Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Моделирование процесса бурения скважин, как сложной системы с нечеткими параметрами ..8
1.1 Описание процесса бурения 8
1.2 Математическое моделирование процесса бурения... 19
1.3 Анализ систем автоматического управления буровыми станками 32
1.4 Современные подходы к управлению сложными технологическими объектами в условиях нечеткости информации... 36
1.5 Постановка задачи исследования 42
Выводы по главе 46
Глава II Построение нечеткой модели процесса бурения скважин ...48
2.1 Структура системы управления процессом бурения с нечеткой базой знаний 48
2.2 Построение нечеткой модели скорости бурения 52
2.3 Предварительная обработка данных для обучения модели 61
2.4 Наполнение базы знаний нечеткой модели скорости бурения 69
2.5 Исследования полученной модели 85
Выводы по главе 91
Глава III Выбор оптимальных управляющих воздействий с использованием полученной модели ,. 93
3.1 Исследование задачи оптимизации.. 93
3.2 Разработка алгоритма оптимизации времени бурения скважины на основе метода динамического программирования 98
3.3 Нахождение значений оптимальных управляющих параметров на тестовом наборе данных... 107
Выводы по главе. 110
Глава IV Разработка программного обеспечения системы управления процессом бурения скважин с нечеткой моделью 112
4.1 Структура программного комплекса 112
4.2 Описание информационных потоков 116
4.3 Реализация программного комплекса 119
4.4 Интерфейс программного комплекса 122
Выводы по главе 127
Заключение... 128
Список использованной литературы ...130
Приложения.. 141
- Описание процесса бурения
- Структура системы управления процессом бурения с нечеткой базой знаний
- Разработка алгоритма оптимизации времени бурения скважины на основе метода динамического программирования
- Структура программного комплекса
Введение к работе
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 информации об ее свойствах. Затрудняет принятие оптимального решения тот факт, что многие геологические параметры носят нечеткий характер.
При построении систем управления процессом бурения встает вопрос 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 АСУ технологическим процессом бурения нефтяных и газовых скважин.
Цель работы - повышение эффективности управления процессом бурения за счет оптимизации управляющих параметров процесса бурения с использованием теории нечетких множеств.
Задачи исследования:
1) Провести анализ и дать математическую формулировку задач управления технологическим процессом бурения.
2) Разработать структуру модели на основе нечетких множеств для построения АСУ бурением скважин.
3) Разработать алгоритм обучения нечеткой модели.
4) Исследовать адекватность построенной 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 решались с использованием методов системного анализа, математического моделирования, теории 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 бурения) 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 скорости бурения с учетом износа долота от основных управляющих параметров процесса бурения (осевой нагрузки на долото, скорости 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 алгоритм наполнения базы знаний. Разработан алгоритм выбора значений управляющих параметров 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 математическое и программное обеспечение для автоматизации процесса бурения.
Реализация результатов работы. Работа проводилась в ГОУ ВПО ОГУ в рамках госбюджетной темы "Математическое обеспечение информационных систем" (№ гос. регистрации 01200313986). Результаты работы использованы в ООО "Оренбургская буровая сервисная компания" и в учебном процессе Оренбургского государственного университета.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и были одобрены на региональных научно-практических конференциях «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2002, 2003), на XI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2004» (Москва, 2004), на всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2004), на 2-й всероссийской научно-практической конференции «Компьютерная интеграция производства и HITH(CALS) 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 обучение нечеткой 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, четырех глав, заключения, списка использованных .источников (116 наименований) и приложений. Диссертация изложена на 156 страницах, содержит 32 рисунка и 5 таблиц.
Описание процесса бурения
Значительный вклад в исследование, совершенствование и проектирование режимов бурения скважин внесли как отечественные: Ю.Ф. Алексеев, Б.В. Байдюк, В.Г. Беликов, Г.Д. Бревдо, В.Г. Григулецкий, А.В. Зубарев, Р.А. Иоаннесян, Ю.Р. Иоаннесян, Н.А. Колесников, М.Р. Мавлютов, В.Д. Маханько, А.В. Орлов, А.А. Погарский, А.Н. Попов, С.А. Посташ, Ю.Ф. Потапов, В.В. Симонов, А.И. Спивак, B.C. Федоров, Л.А. Шрейнер, P.M. Эйгелес, Е.К. Юнин и другие, так и зарубежные исследователи: Д. Аллен, М. Бингхэм, X. Вудс, Е. Галле, Д. Роулей, Р. Финстра, Д. Эккель, Д. Эдварде и др. Достаточно большое влияние на развитие технологии бурения на Севере Европейской части России оказали Р.Г. Ахмадеев, В.Ф. Буслаев, И.Ю. Быков, СМ. Вышенский, Ю.М. Гержберг, В.А. Зюзев, В.Т. Лукьянов, П.Ф. Осипов, Ю.Ф. Рыбаков, Г.Ф. Скрябин, Н.М. Уляшева и др.
Современное состояние автоматизации характеризуется двумя тенденциями. С одной стороны наблюдается развитие прикладных моделей и методик, направленных на решение узко специализированных и специфических задач. Аналитические зависимости дают возможность проводить детальный численный анализ процесса. С другой стороны возросшее количество моделей и методик делает чрезвычайно трудным отыскание оптимального решения для инженера по буровым работам. Так же затрудняет принятие оптимального решения тот факт, что многие геологические параметры носят нечеткий и размытый характер.
Выбор метода воздействия для бурения скважины является сложным и ответственным этапом разработки залежи.
При выборе метода воздействия необходимо учесть большое количество параметров, таких как характеристики горной породы, параметры пласта, нефти, пластовой воды, газа, минеральный состав породы, содержание пластовых веществ и др. Ошибка при выборе метода воздействия может привести к значительным издержкам и потерям ещё до начала нефтедобычи, так как современные методы воздействия на нефтяное месторождение требуют дорогостоящих реагентов и аппаратуры.
На рисунке 1.1 представлена конструктивная схема буровой установки. Вращательное бурение является основным средством сооружения скважины при разведке и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений. Кроме этого оно применяется при бурении водозаборных, взрывных, гидротермальных и других скважин для различных инженерных целей, а также при бурении стволов шахт. Учитывая выше сказанное, опишем подробнее именно глубокое вращательное бурение. При вращательном бурении по способу вращения долота выделяют три основных способа: роторное, турбинное бурение и бурение электробуром [1-4].
При роторном бурении буровой снаряд вращают ротором, устанавливаемым на поверхности земли над устьем скважины.
При турбинном бурении породоразрушающий инструмент вращается турбобуром, который спускают на забой скважины вместе с долотом на колонне бурильных труб. Турбобур представляет собой многоступенчатую гидравлическую турбину, работающую от потока промывочной жидкости. Колонна бурильных труб при этом не вращается, неподвижный ротор воспринимает реактивный момент.
При бурении электробуром породоразрушающий инструмент вращается маслонаполненным забойным электродвигателем переменного тока, имеющим малый диаметр и значительную длину. Колонна бурильных труб при этом неподвижна. Благодаря этому резко сокращается вращающий момент на колонне, исключается знакопеременный изгиб труб и почти полностью снимаются динамические нагрузки. Бурильная колонна работает в более благоприятных нагрузках, в результате чего увеличивается стойкость труб. Электроэнергия к электродвигателю подводится по вмонтированным в
Бурение с точки зрения управления - сложный технологический процесс. Он связан со значительной удаленностью объектов от органов управления, невозможностью визуального и сложностью аппаратного контроля эффективности разбуривания породы долотом, а так же наличием большого числа трудно прогнозируемых внешних факторов, определяющих как сам процесс разбуривания, так и надежность работы бурильного инструмента.
Как объект управления процесс шарошечного бурения представляет собой довольно сложную систему, составными частями которой являются буровая колонна, долото и сам процесс бурения.
