурения с учетом износа долота.
16
в третьей главе рассмотрена задача отимизации процесса бурения с
использовшием построенной нечеткой модели. В
качества выбрано время бурения Т
качестве функционала
на заданную глубину Н
скважины.
Особенностью процесса бурения является то, что во время бурения происходит
смена долота при его износе. Время спускоподъемных операций, которое нужно
учитывать в целевой функции, может бьггь достаточно продолжительным, так
как происходит подъем всей системы бурильных труб. Таким образом, требуется
определить жачения управляющих п^аметров (осевой нагрузки на долото P{i),
частоты вращения долота n(t)
и моменгы смены долот) при заданных
ограничошях на управляющие воздействия, состоянии системы «долотопорода» и заданной глубины Н бурения, которые позволяют бурить скважину за
минимальное время.
В связи со сложностью оптимизационной задачи, наличием дискретных
параметров (распределение разбиваемой породы) и дискретных процессов
(смена долота) для рещения поставленной задачи оптимизации используется
метод динамического программирования Р. Беллмана
Функционал качества имеет вид:
Jom
Состояние объекта на глубине h,, на которой находиться в данный момент
долото, определим номером долота d, и износом:
"С) = \6fia^ln(T).P(t).K^(h(T))]dT
Вектор управляющих воздействий u=<P,n,Sj>
(12)
составляют: осевая
нагрузка на долото Р, частота вращения и и смена долота Sj (S^ = 1 , когда
происходит смена долота, иначе 5^ = О).
Дискретный аналог управления объектом при бурении одним и тем же
долотом (уравнение перехода):
17
Щ.
(13)
'
л
/л:^(^.«,./'-(А,))-«-\
При смене долота затрачивается время на спускоподьемные операции
'/+1 = '/+1 + ^<». при этом износ после смены долота w,^, = О, глубина скважины не
изменяется h,^^=h„ номер долота увеличивается </,+, =</,+!.
На значения управляющих п^аметров наложены следующие ограничения:
Р^<'Р^Р^,
п^^пйп^,
Ouw(h%^^uw^, lid(h)<.d„.
(14)
Cx»fа разрабютанного алгоритма оптимизащ1и представлена на рисунке 6.
Глубина
1А
/\^^^глобси1ьмвя оптимальная
^
траектория
нивстный оптимальный
аывор
V -наоптимальная траектория
Долото NBt
Долото М й ^
Рисунок б - Схема алгоритма отимизации
Работа алгоритма осуществляется в два этапа. На первом этапе происходиг
перебор всех возможных состояний системы < Wj.rf, > с глу&1ной А,, начиная с
последнего участка управления с глубиной Ад,., и до участка управления с
глубиной А,. Для каждого возможного состояния системы происходит выбор
таких значений управляющих воздейстаий и' =(P',n',Sj]V
которые переводят
систему из текущего состояния в конечное с глубиной h^ за минимальное время.
18
На втором этапе работы алгоритма, исходя из значений управляющих
воздействий, полученилс для всех до17стимых состояний системы, происходит
выбор последовательности KO,K',...,IIJ,.,, которая удовлетворяет глобальному
критфию оптимизащш (11).
С помощью разработанного алгоритма получена отимальная траектория
на диаграмме бурения (линия 1 на рисунке 7), а также соответствующие
управляющие воззействия, обеспечивающие оптимум критерия оптимизации.
8дн*й
Рисунок 7 - График реальные и модельные значения
Были использованы следующие исходные данные - ограничения на осевую
напзузку
(Я^=1кН,
("тш =8 об/мин,
Р,^=30кН)
/1„ = 70 об/мин).
и
на
частоту
Глубина
бурения
вращения
долота
Я =500-2500л<,
максимальное знанение коэффициента, х^актеризующего износ долота w,^ = 1.
Произведено сравнение полученного оптимального процесса с реальными
данными (линия 2 на рисунке 7), а также с нечеткой моделью (3) на вход которой
19
были поданы данные я , Р, р „ , К^
реального цюцесса (линия 3 на рисунке 7).
Результаты проведенных численных экспериментов позволяют сделать
вывод, что полученная математическая модель может использоваться при
опгамизации выбора управляющих воздействий при условии идентификации
коэффициентов на начальном участке бурения или в аналогичной скважине.
Четвертая глава посвящена реализации разработанных алгоритмов и
модели в программный комплекс АСУ ТП. Дается описание разработанного
программного обеспечения, описаны основные функции и логическая структура
(рисунок 8).
[ 1 I - Номер бока лодеистомы
^Q
' Номер процоеса
Рисунок 8 - Схема информационных потоков системы управления процессом
бурения скважины
20
В качестве подсистемы мониторинга, отражающей основные параметры
технологического процесса бурения, снимаемые с датчиков, использован
инф<фмационно-измер1гтвльный комплекс "СГТ-Микро", разработанный ЗАО
Московское СКБ «Ореол».
Программный комплекс А С У ТП написан в среде программирования C++
Builder 5.0, а также с помощью математического пакета Matlab
5.4,
взаимодействие с которым из ядра, системы реализовано с помощью СОМ
технологии. Модули, нахшсанные в среде Matlab, реализуют алгоритмы обучения
модели, анализа обучающих данных.
