Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Оценка эффектов от фактических и планируемых мероприятий 10
1.1 Фактические мероприятия 10
1.1.1 Понятие эффекта 10
1.1.2 Построение базовых кривых: выбор интервала аппроксимации 12
1.1.3 Построение базовых кривых: использование кривой падения и кривой обводнения 14
1.1.4 Построение базовых кривых: использование двух кривых падения 17
1.1.5 Построение базовых кривых: методика аппроксимации и нахождение значений обратной функции 18
1.1.6 Определение множества псевдомероприятий 26
1.1.7 Сравнение двух методов построения базовых кривых 27
1.2 Планируемые мероприятия 28
1.2.1 Понятие прогнозного эффекта 28
1.2.2 Принципы формирования множества подобных мероприятий 28
1.2.3 Особенности расчета прогнозных эффектов от бурения новых скважин 29
1.3 Сравнение прогноза добычи на основании данных по истории разработки с прогнозом на основании математической гидродинамической модели пласта 31
1.3.1 Описание модели 31
1.3.2 Сравнение прогнозной добычи 33
ГЛАВА 2. Выбор оптимального множества ГТМ 35
2.1 Постановка задачи оптимального планирования ГТМ и метод решения 35
2.1.1 Понятие оптимального множества ГТМ 35
2.1.2 Постановка задачи целочисленного программирования и метод решения 36
2.2 Алгоритм построения последовательности планов 39
2.2.1 Определение дополнительных понятий 39
2.2.2 Вспомогательные теоремы 41
2.2.3 Основная теорема алгоритма 47
2.2.4 Оценка сложности алгоритма 53
2.2.5 Пример работы алгоритма 54
ГЛАВА 3. Построение информационно-управляющей системы 58
3.1 Задачи, возлагаемые на систему, и общий подход к их решению 58
3.1.1 Задачи, решаемые информационно-управляющей системой, и требования, предъявляемые к ней 58
3.1.2 Проблема сбора и обработки информации 60
3.1.3 Масштабируемость 62
3.1.4 Проблемы администрирования. 65
3.1.5 Вопросы безопасности 65
3.2 Реализация основных юнитов 68
3.2.1 Структурная схема 68
3.2.2 Блок «Данные КБПД» 69
3.2.3 Блок «Факт» 72
3.2.4 Блоки «План» и «Оптимизатор» 74
3.2.5 Блок «Отчеты» 75
3.2.6 Блок «Аудит» 76
3.2.7 Блок «Репликация» 77
3.3 Реализация юнита администрирования 79
Заключение 81
Список литературы 83
- Построение базовых кривых: использование кривой падения и кривой обводнения
- Особенности расчета прогнозных эффектов от бурения новых скважин
- Постановка задачи целочисленного программирования и метод решения
- Задачи, решаемые информационно-управляющей системой, и требования, предъявляемые к ней
Введение к работе
Областью исследований в данной работе являются задачи оптимального планирования и оперативного управления разработкой нефтяного месторождения. Работам в этой области традиционно уделяется большое внимание, и они имеют очень большую литературу (например, [2,4,5,10,15,16,31,32,34,41,42,46,47,53]).
При эксплуатации нефтяного месторождения основным способом воздействия на нефтяной резервуар является проведение геолого-технических мероприятий (ГТМ). Под геолого-техническими мероприятиями понимается либо выполнение последовательностей технологических операций на существующих скважинах, либо бурение новых скважин. Классификаторы мероприятий в различных нефтяных компаниях насчитывают от нескольких сотен до тысяч различных видов ГТМ, традиционно разделяемых на четыре основные группы: КРС — капитальные ремонты скважин; ТРС - текущие ремонты скважин, БР - бурение и ввод новых скважин и ПНП - повышение нефтеотдачи пласта (в некоторых компаниях последнюю группу принято называть МУН - методы увеличения нефтеотдачи).
К первой группе мероприятий (КРС) относятся такие ГТМ, как:
отключение отдельных пластов,
ликвидация негерметичностей в скважине,
ликвидация аварий на скважине путем извлечения аварийного оборудования и посторонних предметов,
очистка ствола и забоя скважины от отложений, солей, песчаных пробок и пр.,
переход на другие горизонты (нефтяные пласты),
приобщение пластов (подключение новых пластов),
бурение боковых стволов,
проведение гидро-разрыва пласта (закачивание в скважину жидкости под большим давлением с целью пробить, образовавшуюся в пласте пробку),
исследование скважины (например, оценка ее технического состояния),
перевод скважины на использование по другому назначению (например, перевод добывающей скважины в нагнетательный фонд),
консервация и расконсервация скважин,
ликвидация скважин
и прочие.
