Введение к работе
Актуальность. Нефтегазодобывающая промышленность играет ключевую роль в российской экономике. Долгосрочная государственная политика в сфере добычи нефти и газа направлена на создание стабильных условий, обеспечивающих устойчивое развитие отрасли. Вместе с тем, в России, начиная с 2004 г., возрастает доля оборудования, эксплуатируемого свыше сроков, предусмотренных при его разработке. Вследствие этого эксплуатация промышленных объектов нефтегазодобывающей промышленности характеризуется недостаточной безаварийностью, поэтому для сложных промышленных объектов необходимо распознавание предаварийных ситуаций (ПАС). Так как убытки, связанные с возможными остановками по причине возникновения предаварийных и аварийных ситуаций на буровых установках, достаточно велики, создание метода распознавания ПАС позволит получить значительную экономическую выгоду за счет сокращения длительности простоев оборудования.
Таким образом, дальнейшее развитие и совершенствование методов и систем распознавания предаварийных ситуаций промышленного объекта, позволяющих повысить его безаварийность, является актуальной научной и практической задачей.
Областью настоящего исследования являются методы и алгоритмы решения задач обработки информации для систем распознавания состояния промышленных объектов.
Предметом исследования является процесс промышленного бурения нефтяных и газовых скважин.
Целью работы является повышение эффективности функционирования буровых установок за счёт сокращения времени простоя путем разработки новых алгоритмических и программных средств обнаружения предаварийных ситуаций с использованием методов распознавания образов.
Научной задачей, решаемой в диссертационной работе, является разработка метода распознавания предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения нефтяных и газовых скважин.
Для достижения цели диссертационной работы и решения научной задачи необходимо решение следующих частных задач:
Анализ объекта исследования, определение набора признаков, доступных для измерения существующими средствами обработки геолого-технологической информации (ГТИ), и классификация состояний объекта с целью определения совокупности предаварийных ситуаций.
Выбор математического аппарата для решения задачи распознавания текущего состояния объекта исследования по заданному набору признаков.
Разработка алгоритма определения рабочего словаря признаков.
Разработка структуры классификатора ПАС и алгоритма его обучения.
Разработка метода распознавания предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения нефтяных и газовых скважин.
Разработка алгоритмического и программного обеспечения для распознавания ПАС и оценка эффективности предложенных решений.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, нейроинформатики, распознавания образов, имитационного моделирования, объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна работы состоит в следующем:
Предложен новый метод распознавания предаварийных ситуаций при промышленном бурении нефтяных и газовых скважин на основе теории распознавания образов.
Разработан новый алгоритм формирования рабочего словаря признаков для распознавания ПАС на основе метода ветвей и границ.
Разработан новый алгоритм обучения классификатора ПАС на основе метода обратного распространения ошибки, дополненного процедурой поиска глобального экстремума целевой функции.
Обоснованность научных результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, а также экспериментальной проверкой предложенных методов и алгоритмов на реальных данных ГТИ.
Практическая значимость работы вытекает из ее направленности на разработку средств обеспечения своевременного распознавания ПАС на буровых установках и практической ее реализации в виде программного комплекса. Разработанный программный комплекс может применяться при обеспечении функционирования буровой, а также осуществление мониторинга состояния буровой и её снабжения ЗИП.
На защиту выносятся:
Метод распознавания предаварийных ситуаций при промышленном бурении нефтяных и газовых скважин на основе теории распознавания образов;
Алгоритм формирования рабочего словаря признаков для распознавания ПАС на основе метода ветвей и границ;
Алгоритм обучения классификатора ПАС на основе метода обратного распространения ошибки, дополненного процедурой поиска глобального экстремума целевой функции.
Апробация работы. Научные положения и практические рекомендации диссертационной работы в целом, а также отдельные ее разделы докладывались и обсуждались на межд. НТК. «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г.Пенза 2005-2008 г.г.), «Математическое и компьютерное моделирование естественнонаучных и социальных проблем» (г.Пенза 2008 г.), а также на кафедре ЭВМ ТГТУ (2009-2010 гг.).
Внедрение результатов Результаты диссертационной работы были внедрены в ООО "Научно-производственное предприятие "Геосфера", г.Тверь.
Публикация результатов работы. По теме диссертационной работе опубликовано 15 статей, в том числе две статьи в изданиях, рекомендованных ВАК. Получено Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ (№ 2009615089).
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 165 страницах, списка литературы, включающего 100 наименований, и 3 приложений.
