![](https://expert-mik.ru/wp-content/themes/24author/assets/img/work/work-img.png)
Интеллектуальная информационная система для управления фондом скважин нефтегазодобывающего предприятия
ВВЕДЕНИЕ ………………………………………………………………………………………………….. 5
1. ПРОБЛЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ФОНДОМ СКВАЖИН МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА ………………………………………………………. 11
1.1. Задачиуправленияфондомскважинпромысла…………………………………….11
1.1.1. Методы интенсификации добычи УВС ………………………………………….. 12
1.1.2. Основные бизнес-процессы управления фондом скважин ………………… 14
1.1.3. Особенности реализации бизнес-процессов управления ГТМ……………. 16
1.2. Анализсуществующихметодовиметодикуправленияфондомскважин.20
1.2.1. Традиционные методы управления фондом скважин………………………. 20
1.2.2. Методы ИАД для управления фондом скважин ………………………………. 26
1.2.3. Информационные системы управления фондом скважин ……………….. 30
1.3. Концепцияинтеллектуальныхместорождений……………………………………..33 1.4. Цельизадачидиссертационногоисследования…………………………………….36 1.5. Основныерезультатыивыводыпоразделу………………………………………….38
2. КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ………………………………………………………….. 40
3.
2.1. ОсновныетребованиякИИСипринципыеёсоздания………………………….40
2.2. Концепция сервисно-ориентированной архитектуры программного обеспечения ИИС ……………………………………………………………………………………… 45
2.3. ПроектированиеинтерфейсапользователейИИС…………………………………50 2.4. Концептуальная модель базы данных ИИС………………………………………….. 55 2.5. Основныерезультатыивыводыпоразделу………………………………………….57
МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИИС 59
3.1. Постановкизадачисследований…………………………………………………………..59
3.1.1. Слабоформализуемые задачи управления фондом скважин …………….. 59
3.1.2. Методы и подходы к предварительной подготовке исходных данных 61
3.1.3. Выбор типа ИНС для решения слабоформализуемых задач …………….. 63
3.1.4. Подходы и алгоритмы обучения ИНС ……………………………………………. 70
3.1.5. Выбор библиотеки для формирования и обучения ИНС …………………… 76
4.
3.3. Модели, методы и алгоритмы решения задач управления ГТМ …………… 103
3.3.1. Предварительная подготовка данных при решении задач классификации скважин и типов ГТМ ……………………………………………………. 104
3.3.2. Разработка моделей ИНС для решения задач классификации скважин и типов ГТМ …………………………………………………………………………………………. 108
3.3.3. Результаты исследования эффективности моделей ИНС …………….. 111 3.3.4. Методы и алгоритмы кластерного анализа при решении задачи
выбора скважин-кандидатов для ГТМ……………………………………………………. 118 3.4. ОценкиэффективностиГТМ,проводимыхнафондескважин……………..124 3.5. Алгоритмоптимизацииплана-графикаработыбригадКРС…………………127 3.6. Основныерезультатыивыводыпоразделу………………………………………..130
ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИИС ……………………………………………… 133
4.1. ВыборбазовыхпрограммныхсредствИИС………………………………………..133 4.2. ВыборсистемыуправленияБП………………………………………………………….134 4.3. Разработкаспециализированнойсервиснойшины………………………………136
4.3.1. Современные ESB и интеграционные платформы ………………………… 136
4.3.2. Особенности специализированной ESB ………………………………………… 141
4.3.3. Исследование эффективности специализированной ESB……………….. 143
4.4. Реализация бизнес-процессов управления фондом скважин в среде системы ELMA BPM……………………………………………………………………………….. 145
4.4.1. Веб-сервисы, реализованные в системе ELMA BPM ………………………. 145 4.4.2. Формирование журнала на остановку скважин средствами системы
ELMA BPM……………………………………………………………………………………………. 148
4.4.3. Реализация в системе ELMA BPM бизнес- процесса «Управление и проведение ГТМ»…………………………………………………………………………………… 151
3
3.2. Модели, методы и алгоритмы для решения задачи прогноза технологических параметров скважин………………………………………………………… 78
3.2.1. Алгоритмы и методика подготовки данных для их последующего анализа …………………………………………………………………………………………………… 79
3.2.2. ИНС
Эксперименты по прогнозу значений дебитов скважин с помощью
……………………………………………………………………………………………………. 91
3.2.3.
