📄Работа №201089

Тема: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ФОНДОМ СКВАЖИН НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ

📝
Тип работы Диссертация
📚
Предмет информатика
📄
Объем: 202 листов
📅
Год: 2021
👁️
Просмотров: 55
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

ВВЕДЕНИЕ 5
1. ПРОБЛЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ФОНДОМ СКВАЖИН
МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА 11
1.1. Задачи управления фондом скважин промысла 11
1.1.1. Методы интенсификации добычи УВС 12
1.1.2. Основные бизнес-процессы управления фондом скважин 14
1.1.3. Особенности реализации бизнес-процессов управления ГТМ 16
1.2. Анализ существующих методов и методик управления фондом скважин . 20
1.2.1. Традиционные методы управления фондом скважин 20
1.2.2. Методы ИАД для управления фондом скважин 26
1.2.3. Информационные системы управления фондом скважин 30
1.3. Концепция интеллектуальных месторождений 33
1.4. Цель и задачи диссертационного исследования 36
1.5. Основные результаты и выводы по разделу 38
2. КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 40
2.1. Основные требования к ИИС и принципы её создания 40
2.2. Концепция сервисно-ориентированной архитектуры программного
обеспечения ИИС 45
2.3. Проектирование интерфейса пользователей ИИС 50
2.4. Концептуальная модель базы данных ИИС 55
2.5. Основные результаты и выводы по разделу 57
3. МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИИС 59
3.1. Постановки задач исследований 59
3.1.1. Слабоформализуемые задачи управления фондом скважин 59
3.1.2. Методы и подходы к предварительной подготовке исходных данных 61
3.1.3. Выбор типа ИНС для решения слабоформализуемых задач 63
3.1.4. Подходы и алгоритмы обучения ИНС 70
3.1.5. Выбор библиотеки для формирования и обучения ИНС 76
3.2. Модели, методы и алгоритмы для решения задачи прогноза
технологических параметров скважин 78
3.2.1. Алгоритмы и методика подготовки данных для их последующего
анализа 79
3.2.2. Эксперименты по прогнозу значений дебитов скважин с помощью
ИНС 91
3.2.3. Исследование статистических методов прогноза значений дебитов
скважин 99
3.3. Модели, методы и алгоритмы решения задач управления ГТМ 103
3.3.1. Предварительная подготовка данных при решении задач
классификации скважин и типов ГТМ 104
3.3.2. Разработка моделей ИНС для решения задач классификации скважин
и типов ГТМ 108
3.3.3. Результаты исследования эффективности моделей ИНС 111
3.3.4. Методы и алгоритмы кластерного анализа при решении задачи
выбора скважин-кандидатов для ГТМ 118
3.4. Оценки эффективности ГТМ, проводимых на фонде скважин 124
3.5. Алгоритм оптимизации плана-графика работы бригад КРС 127
3.6. Основные результаты и выводы по разделу 130
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИИС 133
4.1. Выбор базовых программных средств ИИС 133
4.2. Выбор системы управления БП 134
4.3. Разработка специализированной сервисной шины 136
4.3.1. Современные ESB и интеграционные платформы 136
4.3.2. Особенности специализированной ESB 141
4.3.3. Исследование эффективности специализированной ESB 143
4.4. Реализация бизнес-процессов управления фондом скважин в среде
системы ELMA BPM 145
4.4.1. Веб-сервисы, реализованные в системе ELMA BPM 145
4.4.2. Формирование журнала на остановку скважин средствами системы
ELMA BPM 148
4.4.3. Реализация в системе ELMA BPM бизнес- процесса «Управление и
проведение ГТМ» 151
4.5. Основные разработанные веб-сервисы ИИС 156
4.5.1. Веб-сервисы для решения сложных вычислительных задач 156
4.5.2. Архитектура программного обеспечения ИИС 158
4.6. Основные результаты и выводы по разделу 161
5. ПРИМЕНЕНИЕ ИИС К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ В НЕФТЕГАЗОВОЙ
ОТРАСЛИ 163
5.1. Апробация ИИС в нефтегазодобывающем предприятии АО «Газпром
добыча Томск» 163
5.1.1. Организация единого информационного пространства АО «Газпром
добыча Томск» 163
5.1.2. Результаты опытной эксплуатации ИИС в АО «Газпром добыча
Томск» 166
5.2. Результаты внедрения ИИС в ООО «Центр нефтегазовых технологий» .. 168
5.2.1. Результаты применения методов ИАД 168
5.2.2. Организация единого информационного пространства ООО «Центр
нефтегазовых технологий» 170
5.3. Методика применения ИИС при анализе данных 173
5.3.1. Общие положения 173
5.3.2. Методика применения ИНС при решении слабоформализуемых задач ...
175
5.4. Основные результаты и выводы по разделу 178
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 180
ЛИТЕРАТУРА 182
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Письмо о передаче результатов работы в АО «Газпром добыча Томск» 200
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Акт о внедрении результатов в ООО «Центр нефтегазовых технологий» 201

