автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин на основе динамических моделей

На правах рукописи

СЮ3453БВ4

ТАГИРОВА Клара Фоатовна

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ДОБЫЧИ НЕФТИ ИЗ МАЛОДЕБИТНЫХ СКВАЖИН НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность: 05.13.06-Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2 1 НОЯ 2008

Уфа 2008

003453664

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный консультант

Официальные оппоненты

д-р техн. наук, проф. Гузаиров Мурат Бакеевич

д-р техн. наук, проф. Кульба Владимир Васильевич

чл.-корр РАЕН, д-р техн. наук, проф. Андреев Вадим Евгеньевич

д-р техн. наук, проф. Каяшев Александр Игнатьевич

Ведущая организация

ООО «КогалымНШШнефть»

Защита диссертации состоится 12 декабря 2008 г. в 10^ часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г.Уфа, ул. КМаркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан

2008 г.

Учёный секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

Миронов В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы

Современное состояние нефтедобывающей отрасли топливно-энергетического комплекса России характеризуется тем, что большинство нефтедобывающих производств относятся к промыслам в поздней стадии эксплуатации, отличающимся увеличением обводненности продукции, снижением среднего дебита добывающих скважин и ростом затрат на каждую добытую тонну нефти.

В этих условиях особую актуальность приобретают проблемы повышения эффективности разработки месторождений: увеличения добычи нефти, снижения отбора попутной воды, повышения нефтеотдачи пластов, продления жизненного цикла разработки месторождений и достижения экономической эффективности. Направлениями решения этих актуальных задач представляются разработка адаптивной системы разработки, особенно эффективной в условиях недостатка информации о залежи, расширение функциональных возможностей систем управления, увеличение диапазона и повышение управляемости воздействий: поскважин-ное оперативное управление закачкой и отбором, организация комплексных воздействий на пласт, адекватных конкретным стадиям разработки месторождений. Контроль и управление процессом нефтедобычи должны бьггь основаны на использовании современных средств автоматики, телемеханики и информационных технологий, что позволит устранить непроизводительные затраты энергии и оптимизировать режимы закачки и отбора, контролировать состояние оборудования и обеспечить сбор, хранение и обработку текущей и исторической информации.

Проанализированы многочисленные труды отечественных и зарубежных исследователей в области методов контроля и регулирования выработки пластов и повышения эффективности эксплуатации месторождений с трудноизвлекаемы-ми запасами нефти, моделирования физических процессов в нефтеносном пласте, автоматизации управления и оптимизации процесса добычи нефти.

Однако пока приходится констатировать отсутствие методологии управления нефтедобывающим производством как единым технологическим, производственным и организационным процессом с учетом взаимосвязи интегральных производственных показателей с частными показателями, параметрами и режимами.

Происходящие на сегодняшний день изменения в процессах добычи нефти предопределяют ускоренное развитие интегрированных информационно-управляющих систем, но для этого требуется разработка на основе интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных многоуровневых систем управления методологии исследования, проектирования и управления нефтедобывающим производством.

Цель работы

Решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в автоматизации управления технологическим процессом добычи нефти из малоде-битных скважин, эксплуатируемых скважинными штанговыми насосными установками, на основе иерархической системы динамических моделей и данных ди-

намометрирования, а также оценка эффективности разработанной информационной системы управления.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Разработать методологию управления процессом добычи нефти из мало-дебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления.

2. Разработать комплекс динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин.

3. Разработать способ оценки текущего дебита скважины с использованием динамической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования.

4. Разработать интеллектуальную систему диагностики состояния скважин-ной штанговой насосной установки.

5. Разработать интеллектуальную информационную систему управления режимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархической системы динамических моделей.

6. Исследовать эффективность разработанной информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, провести испытания системы и исследование эффективности разработанных алгоритмов и программных продуктов в составе соответствующих программно-технических комплексов.

Методы исследования

При выполнении исследований использованы методы теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта, системного анализа, математического моделирования сложных систем, теории алгоритмов, теории информации, теории измерений, теории вероятностей и т.д.

На защиту выносятся

1. Методология построения информационной системы управления добычей нефти из малодебитных скважин в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных многоуровневых систем управления.

2. Иерархическая система динамических моделей объектов технологического процесса добычи нефти, позволяющих идентифицировать текущее состояние технологического процесса добычи нефти в условиях неопределенности и построить на их основе многоуровневую систему управления..

3. Способ оценки текущего дебита скважины с использованием динамической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования.

4. Алгоритм и структура интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки на основе данных динамометрирования с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением нейросетевых технологий.

5. Интеллектуальная информационная система координированного управления группой скважин на основе динамических моделей участка нефтяного пласта и системы «скважина — штанговая насосная установка», нейросетевых технологий и результатов динамометрирования.

6. Результаты экспериментальной проверки эффективности предложенной методологии и алгоритмов функционирования информационно-управляющей системы добычи нефти.

Научная новизна

1. Новизна методологии построения информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин заключается в том, что она основана на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых систем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из малодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и определить основные переменные и управляющие факторы, влияющие на состояние и эффективность функционирования системы в целом.