скважин …………………………………………………………………………………………………. 99
Исследование статистических методов прогноза значений дебитов
4
4.5. Основныеразработанныевеб-сервисыИИС……………………………………….156
4.5.1. Веб-сервисы для решения сложных вычислительных задач ……………. 156
4.5.2. Архитектура программного обеспечения ИИС …………………………….. 158
4.6. Основныерезультатыивыводыпоразделу………………………………………..161
5. ПРИМЕНЕНИЕ ИИС К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ ………………………………………………………………………………………………… 163
5.1. Апробация ИИС в нефтегазодобывающем предприятии АО «Газпром добыча Томск» ……………………………………………………………………………………….. 163
5.1.1. Организация единого информационного пространства АО «Газпром добыча Томск» ……………………………………………………………………………………… 163
5.1.2. Результаты опытной эксплуатации ИИС в АО «Газпром добыча Томск»………………………………………………………………………………………………….. 166
5.2. Результаты внедрения ИИС в ООО «Центр нефтегазовых технологий».. 168
5.2.1. Результаты применения методов ИАД………………………………………… 168
5.2.2. Организация единого информационного пространства ООО «Центр нефтегазовых технологий» ……………………………………………………………………. 170
5.3. Методика применения ИИС при анализе данных ……………………………….. 173
5.3.1. Общие положения ………………………………………………………………………. 173
5.3.2. Методика применения ИНС при решении слабоформализуемых задач … ………………………………………………………………………………………………….. 175
5.4. Основныерезультатыивыводыпоразделу………………………………………..178
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………………………………… 180 ЛИТЕРАТУРА ………………………………………………………………………………………….. 182
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Письмо о передаче результатов работы в АО «Газпром добыча Томск» ………………………………………………………………………………………….. 200
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Акт о внедрении результатов в ООО «Центр нефтегазовых технологий» ……………………………………………………………………….. 201
Актуальность темы. Несмотря на резкое падение цен на нефть, нефтегазовая отрасль по-прежнему является основополагающей при формировании бюджета нашего государства. С другой стороны, газ является стратегически важным ресурсом: за счет газификации сел и деревень России, а также поставок зарубежным потребителям, востребованность данного вида сырья только растет [1]. Фонд скважин нефтегазодобывающего предприятия только на одном месторождении может включать несколько сотен и даже тысяч скважин. Столь крупный объект управления требует серьёзного внимания со стороны субъектов управления – служб предприятия с целью формирования и оказания различных управляющих воздействий на скважины фонда и продуктивные пласты для поддержания стабильной добычи углеводородного сырья (УВС).
Управление фондом скважин промысла требует значительных трудовых и временных затрат квалифицированных специалистов добывающего предприятия, которые на сегодняшний день практически вручную анализируют большие объемы разнородных геологических и технологических данных, получаемых при мониторинге продуктивных пластов месторождения и скважин фонда. Отсутствие соответствующих инструментов ведёт к увеличению вероятности возникновения ошибок вследствие человеческого фактора. Часть решаемых специалистами задач при управлении фондом скважин – это слабоформализуемые задачи. Под ними здесь и далее понимается такой класс задач, для решения которых не существует математической постановки задач и формального алгоритмического решения, а если даже и существует, то поиск точного решения займёт столь большое время, что при имеющихся ресурсах это невозможно будет осуществить [2]. Данные в таких задачах имеют очень большой объём и характеризуются неточностью, неоднозначностью, неполнотой и ненадёжностью. Их решение возможно лишь с помощью интуитивно полученных в ходе экспериментов эвристик. При этом происходит поиск наиболее рационального решения, следуя пути отсева неоптимальных решений.