Для хранения данных использована СУБД MySQL. Модули, реализующие
прсдвг^тельную подготовку данных для обучения модели и алгоритм выбора
отимальных управляющих воздействий, в силу своей спещ|фики реализованы
на языке С-Н-.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И В Ь Ю О Д Ы ПО РАБОТЕ
1. Разработанная нечеткая модель зависимости скорости бурения от
управляющих параметров и свойств породы позволила найти подход к
моделированию процесса бурения в условиях неэтределенности.
2. Неопределенность,
вызванная трудностью оперативного способа
определения твердости и абразивности разбуриваемой породы, разращена за
счет нечетко заданных параметров разбуриваемой породы. Качественю разные
режимы
разрущения
породы
(поверхностное,
объемное
и
усталостное
разрущете) при разной осевой нагрузке разрещаются за счет разбиения
параметрического пространства на интервалы. В результате анализа процесса
бурения сделан вывод, что каждая база знаний 0^^ и v^,^ должна содержать
как минимум 9 правил.
3. На основе анализа архива данных по бурегапо скважин в Оренбургсюй
области проведено обучение нечеткой модели скорости бурения с учетом износа
долота. Относительная ошибка полученной модели на исходной выборке
21
составила е = 0,0671, относительная ошибка модели на тестовом наборе данных
е = 0,0948.
4.
Проведенные
имитационные
исследования
построенной модели
подтвердили ееадекватность(коэффициенг детерминации Rfof, - 0,89).
5. Проведенное сравнение полученной нечепсой модели с моделью
Погарского Лд =0,65(Лд <Лу|^) показало, что применение нечеткой модели
позволило повысить точность иадекватностьмоделирования скоросш бурения
скважины.
6.
Разработанный
алгоритм
отимизации
позволил
применить
посфоенную нечеткую модель скорости бурения и использовать нечетко
заданные
параметры
разбуриваемой
породы.
Проведенный
анализ
разработанного алгоритма оптимизации показал его эффекшвность.
7. Достоверность теоретических положений подтверждена практичеосой
реализацией А С У Т П на основе разработанных моделей и алгоритмов.
Основное содержание работы опубликовано в следующих работах:
1. Литвинов М.А. Организация и принципы построения экспертных систем
поддержки
принятия
решений для задач регионального управления //
Современные информационные технологии в науке, офазовании и практике.
Материалы региональной научно-практической конференции. - Оренбург, ИПК
ОГУ, 2002.-С. 141-143.
2.
Влацкая
И.В.,
Литвинов
М.А
Задача
управления
крупной
распределенной организационной структурой на основе методов искусственного
интеллекта // Соименные информационные технологии в науке, образовании и
практике. Материалы регионадьной научно-практической конференции (с
международным участием). - Оренбург, РИК ГОУ ОГУ, 2003. - С. 94-96.
3. Абдрашитов Р.Т., Влацкая И.В., Литвинов М.А. Проектирование
экспертной системы поддержки принятия решений в региональном управлении //
22
Проблемы менеджмента и рынка: Сборник трудов по материалам
VIII
международной научной конференции. - Оренбург: ИПК ОГУ, 2004. - С. 504506.
4. Литвинов М.А. Экспертная система комплексного моделирования
процжсов бурения скважин, имеющих в своем составе сложные, трудно
формализуемые объекты // Материалы X I Межцународюй научной конференции
студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2004». - Москва: М Г У ,
2004.-С. 138-139.
5. Влацкая И.В., Литвинов М.А. Построение моделей технологических
процессов со сложным объектом управления // Соц)еменные информационные
технологии в науке, образовании и практике. Материалы всероссийской научнопрактической конференции (с межоунгфодшм участием). - Оренбург, И П К Г О У
ОГУ, 2004.-С. 184-187.
6. Влацкая И.В., Литвинов М.А. Разработка нечеткой модели и алгоритма
оптимизации выбора управляющих воздействий для технологического процесса
бурения скважин // Компьютерная интеграция производства и ИПИ(САЬ8)
технологии / Сборник статей всероссийской научно-практической конференции.
- Оренбург: ИПК ОГУ, 2005. - С. 158-162.
7. Влацкая И.В., Литвинов М.А. Нечеткая модель механической скорости
бурения и износа долота для технологического процесса бурения скважин. Оренбург, 2005. - 12 с. - Деп. в ВИНИта01.06.05, Ха 790-В2005.
t
t.v
Р18603
РНБ Русский фонд
2006-4
19808
Лицензия № ЛР020716от 02.11^8
Подписано в печать 04.10.05.
Формат 60x84 "|б- Бумага писчая.
Усл. печ. листов 1,0. Тираж 100. Заказ 611.
ИПКГОУОГУ
460018, г. Оренбург, Г С П , пр. Победы 13,
Госудфственное о€{)азовательное учреждение
«Оренбургский государственный университет»
4
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
0
Размер файла
705 Кб
Теги
bd000100945
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа