|
1.10. Методы моделирования процессов и параметров надежности Моделирование параметров надежности позволяет проводить оценки времени безопасной работы зданий и сооружений, определять виды возникающих дефектов (в т.ч. и будущих) и прогнозировать динамику важнейших характеристик, влияющих на безопасность и эффективность эксплуатации зданий и сооружений. Использование статистических закономерностей позволяет прогнозировать остаточный ресурс оборудования, проводить планирование планово-предупредительных ремонтов и других организационно-технических мероприятий, способствующих повышению эксплуатационной надежности зданий и сооружений. Весьма эффективными методами прогнозирования параметров надежности являются адаптационно-обучающие методы, такие как метод последовательного анализа Вальда [20], потенциальных функций и прогнозирование по общей близости признаков [21]. Эти методы использованы авторами [62] для определения межремонтного периода зданий и сооружений. Использовались методы распознавания образов к задачам повышения определения предаварийных ситуаций зданий и сооружений. В последнее время все более широкое применение в диагностике технического состояния сложных систем находят методы теории динамического хаоса, разрабатываемые И.Р. Байковым с сотрудниками [9, 10, 92]. Проявления в системах безопасной эксплуатации зданий и сооружений, характерных для систем со свойствами самоорганизации весьма многообразно [6, 70, 71], но их использование в диагностических системах стало возможным после внедрения в производство автоматизированных измерительных комплексов, позволяющих накапливать и обрабатывать большие объемы информации, В работах [68, 69, 70, 71] авторов рассмотрены теоретические аспекты применения фрактальных характеристик систем для контроля и управления |
9 проводить оценку времени безотказной работы оборудования, определять виды возникающих дефектов и прогнозировать динамику важнейших характеристик, влияющих на безопасность и эффективность эксплуатации нефтепромысла. Методы математической статистики, являющиеся классическими в теории надежности, применительно к задачам нефтедобычи разрабатывались Р.Я. Кучумовым, В.П. Фроловым, Ю.П. Пчелинцевым и другими авторами. В работе показано, что в последнее время все более широкое применение в диагностике технического состояния сложных систем находят методы теории динамического хаоса, разрабатываемые И.Р. Байковым с сотрудниками. В работах этих авторов отмечаются проявления в нефтедобыче процессов, характерных для систем со свойствами самоорганизации. Наиболее существенный вклад в разработку математических моделей нефтедобычи внесла школа академика А.Х. Мирзаджанзаде. В работах этой школы рассмотрены теоретические аспекты применения фрактальных характеристик систем нефтедобычи для контроля и управления технологическими процессами, а также предложен ряд методов решения обратных задач нефтепромысловых систем. Повышение уровня эксплуатационной безопасности и надежности нефтедобывающих комплексов подразумевает проведение и оптимизационных мероприятий например, оптимизацию графиков планово-предупредительных ремонтов или территориального размещения объектов. Наиболее эффективно такие задачи решаются методами бурно развивающейся науки, основанной на применений современных разделов математики и тесно связанной с кибернетикой, теорией автоматического управления, экономикой и рядом других наук, и получившей название «исследование операций», разработка методов которой проводилась В.Н. Вапником, Дж.Моудером, С.Элмаграби, Е.С. Вентцель и другими. К методам исследований операций можно отнести и другую группу методов получения решений, близких к оптимальному. Они носят название 40 Кроме контроля за потреблением электроэнергии на уровне трансформаторных подстанций, что дает возможность сократить простои оборудования за счет сокращения времени аварийных отключений, но не дает экономии затрат энергии как таковой, в ряде работ показана рациональность контроля расхода электроэнергии и на более низком уровне вплоть до конкретного насоса [91, 111, 112, 116]. Снижение потребления энергоресурсов в этом случае достигается за счет оптимизации режима работы глубинных насосов [111] и оптимальном выборе типа насоса для конкретного текущего дебита скважины. 1.3. Методы моделирования процессов и параметров надежности в нефтедобыче Моделирование параметров надежности в нефтедобыче позволяет проводить оценки времени безотказной работы оборудования, определять виды возникающих дефектов (в т.ч. и будущих) и прогнозировать динамику важнейших характеристик, влияющих на безопасность и эффективность эксплуатации нефтепромысла. Методы математической статистики, являющиеся классическими в теории надежности, в применении к задачам нефтедобычи разрабатывались Р.Я. Кучумовым [62], В.П. Фроловым [108], Ю.П. Пчелинцевым [86] и другими. На основании обработки статистической информации но отказам этими авторами определялись законы распределений безотказной работы оборудования в зависимости от его типа и условий работы. Использование статистических закономерностей позволяет прогнозировать остаточный ресурс оборудования, проводить планирование планово-предупредительных ремонтов и других организационно-технических мероприятий, способствующих повышению эксплуатационной надежности систем нефтедобычи. Весьма эффективными методами прогнозирования параметров надежности являются адаптационно-обучающие методы, такие как метод последовательного анализа Вальда [20], потенциальных функций и прогнозирование но общей близости признаков [21]. Эти методы использованы авторами [62] для определения межремонтного периода нефтяных скважин, а применение метода распознавания образов к задачам нефтяной отрасли показано в работе [118]. В последнее время все более широкое применение в диагностике технического состояния сложных систем находят методы теории динамического хаоса, разрабатываемые И.Р. Байковым с сотрудниками [9, 10, 92]. Проявления в нефтедобыче процессов, характерных для систем со свойствами самоорганизации весьма многообразно [6, 70, 71], но их использование в диагностических системах стало возможным после внедрения в производство автоматизированных измерительных комплексов, позволяющих накапливать и обрабатывать большие объемы информации. Наиболее существенный вклад в разработку математических моделей нефтедобычи внесла школа академика А.Х. Мирзаджанзаде [68, 69, 70, 71]. В работах этих авторов рассмотрены теоретические аспекты применения фрактальных характеристик систем нефтедобычи для контроля и управления технологическими процессами, моделирование движения реологических сред, нелинейные эффекты фильтрации, идентификация модели упругого пласта и др. Большое внимание в работах этой школы уделено процессам самоорганизации в системах нефтедобычи [16, 71, 110]. С этой точки зрения рассмотрено возникновения стохастических автоколебаний нагрузок в штангах ШГН, колебания в процессах фильтрации нефти с зародышами газа, расхода нелинейно-вязких жидкостей и другие явления, характерные для неравновесных или сильно нелинейных систем. При разработке и оценке достоверности моделей процессов нефтедобычи практически всегда возникают проблемы, связанные с дискретностью измерений, их точностью и шумовым фактором. Поэтому встает вопрос о решении обратных задач [101, 102], т.е. задач определения неизвестных причин при заданных следствиях. Решение обратных задач позволяет путем анализа экспериментальной информации выбрать адекватную модель, оценить ее параметры и 41 РОССИЙСКАЯ / |