автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация управления процессом добычи нефти на основе динамометрирования и нейросетевых технологий

ИСБИР Фади Алиевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДОБЫЧИ НЕФТИ НА ОСНОВЕ ДИНАМОМЕТРИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ

ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2006

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики в Уфимском государственном авиационном техническом университете

Научный руководитель заслуж. деятель науки и техн. РФ

д-р техн. наук, проф. ИЛЬЯСОВ Барый Галеевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

БУРЕНИН Владимир Алексеевич

канд. техн. наук, проф. ВАЛЕЕВ Сагит Сабитович

Ведущая организация ЗАО «УфаНИПИнефть»

Защита диссертации состоится «3?» июня 2006 г. в"часов на заседании диссертационного совета Д 212.288.03 Уфимского государственного авиационного технического университета по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан « » мая 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

д-р техн. наук, проф. / ) //^^ ^ Миронов В.В.

/

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Современное развитие нефтедобывающей промышленности России характеризуется ухудшением структуры запасов нефти. Все большую роль стали занимать трудноизвлекаемые запасы, эффективность выработки которых может быть достигнута лишь при условии применения новых высокоэффективных технологий. Роль последних в сложившейся ситуации значительно возрастает, так как увеличение нефтеотдачи на разрабатываемых месторождениях России всего липть на один процент равносильно открытию нескольких крупных месторождений, которые могут обеспечить 2,5 - 3 - летнюю добычу нефти по стране. Учитывая то обстоятельство, что крупные месторождения России вошли в позднюю стадию разработки с круто падающей добычей, а новых открытий нет, главным условием стабилизации добычи нефти и дальнейшего развития нефтяной промышленности России становится разработка и внедрение новых высокоэффективных технологических решений для увеличения извлечения нефти.

В настоящее время в России проводятся масштабные работы по созданию систем контроля и управления процессами разработки нефтяных месторождений. При создании систем контроля и управления нефтедобычей должна ставиться задача выбора рационального режима работы насосного оборудования для каждой скважины, и правильный выбор режима работы играет решающую роль в процессе добычи нефти.

В процессе выбора того или иного режима работы насосного оборудования встает вопрос о способе изменения производительности.

Для автоматизированного насосного оборудования, например скважин-ной штанговой насосной установки (СШНУ) с помощью регулируемого привода станка качалки.

Эксплуатация малодебитных скважин чаще всего осуществляется с помощью скважинных штанговых насосных установок (СШНУ) определенной производительности, однако по мере истощения месторождения и снижения дебита скважины и его колебаний (количество компонента смеси, добываемого за определенный срок времени) производительность насоса оказывается либо завышенной или заниженной. Это приводит к росту затрат энергии и дополнительному износу оборудования.

В данный момент для регулирования производительности в основном используется так называемая периодическая отаачка, когда СШНУ запускается только периодически. Однако это все равно приводит к установке электроприводов повышенной мощности, так как пусковые нагрузки установки многократно превышают рабочие. Из вышесказанного следует, что технологический процесс добычи нефти должен быть непрерывный для чего требуется применить насосные установки с плавным регулированием производительности. На их основе возможно построение системы управления добычей_

нефти для отдельной скважины и системы управления грзйШй ЦАШЮОДЯЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА С.-Петербург

ОЭ гОО^актУ^У

учетом их взаимовлияния. Это позволит в перспективе произвести рационализацию технологического процесса по необходимым критериям и параметрам, значительно повысить техническую и технологическую эффективность добычи нефти, понизить заявленную мощность и износ оборудования, уменьшить количество простоев, что значительно сократит себестоимость добываемой нефти.

Цель работы

Разработать автоматизированную систему управления процессом добычи нефти с применением динамометрирования и нейросетевых технологий, включая структуру, модели, алгоритмы и программное обеспечение. Оценить эффективность предложенной системы управления методом имитационного моделирования.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Разработать структуру автоматизированной системы управления процессом добычи нефти на уровне технологического оборудования и процессов.

2. Разработать подсистему управления группой скважин с учетом их взаимовлияния и упрощенную нейросетвую модель одного и нескольких нефтеносных пластов для многопластовой залежи.

3. Построить локальную систему управления одной добывающей скважиной, эксплуатируемой скважинной штанговой насосной установкой (СШНУ), с использованием результатов интерпретации данных динамометрирования и промысловых исследований скважин.

4. Разработать алгоритм совместной работы подсистем локального и группового управления скважин.

5. Провести моделирование работы предлагаемой автоматизированной системы управления процессом добычи нефти и оценить эффективность ее функционирования.

Методы решения

При решении поставленных в работе задач использовались методы теории управления и системного анализа, теория аппроксимации, нейросете-вые технологии, а также теория имитационного моделирования. Применялись следующие программные продукты GID 'Теология и Добыча" версия 2.5.79, East_32 «Анализ ГТМ» версия 4.7.3.116, Borland Delphi 6, Borland С++ Builder 5.0, Tempest MORE 6.1 фирмы Roxar.

На защиту выносятся:

1. Структура и алгоритм функционирования автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти на основе распределения отбора по скважинам в зависимости от текущего расчетного дебита.

2. Функциональная схема подсистемы управления группой скважин, алгоритм управления и архитектура полносвязной нейронной сети для одного и нескольких нефтеносных пластов.

3. Структура локальной системы управления сквалошной штанговой насосной установкой одной добывающей скважины и алгоритмы управления.

4. Алгоритм совместной работы подсистем локального и группового управления скважин.

5. Результаты экспериментальных исследований разработанных алгоритмов управления, проведенных посредством имитационного моделирования.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной структуры автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти заключается в создании двухуровневой системы управления участком месторождения, включающего несколько близкорасположенных кустов, и управления режимами работы насосного оборудования для каждой скважины в составе куста.

2. Новизна предложенной подсистемы управления группой скважин заключена в том, что управление выполняется по упрощенной нейросетевой модели идентификации взаимовлияния группы скважин как многосвязного объекта, эксплуатирующих один или несколько нефтеносных пластов, что позволяет увеличить общий объем добычи нефти за счет согласования режимов работы

3. Новизна предложенной структуры и алгоритмов функционирования системы управления скважинной штанговой насосной установкой заключается в возможности согласования скорости откачки со скоростью при 1 ока жидкости к забою скважины; при этом система использует в качестве параметров управления результаты интерпретации данных динамометрирования (степень изменения дебита) и промысловых исследований скважин.

4. Новизна алгоритма совместной работы подсистем заключается в формировании управляющего воздействия на насосное оборудование путем расчета требуемого дебита, обеспечивающего одновременно эффективное функционирование верхнего группового (взаимовлияние) и нижнего локального (приток) уровней управления.

Практическая ценность полученных результатов

1. Практическая ценность разработанной автоматизированной системы управления технологией механизированной добычи нефти заключается в

возможности проведения оперативного контроля и регулирования процесса извлечения нефти путем управления в реальном времени режимами работы насосного оборудования, что позволит значительно повысить технико-экономическую эффективность добычи нефти.

2. Разработан модуль сбора, обработки и визуализации результатов имитационного моделирования, программа для ЭВМ №2005611306 «Helper», выполняющий задачу помощника в адаптации гидродинамических моделей и позволяющий загрузить данные из различных гидродинамических симулято-ров для их дальнейшего анализа.

3. Результаты имитационного моделирования процесса функционирования системы управления ТП нефтедобычи на примере моделей Лемпин-ской площади Салымского месторождения подтвердили эффективность внедрения предложенных алгоритмов управления.

Апробация работы и публикации

Основные положения и результаты, полученные в работе, докладывались на следующих научно-технических конференциях:

• Международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации». Уфа, 2001.

• Шестой международной молодежной научно-технической конференции «интеллектуальные системы». Саратов, 2003.

• Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации». Уфа, 2003

• Международной научно-технической конференции «Computer Science and Information Technologies». Уфа, 2005.

• Второй всероссийской международной научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, Автоматизация, Управление». Уфа, 2005.

• Первой научно-практической конференции «Повышение эффективности производственного сервиса. Новые технические средства и технологии обеспечения разработки месторождений нефти и газа». ООО "ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ". Пермь, 2006.

Публикации

Основные результаты диссертационной работы отражены в 12 публикациях, в том числе в виде 7 научных статей, 4 тезисов докладов в сборниках материалов конференций и свидетельства Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ, так же два положительных решения о выдаче патентов на изобретения.

Структура работы

Диссертационная работа изложена на 189 страницах машинописного текста и включает в себя введение, четыре главы основного материала на 141

странице, заключение; рисунки на 26 страницах, библиографический список из 113 наименований на 13 страницах и приложение на 9 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследований, формулируется цель работы и задачи исследования, обсуждается новизна и практическая значимость выносимых на защиту результатов работы.

В первой главе показана актуальность разработки системы управления добычей нефти как для отдельно добывающей скважины, так и для группы скважин с учетом их взаимовлияния в составе единой системы управления технологическим процессом нефтедобычи.

Представлена тенденция автоматизации нефтедобычи, которая направлена на повышение уровня автоматизации и информатизации всего процесса добычи, начиная с нижнего, технологического, и кончая верхним, управляющим, уровнями иерархии производства. Этот процесс продолжается и в наше время, переходя на качественно новый этап - полной информатизации и широкого внедрения цифровых устройств.

После анализа существующих систем автоматизации показано, что существующие системы управления технологическим процессом нефтедобычи не располагают возможностью воздействовать на объект управления (нефтяная скважина) и, как следствие, на нефтяной пласт с целью обеспечения обратной связи в цепочке управления и поэтому их нельзя причислить к автоматизированным системам управления (АСУ).

Главной причиной невыполнения функций управления технологическими процессами нефтедобычи является отсутствие технических средств и алгоритмов управления, которые могли бы играть роль регулируемого исполнительного механизма, работающего по адаптивному алгоритму и влияющего на режим нефтедобычи.

Выполнение функций регулирования глубинно-насосной установки в соответствии с текущими параметрами скважины и обеспечение непрерывности технологических режимов работы возможно при условии применения локальной системы управления приводом станка-качалки, обладающей возможностью согласования скорости откачки со скоростью притока жидкости к забою скважины.

Для построения подсистемы управления группой скважин с учетом их взаимовлияния требуется создание удобной в практическом отношении упрощенной модели участка пласта эксплуатируемого группой скважин и метода для оценки свойств призабойной зоны скважины, для построения единой АСУ ТП нефтедобычи, которая могла бы быть использована при создании современных интеллектуальных САУ в нефтяной промышленности с использованием адаптивных алгоритмов управления.

После анализа текущего состояния технологического процесса добычи нефти была сформирована цель и поставлены задачи.

Во второй главе определяется объект управления и недостающие звенья существующих систем управления нефтедобычей. Также показано, что элементы системы управления в общепринятом в теории управления смысле присутствуют лишь на верхних управленческих уровнях (нефтегазодобывающее управление, объединение), образуя информационную систему управления, но отсутствуют на нижнем, технологическом уровне, где имеются лишь успешные попытки построить информационную измерительную систему, которая наряду с измерением обеспечивает необходимое информационное обслуживание контролируемого объекта. Но группа скважин и насосное оборудование, с помощью которого они эксплуатируются, является сложным динамическим, многосвязным, квазистационарным, нелинейным объектом управления, и для него требуется создание адаптивной системы управления (рис. 1), которая должна включать в себя:

im

УУ - устройство управления; ИМ - исполнительный механизм (СШНУ); ОУ - объект управления (группа скважин), УК -устройство контроля (динамограф); g, g4 - входные воздействия (число оборотов двигателя АО, щ - число оборотов после регулирования, х] jr4 - управляющий сигнал; Ар\ Лр* - создаваемая депрессия, <j, q, - дебита скважин; dq\.. Aqt - изменения дебитов скважин, Qm — суммарный дебит скважин, ¡1(1) - влияние внешней среды (граничных скважин соседних кустов)

Рис. 1

- модель объекта управления (регулярно адаптируется);

- устройство оперативного контроля выходного параметра (дебита);

- устройство управления;

- исполнительный механизм (станок-качалка с регулируемым приводом);

- учет влияния окружающей среды (других скважин).

Предложена система управления технологическим процессом нефтедобычи, которая включает в себя подсистему управления группой скважин с учетом их взаимонлиянт^я ток'зл.-цую систему управления скважинной штанговой насосной установкой и модуль расчета их согласованного воздействия, а так же система расчета экономической составляющей для расчета минимально рентабельных дебетов эксплуатации скважин, выполненная в виде блока экономического анализа.

Блок экономического анализа производит расчет минимальных рентабельных дебитов анализируемых скважин, т.е. рассчитывается £?„тт зависящий от условно переменных затрат на добычу нефти в сутки 5„, налога на добычу полезных ископаемых #1ИПИ и условно постоянных затрат для каждой скважины 2. То есть минимально рентабельный дебит вычисляется по формуле:

где С„ - стоимость 1 тонны нефти.

Затраты, необходимые для расчета минимального рентабельного дебита, приводятся в удельных значениях (рублей/сутки), стоимость нефти обновляется один раз в сутки.

Подсистема управления группой нефтяных скважин позволяет управлять изменением производительности насосного оборудования на каждой скважине для согласования их совместной работы с учетом взаимовлияния в пределах одного анализируемого участка (в данном случае рассматривается куст скважин). Основным параметром управления данной подсистемы является дебит скважины или перепад давления (депрессия) на каждой скважине АР, которая прямо пропорционально связана с дебитом скважины д, через коэффициент продуктивности £ по следующей формуле:

АР Л д . к

Следовательно, задача управления группой скважин имеет вид £?нх = Xе,-ипахй при ограничении АР,<АР1доп.

где АР, = а,?,, г = 1...л, а,~ 1/кь с,(ц) - коэффициенты нефтесодержания продукции скважин, зависящие в общем случае от вектора q = q2, ■•., Яг); у -дебиты скважин; к, - коэффициенты продуктивности скважин, которые определяются при гидродинамических исследованиях скважин и фильтрационным свойствам пласта через потенциалы скважин; ДР, - депрессии скважин

(или забойные давления); ДР,_доп - допустимые депрессии скважин (или забойные давления); п - число скважин в группе.

Однако реальные задачи приходится решать, как правило, в условиях неопределенности, когда численные значения коэффициентов взаимовлияния ахр а также характер зависимости коэффициентов от параметров q1, точно неизвестны. В этих условиях неопределенности информации о параметрах объекта и его нелинейности для управления группой скважин как многосвязным динамическим объектом предлагается использовать нейросетевую модель этого объекта с применением соответствующего алгоритма управления, основанного на теории нейронных сетей, к тому же нейросетевая модель позволит также хранить информацию об истории изменения свойств объекта управления

Для моделирования использовалась трехслойная нейронная сеть с обучением по эксплуатационным данным, входами которой являются депрессии скважин или их забойные давления. Сеть обучается для моделирования суммарной добычи куста скважин:

бе =/САР) или еи = /(*>,*).

Сеть обучается по алгоритму обратного распространения ошибки.

Так же в данной главе рассмотрена локальная система управления СШНУ, позволяющая согласовать производительность насосного оборудования со скоростью притока жидкости к забою скважины на основе интерпретации данных динамометрирования. Основным параметром управления СШНУ, является дебит скважины и степень его изменения в процессе добычи. Известными системами измерения дебита скважин с помощью групповых замерных установок (объемный способ замера с помощью расходомеров) задача измерения дебита и его изменения в полной мере не решается, так как системы измерения дебита работают в дискретном режиме, последовательно от скважины к скважине при большом времени измерения. Дебит скважины или степень его изменения можно определить косвенным путем по динамо-грамме заполнения плунжера насоса. Динамограмма - это графическое изображение зависимости усилия на полированном штоке р от перемещения 5 в точке подвеса штанг. Предлагается для идентификации неисправностей работы СШНУ и определения изменения дебита использовать динамограммы. получаемые с динамографа, установленного на полированном штоке насосной установки. Для определения текущего дебита скважины и его изменения во времени возникает задача автоматического распознавания различных видов динамограмм. Существует множество алгоритмов распознавания. Наиболее простые из них основаны на использовании численных значений признаков, но они имеют существенные недостатки, частые ошибки в идентификации образов, ограниченное число возможных распознаваемых образов, относительную сложность управления СШНУ по полученным данным. Поэтому их применение в определении дебита по динамограмме работы СШНУ, в

которой накладываются специфические ограничения на работу алгоритмов обработки, затруднено. В результате анализа проблемы построения средства распознавания, обеспечивающего быстродействие, достоверность и гибкость распознавания динамофамм в режиме реального времени было решено использовать нейронные сети Хемминга со следующими свойствами: входных сигналов 2500 - 50x50, нулевой слой содержит 2500 псевдонейронов т.е. заменен на матрицу весовых коэффициентов, первый слой 10 нейронов и 25000 синапсов, второй слой 10 нейронов и 110 синапсов. Сеть позволит идентифицировать динамограммы и на выходе нейронной сети будет цифра, характеризующая степень незаполнения насоса, т.е. степень изменения дебита скважины во времени.

Структурная схема локальной системы управления СШНУ представлена на (рис. 2) и включает в себя электродвигатель, регулятор (предложен фрикционный регулятор), насосное оборудование, локальный контроллер и устройства измерения степени изменения дебита (динамограф).

N -число оборотов, гтрошводимых двигателем, и - число качаний СШНУ после риулирования Л Р -депрессия, создаваемая насосным оборудованием, 5(0 - перемещения штока плунжера во время работы С1ГШУ, Р(1) - усилия на полированном штоке СШНУ; 0(1) - дебит нефти из скважины, х - управляющий сигнал

Рис.2

Так система управления ТП нефтедобычи предполагает использование как кустового контроллера в подсистеме управления группой скважин , так и

гглу я ГТ1.ЦЛГО ГРТ ЦО ¡/дч/гтлй Л1/П0ЛТ/-ТП1Л г> ТТРЛ/ тттл тгл^^^-ч п Г^Т'ТЧ^О^Т

управление группой скважин в условиях эксплуатации нескольких нефтяных пластов, при многопластовой залежи применяя новую технологию одновременно-раздельной эксплуатации нескольких пластов.

Практика показала, что успешность и эффективность технологии во многом зависит от инженерного сопровождения и методов управления. Так как было показано для однопластовой эксплуатации скважины, применение упрощенной нейросетевой модели участка пласга позволяет решить задачу максимизации добычи нефти с группы скважин в условиях многопластового нефтяного месторождения. К тому же упрощенная нейросетевая модель по-

еле модификации позволит определить рациональную выработку углеводородов с каждого пласта, то есть происходит как вертикальная, так и горизонтальная рационализация выработки.

В третьей главе производится синтез алгоритмов управления подсистем локального и группового управления, а так же алгоритм совместной работы предложенных подсистем.

Кроме того, проведена оценка потенциала добывающих скважин для последующего пягчета коэффициентов взаимовлияния, которые закладываются в упрощенную нейросетевую модель пласта и для оценки влияния внешней среды (влияние других скважин из соседнего куста), на основе закона фильтрации (формула Дюпюи), и учета фильтрационных потоков, которая представяется в следующем виде:

В данном уравнении величина Ь остается постоянной для определенной скважины после ее бурения, а АР и Р0 переменные, правильное изменение которых может привести к улучшение притока жидкости к скважине.

Однако формула Дюпюи предполагает «идеальные» условия фильтрации. Иа практике дебит скважин может быть значительно меньше, чем определенный по формуле Дюпюи, из-за загрязнения призабойной зоны и рядом других факторов, т.е. должен так же учитываться скин-фактор (свойства призабойной зоны скважины) с помощью приведенного радиуса скважины по формуле

Далее предложена архитектура нейронной сети и алгоритм ее обучения методом обратного распространения ошибки по выборкам:

где АР - депрессия, 0,т, - суммарная добыча нефти, к - объем обучающей выборки.

Выбор количества нейронов в скрытом слое зависит от количества анализируемых скважин.

В результате упрощенная нейросетевая модель участка нефтяного пласта генерирует рациональные дебиты для каждой скважины из группы скважин в составе куста с учетом их взаимного влияния и свойств призабойной

О =Ь-АР-—.

К.0 р •

го

АР,„ АР21,..., АР„]

0,т.1

АР¡2/ АР22> •••> АРц2 вН12

АР1кАР2к,...,АРпк (¿нем

зоны нефтяной скважины, следовательно, предложена следующая функциональная схема подсистемы управления группой скважин (рис.4)

н таз: ^ Qhz

Нормализация Обучение нсйросет модели евой

i .

Нейросетевая модель нефтяного(ых) пласта(ов)

♦ ~Г-

База данных по депрессиям и дебитам по скважинам

Нормализация

АР»

АР,

База промысловых данных

Расчет влияния внешней среды (др скважин)

Перевод ЛР,руп„_, в gw„„j Я ipynn к, АР ¿py„nj

Я групп!

к—кф kjj

Рис.4

Кроме того, предложен программный алгоритм управления локальной системой управления СШНУ, который позволяет произвести управление без создания математического описания системы скважина-насос на основе интерпретации данных динамометрирования с помощью нейронной сети Хем-минга. Задан набор из десяти эталонных динамограмм с разными степенями заполнения насоса, характеризующих динамику добычи нефти, при распознавании кошрых peí улируется скорость откачки по предложенному алгоритму управления.

Задача регулирования сводится к установлению скорости откачки, равной скорости притока жидкости к забою скважины, т.е. чтобы выполнялось равенство:

— - 1440пК D— = О, dt "dt

где dQ/dt - скорость изменения дебита скважины, п - число качаний СШНУ, D - площадь плунжера, dS/dt - скорость перемещения плунжера, Кп - коэффициент подачи.

В результате работы подсистем управления каждая из них выдает свой рекомендуемый дебит и необходимо оценить их приоритеты для заданного промежутка времени.

Для этого предложен модуль согласованного управляющего воздействия, в котором реализован алгоритм совместной работы подсистем управления процессом нефтедобычи, содержащий два этапа управления и принятия решения.

- первый этап - принятие решения для выхода на рабочую точку <ул =цг (табл. 1)

Табл.1

Ситуация Лок убавление Упр-е гр скважин Блок эконом анализа Результат

1 А в С гтм

2 А С В гтм

3 В А С гтм

4 В С А в

5 С А В в

6 С в А в

Где А<В<С - значение дебетов с соответствующих каналов управления.

То есть на первом этапе управления используются либо локальные системы управления скважин, что позволит восстановить давление пласта за счет согласованного отбора жидкости в каждой скважине (скорость притока равна скорости откачки), либо подсистема управления группой скважин для восстановления естественной интерференции скважин.

- второй этап - принятие решения для выбора эффективного дебита одной скважины при совместной работе подсистем группового и локальной управления (табл. 2) и (рис. 5).

Табл.2

Ситуация Лок управление Упр-е гр скважин Блок эконом анализа Результат

1 А В С ГТМ

2 А С В (С+А)/2

3 В А С гтм

4 В С А (В+С)/2

5 С А В (С+А)/2

6 с В А (В+С)/2

где А<В<С - значение дебитов с соответствующих каналов управления

То есть после восстановления энергии естественного режима пласта на точке пересечения кривых потенциальных дебитов двух подсистем, система управления ТП нефтедобычи начинает работать по алгоритму управления, использующему все три уровня управления.

Q* t

t

/+i

i+2

t„

- направление изменения дебита, рекомендуемого подсистемой управления группой скважин, <7Л - направление изменения дебита, рекомендуемого локальной системой управления; Цр - направление результирующего дебита

Рис. 5

В четвертой главе проводится имитационное моделирование предложенных алгоритмов функционирования подсистем управления и исследование зависимости добычи нефти от применения системы управления и степень изменения параметров системы и объекта управления посредством модельных экспериментов, для чего создана гидродинамическая модель Лем-пинской площади Саяымского месторождения на базе гидродинамического комплекса программ Tempest MORE® компании Roxar.

В пакете "TEMPEST MORE", при достаточной технической поддержке, возможно с высокой степенью точности моделировать модели трехфазной фильтрации и использовать пространственную сетку большой размерности, что позволяет рассчитывать фильтрационную модель для реального месторождения.

Расходной информацией для построения фильтрационных моделей были цифровые трехмерные адресные геологические модели (ГМ). Размерности исходных ГМ приведены в табл. 3.

Табл. 3

Пласт, участок Размер ячейки, м Размерность модели Всего ячеек

АС10 100x100 x 0.5 180 x 230 x 40 1656000

АС11 100 х 100x0.4 180x230x80 3312000

Кроме того, предложен программный модуль сбора, обработки и визуализации информации «Helper®» (пост-процессор), с помощью которого возможна выдача необходимой информации в виде удобных таблиц и графиков, в том числе предусмотренных регламентом по разработке нефтяных месторождений.

Проведено имитационное моделирование подсистем управления как по отдельности, так и в целом при совместной работе двух уровней управления как нижнего (локального), так и верхнего (группового), после проведения прогнозных расчетов добычи нефти до 2016 года на имитационной модели, использование системы управления ТП нефтедобычи позволила повысить суммарную добычу нефти на 20,2% (базовый 10471 т., с СУТПДН 12590 т.) согласно рис.6, где видно, что использование локальной системы управления

2002 2004 2К» 200в 3010 2012 2014 2016

Гм

-"Динамика добычи нефти СУТПДН

—"Дииамика добычи нефти беа СУТПДН с учетом ищцм* до ОЭ.2ГХ6

-Динамика добычи нефти ЛСУ

-Динамика добычи нефти СУГС

Рис.6

СШНУ и системы управления группой скважин в составе системы управления нефтедобычи показали значения суммарной добычи нефти, превышающие их показатели при работе в отдельности. Что представляет переход в новое качество системы в отличие от качеств ее элементов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1 Разработана структура и алгоритм функционирования автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти на уровне технологического оборудования и процессов, реализация, которой позволила повысить коэффициент извлечения нефти и снизить эксплуатационные затраты.

2. Разработана подсистема управления группой нефтяных скважин с учетом их взаимовлияния и построена упрощенная нейросетвая модель одно-

го и нескольких нефтеносных пластов для многопластовой чал ежи. Определены алгоритмы управления. Реализация предложенной СУ группой скважин позволит повысить суммарную добычу нефти по расчетам на гидродинамической модели за 10 лет на 19,1%.

3. Построена локальная система управления отдельной добывающей скважиной, эксплуатируемой скважинной штанговой насосной установкой (СШНУ), с использованием результатов интерпретации данных динамомет-рирования и промысловых исследований скважин. Предложена система регулирования числа качаний СШНУ, применение которой приведет к увеличению добычи нефти за 10 лет на 18,9%, и позволит увеличить срок рентабельной эксплуатации скважин.

4. Разработан алгоритм согласованной работы подсистем нижнего уровня управления (локального) и верхнего (группового) управления скважин, реализация которого позволит повысить суммарную добычу нефти на 20,2%.

5. Проведено моделирование работы автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти. Кроме того, проведено опытно - промышленное внедрение разработанной системы при регулировании разработки Лемпинской площади Салымского месторождения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Исбир Ф.А., Камартдинов М.Р. Система автоматического регулирования производительностью штанговой глубинной насосной установкой (ШГНУ) // Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Матер, междунар. молодежи, науч.-техн. конф. Уфа: УГАТУ, 2001, С. 89.

2. Тагирова К.Ф., Исбир Ф.А. Система управления ШСНУ с помощью нейронной сети // Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Матер, всеросс. молодежи, науч.-техн. конф. Уфа: УГАТУ, 2003. С. 47.

3. Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Интеллектуальная скважина // Шестой международный симпозиум «интеллектуальные системы»: Матер, междунар. молодежи, науч.-техн. конф. М.: РУСАКИ, 2004. С. 419 -420.

4. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Исбир Ф.А., Михеев П.С. Нейронное управление технологическим процессом нефтедобычи // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: РАДИОТЕХНИКА, 2004. № 9. С. 5 - 9.

5. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А Информационная система управления группой скважин по гидродинамической модели нефтяного пласта // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ОАО "ВНИИОЭНГ", 2005. № 9. С. 17 - 22.

6. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Интеллектуальная информационная технология управления режимами работы насосного оборудования по гидродинамической модели нефтяного месторождения // Тр. Седьмой междунар. конф. CSIT'2005. Уфа, 2005. Т.2. С. 133 -136. (Статья на англ. яз.)

7. Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Адаптация производительности установки скважинного штангового насоса // Вопросы, управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа.: УГАТУ, 2005. С. 159 - 165.

8. Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Управление режимами работы установки скважинного штангового насоса на основе данных динамометрирования // Мехатроника, автоматизация, управление «Новые технологии». М.: Машиностроение, 2005. № 8. С. 46 - 49.

9. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Оптимизация фильтрационных гидродинамических моделей нефтяных пластов на основе генетических алгоритмов // Мехатроника, автоматизация, управление «МАУ'2005». Уфа: УГАТУ, 2005. ТА. С. 249- 254.

10. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Повышение эффективности добычи нефти на поздней стадии эксплуатации месторождения // Мехатроника, автоматизация, управление «МАУ'2005». Уфа: УГАТУ, 2005. Т.1. С. 359 - 364.

11. Исбир Ф.А. Управление группой нефтяных скважин с помощью нейросетевых технологий // Повышение эффективности производственного сервиса. Новые технические средства и технологии обеспечения разработки месторождений нефти и газа: Матер, первой науч.-практ. конфер. Пермь: ООО "ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ". 2006. С. 36 - 38.

12. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2005611306. Модуль сбора, обработки и визуализации результатов математического и гидродинамического моделирования «Helper» // Ф.А. Исбир, С.А. Кондаратцев, П.С. Михеев. Роспатент. 2005.

Диссертант

Исбир Ф.А.

ИСБИР Фади Алиевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДОБЫЧИ НЕФТИ НА ОСНОВЕ ДИНАМОМЕТРИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 23.05.2006 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр. отт. 1,0. Уч. -изд. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 223

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет

Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12.

»12078

Список принятых сокращении.

Введение.

Глава 1 - Анализ текущего состояния автоматизации технологического процесса добычи нефти.

1.1.Актуальность темы исследований.

1.2.Анализ систем и технологии автоматизации процесса добычи нефти.

1.3.Цели и задачи исследований.

Выводы по первой главе.

Глава 2 - Модернизация структуры системы управления технологическим процессом нефтедобычи.

2.1Подход к выбору структуры системы управления технологическим процессом нефтедобычи.

2.2 Развернутая структура системы управления технологическим процессом нефтедобычи.

2.3 Подсистема управления группой нефтяных скважин.

2.4Локальная система управления СШН установкой на основе д ннамометрирования.

2.5Управленнс группой скважин для многопластовой залежи нефти с использованием технологии одновременно раздельной эксплуатации (ОРЭ).

Выводы по второй главе.

Глава 3 - Синтез алгоритмов управления скважины оборудованием.

3.1 Синтез алгоритма управления группой нефтяных скважнн.

3.2 Система регулирования числа качаний СШН установки.

3.3 Алгоритм совместной работы подсистем управления процессом добычи нефти.

Выводы по третьей главе.

Глава 4 - Оценка эффективности системы управления технологическим процессом нефтедобычи.

4.1Построенне постоянно действующей гидродинамической модели анализируемого месторождения.

4.2Оценка эффективности подсистемы управления группой скважнн по имитационной модели.

4.3 Оценка эффективности локальной системы управления

СШН установкой.

4.4Проверка эффективности системы управления ТП нефтедобычи в целом.

4.5Перспективы использования автоматизированных систем управления технологическим процессом нефтедобычи.

Выводы по четвертой главе.

Актуальность темы исследований

Современное развитие нефтедобывающей промышленности России характеризуется ухудшением структуры запасов нефти. Все большую роль в их структуре стали занимать трудноизвлекаемые запасы, эффективность выработки которых может быть достигнута лишь при условии применения новых высокоэффективных технологий повышения нефтеотдачи пластов. Роль последних в сложившейся ситуации значительно возрастает, так как увеличение нефтеотдачи на разрабатываемых месторождениях России всего лишь на один процент равносильно открытию нескольких крупных месторождений, которые могут обеспечить 2,5 - 3 - летнюю добычу нефти по стране. Учитывая то обстоятельство, что крупные месторождения России вошли в позднюю стадию разработки с круто падающей добычей, а новых открытий нет, главным условием стабилизации добычи нефти и дальнейшего развития нефтяной промышленности России становится разработка и внедрение новых высокоэффективных технологических решений для увеличения извлечения нефти из недр [3].

Научно-технический прогресс XXI века определяется информационными технологиями, и от того в какой степени они затронут нефтедобывающую отрасль, зависит развитие топливно-энергетического комплекса России.

Разработка нефтяных месторождений — интенсивно развивающаяся область науки. Дальнейшее ее развитие будет связано с применением новых технологий извлечения нефти из недр, новых методов распознавания характера протекания внутрипластовых процессов, управлением разработкой месторождений, использованием совершенных методов планирования разведки и разработки месторождений с учетом данных смежных отраслей народного хозяйства, применением автоматизированных систем управления процессами извлечения полезных ископаемых из недр, развитием методов детального учета строения пластов и характера протекающих в них процессов на основе детерминированных моделей, реализуемых на мощных компьютерах.

В настоящее время в России проводятся масштабные работы по созданию систем контроля и управления процессами разработки нефтяных месторождений, при этом в должной мере не принимается во внимание переход количественных изменений параметров в качественно новое состояние системы, которое не всегда удается обнаружить при традиционной математической формализации процесса.[10].

При создании систем контроля и управления нефтедобычи должны ставиться задачи как управления разработкой на уровне упрощенных моделей пласта или его участка, так и выбора рационального режима работы насосного оборудования для каждой скважины, так как добывающие скважины являются сложными динамическими объектами управления, и правильный выбор режима их работы играет решающую роль в процессе добычи нефти.

В процессе выбора режима работы насосного оборудования встает вопрос о способе изменения производительности оборудования [103,104].

Производительность автоматизированного насосного оборудования, например, электроцентробежного насоса (ЭЦН), можно изменять с помощью станций управления (СУ ЭЦН), скважинной штанговой насосной установки (СШНУ) с помощью регулируемого привода станка - качалки.

При анализе текущего состояния фонда скважин и оборудования, с помощью которого они эксплуатируются можно отметить, что не менее 80% всего действующего фонда скважин эксплуатируется штанговым скважинным насосом, причем имеется тенденция к увеличению абсолютного и относительного их числа. В первую очередь это объясняется следующими обстоятельствами. Штанговый насос в силу присущих ему особенностей позволяет с достаточной рентабельностью эксплуатировать очень малодебитные скважины, а фонд малодебитных скважин, как известно, очень велик. Поэтому среди всех способов, исключая фонтанный, первое место принадлежит штанговой скважинной добыче [1]. Но по мере истощения месторождения и снижения дебита скважины производительность насоса становится завышенной, что приводит к росту затрат энергии и дополнительному износу оборудования, а способа или системы плавного регулирования производительности насоса, т.е. согласования скорости притока жидкости к забою скважины и скорости откачки насосом, в настоящее время нет.

Итак, в технологическом процессе добычи нефти требуется применить регулируемые по производительности маломощные насосные установки. На их основе возможно построение автоматизированной системы управления добычей нефти для отдельной скважины и системы управления группой скважин с учетом их взаимовлияния для исключения отрицательного влияния несогласованной работы на общий объем добычи нефти. Это позволит значительно повысить эффективность добычи нефти: с одной стороны, снизить заявленную мощность и износ оборудования, уменьшить количество простоев, а с другой стороны повысить коэффициент извлечения нефти за счет равномерной выработки запасов нефти, что значительно уменьшит себестоимость каждой добытой тонны нефти [4,17,80].

Анализ научной литературы показал, что в 1959 году Ткаченко А.П. и Ряпосова В.В. предложили способы автоматизации процессов нефтедобычи на промыслах Башкирии и автоматические устройства, отключающие и включающие станки - качалки. Далее в работе Иванкова П.А. рассматривалась автоматизация глубиннонасосных установок с помощью динамограмм; при этом Мининзон Г.М. предложил регулирующее устройство, изменяющее число качаний станка - качалки при изменении формы динамограммы. Наиболее полную теорию регулирования числа качаний дал Вирновский А.С., но дальнейшего развития эти предложения не получили, и в нефтяной промышленности перешли на периодический режим эксплуатации скважин. В данном направлении известны работы Алехина С.А., Кипниса С.Г., Оруджева B.JI. и Островской А.К., где была рассмотрена автоматизация периодически работающих скважин. В работах Тихонова А.Н. и Самарского А.А. рассмотрены методы решения уравнений в частных производных, в том числе, и методом конечно-разностных аппроксимаций, которые могут быть приложены к физическим процессам, происходящим в нефтеносном пласте. В наше время моделированием фильтрационных процессов притока жидкости успешно занимается Байков В.А. Управление распределенными объектами рассмотрено в работах Бутковского А.Г., Понтрягина Л.С., Белмана Р., Красовского Н.Н., Сиразетдинова Т.К. В работах Хисамова Р.С. проанализировано и предложено применение передовых методов контроля и регулирования выработки пластов и повышения эффективности эксплуатации трудно извлекаемых запасов нефти. В 1965 году Мееровым М.В. рассмотрена возможность организации системы автоматического управления добычей нефти, кроме этого Бутковским А.Г. ставилась задача оптимизации добычи нефти и перехода от периодического режима работы скважин к непрерывному с регулируемой скоростью откачки, но дальнейшего развития эти работы не получили [4,5,7,8,13,23,71,94].

Таким образом, тема исследований является актуальной для автоматизации нефтедобывающей промышленности с целью повышения ее эффективности и уменьшения затрат. В результате анализа работ авторов, занимающихся сходной проблематикой, показано, что идея создания автоматизированной системы управления добычей нефти уже рассматривалась, но не была доведена до логического завершения

Цель работы

Разработать автоматизированную систему управления процессом добычи нефти с применением динамометрирования и нейросетевых технологий, включая структуру, модели, алгоритмы и программное обеспечение. Оценить эффективность предложенной системы управления методом имитационного моделирования. Задачи исследования

Для достижения поставленных целей требуется решить следующие задачи:

1. Разработать структуру автоматизированной системы управления процессом добычи нефти на уровне технологического оборудования и процессов.

2. Разработать подсистему управления группой скважин с учетом их взаимовлияния и упрощенную нейросетвую модель одного и нескольких нефтеносных пластов для многопластовой залежи.

3. Построить локальную систему управления одной добывающей скважиной, эксплуатируемой скважинной штанговой насосной установкой (СШНУ), с использованием результатов интерпретации данных динамометрирования и промысловых исследований скважин.

4. Разработать алгоритм совместной работы подсистем локального и группового управления скважин.

5. Провести моделирование работы предлагаемой автоматизированной системы управления процессом добычи нефти и оценить эффективность ее функционирования.

Методы решения

При решении поставленных в работе задач использовались методы теории управления и системного анализа, теория аппроксимации, нейросетевые технологии, а также теория имитационного моделирования. Применялись следующие программные продукты GID "Геология и Добыча" версия 2.5.79, East32 «Анализ ГТМ» версия 4.7.3.116, Borland Delphi 6, Tempest MORE 6.1 фирмы Roxar.

На защиту выносятся:

1. Структура и алгоритм функционирования автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти на основе распределения отбора по скважинам в зависимости от текущего расчетного дебита.

2. Функциональная схема подсистемы управления группой скважин, алгоритм управления и архитектура полносвязной нейронной сети для одного и нескольких нефтеносных пластов.

3. Структура локальной системы управления скважинной штанговой насосной установкой одной добывающей скважины и алгоритмы управления.

4. Алгоритм расчета согласованного управляющего воздействия подсистем локального и группового управления скважин.

5. Результаты экспериментальных исследований разработанных алгоритмов управления, проведенных на программных моделях имитационного моделирования.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной структуры автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти заключается в создании двухуровневой системы управления участком месторождения, включающего несколько близкорасположенных кустов и управления режимами работы насосного оборудования для каждой скважины в составе куста.

2. Новизна предложенной подсистемы управления группой скважин заключена в том, что управление выполняется по упрощенной нейросетевой модели идентификации взаимовлияния группы скважин как многосвязного объекта, эксплуатирующих один или несколько нефтеносных пластов, что позволяет увеличить общий объем добычи нефти за счет согласования режимов работы

3. Новизна предложенной структуры и алгоритмов функционирования системы управления скважинной штанговой насосной установкой заключается в возможности согласования скорости откачки со скоростью притока жидкости к забою скважины; при этом система использует в качестве параметров управления результаты интерпретации данных динамометрирования (степень изменения дебита) и промысловых исследований скважин.

4. Новизна алгоритма совместной работы подсистем заключается в формировании управляющего воздействия на насосное оборудование путем расчета требуемого дебита обеспечивающего одновременно эффективное функционирование верхнего группового (взаимовлияние) и нижнего локального (приток) уровней управления.

Практическая ценность полученных результатов

1. Практическая ценность разработанной автоматизированной системы управления технологией механизированной добычи нефти заключается в возможности проведения оперативного контроля и регулирования процесса извлечения нефти путем управления в реальном времени режимами работы насосного оборудования, что позволит значительно повысить технико-экономическую эффективность добычи нефти.

2. Разработан модуль сбора, обработки и визуализации результатов имитационного моделирования, программа для ЭВМ №2005611306 «Helper», выполняющий задачу помощника в адаптации гидродинамических моделей и позволяет загрузить данные из различных гидродинамических симуляторов для их дальнейшего анализа

3. Результаты имитационного моделирования процесса функционирования системы управления ТП нефтедобычи на примере моделей Лемпинской площади Салымского месторождения подтвердили эффективность внедрения предложенных алгоритмов управления.

Структура работы

Диссертационная работа изложена на 189 страницах машинописного текста, и включает в себя введение, четыре главы основного материала и заключение на 141 странице; рисунки на 26 страницах, библиографический список из 113 наименований на 13 страницах и приложение на 9 страницах.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана структура и алгоритм функционирования автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти на уровне технологического оборудования и процессов, реализация которой позволила повысить коэффициент извлечения нефти и снизить эксплуатационные затраты.

2. Разработана подсистема управления группой нефтяных скважин с учетом их взаимовлияния и построена упрощенная нейросетвая модель одного и нескольких нефтеносных пластов для многопластовой залежи. Определены алгоритмы управления. Реализация предложенной СУ группой скважин позволит повысить суммарную добычу нефти по расчетам на гидродинамической модели за 10 лет на 19,1%.

3. Построена локальная система управления отдельной добывающей скважиной, эксплуатируемой скважинной штанговой насосной установкой (СШНУ), с использованием результатов интерпретации данных динамометрирования и промысловых исследований скважин. Предложена система регулирования числа качаний СШН установки, применение которой приведет к увеличению добычи нефти за 10 лет на 18,9%, и позволит увеличить срок рентабельной эксплуатации скважин.

4. Разработан алгоритм согласованной работы подсистем нижнего уровня управления (локального) и верхнего (группового) управления скважин, реализация которого позволит повысить суммарную добычу нефти на 20,2%.

5. Проведено моделирование работы автоматизированной системы управления технологическим процессом добычи нефти. Кроме того проведено опытно - промышленное внедрение разработанной системы при регулировании разработки Лемпинской площади Салымского месторождения.

Результаты диссертационной работы могут быть использованы на предприятиях нефтедобывающего комплекса.

1. Адонин А.Н. Выбор способа добычи нефти. -М.: Недра. 1981. -с. 369.

2. Адонин А.Н. Добыча нефти штанговыми насосами. -М.: Недра. 1979. -с. 425.

3. Алекперов В. Развитие нефтяной промышленности Российской Федерации: анализ проблем и решений. -Нефть, газ, строительство. -2003.-№1.-с. 40-43.

4. Алёхин С.А., Кипнис С.Г., Оруджев В.А., Островская А.К. Автоматизация периодически работающих скважин. -М.: Недра. 1980.-с. 112.

5. Алиев Т.М., Мелик-Шахназаров A.M., Тер-Хачатуров А.А. Измерительные информационные системы в нефтяной промышленности. -М.: Недра 1981. с. 249.

6. Алиев Т.М., Тер-Хачатуров А.А. Автоматический контроль и диагностика штанговых насосных установок. -М.: Недра 1988. с. 193.

7. Алиев Т.М., Тер-Хачатуров А.А. Измерительная техника. -М.: Высш. шк., 1991. -384 с.

8. Байков В.А., Жибер А.В. Уравнения математической физики. -М.: "Институт компьютерных исследований", 2003. с. 235.

9. Балагин В.В. Теоретические основы автоматизированного управления. -Минск: Вышейшая школа, 1991. — с. 321.

10. Ю.Балакиров Ю.А., Капущак Л.В., Слепян Е.А. Оптимальное управление процессами нефтедобычи. -Киев: ТЕХНИКА, 1987. с. 131.

11. Банди Б. Методы оптимизации. -Москва: Радио и связь, 1998. -128 с.

12. Басниев К.С., Кочина И.Н., Максимов В.М., Подземная гидромеханика: Учебник для вузов. -М.: Недра, 1993. 416 е.: ил

13. Бармин А. Устройства локальной автоматики. Микроконтроллеры. М.: Современные технологии автоматизации №4 2003.-42с.

14. Н.Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. -СПб. Профессия, 2003. с. 257.

15. Березин Б.И., Березин С.Б. Начальный курс С и С++. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999.-е. 288.

16. Бойко B.C. Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений. М.: Недра, 1990.-с. 427.

17. Бренц А.Д. и др. Автоматизированные системы управления в нефтяной и газовой промышленности. -М.: Недра, 1982. с. 297.

18. Булгаков А.А. Программное управление системами машин. -М.: «Наука» 1980.-с. 423.

19. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. -М.: «Наука» 1977. с. 198.

20. Бурцев И.Б. Теория совместной работы пласта, скважины, подъемного оборудования как гидравлической системы. -Уфа: Издательство УГНТУ, 1990. с. 96.

21. Бутковский А.Г. Теория подвижного управления систем с распределенными параметрами. -М.: Наука, 1980. с. 345.

22. Бутковский А.Г. Характеристики систем с распределенными параметрами. -М.: Наука, 1979. с. 278.

23. Валеев М.Д. Хасанов М.М. Глубиннонасосная добыча вязкой нефти. -Уфа Башкирское книжное издательство. 1992. с. 332.

24. Вальков В.М., Вершин В.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. -JL: Политехника, 1991. -с. 401.

25. Васильевский В.Н., Петров А.И. Техника и технология определения параметров скважин и пластов. -М.: Недра, 1989. 271 с.

26. Веревкин А.П., Кирюшин О.В., В.Я. Соловьев. Моделирование и оптимизация процессов добычи нефти в динамике. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. -Уфа, Издательство УГАТУ, 2003.

27. Вирновский А.С. Теория и практика глубиннонасосной добычи нефти. -М.: Недра, 1982. с. 267.

28. Воронов А.А. и др. Основы теории автоматического регулирования и управления. -М.: «Высшая школа», 1977. с. 344.

29. Геология и геохимия нефти и газа. Под ред. Бакирова А.А. -М.: Недра 1982.-с. 211.

30. Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей. -Сибирский журнал вычислительной математики. 1998. - Т.1, № 1.-е. 12-24.

31. Грайфер В.И., Ишемгужин С.Б., Яковенко Г.А. Оптимизация добычи нефти глубинными насосами. -Казань: КНИ, 1973. с. 216.

32. Гулиев М.А., Гусейнзаде М.А., Максимов М.М. Методы моделирования и расчета термо- и гидродинамических процессов в нефтяном пласте. -М., Недра, 1984. с. 199.

33. Джейн Анил К., Мао Жианчанг, Моиудцин К.М. Введение в искусственные нейронные сети. -Открытые системы. 1997. - №4 -37с.к

34. Дьячук И.А., Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С. Системный подход к построению модели организации процесса эксплуатации месторождения нефти -Нефтепромысловое дело. -2003. -№ 4.-е. 15.

35. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления. С-Петербург: Политехника, -1998. - с. 295.

36. Воронеж: Воронежский гос. ун-т, 2001. с. 85.39.3ейгман Ю.В. Физические основы глушения и освоения скважинЛО.В. Зейгман. -Уфа: УГНТУ, 1996. с. 80.40.3ейгман Ю.В. Нюняйкин, Ф.Ф. Галлиев и др. Справочник нефтяника. Уфа: Башкортостан, 2001. - с. 260.

37. Ильясов Б.Г., Исмагилова JI.A., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем -Уфа: Изд-во УГАТУ, 1995.о

38. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Повышение эффективности добычи нефти на поздней стадии эксплуатации месторождения. -"Мехатроника, Автоматизация, Управление" МАУ'2005'. -Уфа. -УГАТУ. -2005. Т.1. с. 359-364.

39. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Исбир Ф.А., Михеев П.С. Нейронное управление технологическим процессом нефтедобычи. -"НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ": РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ № 9, -2004. с.5-9.

40. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Танеев А.Р. Система автоматического управления добычей нефти из малодебитных скважин. -Нефтепромысловое дело. -№ 1. -2004.

41. Исбир Ф.А. Регулирование режима работы установки ШСН по коэффициенту производительности. "Мехатроника, Автоматизация, Управление. " МАУ'2005'. Уфа. -УГАТУ. - 2005.

42. Исакович Р.Я. Технологические измерении и приборы. -Изд. 2-е, переработанное. -М., «Недра». -1979. с. 344.

43. Ишмурзин А.А. Повышение эффективности эксплуатации малодебитных скважин штанговыми насосными установками. -Уфа: Изд-во УГНТУ, 1998. с. 147.

44. Каллан Р.Основные концепции нейронных сетей. : Пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильяме», 2001. - с. 287.

45. Каллианпур Г. Стохастическая теория фильтрации: Пер. с англ./Под ред. А.В. Скорохода. М.: Наука. Гл. ред физ.-мат. лит., 1987. - с. 320.

46. Колмановский В.Б. Задачи оптимального управления. -Соросовский образовательный журнал. №6. -Москва. 1997.-е. 121-127.

47. Комелин А. Автоматизированная система управления стендами тестирования погружного электрооборудования. -М.: Современные технологии автоматизации. №3 2004.

48. Короткий С. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. М.: Мир, 2000.-е. 186.

49. Короткий С. Нейронные сети: обучение без учителя. М.: Мир, 1998. -с. 253.