К группе текущих ремонтов (ТРС) относятся мероприятия следующего вида:
оснащение скважины скважинным оборудованием при вводе ее в эксплуатацию,
перевод скважины на другой способ эксплуатации (например, перевод скважины из фонтанного способа эксплуатации в газлифтный),
оптимизация режима эксплуатации скважины (например, смена насоса или изменение глубины его подвески),
ремонт скважинного оборудования,
промывка ствола и забоя скважины горячей нефтью или другими составами,
испытания новых видов подземного оборудования
и прочее.
К бурению (БР) относятся мероприятия по бурению различных видов скважин, таких как:
разведочные,
эксплуатационные,
поисковые,
оценочные
и прочие.
Четвертая группа (ПНП или МУН) состоит из мероприятий, оказывающих воздействие на пласт путем закачки различных химических реагентов, таких как:
растворители,
кислоты,
щелочные растворы,
газожидкостные смеси,
гидрофобизаторы,
полимерные составы,
осадкообразующие составы,
вязкоупругие составы,
гелеобразующие составы
и другие составы,
а также путем гидродинамических воздействий вызывающих изменение фильтрационных потоков внутри пласта путем изменения режимов работы нагнетательных и добывающих скважин.
Более подробное описание многих групп ГТМ можно найти, например, в [30,45].
Для эффективного управления процессом проведения ГТМ с использованием компьютерных технологий необходимо решение трех следующих проблем:
создание и ведение базы данных ГТМ;
разработка методов оценки результатов проведения ГТМ, как фактических - для выполненных мероприятий, так и прогнозных для - планируемых мероприятий;
разработка моделей и алгоритмов выбора оптимального набора ГТМ в условиях ограниченных ресурсов на их проведение за планируемый интервал времени.
Принципиальная структура интегральной информационно-управляющей системы представлена на рис В. 1.
Промысловая БД
Фактические эффекты от ГТМ
Прогнозные эффекты от ГТМ
Оптимальное множество планируемых ГТМ
Рис В.1. Задачи управления процессом проведения ГТМ
Для оценки эффективности проведения ГТМ, принципиально, возможны два подхода.
Первый из них основан на применении математических гидродинамических моделей нефтяного пласта [1,3,24,28]. Такие модели построены на основе дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих движение различных фаз вещества, таких как нефть, вода, газ в пласте. Гидродинамические модели хорошо согласуются с пониманием физических явлений, происходящих внутри нефтяного пласта, однако, их применение на практике затруднено, во-первых, из-за трудоемкости создания и, во-вторых, из-за необходимости периодической и также достаточно
трудоемкой подстройки (актуализации) модели по истории разработки. Кроме того, точность математических моделей не достаточно высока для применения их в оперативном управлении применительно к отдельным скважинам. Поэтому на практике гидродинамические математические модели используются, как правило, для целей проектирования (допроектирования) нефтяных месторождений на долгосрочную (несколько десятков лет) и среднесрочную (обычно, каждые пять лет) перспективу с выдачей обобщенных показателей разработки, таких как объемы добычи нефти, объемы закачки воды, густота сетки, интенсивность разбуривания и т.п. Для целей оперативного управления математические гидродинамические модели иногда используются при расчете прогнозных эффектов некоторых видов дорогостоящих ГТМ, например, бурения новых скважин.
На практике геологи нефтегазодобывающих предприятий, как правило, оценивают эффективность фактически проведенных мероприятий вручную как прирост добычи нефти по отношение к состоянию добычи на момент начала проведения ГТМ. Такой расчет имеет существенный недостаток, поскольку не учитывает динамики изменения добычи нефти, существующей независимо от проводимого мероприятия. Это может привести как к завышению эффекта, так и к его занижению.
Как решение этой проблемы в данной работе предлагается использовать второй подход, основанный на методике построения базовых кривых, то есть таких кривых, которые отражали бы динамику добычи в предположении отсутствия мероприятия [18,19,21,33]. Базовые кривые строятся при помощи аппроксимации фактических данных эксплуатации скважины по истории разработки. В этом случае эффект от фактически проведенного мероприятия следует рассматривать как разность между кривой фактической добычи и базовой кривой.
