Особливості використання сучасних інформаційних технологій на базі м’яких обчислень у нафтогазовій галузі. Основні особливості їх роботи. Дослідження напрямків застосування нейронечітких технологій при управлінні процесом заводнення нафтових родовищ.
При низкой оригинальности работы "Дослідження особливостей застосування нейронечітких технологій у нафтогазовій справі", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Нечітка логіка лежить в основі методів роботи з неточністю, зернистою структурою інформації, наближеним міркуванням, обчислень зі словами (computing with words). Так нейромережі використовуються для діагностики стану нафтогазового обладнання [3]; генетичні алгоритми в управлінні технологічними режимами нафтопродуктопроводів [4]; методологія розпізнавання образів на основі нечітких множин для ідентифікації пласта [5]; нечітка логіка для класифікації геофізичних даних, інтерпретації даних сейсморозвідки [6], створення нечітких експертних систем та баз знань [7]. Тому мета даної статті - дослідити особливості їх використання як для розвязання різноманітних задач нафтогазової справи загалом, так і при управлінні процесом заводнення нафтових родовищ зокрема. В 2000 році Гайягулером та його колегами було використано нейромережі та генетичні алгоритми в дослідженні оптимального розташування чотирьох нагнітальних свердловин родовища Помпано в Мексиканській затоці [8]. Нейромережі застосовувались для відтворення робочих характеристик свердловини, а результати їх роботи служили ранговими індикаторами для генетичних алгоритмів.Зроблено огляд використання сучасних інформаційних технологій на базі мяких обчислень у нафтогазовій галузі.
Вывод
Зроблено огляд використання сучасних інформаційних технологій на базі мяких обчислень у нафтогазовій галузі. Розглянуто основні особливості їх роботи при розвязанні задач даної предметної області. Особливу увагу приділено дослідженню основних напрямків застосування нейронечітких технологій при управлінні процесом заводнення нафтових родовищ. Нечітка логіка, штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми дозволяють ефективно працювати з невизначеністю, нечіткістю і неповнотою знань про нафтогазовий обєкт. Тому підсумком даної роботи можна вважати висновок про доцільність поєднання їх можливостей для створення інформаційної системи, яка дозволятиме приймати ефективні рішення при виборі раціональної системи заводнення родовищ. інформаційний нейронечіткий нафтовий
Список литературы
1. Юрчишин В.М. Наукові основи застосування інформаційних технологій при управлінні процесами розробки нафтогазових родовищ: Дис.... д-ра техн. наук: 05.15.06. - Івано-Франківськ, 2006. - 353 с.
2. Заде Л.А., Батыршин И.З. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем: Пер. с англ // Новости искусственного интеллекта. - 2001. - № 2. - С. 7-11.
3. Фазылова М.В. Алгоритм обучения нейронных сетей для задач диагностики состояния оборудования нефтегазовой отрасли [Електронний ресурс] // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2007.
4. Кутуков С.Е. Приложение генетических алгоритмов в управлении технологическими режимами нефтепродуктопроводов [Електронний ресурс] // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2007. - Режим доступу до журн.: http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/Kutukov_6.pdf.
5. Gritiiths C.M. An example of the use of fuzzy-set based pattern recognition approach to the problem of strata recognition from drilling response // 27 Int. Geological Congr. - Moscow. - 1984. - Р. 504-538.
6. Aminzadeh F. Application of fuzzy expert systems in integrated oil exploration // Computers and Electrical Engineering. - 1994. - № 20. - Р. 89- 97.
7. Аникин И.В., Шагиахметов М.Р. Разработка экспертной системы нечеткого принятия решений о выборе методов увеличения нефтедобычи на нефтяных месторождениях // Труды восьмой Национальнальной конференции поискусственному интеллекту (КИИ-2002). - Коломна (Росія), 2002. - С. 55-60.
8. Guyaguler B., Horne R.N., Rogers L., Rosenzweig J.J. Optimization of Well Placement in a Gulf of Mexico Waterflooding Project // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. - 2002. - № 5. - Р. 229- 236.
9. Aminian K., Bilgesu H.I., Ameri S. Improving the simulation of waterflood performance with the use of neural networks // SPE Regional Meeting. - West Virginia. - 2000. - Р. 122-130.
10. Yeten B., Durlofsky L.J., Aziz K. Optimization of nonconventional well type, location, and trajectory // SPE Journal. - 2003. - № 8. - Р. 200- 210.
11. Asghari К., Nakutnyy P., Torn A. Neural network techniques for waterflooding in mature oil fields [Електронний ресурс] // Матеріали міжнародної науково-технічної конференції “Ресурсозберігаючі технології у нафтогазовій енергетиці”. - 80 Min / 700 MB. - Івано-Франківськ: Ів. - Фр. нац. техн. ун-т нафти і газу, 2007. - 1 електр. опт. диск (CD-ROM); 12 см. - Систем. вимоги: Pentium; 32 Mb RAM; Windows 95, 98, 2000, XP; MS Word 97-2000. - Назва з контейнера.
12. Борин В.С. Автоматизація технологічного процесу абсорбційної осушки газу на базі нечіткої логіки: Автореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.07 / Нац. ун-т "Львів. політехніка". - Львів, 2004. - 20 с.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