📖 Введение

Актуальность темы. Несмотря на резкое падение цен на нефть, нефтегазовая отрасль по-прежнему является основополагающей при формировании бюджета нашего государства. С другой стороны, газ является стратегически важным ресурсом: за счет газификации сел и деревень России, а также поставок зарубежным потребителям, востребованность данного вида сырья только растет [1]. Фонд скважин нефтегазодобывающего предприятия только на одном месторождении может включать несколько сотен и даже тысяч скважин. Столь крупный объект управления требует серьёзного внимания со стороны субъектов управления - служб предприятия с целью формирования и оказания различных управляющих воздействий на скважины фонда и продуктивные пласты для поддержания стабильной добычи углеводородного сырья (УВС).
Управление фондом скважин промысла требует значительных трудовых и временных затрат квалифицированных специалистов добывающего предприятия, которые на сегодняшний день практически вручную анализируют большие объемы разнородных геологических и технологических данных, получаемых при мониторинге продуктивных пластов месторождения и скважин фонда. Отсутствие соответствующих инструментов ведёт к увеличению вероятности возникновения ошибок вследствие человеческого фактора. Часть решаемых специалистами задач при управлении фондом скважин - это слабоформализуемые задачи. Под ними здесь и далее понимается такой класс задач, для решения которых не существует математической постановки задач и формального алгоритмического решения, а если даже и существует, то поиск точного решения займёт столь большое время, что при имеющихся ресурсах это невозможно будет осуществить [2]. Данные в таких задачах имеют очень большой объём и характеризуются неточностью, неоднозначностью, неполнотой и ненадёжностью. Их решение возможно лишь с помощью интуитивно полученных в ходе экспериментов эвристик. При этом происходит поиск наиболее рационального решения, следуя пути отсева неоптимальных решений.
При решении таких задач специалистам необходимы современные инструменты в виде интеллектуальных информационных систем (ИИС), в которых реализованы интеллектуальные методы поддержки принятия решений. Однако существующие сегодня на добывающих предприятиях производственные информационные системы (ИС) являются в большинстве своём узкоспециализированными [3, 4] и в них отсутствуют интеллектуальные методы поддержки принятия решений специалистами при управлении фондом скважин.
Всё это указывает на актуальность разработки новых моделей, методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных (ИАД) и программной реализации их в виде перспективных ИИС для высокоавтоматизированного управления фондом скважин в условиях постоянно обновляющихся на промыслах данных [5]. Особенно такие ИИС будут необходимы как средства поддержки принятия решений специалистами при решении слабоформализуемых задач.
Степень изученности проблемы. Сегодня для анализа данных мониторинга скважин и продуктивных пластов специалисты предприятий используют при реализации процессов управления фондами скважин несложные и далеко не точные методы. Наиболее распространённый из них - метод геологического потенциала скважин. В работах отечественных и зарубежных исследователей Султанова А. С., Перминова В. Е., Келлера Ю. А., Кайлинг К., Валеева С. В. и других с использованием методов кластерного анализа и простых моделей искусственных нейронных сетей (ИНС) при анализе геологических и технологических данных при добыче УВС решён ряд частных задач и получены первые обнадёживающие результаты. Однако комплексные исследования точности основных методов ИАД применительно к задачам управления фондом скважин практически отсутствуют. Более того, в рамках концепции интеллектуального месторождения, развиваемой в России коллективом исследователей под руководством академика РАН Дмитриевского А. Н., сегодня только формируются постановки задач комплексных исследований методов ИАД в нефтегазовой отрасли.
Развитию архитектуры и программного обеспечения (ПО) производственных ИС добывающих предприятий, в которых реализованы частные перспективные методы и алгоритмы ИАД, посвящены работы Аршиновой Н. М., Ахмедова К. С., Кудинова А. В., Маркова Н. Г., Джонса Дж., Формана Р. и других. Анализ показал, что многие из этих ИС являются узкоспециализированными, имеют устаревшую архитектуру и малопригодны для интеграции с унаследованными ИС предприятий.
Цель работы - создание моделей, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальной информационной системы для управления фондами нефтяных и газовых скважин добывающих предприятий нефтегазовой отрасти, основанных на современных моделях и методах интеллектуального анализа данных.
Область исследований в диссертации соответствует специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)» по пунктам:
2. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.
10. Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.
Объект исследования - бизнес-процессы управления фондами нефтяных и газовых скважин.
Предмет исследования - современные модели, методы и алгоритмы ИАД, применяемые при управлении фондом скважин .
Методы исследования. Использованы методы статистического анализа и теории погрешностей, методы имитационного моделирования, глубокие ИНС и методы объектно-ориентированного программирования. Анализ данных при
8 решении одной из слабоформализуемых задач проведён с помощью статистических методов, реализованных в пакете программ MATLAB. Разработка моделей глубоких ИНС осуществлена с помощью библиотеки MS CNTK.
Научная новизна полученных результатов:
1. Для точного решения слабоформализуемых задач классификации скважин-кандидатов и выбора для них геолого-технических мероприятий (ГТМ) разработан набор моделей глубоких ИНС, обеспечивающих в 2-4 раза более короткие сроки принятия управленческих решений по сравнению с традиционными методами.
2. Для решения слабоформализуемой задачи прогноза значений дебитов скважин разработан набор моделей глубоких ИНС, обеспечивающих в 2-3 раза меньшую погрешность прогноза по сравнению с традиционными методами.
3. Разработаны и экспериментально обоснованы адаптивные алгоритмы для предварительной подготовки технологических и геологических данных по фонду скважин для последующего ИАД, позволяющие корректировать ошибки и неполноту исходных данных с относительной погрешностью не более 4,9 %.
4. Предложена и реализована SOA-модель (англ. Service-Oriented Architecture - SOA) программного обеспечения ИИС, позволяющая создавать единое информационное пространство добывающих предприятий и быстро адаптировать ИИС к изменениям, происходящим на таких предприятиях.
Теоретическая и практическая значимость диссертации. Теоретическая значимость работы заключается в создании моделей глубоких ИНС прямого распространения. Полученные в результате исследований рациональные архитектуры и значения гиперпараметров этих моделей ИНС дают высокую точность и скорость решения трёх важных слабоформализуемых задач при управлении фондом скважин. Разработанные адаптивные алгоритмы предварительной подготовки исходных данных по фонду скважин опираются на принципы «Big Data» и позволяют с высокой точностью корректировать ошибки и пропуски в исходных данных.
Практически значимый результат - программное обеспечение ИИС для управления фондом скважин, успешно апробированное при ИАД по нескольким фондам скважин месторождений и при интеграции с программными средствами унаследованных ИС двух предприятий. Это ПО позволяет специалистам с высокой точностью решать слабоформализуемые задачи и в итоге в сжатые сроки принимать обоснованные управленческие решения. SOA-модель ПО и её высокопроизводительные компоненты позволяют также формировать единое информационное пространство добывающих предприятий отрасли и гибко подстраивать такое пространство и ИИС как его часть под изменения на предприятии технологического и экономического характера.
Практически значимыми для добывающих предприятий нефтегазовой отрасли являются методика применения ИИС при управлении фондами скважин и методика предварительной подготовки данных по дебитам скважин.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты исследований использованы при выполнении проекта по гранту РФФИ № 18 -47-700010. ИИС внедрена в ООО «Центр нефтегазовых технологий», о чём получен акт внедрения, и проходит опытную эксплуатацию в АО «Газпром добыча Томск». Отдельные результаты диссертации используются в учебном процессе Отделения информационных технологий Томского политехнического университета.
Достоверность и обоснованность полученных результатов и сделанных выводов обусловлена корректным применением и развитием методов ИАД и количественным сравнением результатов, полученных с помощью предложенных моделей и алгоритмов, с результатами известных методов. Адекватность разработанных моделей ИНС и алгоритмов подтверждается результатами их полномасштабных исследований на реальных данных по фондам скважин трёх месторождений и результатами их апробации на двух предприятиях.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Модели глубоких ИНС с полученными в результате исследований архитектурами и значениями гиперпараметров дают точность при решении слабоформализуемых задач классификации скважин-кандидатов для ГТМ и выбора типа ГТМ для них, аналогичную точности решения этих задач опытным геологом и позволяют принимать решения по фонду скважин в 2-4 раза быстрее, чем при использовании традиционных методов и способов.
2. Модели глубоких ИНС с полученными в ходе исследований архитектурами и значениями гиперпараметров при решении слабоформализуемой задачи прогноза значений дебитов скважин дают погрешность прогноза в два и более раза меньшую погрешности решения такой задачи известными методами.
3. Адаптивные алгоритмы предварительной подготовки исходных технологических и геологических данных для их последующего интеллектуального анализа позволяют путём адаптации к видам ошибок и пропусков в данных корректировать ошибки и пропуски в исходных данных с относительной погрешностью не более 4,9 %.
4. SOA-модель программного обеспечения ИИС и её высокопроизводительные компоненты позволяют управлять всеми бизнес - процессами фонда скважин и легко формировать единое информационное пространство добывающего предприятия нефтегазовой отрасли, гибко подстраивая его и ИИС под изменения технологического и экономического характера.
Первый раздел диссертации содержит анализ существующего состояния проблемы автоматизации управления фондом скважин месторождений нефти и газа. Во втором разделе изложена концепция создания ИИС. В третьем разделе описаны разработанные модели и алгоритмы ИАД и приведены результаты исследования их эффективности. Четвертый раздел посвящён описанию разработанного программного обеспечения ИИС. В пятом разделе показаны результаты апробации ИИС на предприятиях нефтегазовой отрасли и сформулированы основные положения методики применения ИИС при анализе технологических и геологических данных.
Автор выражает благодарность научному руководителю д.т.н., профессору Маркову Н. Г. за помощь при написании диссертационной работы.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