Управление параметрами режима бурения характеризуется большим количеством входных и выходных величин. На входы объекта поступают (таблица 1.1): - вектор варьируемых параметров системы (управляющие воздействия) X = \х,,х7,...х„}: вектор фиксированных конструктивных параметров системы A = {ax,a2,...,am}v - вектор неконтролируемых случайных воздействий (возмущения) - реакцией объекта на эти воздействия и возмущения является установление на его выходе некоторых (определенных) значений выходных значений Y = \у1,у2,...,у!}, из которых управляемыми могут являться все или часть из них.
За управляющие воздействия \х1,х2,...,хп\ могут быть приняты только оперативно регулируемые входные переменные. Они должны удовлетворять требованиям линейности, возможности оперативного измерения (наблюдаемости) и иметь необходимый диапазон изменений.
13 Фиксированными конструктивными параметрами системы \ах,а2,...,ат) являются особенности буровой колонны, характеристики долота, диаметр и глубина скважины: 1) не зависящие от процесса бурения - масса, габариты, типы приводов основных механизмов бурового станка; 2) зависящие от режимов бурения - диаметр D и глубина скважины - Н, параметры вибрации станка: амплитуда, частота.
Неконтролируемыми случайными воздействиями (возмущениями) ifi fz —yfk} являются периодические вариации физико-механических свойств буримых пород. Входным переменным сопутствуют различные внутренние и внешние возмущения в виде помех и случайных нагрузок. Помехи проявляются при подклинивании и затуплении инструмента. Случайные нагрузки возникают в результате изменения физико-механических свойств буримой породы по глубине скважины и их устранить невозможно.
К параметрам разрушаемой среды относится комплекс показателей, характеризующих физико-механические свойства горной породы как объекта разрушения при бурении, имеющих вид случайных функций, таких как: предел прочности породы при одноосном сжатии, трещиноватость, абразивность, обводненность и т.д.
В качестве входных управляющих воздействий \х1,х2,...хп\ для бурового станка могут быть выбраны: осевое усилие Р, частота вращения п, количество промывочной жидкости 2 для очистки скважины, угол отклонения оси скважины от вертикали и т.д.
Структура системы управления процессом бурения с нечеткой базой знаний
Бурение с точки зрения управления - сложный технологический процесс. Он связан со значительной удаленностью объектов от органов управления, невозможностью визуального и сложностью аппаратного контроля эффективности бурения породы долотом, а так же наличием большого числа трудно прогнозируемых внешних факторов, определяющих как сам процесс бурения, так и надежность работы бурильного инструмента.
Рассмотрен процесс шарошечного бурения как объект управления. Управление процессом бурения характеризуется большим количеством входных и выходных величин, основные из которых, рассмотренные при построении модели, представлены на рисунке 2.1.
Вектор варьируемых параметров системы X составляют: осевое усилие Р, частота вращения долота п, количество промывочной жидкости для очистки скважины О.
Вектор фиксированных конструктивных параметров системы А, не зависящих от процесса бурения, представлен типом долота К.
Вектор возмущающих воздействий F включает тип породы Тп, абразивность Ка6р , твердость породы по штампу рш .
При моделировании сделано допущение, что количество промывочной жидкости Q обеспечивает достаточную для бурения очистку скважины от шлама.
Скорость бурения зависит от параметров разрушаемой среды. Механические свойства горных пород зависят от их состава, строения, текстуры, структуры и условий залегания.
При изучении механических свойств горных пород в области бурения в первую очередь рассматривают такие свойства, как твердость и абразивность. Они являются наиболее важными, определяющими свойствами горных пород с точки зрения разрушения горной породы в процессе работы бурильного инструмента.
В связи с трудностью определения остальных показателей, остановимся на показателях твердости и абразивности разбуриваемой породы при дальнейшем построении модели.
Под твердостью понимают способность материала сопротивляться внедрению инородного тела (например, зубца долота) через поверхность.
Абразивная способность горных пород - это способность изнашивать разрушающий их инструмент. Это понятие связанно с понятием о внешнем трении и износе. Абразивная способность горных пород и механизм ее проявления пока еще недостаточно изучены.
В общем случае абразивный износ - процесс весьма сложный. В одних участках обеспечивается механическое сцепление (царапание), и здесь сопротивление трения обуславливается прочностью на срез взаимно внедрявшихся элементов поверхности.
