АНАЛІТИЧНІ МОДЕЛІ АВТОКОРЕЛЯЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ ТА СПЕКТРАЛЬНИХ ЩІЛЬНОСТЕЙ ВИПАДКОВИХ СИГНАЛІВ У СИСТЕМІ КОНТРОЛЮ ТА УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ БУРІННЯ СВЕРДЛОВИН
Ключові слова:
випадковий часовий ряд, показник Херста Н, персистентність, автокореляційна функція, аналітична модель, функція спектральної щільності.Анотація
На прикладі дослідження часових рядів параметрів і показників процесу буріння продемонстровано підхід до аналізу випадкових процесів, який полягає у виявленні таких класифікаційних ознак як хаос процесу, тип закону розподілу, показник персистентності Херста Н, ознака ергодичності. Показано принципи визначення аналітичних моделей автокореляційних функцій та функцій спектральної щільності випадкових сигналів у системі контролю та управління процесом буріння свердловин.
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
1. Dupriest F.E. Maximizing Drill Rates with Real-Time Surveilllance of Mechanical Specific Energy / F.E.Dupriest and Kaederits, L.William // Proc. SPE/IADC Drilling Conference, Amsterdam, 23-25 February, 2005. SPE-92134-MS.
2. Rommentveit R. e-Drilling: A System for Real-Time Drilling Simulation. 3D Visualisation and Control / R.Rommentveit, G.W.Halsey at al // Proc. Digital Energy Conference and Exhibition, Houston, 11-12 April 2007. SPE-106903-MS.
3. Iversen F.P. Monitoring and Control of Drilling Utilizing Continuously Updated Process Models / F.P. Iversen, E.Caysux, E.W.Dvergsnes et al // Proc. IADC/SPE Digital Conference, Miami, 21-23 februery, 2006, SPE – 99207. – MS.
4. Azar J.J. Drilling Problems and Solutions / J.J. Azar // Drilling Engineerin, University of Tulsa. – 2006. – P. 433-454.
5. Okpo E.E. Artificial Neural Network Model for Predicting Wellbore Instability / E.E.Okpo, A.Dosunmu, B.S.Odagme; Conference and Exhibition, 2-4 August, Lagos, Nigeria. – 2016. – Режим доступу: http://dx.doi.org/ 10.2118/184371-MS.- SPENigeria Annual International
6. John P. Systems Architecture and Operations States for Drilling and Completion: The Foundation to Real Performance Measurement and Drilling Systems Automation / Р.John, Е.Calvin, L.Moray, D.John; IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition, 1-3 March, Fort Worth, Texas, USA. – 2016. – Режим доступу: http://dx.doi.org /10.2118/178814-MS.
7. Cayeux E. Early Detection of Drilling Conditions Deterioration Using Real-Time Calibration of Comupter Models: Field Examplefrom North Sea Drilling Operations. / E.Cayeux, B.Daireaux; Paper SPE 119435 presented at the SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition, Amsterdam, The Netherlands, 17-19 March. –2009. – Режим доступу: http://dx.doi.org/10.2118/119435-MS.
8. Горбійчук М.І. Побудова емпіричних моделей процесу поглиблення свердловин з врахуванням швидкості / М.І.Горбійчук, Т.В.Гуменюк, Я.І.Заячук, Н.Т.Лазорів // Методи та прилади контролю якості. – 2016. – № 1. – С.86-94.
9. Семенцов Г.Н. Моделювання та ідентифікація процесу буріння для задач оптимізації управління: [монографія] / Г.Н.Семенцов, О.В.Гутак. – Одеса: Купрієнко С.В., 2014. – 265 с.
10. Назаренко М.В. Теоретичні засади та принципи моделей динамічних процесів та їх регуляторів: [монографія] / М.В.Назаренко. – Кривий Ріг: Діоніс (ФОП Чернявський Д.О.). – 2010. – 204 с.
11. Білак Н.В. Апроксимативно-спектральний аналіз випадкового процесу / Н.В.Білак, О.О.Скляр // Проблеми інформації та управління. – 2015, № 2(50). – С. 26-31.
12. Денисюк В.П. Непрямий метод оцінювання кореляційних функцій / В.П.Денисюк, А.А.Світлична // Вісник нац.. авіаційного ун-ту. – 2005, тои 23, № 1. – С.30-36.
13. Берзлев О.Ю. Методика перед прогнозного фрактального аналізу часових рядів / О.Ю.Берзлев // Управління розвитком складних систем. – 2013, № 16. – С.76-81.
