Розробка інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень при керуванні процесом буріння свердловин в умовах ускладнень
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.179401Ключові слова:
нечітка система контролю, ідентифікація нестаціонарних процесів, Fuzzy-моделювання, динамічний об’єкт керування (буріння), логіко-лінгвістичні правилаАнотація
Розглянуто задачу розробки методу ідентифікації ускладнень, що виникають в процесі буріння свердловин на нафту і газ, який функціонує за умов апріорної та поточної невизначеності під впливом різного роду збурень на основі методів теорії нечітких множин і нечіткої логіки.
Запропоновано методичний підхід до оцінки рівня ускладнень в процесі буріння свердловин на нафту і газ, що ґрунтується на принципах лінгвістичності параметрів процесу буріння, лінгвістичності та ієрархічності знань про ускладнення в процесі буріння свердловин.
Розроблено математичні моделі контрольованого об’єкту, які на відміну від детермінованих математичних моделей дозволяють описувати на природній мові причинно-наслідкові зв’язки між параметрами процесу буріння і можливим ускладненням. Ці моделі відображають логіку міркувань оператора з залученням нечислової і нечіткої інформації спеціаліста-експерта, що дозволяє формалізувати процедури прийняття рішень на базі Fuzzy Logic з використанням параметрів і показників процесу буріння свердловин на нафту і газ.
Запропоновано структуру системи підтримки прийняття рішень при керуванні процесом буріння свердловин в умовах ускладнень.
Представлено результати імітаційного моделювання розроблених методів моделювання ускладнень на основі методів теорії нечітких множин і нечіткої логіки. Показано їх переваги перед відомими за точністю в задачах ідентифікації оцінювання та контрою в умовах невизначеності щодо структури та параметрів об’єкта.
Виявлені реальні ускладнення, усунення яких підвищить рівень безпеки процесу буріння свердловин. Показано, що розроблені методи і моделі можуть знайти застосування для моделювання та ідентифікації широкого класу ускладнень на бурових установках, що функціонують в умовах апріорної та поточної невизначеності щодо їх структури, параметрів та геосередовища
Посилання
- Larsen, H. F., Alfsen, T., Kvalsund, R., Iversen, F. P., Welmer, M., Hult, O., Ekrene, S. (2010). The Automated Drilling Pilot on Statfjord C. IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition. doi: https://doi.org/10.2118/128234-ms
- Aldred, W., Bourque, J., Chapman, C., Downton, G., Falconer, I., Florence, F. et. al. (2012). Drilling Automation. Oilfield Review, 24 (2), 18–27.
- Florence, F., Porche, M., Thomas, R., Fox, R. (2009). Multi-Parameter Autodrilling Capabilities Provide Drilling, Economic Benefits. SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition. doi: https://doi.org/10.2118/119965-ms
- Chapman, C. D., Sanchez, J. L., De Leon Perez, R., Yu, H. (2012). Automated Closed-Loop Drilling with ROP Optimization Algorithm Significantly Reduces Drilling Time and Improves Downhole Tool Reliability. IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition. doi: https://doi.org/10.2118/151736-ms
- Okpo, E. E., Dosunmu, A., Odagme, B. S. (2016). Artificial Neural Network Model for Predicting Wellbore Instability. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. doi: https://doi.org/10.2118/184371-ms
- Cayeux, E., Daireaux, B. (2009). Early Detection of Drilling Conditions Deterioration Using Real-Time Calibration of Computer Models: Field Example from North Sea Drilling Operations. SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition. doi: https://doi.org/10.2118/119435-ms
- Cayeux, E., Daireaux, B., Dvergsnes, E., Sælevik, G. (2012). Early Symptom Detection on the Basis of Real-Time Evaluation of Downhole Conditions: Principles and Results From Several North Sea Drilling Operations. SPE Drilling & Completion, 27 (04), 546–558. doi: https://doi.org/10.2118/150422-pa
- Jacobs, T. (2015). Automated Drilling Technologies Showing Promise. Journal of Petroleum Technology, 67 (06), 50–55. doi: https://doi.org/10.2118/0615-0050-jpt
- De Wardt, J. P., Innabinett, C. E., Laing, M. L., Macpherson, J. D. (2016). System Architecture and Operations States for Drilling and Completion: The Foudation to Real Performance Measurement and Drilling System Automation. IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition.
- Bang, J., Jegbefume, O., Ledroz, A., Thompson, J. (2015). Wellbore Tortuosity Analysed by a Novel Method May Help to Improve Drilling, Completion, and Production Operations. SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition. doi: https://doi.org/10.2118/173103-ms
- Oganov, G. S., Shirin-Zade, S. A., Paramonov, A. A. (2009). Dinamicheskiy analiz protsessa uglubleniya skvazhin. Vestnik assotsiatsii burovyh podryadchikov, 1, 40–44.
- Shavranskyi, M. V., Kuchmystenko, A. V. (2018). Intelligent system for object recognition on optical images using cascade neural networks. Oil and Gas Power Engineering, 1, 50–55. doi: https://doi.org/10.31471/1993-9868-2018-1(29)-50-55
- Kluska, J. (2005). Exact Fuzzy Modeling of convertional control system. Proceedings of 12-th East-West Fuzzy Colloquium. Zittau, 113–125.
- Kondratenko, Y., Sydorenko, S., Kravchenko, D. (2005). Fuzzy control systems of non-stationary plants with variable parameters. Proceedings of 12-th East-West Fuzzy Colloquim. Zittau, 140–152.
- Sokolov, A., Wagenknecht, M. (2005). Chootic Mamdani Recurrent Models. Proceedings of 12-th East-West Fuzzy Colloquim. Zittau, 272–278.
- Demchyna, M. M. (2012). Vykorystannia nechitkykh pravyl dlia podannia znan v intelektualnykh systemakh naftohazovoi predmetnoi oblasti. Naukovyi visnyk Ivano-Frankivskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu nafty i hazu, 1 (31), 132–141.
- Bakumenko, N. S., Kas'yan, O. V., Sokolov, A. YU. (2002). Noviy podhod k postroeniyu nechetkih modeley dinamicheskih obektov. Otkrytye informatsionnye tehnologii, 13, 98–105.
- Bodyanskiy, Ye., Teslenko, N. (2008). General regression neuro-fuzzy network for identification of nonstationary plants. International Journal "Information Technologies and Knowledge", 2 (2), 136–142. Available at: http://www.foibg.com/ijitk/ijitk-vol02/ijitk02-2-p05.pdf
- Kuzemin, O., Toroev, A., Klymov, I. (2008). Development of fuzzy-logic model for prediction of the avalanche-dangerous situations risk. International Disaster Risk Conference. Davos, 135.
- Sokolov, A., Bakumenko, N. (2002). Linguistic approximation of dynamic object. Proceedings of 10-th East-West Fuzzy Colloquium. Zittau, 225–262.
- Chyhur, L. Ya., Sementsov, H. N., Chyhur, I. I., Kohutiak, M. I., Kohuch, Ya. R., Shavranskyi, M. V. (2009). Intelektualnyi prystriy na nechitkiy lohitsi dlia rozpiznavannia obraziv u burinni. Naftohazova enerhetyka, 1, 75–77.
- Shtovba, S. D. (2007). Proektirovanie nechetkih sistem sredstvami MATLAB. Moscow: Goryachaya liniya - Telekom, 288.
- Stepanov, N. V. (1989). Modelirovanie i prognoz oslozhneniy pri burenii skvazhin. Moscow: Nedra, 252.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Volodymyr Shavranskyi, Georgiy Sementsov
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