6
При решении таких задач специалистам необходимы современные
инструменты в виде интеллектуальных информационных систем (ИИС), в которых реализованы интеллектуальные методы поддержки принятия решений. Однако существующие сегодня на добывающих предприятиях производственные информационные системы (ИС) являются в большинстве своём узкоспециализированными [3, 4] и в них отсутствуют интеллектуальные методы поддержки принятия решений специалистами при управлении фондом скважин.
Всё это указывает на актуальность разработки новых моделей, методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных (ИАД) и программной реализации их в виде перспективных ИИС для высокоавтоматизированного управления фондом скважин в условиях постоянно обновляющихся на промыслах данных [5]. Особенно такие ИИС будут необходимы как средства поддержки принятия решений специалистами при решении слабоформализуемых задач.
Степень изученности проблемы. Сегодня для анализа данных мониторинга скважин и продуктивных пластов специалисты предприятий используют при реализации процессов управления фондами скважин несложные и далеко не точные методы. Наиболее распространённый из них – метод геологического потенциала скважин. В работах отечественных и зарубежных исследователей Султанова А. С., Перминова В. Е., Келлера Ю. А., Кайлинг К., Валеева С. В. и других с использованием методов кластерного анализа и простых моделей искусственных нейронных сетей (ИНС) при анализе геологических и технологических данных при добыче УВС решён ряд частных задач и получены первые обнадёживающие результаты. Однако комплексные исследования точности основных методов ИАД применительно к задачам управления фондом скважин практически отсутствуют. Более того, в рамках концепции интеллектуального месторождения, развиваемой в России коллективом исследователей под руководством академика РАН Дмитриевского А. Н., сегодня только формируются постановки задач комплексных исследований методов ИАД в нефтегазовой отрасли.
7
Развитию архитектуры и
производственных ИС добывающих предприятий, в которых реализованы частные перспективные методы и алгоритмы ИАД, посвящены работы Аршиновой Н. М., Ахмедова К. С., Кудинова А. В., Маркова Н. Г., Джонса Дж., Формана Р. и других. Анализ показал, что многие из этих ИС являются узкоспециализированными, имеют устаревшую архитектуру и малопригодны для интеграции с унаследованными ИС предприятий.
Цель работы – создание моделей, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальной информационной системы для управления фондами нефтяных и газовых скважин добывающих предприятий нефтегазовой отрасти, основанных на современных моделях и методах интеллектуального анализа данных.
Область исследований в диссертации соответствует специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)» по пунктам:
2. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
9.Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.
10.Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.
Объект исследования – бизнес-процессы управления фондами нефтяных и газовых скважин.
Предмет исследования – современные модели, методы и алгоритмы ИАД, применяемые при управлении фондом скважин.
Методы исследования. Использованы методы статистического анализа и теории погрешностей, методы имитационного моделирования, глубокие ИНС и методы объектно-ориентированного программирования. Анализ данных при
программного обеспечения (ПО)
8
решении одной из слабоформализуемых задач проведён с помощью
статистических методов, реализованных в пакете программ MATLAB. Разработка моделей глубоких ИНС осуществлена с помощью библиотеки MS CNTK.
Научная новизна полученных результатов:
1. Для точного решения слабоформализуемых задач классификации скважин-кандидатов и выбора для них геолого-технических мероприятий (ГТМ) разработан набор моделей глубоких ИНС, обеспечивающих в 2–4 раза более короткие сроки принятия управленческих решений по сравнению с традиционными методами.
2. Для решения слабоформализуемой задачи прогноза значений дебитов скважин разработан набор моделей глубоких ИНС, обеспечивающих в 2–3 раза меньшую погрешность прогноза по сравнению с традиционными методами.
3. Разработаны и экспериментально обоснованы адаптивные алгоритмы для предварительной подготовки технологических и геологических данных по фонду скважин для последующего ИАД, позволяющие корректировать ошибки и неполноту исходных данных с относительной погрешностью не более 4,9 %.
4. Предложена и реализована SOA-модель (англ. Service-Oriented Architecture – SOA) программного обеспечения ИИС, позволяющая создавать единое информационное пространство добывающих предприятий и быстро адаптировать ИИС к изменениям, происходящим на таких предприятиях.
