ЗНАННЯ ОРІЄНТОВАНІ МЕТОДИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В МОДЕЛЮВАННІ ТРЕНАЖЕРІВ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9981-2020-2(45)-132-145Ключові слова:
параметризація буріння, модель, прецедент, база знань, комп’ютерне моделювання, бурові тренажери.Анотація
У статті представлено результати досліджень у галузі симуляції процесів буріння із застосуванням сучасного комп'ютерного моделювання. Визначено основні параметри процесу буріння як теоретичні міркування, спрямовані на введення понять, пов’язаних із імітаційним моделюванням та комп'ютерним моделюванням в бурінні. Здійснено аналіз моделей, що використовують при симуляції процесів буріння. Висвітлено базові характеристики при моделюванні тренажера, що забезпечує цілісне сприйняття технологічних процесів, а також будь-яку ступінь їх деталізації. Висвітлено основні методи моделювання, що використовуються при розробці автоматизованих систем управління і тренажерів промислових установок, шляхи розробки їх математичного забезпечення і деякі аспекти створення ефективних програмно-комп'ютерних комплексів. Далі проведено огляд сутності технологічних тренажерів, з технічної точки зору висвітлено сучасний стан тренажерних систем для навчання операторів технологічних процесів. Наведено відмінності тренажерів від інших засобів навчання та специфіку тренажерів для технічних процесів. Коротко описано характерні особливості та перспективи тренажеробудування в різних галузях. Визначено обов'язкові складові частини тренажерів і критерії якості тренажерів. Проведено дослідження існуючих технічних рішень систем класу «Бурові тренажери». Зроблено висновки щодо практичних аспектів використання сучасних інженерних рішень симуляторів буріння. Визначено переваги в результаті використання тренажерів в різних видах оперативно-тактичних вправ, як основна форма вдосконалення оптимізації управління процесу буріння як для задач виробничих так і задач навчання. Особливий акцент зроблено на симуляторі Drillsimm5000, що використовується в процесі підготовки спеціалістів напряму буріння в Івано-Франківському технічному національному університеті нафти і газу. З позицій різних служб підприємства, зацікавлених в придбанні тренажерів, проаналізовано потенційні вигоди комп'ютерного тренінгу та завдання, які необхідно вирішити для успішної реалізації тренажерів, наведено проблеми, пов'язані з їх реалізацією.
Завантаження
Посилання
Barbosa, Luis Felipe et al. “Machine learning methods applied to drilling rate of penetration prediction and optimization - A review.” Journal of Petroleum Science and Engineering 183 (2019): 106332.
Bello, O. et al. “Application of Artificial Intelligence Techniques in Drilling System Design and Operations: A State of the Art Review and Future Research Pathways.” (2016).
Chernikov A.D., Eremin N.A., Stolyarov V.E., Sboev A.G., Semenova-Chashchina O.K., Fitsner L.K. (2020). Application of artificial intelligence methods for identifying and predicting complications in the construction of oil and gas wells: problems and solutions. Georesursy = Georesources, 22(3), pp. 87–96. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2020.3.87-96
Chiranth Hegde,Hugh Daigle,Harry Millwater,Ken Gray Analysis of rate of penetration (ROP) prediction in drilling using physics-based and data-driven models. Publication: Journal of Petroleum Science and Engineering Publisher: Elsevier. Date: November 2017.
DrillSIM:5000 Classic [Електронний ресурс] Retrieved from: https://www.drillingsystems.com/product/drillsim5000/.
Hegde, C. et al. “Fully coupled end-to-end drilling optimization model using machine learning.” Journal of Petroleum Science and Engineering 186 (2020): 106681.
Hegde, Chiranth et al. “Performance Comparison of Algorithms for Real-Time Rate-of-Penetration Optimization in Drilling Using Data-Driven Models.” Spe Journal 23 (2018): 1706-1722.
Pollock, J. et al. “Machine Learning for Improved Directional Drilling.” (2018).
Sheketa V. Case-based modelling of data and knowledge // Sheketa V., Chesanovskyy M., Styslo T., Romanyshyn Y., Poteriailo L. // 14th International Scientific and Practical Conference “Mathematical and Imitational Models of Systems - MODS 2019”. Chernigiv. 2019. pp.177–181.
Stanisław DubielBarbara Uliasz-Misiak Analiza decyzji technologicznych podejmowanych w zakresie zarządzania złożem węglowodorów przy dowiercaniu, opróbowaniu i udostępnianiu złóż Przegląd Górniczy 2014; 70 (12) : 106-113; (PL)
Yanlong Li,Lei She,Lifeng Wen,Qiang Zhang Sensitivity analysis of drilling parameters in rock rotary drilling process based on orthogonal test method. Publication: Engineering Geology. Publisher: Elsevier. Date: Available online 5 March 2020.
Biletskyi V., Serhieiev P., Fyk M., Kozyrets S. Modeliuvannia v naftohazovii promyslovosti [Modeling in the oil and gas industry] Geotechnologies Journal homepage: http://library.kpi.kharkov.ua/ Volume 1 (2018), pp. 86-98.
Burenie (dobycha, transportirovka, pererabotka) [Yelektronniy resurs] // Tekhnicheskaya biblioteka transportirovka i khranenie. 2013 Retrieved from: https://neftegaz.ru/tech-library/burenie/141992-burenie-1/ (in Russ.).
Volkova M. M., Manurova R. A., Shaydullina D. N. Primenenie virtualnykh trenazherov dlya obucheniya spetsialistov neftegazovoy otrasli [Using virtual simulators in training oil and gas professionals] Vestnik tekhnologicheskogo universiteta. 2019.; T.22,4 115 UDK 66-9 (in Russ.).
Hobyr L.M. Ymovirnisna otsinka rezultativ interpretatsii danykh ta parametriv heofizychnykh doslidzhen / Hobyr L.M., Vovk R.B., Poteriailo L.O., Sheketa V.I. // Vseukrainskyi shchokvartalnyi naukovo-tekhnichnyi zhurnal “Rozvidka ta rozrobka naftovykh i hazovykh rodovyshch”. 2018;3(68).p. 46-59(in Ukr.).
Horbiichuk M.I. Optymizatsii protsesu burinnia hlybokykh sverdlovyn / M.I.Horbiichuk, H.N.Sementsov. – Ivano-Frankivsk: Fakel, 2003, 493 p. (in Ukr.)
Grib P.S. Tsifrovye trenazhernye kompleksy kak sredstvo optimizatsii bureniya i ekspluatatsii skvazhin Inzhenernaya praktika 08.2019 (in Russ.).
Darin A. A. Nekotorye aspekty modelirovaniya pri sozdanii interaktivnykh sredstv obucheniya operatorov Tip: statya v sbornike trudov konferentsii. 2020 pp: 116-118 (in Russ.).
Dozortsev V. M., Kneller D. V., Levit M. Yu. O probleme adekvatnosti trenazhernykh modeley tekhnologicheskikh protsessov//Trudy mezhdunar. konferentsii «Identifikatsiya sistem i zadachi upravleniya (SICPRO’2000)». Moskow: 2000. p. 51–61 (in Russ.).
Mukhametgaliev I.D., Agzamov Z.V. Razrabotka cheloveko-mashinnogo interfeysa trenazhera naklonno-napravlennogo bureniya «Molodoy uchenyy» 27(317), 07.2020 (in Russ.).
Myslyuk M.A., Stefurak R.I., Rybchich I.I., Yu.M.Vasylyuk Sovershenstvovanie tekhnologii obrabotki trekhsharoshkovykh dolot pri rotornom burenii skvazhin/ Moskow: OAO VNIIOENG, 2005. – 212 p. (in Russ.).
Poteriailo L.O. Modeliuvannia imitatsionnoi modeli keruvannia protsesamy burinnia na osnovi pretsedentiv /Poteriailo L.O. , Protsiuk V.V. ,. Kravtsiv K.I// Vseukrainskoi nauk.-prakt. konf. «Informatsiini tekhnolohii v osviti, tekhnitsi ta promyslovosti » - ITOTP-2020 -Ivano-Frankivsk, 8 zhovtnia 2020.
Poteriailo L.O. Vykorystannia CBR pry realizatsii inzhenernykh rishen system klasu «Burovi trenazhery» /Poteriailo L.O. , Protsiuk V.V. ,. Kravtsiv K.I//VI Mizhnar. nauk.-tekhn. konf. «Kompiuterne modeliuvannia ta optymizatsiia skladnykh system», Dnipro, 4.11.2020. – Dnipro, 2020. (in Ukr.)
Razrabotka protsessa prinyatiya resheniy pri modelirovanii i proektirovanii mestorozhdeniy uglevodorodov na osnove vyvoda po pretsedentam. Novye informatsionnye tekhnologii v neftegazovoy otrasli i obrazovanii: materialy VIII Mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii; otv. red. O. N. Kuzyakov. Tyumen: TIU, 2019. 324 p. (in Russ.).
Funktsionalnye vozmozhnosti polnomasshtabnogo burovogo trenazhera DrillSim-5000 [Yelektronniy resurs] – Retrieved from: https://www.gubkin.ru/faculty/oil_and_gas_development/chairs_and_departments/drill_center/DrillSim-5000.php. (in Russ.).
Chesanovskyi M.S. Osoblyvosti kontroliu parametriv protsesu burinnia v konteksti pidtrymky pryiniattia relevantnykh rishen / Chesanovskyi M.S., Sheketa V.I., Protsiuk_V.V. // Vseukrainskyi shchokvartalnyi naukovo-tekhnichnyi zhurnal “Rozvidka ta rozrobka naftovykh i hazovykh rodovyshch”. 2018(in Ukr.).
Sheketa V.I. Formalno-alhorytmichna implementatsiia modelei keisiv danykh pro protses burinnia / V.I. Sheketa, M.S. Chesanovskyi, L.O. Poteriailo // Kompiuterne modeliuvannia ta optymizatsiia skladnykh system: IV Mizhnar. nauk.-tekhn. konf., Dnipro, 1-2 lystopada 2018r. Dnipro, 2018. p. 312-314 (in Ukr.).
Efendiev, Aliev S.A., Sarbopeeva M.D., Agaeva K.K., Kirisenko O.G. Prinyatie resheniy pri vybore dolot i rezhimnykh parametrov bureniya v zavisimosti ot kharaktera iskhodnoy informatsii g.m., geoіnformatika, 2016, 3 (59) (in Russ.).
.png)