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: dh(t) _в, ... « п,.р -c-n(tf-P(tr-K-Jp (2Л) v = — - = v0-eet=k6-n(t) a-P{tY -pJ-Є at где Сб, , , с, 4, rj, у - коэффициенты, значения которых определяются экспериментальным путем, рш - твердость породы по штампу, Кабр коэффициент абразивности, в - коэффициент, характеризующий интенсивность падения скорости бурения во времени. Начальные условия системы: ади=- - (2-2) Исходя из технологического смысла процесса бурения, имеем следующие ограничения на осевую нагрузку и скорость вращения, обусловленные возможностями бурового оборудования, установленной мощностью, прочностью бурильных труб, долота: ЛГЛ1 N(t) N , (2-.3)
Pmill P(0 Pmax. Определим структурную схему системы бурения скважин с нечеткой моделью, которая представлена на рисунке 2.2. Предлагается оснастить имеющуюся АСУ [49-53] контуром, содержащим модель объекта управления в виде нечеткой базы знаний и алгоритм оптимизации, определяющий оптимальные значения управляющих параметров (воздействий).
Схема включает в себя несколько уровней. Верхний уровень включает в себя нечеткую систему, базу данных, подсистему нахождения оптимального управляющего воздействия. Подсистема, определяющая выбор оптимального воздействия получает данные от информационно-измерительной системы снимающей показания с датчиков, а так же данные из лаборатории по анализу породы разреза.
Разработка алгоритма оптимизации времени бурения скважины на основе метода динамического программирования
Рассмотрим задачу оптимизации процесса бурения с использованием построенной нечеткой модели [92-97]. В качестве функционала качества выбрано время бурения скважины Т на заданную глубину Н. Особенностью процесса бурения является то, что во время бурения происходит смена долота при его износе, при этом время спускоподъемных операций, которое надо учитывать в целевой функции, может занимать довольно большое время, так как происходит подъем всей системы бурильных труб [98]. Требуется определить значения управляющих параметров: осевой нагрузки на долото P(t), частоты вращения долота nit)., а так же моменты времени для смены долот, при заданных ограничениях на управляющие воздействия, состояния системы управления и заданной глубине бурения Н, которые позволяют бурить скважину за минимальное время.
В связи со сложностью оптимизационной задачи, наличием дискретных параметров (распределение разбуриваемой породы), и дискретных процессов (смена долота), для решения поставленной задачи оптимизации воспользуемся методом динамического программирования [99-103].
В основе метода динамического программирования лежит принцип оптимальности, сформулированный Р. Беллманом [99], который определяет стратегию поиска оптимального управления. Принцип формулируется следующим образом: оптимальное управление не зависит от предыстории процесса изменения состояния системы, а определяется лишь ее состоянием в рассматриваемый момент времени.
Для численного решения непрерывных вариационных задач методом динамического программирования необходимо лишь заменить непрерывный процесс дискретным с соответствующим малым интервалом дискретизации.
С другой стороны, динамическое программирование позволяет решать задачи, дискретные по самой своей природе, то есть, не преобразованные из соответствующих непрерывных задач.
Рассмотрим принцип оптимальности Беллмана в отношении поставленной задачи оптимизации критерия оптимальности. Требуется определить функции PQi), n{Ji) 5 обращающие в минимум функционал: Принцип оптимальности утверждает, что если вся траектория ABC оптимальна, то участок ВС тоже оптимален. Это значит, что если начальное состояние системы определяется То при h = 0 , W = 0, і = 0,то независимо от того, по какой траектории система пришла в эту точку, ее дальнейшее движение будет происходить по участку ВС . Если допустить, что участок ВС не является оптимальным, то существует другой участок BD с началом в точке TQ 5 который будет оптимальным. Но тогда вместо начальной траектории ABC существует другая траектория ABD , на которой достигается экстремум. Это противоречит исходному предположению о том, что траектория ABC оптимальна.
Прежде чем перейти к разработке алгоритма оптимизации, рассмотрим влияние ограничений и управляющих параметров на критерий оптимизации.