Для оценки прогнозного эффекта в работе предлагается использовать усреднение фактических эффектов от данного вида ГТМ по истории разработки. Как будет показано в главе 1, усреднение проводится по «принципу подобия»: по мероприятиям данного вида, проводившимся на однотипных скважинах, эксплуатировавшихся при близких условиях разработки. Такой подход позволяет уйти от применения громоздких гидродинамических моделей, прогнозная точность которых по отдельным скважинам не соответствует затратам на их создание и эксплуатацию.
Задача выбора оптимального множества ГТМ относится к классу задач оптимизации на конечных множествах [22,23,35,36,40,50].
Еще в 1974 году проблема оптимального выбора геолого-технических мероприятий рассматривалась в диссертации Слепяна М.А. [43]. В этой работе ставилась задача
оптимизации в общей постановке, состоящей в оптимизации эффекта от проведения ГТМ при условиях технико-экономического характера без ограничения на их количество. Показывалось, что данная задача может быть поставлена как типичная задача целочисленного линейного программирования, и предлагался эвристический алгоритм ее решения. В этой же работе рассматривалась оригинальная постановка с определением коэффициентов влияния между скважинами на сеточных моделях, которым в то время уделялось большое внимание. В отличие от данной работы в диссертации рассматривается задача с двумя основными ограничениями: на бюджет и плановое задание по приросту добычи нефти от проведения ГТМ. Такая постановка, как будет показано далее, позволила выявить особенности математической модели задачи и разработать точный алгоритм решения. Кроме того, в диссертации уделено большое внимание созданию типовой корпоративной информационно-управляющей системы, позволяющей практически реализовать методику оптимального планирования ГТМ и в том числе расчет коэффициентов целевой функции задачи на основе данных по истории разработки. Технический уровень вычислительных средств 70-х годов не позволял ставить и решать подобные проблемы.
Общих универсальных эффективных алгоритмов для решения задач целочисленного программирования большой размерности на настоящий момент нет. Более того, как известно [2,11,26,54,56], в настоящее время принята гипотеза, что алгоритмов решения с полиномиальной оценкой сложности для большинства задач на конечных множествах не существует. В нашем случае на основании исследования особенностей задачи разработан специальный алгоритм решения, основанный на идеи общего метода построения последовательности планов [14,20,37].
Теоретическим вопросам построения баз данных (БД) посвящено большое количество литературы, например [27,39]. Практическая реализация всегда имеет свои особенности, поэтому большое значение имеет правильный выбор системы управления базами данных (СУБД). БД ГТМ помимо собственно информации о мероприятиях должна содержать огромный объем вспомогательных данных, например, промысловая и геологическая информация по десяткам тысяч скважин, рассчитанные оценки эффективности мероприятий и т.д. за все время существования месторождения. В данный момент на мировом рынке СУБД имеется несколько решений, способных обрабатывать такие объемы информации, это системы Oracle, Microsoft SQL Server и некоторые другие. В настоящее время в ведущих российских нефтяных компаниях стандартом СУБД является Oracle. Вопросам практического применения СУБД Oracle посвящено много работ, рассматривающих проблемы, начиная от общих теоретических и практических
вопросов проектирования и разработки информационных систем с применением программных продуктов этой компании [17,48,49] и заканчивая вопросами взаимодействия клиентских приложений, созданных разными средствами разработки, с СУБД Oracle [6,13,44,52].
Актуальность темы диссертации. В настоящее время не существует комплексной компьютерной методики оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. В то же время наличие подобной методике в сочетании с соответствующим информационным, математическим и программным обеспечением позволило бы существенно повысить качество управления процессом проведения ГТМ.
Цель диссертации. Целью работы является разработка комплексной методики и ее информационного, математического и программного обеспечения для оценки фактической и прогнозной эффективности ГТМ и выбора оптимального множества планируемых ГТМ на заданном интервале планирования в условиях ограниченных ресурсов и плановых заданий по объему дополнительной добычи нефти.
Основные задачи диссертации. Для осуществления цели диссертации оказалось необходимым решить следующие основные задачи:
Разработать методику оценки результатов фактически проведенных геолого-технических мероприятий.