14. Методы классической и современной теории автоматеческого управления; под ред. К.А.Пункова, Н.Д.Егупова, том. 3: Синтез регуляторов систем автоматического управления. – М.: Изв. МГТУ им. Бауменка Н.Г.. – 2004. – 614 с.
2. Rommentveit R. e-Drilling: A System for Real-Time Drilling Simulation. 3D Visualisation and Control / R.Rommentveit, G.W.Halsey at al // Proc. Digital Energy Conference and Exhibition, Houston, 11-12 April 2007. SPE-106903-MS.
3. Iversen F.P. Monitoring and Control of Drilling Utilizing Continuously Updated Process Models / F.P. Iversen, E.Caysux, E.W.Dvergsnes et al // Proc. IADC/SPE Digital Conference, Miami, 21-23 februery, 2006, SPE – 99207. – MS.
4. Azar J.J. Drilling Problems and Solutions / J.J. Azar // Drilling Engineerin, University of Tulsa. – 2006. – P. 433-454.
5. Okpo E.E. Artificial Neural Network Model for Predicting Wellbore Instability / E.E.Okpo, A.Dosunmu, B.S.Odagme; Conference and Exhibition, 2-4 August, Lagos, Nigeria. – 2016. – Режим доступу: http://dx.doi.org/ 10.2118/184371-MS.- SPENigeria Annual International
6. John P. Systems Architecture and Operations States for Drilling and Completion: The Foundation to Real Performance Measurement and Drilling Systems Automation / Р.John, Е.Calvin, L.Moray, D.John; IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition, 1-3 March, Fort Worth, Texas, USA. – 2016. – Режим доступу: http://dx.doi.org /10.2118/178814-MS.
7. Cayeux E. Early Detection of Drilling Conditions Deterioration Using Real-Time Calibration of Comupter Models: Field Examplefrom North Sea Drilling Operations. / E.Cayeux, B.Daireaux; Paper SPE 119435 presented at the SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition, Amsterdam, The Netherlands, 17-19 March. –2009. – Режим доступу: http://dx.doi.org/10.2118/119435-MS.
8. Горбійчук М.І. Побудова емпіричних моделей процесу поглиблення свердловин з врахуванням швидкості / М.І.Горбійчук, Т.В.Гуменюк, Я.І.Заячук, Н.Т.Лазорів // Методи та прилади контролю якості. – 2016. – № 1. – С.86-94.
9. Семенцов Г.Н. Моделювання та ідентифікація процесу буріння для задач оптимізації управління: [монографія] / Г.Н.Семенцов, О.В.Гутак. – Одеса: Купрієнко С.В., 2014. – 265 с.
10. Назаренко М.В. Теоретичні засади та принципи моделей динамічних процесів та їх регуляторів: [монографія] / М.В.Назаренко. – Кривий Ріг: Діоніс (ФОП Чернявський Д.О.). – 2010. – 204 с.
11. Білак Н.В. Апроксимативно-спектральний аналіз випадкового процесу / Н.В.Білак, О.О.Скляр // Проблеми інформації та управління. – 2015, № 2(50). – С. 26-31.
12. Денисюк В.П. Непрямий метод оцінювання кореляційних функцій / В.П.Денисюк, А.А.Світлична // Вісник нац.. авіаційного ун-ту. – 2005, тои 23, № 1. – С.30-36.
13. Берзлев О.Ю. Методика перед прогнозного фрактального аналізу часових рядів / О.Ю.Берзлев // Управління розвитком складних систем. – 2013, № 16. – С.76-81.
14. Методы классической и современной теории автоматеческого управления; под ред. К.А.Пункова, Н.Д.Егупова, том. 3: Синтез регуляторов систем автоматического управления. – М.: Изв. МГТУ им. Бауменка Н.Г.. – 2004. – 614 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
2017-04-15
Як цитувати
Кропивницька, В. Б. (2017). АНАЛІТИЧНІ МОДЕЛІ АВТОКОРЕЛЯЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ ТА СПЕКТРАЛЬНИХ ЩІЛЬНОСТЕЙ ВИПАДКОВИХ СИГНАЛІВ У СИСТЕМІ КОНТРОЛЮ ТА УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСОМ БУРІННЯ СВЕРДЛОВИН. Методи та прилади контролю якості, (1(38), 76–82. вилучено із https://mpky.nung.edu.ua/index.php/mpky/article/view/374
Номер
Розділ
МЕТОДИ ТА ПРИЛАДИ КОНТРОЛЮ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ
.png)