Рассматривая влияние Р и П на V, следует обратить внимание на тот факт, что осевая нагрузка Р влияет на v в значительно большей степени, чем частота вращения долота. Вызывается это тем, что в моделях различные величины зависят отРаи иа /?.
Рассматриваемая модель пригодна не только для оптимального программирования, но и для оперативного решения задач оптимизации. Последние особенно важны при встрече с непредвиденными ограничениями, когда в создавшейся ситуации надо найти оптимальное решение, т.е. наиболее близкое по последствиям к запрограммированному. Оно всегда связанно с необходимостью коррекции ранее принятых в программе оптимальных параметров с некоторым ухудшением запрограммированных показателей V .
Плоскость управляющих воздействий для турбинного бурения, бурения электробуром и роторного бурения хорошо рассмотрена в работе [15]. На рисунке 3.2 показана плоскость управляющих воздействий турбинного бурения.
Осевая нагрузка на долото Р и расход промывочной жидкости Q — независимые управляющие воздействия, а частота вращения п — зависимое).
Точке ПР соответствует предельный (теоретический) режим бурения, при котором частота вращения долота и осевая нагузка на нем имеют граничное верхнее значение, т.е. п=1000 об/мин, Р=350 кН. Область Э1 - первый, или главный, оптимум, Э2 — область второго оптимума. Область Э1 - соответствует
Рисунок 3.2 - Плоскость управляющих воздействий турбинного бурения (а), при бурении электробуром (Ь), роторного бурения (с).
На рисунке 3.2(6) показана плоскость управляющих воздействий электробура. При этом способе бурения плоскость управляющих воздействий рассекается моментными характеристиками электробура (кривые 1, 2, 3, 4). В этом случае Р выступает как линейная функция момента М . Рабочий участок АБ характеристики электробура (асинхронный двигатель) имеет достаточно большую жесткость, а после точки Р = f(M) теряет устойчивость.
Роторные электробуры, вероятно, могут обеспечивать рассечение области Э1 главного оптимума. Попадание же в полный оптимум требует регулирование частоты турбобура. Электробурение имеет много недостатков, сдерживающих их широкое применение. Область Э2 может быть захвачена лишь высокооборотными электробурами. На рисунке 3.2(c) показана плоскость управляющих воздействий турбинного бурения. Область допустимых управлений этого способа бурения ограничена прямоугольником АБВГ, хотя может быть так же ограничена по мощности, и тогда допустимые значения будут ограничены областью АБДЕГ. С ф изменением глубины скважины граница ВГ может передвигаться влево, а граница БВ вниз (показано пунктиром). Хорошо видно, что роторный способ захватывает по крайней мере часть области Э1. Положение этой области не постоянно, она двигается на плоскости управляющих воздействий, поэтому захват области Э1 роторным способом происходит не всегда. При малой глубине скважины область Э1 поднята вверх в сторону точки ПР. Кроме того, в области Э1 лишь одна точка соответствует полному экстремуму (в противоположность множеству частных экстремумов) и задача оптимизации - обеспечить попадпние в эту единственную точку. Область Э2 недосягаема для ротора.
Остановимся на роторном бурении и рассмотрим случай, когда в целевой Ф функции задача оптимизации учитывает смену долота при его износе. Для рассмотрения задачи оптимизации, времени бурения скважины воспользуемся формулой для проходки [5,15-17]. Проходка на долото является так же выходным параметром режима бурения.
Структура программного комплекса
Программный комплекс реализующий модель скорости бурения и износа долота, а так же алгоритм обучения этих моделей и алгоритм выбора оптимальных управляющих воздействий, написан в соответствии с принципами написания программного обеспечения для АСУ [105-116] на объектно-ориентированном языке программирования C++ в среде программирования C++ Builder 5.0, а так же с помощью математического пакета Matlab 5.4 [107]. Программный комплекс был внедрен и зарегистрирован (приложение 8).