50. Корчагин В.И., Трофимов В. А. Нефтеподводящие каналы и современная подпитка нефтяных месторождений: -Матер. Междунар. конф.: «Дегазация Земли: геодинамика, геофлюиды, нефть и газ».-М.: ГЕОС. 2002. с. 34 - 38.

51. Кругляк К. Одноплатные компьютеры для встраиваемых систем. -М.: Современные технологии автоматизации. №4. 2003. - с. 45.

52. Круман Б.Б. Расчеты при эксплуатации скважин штанговыми насосами. -М., Недра, 1980. с. 248.

53. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Интеллектуальное управление производственными процессами. -М.: Машиностроение, 2001.

54. Лабутин В.К. Адаптация в биологии и технике. -Л:. «Энергия» 1980.

55. Лисовский Н.Н., Надежкин А.Д., Голубев B.C., Афанасьев B.C., Кухаренко Ю.Н. Геология и разработка нефтяных месторождений Башкирии. -Уфа.: БашНИПИнефть. 1977.-е. 174.

56. Лозин Е.В. Основы физики Земли (геодинамика). Учебное пособие. -Уфа, изд. Уфимского государственного нефтяного университета. 2000 г.-с. 134.

57. Локотков А. Что должна уметь система 8САОА//Современные технологии автоматизации, -№ 3.-1998. с. 44 - 46.

58. Максимов М.М., Рыбицкая Л.П. Математическое моделирование процессов разработки нефтяных месторождений. -М.: Недра, 1973. -с. 250.

59. Мастепанов A.M. Перспективы развития нефтегазового комплекса в свете Энергетической стратегии России. Наука и технология углеводородов. 2003. -№3 (28), и №4 (29). - с. 48 - 52, 36 - 38.

60. Мееров М.В., Литвак Б.Л. Оптимизация систем многосвязного управления. -М.: Недра, 1972. с. 344.

61. Мирзаджанзаде А.Х. Технология и техника добычи нефти. М.: Недра, 1986.-с. 384.

62. Мод ели систем автоматического управления и их элементов. Под редакцией Б.Г. Ильясова. М:. Машиностроение, 2003.

63. Муравьев В.М. Некоторые вопросы теории и практики динамометрирования. -М.:ГОСИНТИ. 1961. — с. 45.

64. Мухаметзянов А.К., Чернышов И.Н., Липерт А.И., Ишемгужин С.Б. Добыча нефти штанговыми насосами. -М.: Недра, 1993. с. 156.

65. Нагорный B.C., Денисов А.А. Устройства автоматики гидро- и пневмосистем. -М.: Высш. шк., 1991.-е. 297.77.0сновы управления технологическими процессами. Под ред. Райбмана Н.С. -М.:, «Наука» 1978. с. 341.

66. Рапопорт Г.Н. и др. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. М:. Машиностроение 1977. с. 277.

67. Сборник задач по технологии и технике нефтедобычи: Учебное пособие для вузов. Ю.П.Желтов, В.А.Сахаров,и др. М.: Недра,1985г.-с. 296.

68. Свердлов Г.М. Автоматизированные системы управления ТП при добыче нефти за рубежом. -М.: Недра, 1983 с. 250.

69. Середа Н. Г., Сахаров В. А., Тимашев А. Н. Спутник нефтяника и газовика: Справочник. М.: Недра, 1986. - с. 255.у

70. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Проектирование разработки. Под ред. Ш.К.Гиматудинова. -М.: Недра, 1983г. с. 463.

71. Справочник по теории автоматического управления Под. ред. А.А. Красовского. -М.: Наука. 1987. с. 432.

72. Суханов Г.Н. Определение глубины погружения штангового глубинного насоса. -Уфа: изд. УНИ, 1978. с. 153.

73. Теория и практика применения новых методов увеличения нефтеотдачи. Сборник научных трудов. Уфа, изд. Башнипинефть, 1981.-с. 149.

74. Техническое описание системы I/A Series фирмы Foxboro.

75. Тимашев Э.М., Прохоров В.Г. К вопросу рациональной разработки двухпластовой залежи. Труды БашНИПИнефти. Вып.38, -Уфа. 1974.

76. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992. - с. 143.

77. Фархуллин Р.Г. Комплекс промысловых исследований по контролю за выработкой запасов нефти. -Казань, Татполиграф, 2002г. с. 284.

78. Хисамов Р.С. Особенности геологического строения и разработки многопластовых нефтяных месторождений. -Казань, Мониторинг, 1996.-с. 286.

79. Хисамов Р.С. Сулейманов Э.И., Фархуллин Р.Г., Никашев О.А., Губайдуллин А.А., Ишкаев Р.К., Хусаинов В.М. Гидродинамические исследования скважин и методы обработки результатов измерений. -М., ОАО «ВНИИОЭНГ». 2000. с. 228.

80. Цынкова О.Э., Мясникова Н.А., Баишев Б.Т. Гидродинамические методы увеличения нефтеотдачи. М.: Недра, 1993. - с. 158.

81. Чиликин М.Г., Ключев В.И., Сандлер А.С. Теория автоматизированного электропривода. -М.:Энергия, 1979. с. 616.

82. Шагеев А.Ф., Тимушева A.M., Шагеева JI.H., Гришкин А.С. Автоматизированный мониторинг процессов обработки скважин -первая ступень интеллектуальных систем управления. -Нефтяное хозяйство. 2000. -№11. - с. 48-49.

83. Шаньгин Е.С. Автоматизированный привод глубинных насосов -Уфа, Изд-во УТИС, 2001. с. 235.

84. Шаньгин Е.С., Дьячук И.А. Добыча высоковязкой нефти с использованием наземного привода штанговых глубинных насосов маятникового типа. Проблемы нефтедобычи: Тем. сб. науч. трудов -М: ЮКОС, 2000.

85. Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбир Ф.А. Управление режимами работы установки скважинного штангового насоса на основе данных динамометрирования. "Мехатроника, Автоматизация, Управление" -М.: «Новые технологии» №8, 2005. с. 46-49.

86. Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф. Система адаптивного управления режимами работы штанговых глубинных насосных установок. Мехатроника, автоматизация и управление. 2001. № 6. с. 45 - 49.

87. Шахвердиев А.Х. Унифицированная методика расчета эффективности геолого-технологических мероприятий. Нефтяное хозяйство.-2001.-№5.-с. 44-48.

88. Шахвердиев А.Х.,Максимов М.М.,Рыбицкая Л.П. Моделирование залежей нефти с позиций системной оптимизации процессов. Нефтяное хозяйство. 2000. -№12. - с. 19-22.

89. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. -М.: «Радио и связь», 1981.-с. 337.

90. Юсупов И. Ю. Автоматизированные система принятия решений. -М.: Наука, 1983.-е. 311.

91. Guntis Montis. Smart, intelligent wells/ Oil & gas Journal/ Apr., 2001.-PP.-pg. 72-77.

92. H. Doraisamy, SPE, The Pennsylvania State University/ Methods of Neuro-Simulation for Field Development/ SPE International Student Paper Contest. SPE 39962. 2003

93. Hugh J. Dynamic System Modeling and Control. claymore.engineer.gvsu.edu/~jackh/books/model/pdf/model 1 .pdf

94. IEA. Oil Market Report. 11 March 2004. pg. 52.

95. Riedmiller M., Braun H. A direct adaptive method for faster backpropagation learning. The RPROP algorithm. San Francisco. 1993.