Известно, что интеллектуальные технологии - главный фактор обеспечения оптимальных управленческих решений при эксплуатации фондов скважин. В работе для управления такими фондами создана ИИС как перспективный инструмент поддержки принятия обоснованных решений специалистами. При этом получены следующие наиболее важные научные и практические результаты.
1. Анализ уровня автоматизации управления фондом скважин показал, что сегодня на большинстве нефтегазодобывающих предприятий специалисты используют традиционные простые методы и алгоритмы, либо применяют несложные методы ИАД при решении многих задач управления фондом скважин. Практически все они не позволяют решать такие задачи с требуемой точностью. Сделан вывод об актуальности создания современных многофункциональных ИИС для управления фондами скважин. Сформулированы цель и решаемые задачи по разработке такой ИИС на основе современных методов ИАД.
2. Разработана концепция ИИС, при этом показано, что наиболее эффективной архитектурой ПО такой ИИС для удовлетворения комплексных требований к системе является архитектура, построенная на принципах SOA. Разработана укрупнённая SOA-модель программного обеспечения ИИС.
3. Разработаны оригинальные адаптивные алгоритмы предварительной подготовки технологических и геологических данных для последующего применения методов ИАД. Показано, что они позволяют корректировать ошибки и пропуски в исходных данных с относительной погрешностью не более 4,9 %.
4. Предложены модели глубоких ИНС прямого распространения. Проведены исследования на реальных данных их эффективности при решении трёх слабоформализуемых задач для принятия решений в процессе управления фондами скважин. Исследована эффективность четырёх методов кластерного анализа при решении задачи классификации скважин-кандидатов для ГТМ. Погрешность прогноза значений дебитов скважин с помощью разработанных моделей ИНС была снижена по сравнению с погрешностью известных методов в
2-3 раза, точность выбора скважин-кандидатов достигла для ряда моделей ИНС более 99 %, а точность выбора типа ГТМ составила около 86 %. Отметим, что такая точность классификации скважин значительно превосходит пороговое значение 97 %, а точность классификации типов ГТМ - пороговое значение 82 %. Показано, что методы кластерного анализа при выборе скважин -кандидатов для ГТМ не всегда обеспечивают требуемую пороговую точность классификации.
5. С учётом разработанной концепции ИИС и результатов исследований методов ИАД реализованы все компоненты SOA-модели её ПО. Разработана специализированная сервисная шина предприятия, показана её высокая производительность. Обоснован выбор системы управления бизнес-процессами ELMA BPM, которая была затем модифицирована с учетом специфики процессов управления фондом скважин добывающего предприятия нефтегазовой отрасли. Разработаны ряд веб-сервисов для решения слабоформализуемых задач и дополнительные сервисы в среде ELMA BPM при управлении фондами скважин.
6. Проведена апробация ИИС на двух предприятиях нефтегазовой отрасли. Её результаты подтвердили эффективность разработанных моделей, алгоритмов и программного обеспечения ИИС. Более того, продемонстрированы возможность быстрой адаптации системы ELMA BPM к изменяющимся условиям предприятий и высокая производительность специализированной шины ESB. Это позволяет считать, что SOA-модель ПО и её компоненты могут служить основой при создании единого информационного пространства предприятий этой отрасли.
7. С учетом результатов исследований и апробации ИИС разработана методика её применения при управлении фондами скважин.
В итоге можно сделать вывод о том, что полученные в работе теоретические и практические результаты являются важным вкладом в реализацию концепции интеллектуального месторождения УВС в части управления его фондом скважин. Более того, результаты исследований и апробации ИИС позволяют считать, что в перспективе концепция ИИС и оригинальные компоненты SOA-модели её ПО могут быть использованы при создании единого информационного пространства предприятий в нефтеперерабатывающей и нефтехимической отраслях.
Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