Кратко опишем основные идеи, взятые за основу при написании программного комплекса. Информационное обеспечение систем управления буровыми установками, в силу сложности объекта управления, на данный момент не обеспечивает количество и качество информации для принятия оптимальных решений по управлению процессом бурения. Поэтому структура системы управления буровым установками должна включать дополнительную систему, позволяющую накапливать знания в процессе своей работы и помогать бурильщику принимать правильные решения.
Наиболее целесообразным представляется оснащение уже существующих систем мониторинга процесса бурения системами интеллектуализации, способными к накоплению знаний (опыта).
Составной частью АСУ ТП процесса бурения является подсистема протоколирования и мониторинга процесса бурения скважины, которая осуществляет сбор информации о работе всей системы и сохраняет эту информацию в базе данных для ее представления в визуальном и электронном виде. АСУ ТП совместно с подсистемой содержащей нечеткую модель должны выполнять следующие действия и операции: - сбор и фильтрация информации о текущем состоянии объекта; - определение по математической модели скорости бурения с учетом износа долота прогнозируемой проходки на долото; - с помощью алгоритма нечеткого ДП выбор оптимальных управляющих воздействий; - обучение моделей износа долота и механической скорости бурения по данным текущей эксплуатации; - сохранение собранной информации о процессе работы всей системы в базе данных для ее использования в визуальном и электронном виде.
На управленческий персонал возложены обязанности критического анализа и корректировки управляющих воздействий, полученных в результате расчета моделей механической скорости и износа долота, тем самым, снижаяется вероятность выбора неправильных управляющих воздействий.
Указанные функции АСУ ТП реализуются набором алгоритмов первичной переработки информации, формирования базы данных и обучения моделей.
Упрощенная схема информационной и управляющей АСУ ТП, реализующей функции обработки информации и управления, изображена на рисунке 4.1.
В режиме мониторинга осуществляется взаимодействие персонала с программным обеспечением АСУ ТП. На экране монитора можно отобразить графики текущих значений режимных параметров процесса бурения.
В качестве системы мониторинга, отражающей основные параметры технологического процесса бурения, снимаемые с датчиков, был выбран информационно-измерительный комплекс "СГТ-Микро", разработанный ЗАО Московское СКБ «Ореол».
Система предназначена для сбора, оперативной обработки, регистрации и отображения технологической информации, а также выдачи управляющих сигналов в процессе бурения скважин. Система применяется в составе буровых установок. Система "СГТ-микро" является неотъемлемой частью буровой установки.
Основываясь на технологии разработки программного обеспечения [108-110], опишем информационные потоки в системе управлени, представленные на рисунке 4.3.
Начнем с описания информационных потоков при обучении базы знаний (блок 1). Набор, используемый для обучения базы знаний представляет из себя архив копий локальных баз данных, полученный по результатам бурения скважин (блок 1). Значения входных P,n,Q и выходной переменной v технологического процесса снимаются с датчиков dv,d2,...,dn и содержат в себе помехи. Алгоритм первичной переработки информации служит для устранения высокочастотных помех и удаления ложных выбросов сигналов (процесс 1). Блок 1 содержит архив баз данных разбуренных скважин. Блок 2 содержит программные модули которые производят предварительную обработку данных, очистку данных от аномальных выбросов, в соответствии с алгоритмами описанными в разделе 2.3 формируют набор данных для обучения баз знаний vfuzzy{n,P,ptu) и 0fuzzyin,P,Ka6p), а так же модули, которые в соответствии с алгоритмом описанным в разделе 2.4 производят наполнение баз знаний зависимости скорости бурения и падения скорости в результате износа долота. Процесс 1 - в соответствии с методикой, приведенной в разделе 2.3 из данных удаляются аномальные выбросы, происходит предварительная подготовка данных для обучения. Процесс 2 - выделение участков данных с одинаковым типом породы и постоянными управляющими воздействиями. Процесс 3 - корректировка данных с учетом износа долота. Процесс 4 - обучение модели падения скорости бурения вследствие износа долота. Процесс 5 - обучение модели начальной скорости бурения. Блок 3 содержит базы знаний зависимости скорости бурения и падения скорости в результате износа долота, а так же интерпретатор (машину вывода).