Теоретическая и практическая значимость диссертации. Теоретическая значимость работы заключается в создании моделей глубоких ИНС прямого распространения. Полученные в результате исследований рациональные архитектуры и значения гиперпараметров этих моделей ИНС дают высокую точность и скорость решения трёх важных слабоформализуемых задач при управлении фондом скважин. Разработанные адаптивные алгоритмы предварительной подготовки исходных данных по фонду скважин опираются на принципы «Big Data» и позволяют с высокой точностью корректировать ошибки и пропуски в исходных данных.
9
Практически значимый результат – программное обеспечение ИИС для
управления фондом скважин, успешно апробированное при ИАД по нескольким фондам скважин месторождений и при интеграции с программными средствами унаследованных ИС двух предприятий. Это ПО позволяет специалистам с высокой точностью решать слабоформализуемые задачи и в итоге в сжатые сроки принимать обоснованные управленческие решения. SOA-модель ПО и её высокопроизводительные компоненты позволяют также формировать единое информационное пространство добывающих предприятий отрасли и гибко подстраивать такое пространство и ИИС как его часть под изменения на предприятии технологического и экономического характера.
Практически значимыми для добывающих предприятий нефтегазовой отрасли являются методика применения ИИС при управлении фондами скважин и методика предварительной подготовки данных по дебитам скважин.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты исследований использованы при выполнении проекта по гранту РФФИ No 18-47-700010. ИИС внедрена в ООО «Центр нефтегазовых технологий», о чём получен акт внедрения, и проходит опытную эксплуатацию в АО «Газпром добыча Томск». Отдельные результаты диссертации используются в учебном процессе Отделения информационных технологий Томского политехнического университета.
Достоверность и обоснованность полученных результатов и сделанных выводов обусловлена корректным применением и развитием методов ИАД и количественным сравнением результатов, полученных с помощью предложенных моделей и алгоритмов, с результатами известных методов. Адекватность разработанных моделей ИНС и алгоритмов подтверждается результатами их полномасштабных исследований на реальных данных по фондам скважин трёх месторождений и результатами их апробации на двух предприятиях.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Модели глубоких ИНС с полученными в результате исследований архитектурами и значениями гиперпараметров дают точность при решении слабоформализуемых задач классификации скважин-кандидатов для ГТМ и
10
выбора типа ГТМ для них, аналогичную точности решения этих задач опытным
геологом и позволяют принимать решения по фонду скважин в 2–4 раза быстрее, чем при использовании традиционных методов и способов.
2. Модели глубоких ИНС с полученными в ходе исследований архитектурами и значениями гиперпараметров при решении слабоформализуемой задачи прогноза значений дебитов скважин дают погрешность прогноза в два и более раза меньшую погрешности решения такой задачи известными методами.
3. Адаптивные алгоритмы предварительной подготовки исходных технологических и геологических данных для их последующего интеллектуального анализа позволяют путём адаптации к видам ошибок и пропусков в данных корректировать ошибки и пропуски в исходных данных с относительной погрешностью не более 4,9 %.
4. SOA-модель программного обеспечения ИИС и её высокопроизводительные компоненты позволяют управлять всеми бизнес- процессами фонда скважин и легко формировать единое информационное пространство добывающего предприятия нефтегазовой отрасли, гибко подстраивая его и ИИС под изменения технологического и экономического характера.
Первый раздел диссертации содержит анализ существующего состояния проблемы автоматизации управления фондом скважин месторождений нефти и газа. Во втором разделе изложена концепция создания ИИС. В третьем разделе описаны разработанные модели и алгоритмы ИАД и приведены результаты исследования их эффективности. Четвертый раздел посвящён описанию разработанного программного обеспечения ИИС. В пятом разделе показаны результаты апробации ИИС на предприятиях нефтегазовой отрасли и сформулированы основные положения методики применения ИИС при анализе технологических и геологических данных.
Автор выражает благодарность научному руководителю д.т.н., профессору Маркову Н. Г. за помощь при написании диссертационной работы.
![](https://expert-mik.ru/wp-content/themes/24author/assets/img/signup-document.png)
Помогаем с подготовкой сопроводительных документов
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!