Разработать методику прогноза эффективности планируемых геолого-технических мероприятий.
Дать постановку, провести исследование математических особенностей и разработать метод решения оптимизационной задачи выбора множества геолого-технических мероприятий из альтернативного списка планируемых ГТМ на заданный плановый период при экономических и производственных ограничениях.
Разработать типовую корпоративную многопользовательскую распределенную компьютерную информационно-управляющую систему (КИУС), реализующую алгоритмы методик оценки эффективности и оптимального планирования ГТМ, и осуществляющую сбор и обработку необходимых данных. Данная система реализована в одной из ведущих нефтедобывающих компаний России.
Научная новизна. Разработана комплексная методика и ее математическое, программное и информационное обеспечение для оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. В
процессе создания методики предложена и исследована оптимизационная задача выбора множества ГТМ. Разработан алгоритм ее решения.
Практическое значение работы. Разработана типовая корпоративная компьютерная система для нефтедобывающей компании для оценки эффективности и оптимального планирования проведения геолого-технических мероприятий на месторождении. Система реализована для одной из ведущих нефтяных компаний России в среде Oracle.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Второй международной конференции по проблемам управления (г. Москва, 2003г.), на Научной конференции аспирантов, молодых преподавателей и сотрудников вузов и научных организаций «Молодежная наука -нефтегазовому комплексу» (г. Москва, 2004г.) и на расширенном семинаре в лаборатории многосвязных систем Института проблем управления РАН (г. Москва, 2005г.).
Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. В первой главе диссертации излагаются методики оценки результатов фактически проведенных ГТМ и прогноза эффективности планируемых ГТМ. Вторая глава диссертации посвящена вопросу выбора оптимального множества ГТМ. В ней формулируется задача оптимизации на конечном множестве и предлагается методика ее решения. В третьей главе диссертации рассматриваются вопросы создания компьютерной информационно-управляющей системы. В первом приложении приводятся результаты сравнения двух методов построения базовых кривых. Во втором приложении проводится сравнение прогнозов добычи нефти и жидкости, построенных с использованием методов базовых кривых и с использованием гидродинамической модели пласта.
Построение базовых кривых: использование кривой падения и кривой обводнения
На практике геологи нефтегазодобывающих предприятий, как правило, оценивают эффективность фактически проведенных мероприятий вручную как прирост добычи нефти по отношение к состоянию добычи на момент начала проведения ГТМ. Такой расчет имеет существенный недостаток, поскольку не учитывает динамики изменения добычи нефти, существующей независимо от проводимого мероприятия. Это может привести как к завышению эффекта, так и к его занижению.
Как решение этой проблемы в данной работе предлагается использовать второй подход, основанный на методике построения базовых кривых, то есть таких кривых, которые отражали бы динамику добычи в предположении отсутствия мероприятия [18,19,21,33]. Базовые кривые строятся при помощи аппроксимации фактических данных эксплуатации скважины по истории разработки. В этом случае эффект от фактически проведенного мероприятия следует рассматривать как разность между кривой фактической добычи и базовой кривой.
Для оценки прогнозного эффекта в работе предлагается использовать усреднение фактических эффектов от данного вида ГТМ по истории разработки. Как будет показано в главе 1, усреднение проводится по «принципу подобия»: по мероприятиям данного вида, проводившимся на однотипных скважинах, эксплуатировавшихся при близких условиях разработки. Такой подход позволяет уйти от применения громоздких гидродинамических моделей, прогнозная точность которых по отдельным скважинам не соответствует затратам на их создание и эксплуатацию.
Задача выбора оптимального множества ГТМ относится к классу задач оптимизации на конечных множествах [22,23,35,36,40,50].
Еще в 1974 году проблема оптимального выбора геолого-технических мероприятий рассматривалась в диссертации Слепяна М.А. [43]. В этой работе ставилась задача оптимизации в общей постановке, состоящей в оптимизации эффекта от проведения ГТМ при условиях технико-экономического характера без ограничения на их количество. Показывалось, что данная задача может быть поставлена как типичная задача целочисленного линейного программирования, и предлагался эвристический алгоритм ее решения. В этой же работе рассматривалась оригинальная постановка с определением коэффициентов влияния между скважинами на сеточных моделях, которым в то время уделялось большое внимание. В отличие от данной работы в диссертации рассматривается задача с двумя основными ограничениями: на бюджет и плановое задание по приросту добычи нефти от проведения ГТМ. Такая постановка, как будет показано далее, позволила выявить особенности математической модели задачи и разработать точный алгоритм решения. Кроме того, в диссертации уделено большое внимание созданию типовой корпоративной информационно-управляющей системы, позволяющей практически реализовать методику оптимального планирования ГТМ и в том числе расчет коэффициентов целевой функции задачи на основе данных по истории разработки. Технический уровень вычислительных средств 70-х годов не позволял ставить и решать подобные проблемы.
