Интеллектуальная информационная система для управления фондом скважин нефтегазодобывающего предприятия

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.