|
В работе [71] предложен другой путь решения подобных задач метод использования так называемых "нечетких" множеств, впервые введенных в работе Л. Заде [43]. Приведенные в [71] примеры использования этого метода показывают, что методы теории нечетких множеств дают наиболее адекватное определение степени оптимальной сложности математической модели в условиях малых выборок экспериментальных данных. Повышение уровня эксплуатационной безопасности и надежности технических систем вообще и строительных комплексов, в частности, подразумевает проведение и других оптимизационных мероприятий, например, оптимизацию графиков планово-предупредительных ремонтов или территориального размещения объектов. Например, оптимизация размещения ремонтных служб позволяет сократить время прибытия ремонтной бригады на аварийный объект, и тем самым сократить время простоя оборудования. Удачное размещение трансформаторных подстанций на территории позволяет сократить тепловые потери в пиниях электропередач и т.п. Задачи, подобные перечисленным выше, 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» [26. 49]. К методам исследований операций можно отнести и друлую группу методов получения решений, близких к оптимальному. Они носят название теории игр, или теоретико-игровые методы [29, 74]. Классическая постановка задачи о принятии решения в теории игр выглядит следующим образом. Каждый из двух игроков А и В может принять одно из некоторой совокупности решений. Пусть для игрока А это будут 4*, (1< / <т), а для игрока В Bj (1 В результате принятия определенного решения каждым из игроков и Bj один из них выигрывает некоторую 47 |
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 42 определить недостающие начальные и граничные условия, т.е. порождающие процесс причины. Методы решения обратных задач нефтепромысловых систем также рассмотрены в работах упомянутых авторов [71]. Многие обратные задачи, связанные с интерпретацией косвенных наблюдений, оказываются некорректными. Некорректность задачи означает в данном случае неустойчивость решения обратной задачи относительно экспериментальных погрешностей: даже малые ошибки в измерениях могут приводить к недопустимо большим ошибкам в решении. В условиях неустойчивости большое значение имеет выбор оптимальной сложности математической модели. Излишнее усложнение модели может приводить к неустойчивым алгоритмам идентификации и, как правило, лишает модели предсказательной силы [71]. Одним из решений этой проблемы может служить метод минимизации среднего риска [2, 22]. Однако, как показывает практика, эффективность данного метода достижима лишь при достаточно больших по объему выборках экспериментальных данных, что далеко не всегда может быть обеспечено в условиях нефтедобывающих предприятий. В работе [71] предложен другой путь решения подобных задач метод использования так называемых “нечетких” множеств, впервые введенных в работе Л. Заде [43]. Приведенные в [71] примеры использования этого метода показывают, что методы теории нечетких множеств дают наиболее адекватное определение степени оптимальной сложности математической модели в условиях малых выборок экспериментальных данных. Повышение уровня эксплуатационной безопасности и надежности технических систем вообще и нефтедобывающих комплексов, в частности, подразумевает проведение и других оптимизационных мероприятий, например, оптимизацию графиков планово-предупредительных ремонтов или территориального размещения объектов. Например, оптимизация размещения ремонтных служб позволяет сократить время прибытия ремонтной бригады на аварийный 43 объект, и тем самым сократить время простоя оборудования. Удачное размещение трансформаторных подстанций на территории куста скважин позволяет сократить тепловые потери в линиях электропередач и т.п. Задачи, подобные перечисленным выше, 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» [26,49, 113]. К методам исследований операций можно отнести и другую lpyniiy методов получения решений, близких к оптимальному. Они носят название теории игр, или теоретико-игровые методы [29, 74]. Классическая постановка задачи о принятии решения в теории игр выглядит следующим образом. Каждый из двух игроков А и В может принять одно из некоторой совокупности решений. Пусть для игрока А это будут А, (1< i В результате принятия определенного решения каждым из игроков Aj и Bj один из них выигрывает некоторую сумму Sy, другой такую же сумму проигрывает. Правила выбора решений называются стратегией игрока. Требуется определить такую стратегию игрока А, которая приносит ему максимальный выигрыш (или минимальный проигрыш при заведомо невыгодной игре). Применение теоретико-игровых методов позволяет принимать обоснованные решения при минимальных сведениях о статистике процессов. Теория игр позволяет получить ряд возможных решений, каждое из которых в определенном смысле оптимально. Единственное решение из предлагаемых должен принять специалист (лицо, принимающее решение ЛПР), задача которого значительно упрощается вследствие сокращения числа допустимых решений. Широкое внедрение ИИС на нефтепромыслах позволяет накопить обширный массив данных по измерениям текущих параметров эксплуатации дебитов скважин, расходов и давлений закачиваемой в пласт воды, потребления электрической энергии и т.д. Последовательные значения какой-либо измерен |