Общих универсальных эффективных алгоритмов для решения задач целочисленного программирования большой размерности на настоящий момент нет. Более того, как известно [2,11,26,54,56], в настоящее время принята гипотеза, что алгоритмов решения с полиномиальной оценкой сложности для большинства задач на конечных множествах не существует. В нашем случае на основании исследования особенностей задачи разработан специальный алгоритм решения, основанный на идеи общего метода построения последовательности планов [14,20,37].
Теоретическим вопросам построения баз данных (БД) посвящено большое количество литературы, например [27,39]. Практическая реализация всегда имеет свои особенности, поэтому большое значение имеет правильный выбор системы управления базами данных (СУБД). БД ГТМ помимо собственно информации о мероприятиях должна содержать огромный объем вспомогательных данных, например, промысловая и геологическая информация по десяткам тысяч скважин, рассчитанные оценки эффективности мероприятий и т.д. за все время существования месторождения. В данный момент на мировом рынке СУБД имеется несколько решений, способных обрабатывать такие объемы информации, это системы Oracle, Microsoft SQL Server и некоторые другие. В настоящее время в ведущих российских нефтяных компаниях стандартом СУБД является Oracle. Вопросам практического применения СУБД Oracle посвящено много работ, рассматривающих проблемы, начиная от общих теоретических и практических вопросов проектирования и разработки информационных систем с применением программных продуктов этой компании [17,48,49] и заканчивая вопросами взаимодействия клиентских приложений, созданных разными средствами разработки, с СУБД Oracle [6,13,44,52].
Актуальность темы диссертации. В настоящее время не существует комплексной компьютерной методики оценки эффективности и оптимального планирования геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях. В то же время наличие подобной методике в сочетании с соответствующим информационным, математическим и программным обеспечением позволило бы существенно повысить качество управления процессом проведения ГТМ. Цель диссертации. Целью работы является разработка комплексной методики и ее информационного, математического и программного обеспечения для оценки фактической и прогнозной эффективности ГТМ и выбора оптимального множества планируемых ГТМ на заданном интервале планирования в условиях ограниченных ресурсов и плановых заданий по объему дополнительной добычи нефти. Основные задачи диссертации. Для осуществления цели диссертации оказалось необходимым решить следующие основные задачи: 1. Разработать методику оценки результатов фактически проведенных геолого-технических мероприятий. 2. Разработать методику прогноза эффективности планируемых геолого-технических мероприятий. 3. Дать постановку, провести исследование математических особенностей и разработать метод решения оптимизационной задачи выбора множества геолого-технических мероприятий из альтернативного списка планируемых ГТМ на заданный плановый период при экономических и производственных ограничениях.
Особенности расчета прогнозных эффектов от бурения новых скважин
Как уже было сказано выше, проведение геолого-технического мероприятия на скважине приводит к изменению режима работы как самой скважины, так и всех скважин, расположенных в некоторой ее окрестности [8]. Такое влияние одной скважины на соседние называется интерференцией. Однако для разных видов мероприятий оно проявляется в разной степени. Для одних такое влияние незначительное и им вполне можно пренебречь, для других - весь эффект от мероприятия проявляется только на соседних скважинах (например, мероприятия на нагнетательных скважинах). Таким образом, все виды мероприятий можно разделить на три группы. I. Мероприятия, эффект от которых оценивается только по изменению режима самой скважины, на которой проводится мероприятие. II. Мероприятия, эффект от которых оценивается по изменению режима самой скважины и скважин из её зоны влияния. III. Мероприятия, эффект от которых можно оценить только по изменению режимов скважин, находящихся в зоне влияния скважины, на которой проводится мероприятие. Для первой группы множество псевдомероприятий, сумма эффектов которых определяет эффект от мероприятия согласно (1.1) и (1.2), определяется следующим образом:
Для второй и третей группы множество псевдомероприятий определяется на основании множества скважин, входящих в зону влияния скважины, на которой проводится мероприятие. Определение такой зоны влияние является существенной трудностью и в настоящее время может быть, практически, осуществлено только экспертным путем.