1. BP Statistical Review of World Energy June 2015 / Official site of BP
(British Petroleum) company [Электронный ресурс]. URL:
http://www.bp.com/content/dam/bp/pdf/energy-economics/statistical-review-2015/bp- statistical-review-of-world-energy-2015-full-report.pdf (дата обращения 18.12.2020).
2. Основные положения системного подхода к инженерно -технической защите информации [Электронный ресурс]. URL: http://www.bp.com/content/ dam/bp/pdf/energy-economics/statistical-review-2015/bp-statistical-review-of-world- energy-2015-full-report.pdf (дата обращения 18.12.2020).
3. Крец В. Г., Лене Г. В. Основы нефтегазодобычи: Учебное пособие / Под ред. канд. геол.-минер. наук Волощука Г. М.. - Томск: изд-во Том. ун-та, 2000. - 220 с.
4. Коршак А. А., Шаммазов А. М. Основы нефтегазового дела: Учебник для вузов. - 3-е изд., испр. и доп. - Уфа.: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2005. - 528 с.
5. Evsyutkin I. V., Markov N. G. The information system of the geological and technical arrangements management on a well stock of an oil-and-gas production enterprise // Advances in Computer Science Research. - 2016. - 2352-53. - P. 379-383.
6. Евсюткин И. В., Марков Н. Г. Информационная система для управления геолого-техническими мероприятиями // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов II Международной конференции (г. Томск, 19-22 мая 2015 г.). - Томск: ТПУ, 2015. - ч. II. - С. 253-254.
7. Березина А. А., Череповицын А. Е. Экономическая концепция
нефтегазового «интеллектуального» месторождения // Нефтяное хозяйство. -
2014. - № 14. - С. 14-15.
8. Редикульцев С. А., Липлянин А. В., Палий А. О. Использование метода нейронных сетей для прогноза параметров работы скважин после проведения ГРП // Бурение, разработка, добыча. - 2010. - Т. 1, № 5. - C. 33-37.
9. Нотация IDEF0 и пример её использования [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/trinion/blog/322832/ (дата обращения 18.12.2020).
10. Марков Н. Г. Информационно-управляющие системы для газодобывающего производства. - Томск: изд-во Томского политехнического университета, 2016. - 261 с.
11. Гасанов И. Р. Обобщённая формула Дюпюи [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/149/42066/ (дата обращения 18.12.2020).
12. Развитие цифрового месторождения за счет использования блока интеллектуализации нижнего уровня скважин [Электронный ресурс]. URL: https://magazine.neftegaz.ru/articles/nefteservis/456282-razvitie-tsifrovogo- mestorozhdeniya-za-schet-ispolzovaniya-bloka-intellektualizatsii-nizhnego-urovnya/ (дата обращения 18.12.2020).
13. Дементьев Л. Ф., Жданов М. А., Кирсанов А. Н. Применение
математической статистики в нефтегазопромысловой геологии. - М.: изд-во
Недра, 1977. - 255 с.
14. Добрецов Н. Л., Зуенко В. В., Шемякин М. Л. Статистические методы в геологии. - Новосибирск: изд-во Наука, 1974. - 144 с.
15. Ахмедов К. С., Аршинова Н. М., Семеняк А. А. Информационная система планирования и оценки эффективности ГТМ на фонде скважин ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. - 2012. - № 7. - С. 51-55.
..171

🖼 Скриншоты

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