Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень при керуванні процесом буріння свердловин в ускладнених умовах
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9981-2020-1(44)-119-137Ключові 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.
Виявлено 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.
Завантаження
Посилання
Larsen H.F. The Automated Drilling Pilot on Statfiord C / H.F.Larsen, T.E.Alfsen, R.Kvalsund, F.P.Iversen, M.Welmer, S.Ekrene. Paper IADC/SPE 128234, presented at the 2010 IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition, New Orlean, Lauisiniana, USA, 2-4 February, 2010, 11 p.
Drilling Automation / W. Aldred, J.Bourque, C.Chapman, G.Downton, I.Falconer, F.Florence, E.G.Zurite, C.Nieto, R.Stauder, M.Zamara. Oil field Review Summer. 2012; 24, No 2, Copyright 2012, Schlumberge, P.18-27.
Multyparameter Autodrilling Carabilities Provide Drilling / Ekonomic Benefits / F. Florence, M.Porche, R.Thomes, R.Fox. Paper SPE/IADC 119965, presented at the 2010 SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition, Amsterdam, March 17-19, 2009.
Automated Closed-Loop Drilling winh ROP Optimization Algorithm Significanthly Reduces Drilling Time and Improvers Downhole Tool Reliability / C.D. Chapman, I.L.Sanchez Flores, R. De Leon Perez, H.Yu. Paper IADC/SPE 151736, presented at the IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition, Sen Diego, Kalifornia, March 6-8, 2012.
E.E. Okpo, A.Dosumnu, B.S.Odagme Artificial Neural Network Model for Predicting Wellbore Instability. MS/SPE Nigerria Annual Internatijnal Conference and Exhibition, 2-4 August, Lagos, Nigeria, 2016.
Cayeux E., Daireaux B. 2009. Early Detection of Drilling Conditions Deterioration Using Real-Time Calibration of Comupter Models: Field Examplefrom North Sea Drilling Operations. Paper SPE 119435 presented at the SPE/ IADC Drilling Conference and Exhibition, Amsterdam, March 17-19, 2009.
Eric Cayeux, Benoit Daireaux, Erik Dvergsnes, Gunnstein Saelevik. – Early Symptom Detection on the Basis of Real-Time Evaluation of Downhole Conditions: Principles and Result From Several North Sea Drilling Operations. Society of Petroleum Engineers. SPE Drilling & Completion. 2012.
Jacobs T. Automated Drilling Technologies Showing Promise. Drilling Automation. June, 2015. P.50-55.
John P. de Wardt, Calvin E. Innabinett, Moray L. Laing, John D. Macpherson 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, 1-3 March, Fort Worth, Texas, USA, 2016.
Bang J., Jegbefume O., Ledroz A., Thompson J., 2015. Wellbore Tortuosity Analyzed by a Novel Method May Help to Improve Drilling, Completion, and Production Operations, Paper SPE/IADC-173103, presented at the SPE/IADC Drilling Conference and Exhibition, London, United Kingdom, March 17-19.
Oganov G.S., Shirin-Zade S.A., Paramonov A.A. Dinamicheskiy analiz protsessa uglubleniya skvazhin. Vesnik assotsiatsii burovyih podryadchikov. 2009. No1. P.40-44
Shavranskyi M.V., Kuchmystenko O.V. Intelektualna systema dlia rozpiznavannia obiektiv na optychnykh zobrazhenniakh z vykorystanniam kaskadnykh neironnykh merezh. Naftohazova enerhetyka. 2018. No 1(29). P. 50-53[in Ukrainian]
Jacek Kluska. Exact Fuzzy Modeling of convertional control system . Proceedings of 12-th East-West Fuzzy Colloquium. Zittau, Germany, 2005. P.113-125.
Kondratenko Y., Sydorenko S., Kravchenko D. Fuzzy control systems of non-stationary plants with variable parameters. Proceedings of 12-th East-West Fuzzy Colloquim. – Zittau, Germany, 2005. P.140-152.
Sokolov A., Wagenknecht M. Chootic Mamdani Recurrent Models. Proceedings of 12-th East-West Fuzzy Colloquim. Zittau, Germany, 2005. P.272-278.
Demchyna M.M. Vykorystannia nechitkykh pravyl dlia podannia znan v intelektualnykh systemakh naftohazovoi predmetnoi oblasti. Naukovyi visnyk Ivano-Frankivskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu nafty i hazu. 2012. No1(31). P.132-141. [in Ukrainian]
Stuxlyak P. D., Ivanchenko O. V., Buketov A. V., Dolgov M. A. Teoriya informaciyi (informacijno-vy`miryuval`ni sy`stemy`, poxy`bky`, identy`fikaciya): navchal`ny`j posibny`k. — Xerson: Ajlant, 2011. — 371 s. [in Russian]
Bodyanskiy Ye., Teslenko N. General regression neuro-fuzzy network for identification of nonstationary plants. Information Technologies and Knowledge. 2008. No2. P. 136-142.
Kuzemin O., Toroev A., Klymov I. Development of fuzzy-logic model for prediction of the avalanche-dangerous situations risk. International Disaster Risk Conference. Davos, 2008. P.135.
Sokolov A., Bakumenko N. Linguistic approximation of dynamic object. Proceedings of 10-th East-West Fuzzy Colloquium. Zittau, Germany, 2002. P. 225-262.
Intelektualnyi prystrii na nechitkii lohitsi dlia rozpiznavannia obraziv u burinni / L.Ia.Chyhur, H.N.Sementsov, I.I.Chyhur, M.I.Kohutiak, Ya.R.Kohuch, M.V.Shavranskyi. Naftohazova enerhetyka. 2009. No 1(10). P. 75-77. [in Ukrainian]
Shtovba S.D. Proektirovanie nechetkih sistem sredstvami MATLAB. M.: Goryachaya liniya - Telekom, 2007. 288p. [in Russian]
Stepanov N.V. Modelirovanie i prognoz oslozhneniy pri burenii skvazhin. M.: Nedra, 1989. 252 p. [in Russian]