В пунктах 1.1.3 и 1.1.4 этого параграфа были представлены два метода построения базовых кривых. В приложении 1 приводится сравнение графиков кривых падения дебитов нефти и жидкости и кривой обводнения, построенных двумя методами (метод 1 основан на использовании кривой падения дебита нефти и кривой обводнения; метод 2 основан на использовании двух кривых падения — дебита нефти и жидкости) и фактических данных.
Из графиков видно, что в ряде случаев базовая кривая дебита жидкости, полученная на основе первого метода, не адекватно отражает тенденции изменения фактического дебита еще на интервале аппроксимации. Это связано с тем, что на данной стадии разработки месторождения кривая зависимости накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости аппроксимируется преимущественно прямой. Поэтому кривая дебита жидкости может получаться из кривой дебита нефти домножением на константу, то есть форма кривой дебита жидкости повторяет форму кривой дебита нефти. Второй метод в данном случае учитывал различие тенденций изменения дебитов нефти и жидкости.
Таким образом, в данном случае второй метод оказывается более эффективным. Поэтому для месторождений находящихся в схожей стадии разработки рекомендуется использовать второй метод построения базовых кривых. у Однако, нельзя сделать вывода о непригодности первого метода во всех случаях. Для месторождений, находящихся в других стадиях разработки и характеризующихся другими формами кривой обводнения, соотношение между базовыми кривым дебитов нефти и жидкости, получаемое первым методом может быть не менее адекватным, чем во втором методе. Таким образом, вопрос применимости первого метода построения базовых кривых должен решаться для каждого конкретного месторождения с учетом стадии разработки.
Как и при оценке фактических мероприятий, под эффектом от планируемого мероприятия (прогнозный эффект) понимают ожидаемые приросты добычи или дебита нефти и жидкости вследствие проведения данного мероприятия. Для вычисления этих показателей будем используем усреднение фактических эффектов от данного вида ГТМ по истории разработки. Усреднение проводится по всем «подобным» мероприятиям, т.е. таким, у которых ряд показателей близок или совпадает с соответствующими показателями планируемого мероприятия. Подробнее об этом будет сказано ниже.
Постановка задачи целочисленного программирования и метод решения
Согласно нашему алгоритму мы построили области, сопряженные по первому оптимальному решению задачи. На каждой из этих областей мы нашли оптимальное решение. Вообще говоря, на некоторых областях могут отсутствовать решения, если на этой области нет ни одного вектора, удовлетворяющего условию (2.10). Очевидно, что в этом случае будет также отсутствовать и оптимальное решение. Однако это никоим образом не нарушает наших рассуждений, поэтому в дальнейшем подобные замечания мы будем опускать, дабы не нагромождать текст.
Все найденные оптимальные решения мы записали в правую часть таблицы, а лучшее из них в смысле значения целевой функции вычеркнули и перенесли в левую часть. Таким образом, последней записью в левой части таблицы находится лучшее из этих решений в смысле целевой функции. Это решение будет первым оптимальным решением задачи на объединении этих областей. Согласно теореме 2.2 это объединение — есть область определения задачи (2.9-11) без первого оптимального решения. Согласно теореме 2.5 такое решение будет вторым оптимальным решением задачи (2.9-11). Первое утверждение теоремы доказано.
Согласно нашему алгоритму мы записали в правую часть таблицы оптимальные решения задачи на областях, сопряженных по первому оптимальному решению. Согласно теореме 2.2 это объединение - есть область определения задачи (2.9-11) без первого оптимального решения: MN\XXN. Затем мы вычеркнули из правой части таблицы второе оптимальное решение нашей задачи. (В условии теоремы мы обозначили эту область Мп„х. Для первого шага итерации это M2N.) Следовательно, объединение областей, на которых получены оптимальные решения в правой части таблицы 2.1 есть: MN\\M2N\JXXN). Эта область совпадает с (2.27) при и = 1. Следовательно, второе утверждение теоремы доказано. Согласно нашему алгоритму мы записали в правую часть таблицы оптимальные решения задачи на областях, сопряженных по первому оптимальному решению. Согласно теореме 2.1 эти области непересекающиеся. Поскольку выкидывание любой из этих областей не сделает оставшиеся пересекающимися, то после вычеркивания одного решения-кандидата из правой части таблицы 2.1, оставшиеся области по-прежнему будут непересекающимися. Следовательно, третье условие теоремы доказано. Пусть утверждения теоремы выполняется для некоторой итерации п 1. По окончании этой итерации имеем: а) в левой части таблицы последовательность оптимальных решений kXN,к = 1...п +1/, упорядоченных по возрастанию к; б) в правой части таблицы т записей с решениями-кандидатами, являющимися оптимальными решениями на областях, чье объединение есть: и, как следствие этого, лучшее из решений-кандидатов в смысле значения целевой функции (2.9) - есть оптимальное решение на области (2.28); в) области, на которых найдены оптимальные решения являющиеся решениями-кандидатами из правой части таблицы 2.1, - есть непересекающиеся множества. Докажем утверждения теоремы для итерации и +1. Согласно нашему алгоритму (и + і)-ое оптимальное решение, найденное на предыдущем шаге, было оптимальным на некоторой области, которая, в свою очередь, была одной из областей сопряженных по некоторому решению, найденному ранее. Будем называть такое решение родительским, а наше (и+і)-ое решение - дочерним, обозначать родительское решение будем так: n+xXN. Это родительское решение уже находится в левой части таблицы 2.1 выше нашего (я + і)-ого решения, так как уже строились области, сопряженные по нему. Рассмотрим (« + l)-oe оптимальное решение, найденное на предыдущем шаге, и его родительское решение. Согласно теореме 2.3 дочернее решение принадлежит одной из областей, сопряженных по родительскому решению. Согласно нашему алгоритму дочернее решение также принадлежит одной из областей, сопряженных по родительскому решению. Согласно теореме 2.1 области, сопряженные по вектору, - есть непересекающиеся множества. Следовательно, область, которой принадлежит дочернее решение согласно нашему алгоритму и согласно теореме 2.3 - есть одна и та же область. Обозначим ранг этой области через k. Тогда, согласно теореме 2.3 элементы векторов — родительского и дочернего решений - с индексами большими к+1 попарно совпадают, а с индексом к + 1 — различны.
Задачи, решаемые информационно-управляющей системой, и требования, предъявляемые к ней
Как уже было сказано выше, данная система имеет потребность в промысловых данных, которые она должна получать из системы OIS. OIS - это громоздкий информационный комплекс, реализованный в среде Oracle. Он имеет большое количество клиентов и несет большую нагрузку, поэтому, в целях повышения производительности, имеет смысл перекачивать данные из OIS в некоторую промежуточную БД, которая уже будет снабжать данными нашу систему. Эту промежуточную БД, являющуюся частью общей БД системы, совместно со всеми процедурами, отвечающими за перекачку данных из OIS и предоставление этой информации всем ее потребителям, будем называть блоком «Данные КБПД».
Вообще, вопрос миграции данных из старой системы в более новую занимает ключевое место при разработке новых систем. На реализацию миграции рекомендуется отводить до восьмидесяти процентов бюджета новой системы [17], что говорит о чрезвычайной важности данного вопроса.
Природа вопроса миграции заключается в том, что, как правило, древние системы реализованы в старых маломощных СУБД, почти не имевших инструментов контроля целостности данных. На рабочих местах таких систем из-за их также низкой производительности не реализовывались механизмы контроля целостности помещаемых в БД данных. Кроме того, для ускорения доступа к данным их приходилось хранить в сильно ненормализованном виде. Избыточность данных в совокупности с отсутствием контроля вводимых данных приводила к сильному накоплению ошибочных данных в смысле нарушения ограничения их целостности.
Типичным примером такого нарушения может быть некорректность даты. Так практически во всех старых СУБД отсутствовал тип данных для хранения даты, поэтому ее хранили в числовом или строковом виде, например, в строке формата «ДД.ММ.ГГГГ», где ДД - день в месяце (от 01 до 28,29, 30 или Зів зависимости от месяца), ММ - месяц в году (от 01 до 12) и ГГГГ - год. Поскольку в старых СУБД не существовало необходимого механизма контроля содержимого этого поля БД, то при его запросе можно было бы получить строку совершенно любого содержания, например, «537.9ш34». Другим, даже более распространенным примером, являются некорректные ссылки, когда одна запись ссылается на другую запись, которая на самом деле отсутствует в БД.
Развитие вычислительных средств, практически не решало проблемы нарушения целостности данных в старых системах, поскольку БД таких систем переносились в более новые и мощные СУБД без изменений структуры и кода встроенных процедур. Код клиентских приложений и вовсе не переписывался без особой необходимости. И если наличие большого количества несогласованных данных не имело существенного влияния на старые системы, то для новых систем, с возросшей на них нагрузкой и объемом обрабатываемой информации, это может иметь существенное значение.
Этот вопрос имеет два принципиально различных решения. В первом случае структура БД новой системы максимально близко повторяет структуру старой системы. Данные переносятся один в один, практически без корректировки, а процедура отсеивания и корректировки ошибочных данных выполняется при каждом запросе на стороне клиента. С одной стороны такой подход очень сильно снижает первоначальные затраты на внедрение системы, поскольку обычно для «первого запуска» готовится лишь малая часть клиентских приложений, а остальные разрабатываются уже в ходе эксплуатации системы. По сути такой подход приводит к рассрочке первоначальных затрат (как экономических, так и трудовых), однако, надо иметь в виду, что все дальнейшие разработки на основе этой системы будут требовать повышенных затрат.
Второй вариант решения этого вопроса заключается в осуществлении полноценной миграции данных. При этом на этапе миграции происходит корректировка нарушающих целостность данных, а все модули и блоки системы разрабатываются в предположении корректности данных, с которыми они работают. Этот вариант проще реализовать в случае однократной миграции данных, например, при переходе от старой системы к новой, чем при регулярной перекачке данных, как в нашей системе, поскольку в первом случае на миграцию может быть отведено гораздо больше времени, а степень автоматизации этого процесса - гораздо ниже. Тем не менее, не зависимо от того, должна выполнятся миграция единовременно или регулярно, всегда рекомендуется использовать второй подход в решении вопроса миграции - то есть осуществлять полноценную перекачку данных с полной коррекцией ошибок целостности исходных данных. И хотя на практике этой рекомендации следуют не всегда, мы воспользуемся ей.
В нашем случае перекачка данных должна выполняется раз в месяц. Перекачке подлежат необходимые системе данные за все время работы OIS, а не только за последний месяц, потому что старые данные в OIS могут время от времени корректироваться. Большой объем данных подлежащих ежемесячной обработке требует от процедуры перекачки большой степени автоматизации, с одной стороны. С другой стороны нарушения целостности должны исправляться одновременно в данной системе и OIS, чтобы не привести к рассогласованию этих БД. Таким образом, на процедуру перекачки данных в первую очередь возлагается задача выявления и протоколирования несогласованных данных, а их корректировка может быть выполнена в OIS с повторной перекачкой. Также процедура перекачки должна гарантировать, что в нашу систему попадут уже скорректированные данные.
Современные нефтяные компании состоят из большого количества добывающих предприятий разбросанных по территории страны и зарубежья на сотни и тысячи километров. Каждое из таких предприятий имеет собственную информационную базу, проводит сотни или тысячи мероприятий в год и имеет потребность в развертывании данной системы на своих вычислительных мощностях. Контроль над деятельностью добывающих предприятий осуществляется в центральном офисе компании, где также есть необходимость во всех данных, предоставляемых данной системой, но в центральном офисе нет источников фактической информации, поэтому в этом смысле система представляется двумя уровнями: первичный - уровень сбора и отображения информации, и вторичный - уровень отображения информации. Однако, с точки зрения планируемых мероприятий, центральный офис также как и добывающее предприятие может выступать источником информации, поэтому для этой информации в системе должен быть организован двусторонний обмен.
В принципе нефтяные компании могут иметь и более сложную структуру. Например, состоять из ряда дочерних компаний, контролируемых центральным офисом, а каждая дочерняя компания состоять из добывающих предприятий. Поэтому появляется третий, промежуточный уровень, но с точки зрения структуры и функциональности системы он тождественен вторичному уровню.
Первичный уровень системы может быть представлен не добывающей компанией в целом, а цехами добычи нефти. В этом случае, с точки зрения системы, структура компании будет подразделяться уже на четыре уровня, причем первичный уровень системы будет располагаться только в цехах, а на остальных уровнях компании — вторичный уровень системы.