2. Новизна комплекса динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин заключается в том, что они представлены в виде иерархической системы моделей, адекватно отражающей иерархию технологического процесса добычи нефти. Научная новизна упрощенной математической модели участка нефтяного пласта заключается в том, что она представлена в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающей взаимосвязь между входными и выходными параметрами, полученной в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными. Научная новизна математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» заключается в том, что она адекватно отражает как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жидкости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы. При этом адекватность модели подтверждается результатами обработки экспериментальных данных на основе вейвлег-преобразования ди-намограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

3. Новизна разработанного способа количественной оценки текущего дебита скважины заключается в использовании математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка», предварительно адаптированной к характеристикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, для формирования измерительной информации, что позволяет повысить точность оценки текущего дебита скважины.

4. Новизна алгоритма работы и структуры интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки заключается в использовании вейвлет-преобразования для обработки нестационарных сигналов

динамограмм, в применении нейросетевых технологий для распознавания состояния скважинной штанговой насосной установки, что позволяет повысить достоверность и увеличить количество распознаваемых классов состояний, а также обеспечить возможность автоматического управления режимами работы скважинной штанговой насосной установки по техническому состоянию.

5. Новизна интеллектуальной информационно-управляющей системы добы-' чи нефти заключается в том, что в ней используются динамические модели участка нефтяного пласта как многосвязного объекта управления с чистым запаздыванием и системы «скважина - штанговая насосная установка», предварительно адаптированная к характеристикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, а также нейросетевые технологии и результаты динамометрирования, что позволяет за счет расширения функциональных возможностей метода динамометрирования обеспечить автоматическую оценку значения текущего дебита скважины и оперативное управление группой скважин в реальном масштабе времени по техническому состоянию. Научная новизна алгоритма координированного управления группой нефтедобывающих скважин на основе динамических моделей заключается в том, что за счет совместного использования информации с уровней планирования, группового и локального управления принимается решение по формированию индивидуальных управляющих воздействий на скважинные установки, обеспечивающих максимальную суммарную добычу нефти для группы скважин.

6. Новизна разработанных программных средств обусловлена новизной предложенных алгоритмов и математических моделей и включением соответствующих программных модулей в общую структуру информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, что позволило обеспечить выполнение всех требуемых для оперативного управления функций сбора, обработки и использования текущей промысловой информации в реальном масштабе времени.

Практическая ценность и реализация работы Практическая ценность полученных результатов заключается: - в разработанном программном обеспечении, включающем модели, методы и алгоритмы управления, измерения и диагностики (свидетельства о регистрации программ), реализованном в виде модулей системы управления и в виде модулей автоматизированного рабочего места технолога цеха добычи нефти и газа (АРМ технолога ЦЦНГ) с функциями обучения; - в инженерных методиках:

• оценки дебита продукции скважин, разработанной в соответствии с ГОСТ № Р8.615-2005 «Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа»;

• диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки. Полученные результаты прошли апробацию на предприятиях нефтедобывающего комплекса для диагностики состояния скважинных штанговых насосных установок по данным динамометрирования, для оценки текущего дебита скважин, для выбора режимов работы насосных установок группы скважин.

Результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление и информатика в технических системах».

Апробация работы

Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждалиеь, начиная с 2002 года, на 12 научных мероприятиях различного уровня, наиболее значимые из которых: Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении», СПбГПУ 2002 г., 2007 г., Международная научно-практическая конференция «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 2002 г., Международная молодежная научно-техническая конференция "Интеллектуальные системы управления и обработки информации", Уфа, УГАТУ, 2003 г., VI Международный симпозиум «Интеллектуальные системы», Москва, 2004 г., V, VI, VII, УШ, IX Международные конференции (CSIT'2003 - 2007), Первая и Вторая всероссийские научно-технические конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление», Владимир, 2004 г., Уфа, 2005.

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1998 по 2008 гт. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998-2002 гг., 2002-2006 гг.; НИР «Исследование и разработка систем контроля, диагностики и управления сложными техническими объектами и их внедрение на предприятиях машиностроения и нефтедобычи Республики Башкортостан» в 2006, 2007 гг., гранта РФФИ «Поволжье»: «Разработка систем управления сложными динамическими техническими объектами в нефтедобывающей промышленности» в 2008 г.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 56 печатных работ, в том числе 16 статей в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 монография, 1 учебное пособие с грифом УМО, 4 патента и 2 свидетельства о регистрации программ.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 224 наменований, изложенных на 351 страницах, содержит Д2 рисунков и JJ таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы анализа и разработки методологических и теоретических основ построения информационно-управляющих систем в нефтедобыче, формулируются цель и задачи работы, представлены положения, выносимые на защиту, изложены краткая характеристика работы и сведения о ее апробации.

Первая глава посвящена проблемам автоматизации управления процессами нефтедобычи на поздней стадии эксплуатации месторождений. Проведен ана-

лиз подходов к повышению эффективности процессов добычи нефти из малоде-битных скважин.

По мере того, что все большее число месторождений вступает в позднюю и завершающую стадию разработки, характеризующуюся значительным снижением добычи нефти при резком росте обводненности продукции, увеличением затрат на каждую добытую тонну нефти, особую актуальность приобретают проблемы ' повышения эффективности разработки месторождений: увеличения добычи нефти, снижения отбора попутной воды, повышения нефтеотдачи пластов, обоснования и выбора оптимальных управляющих воздействий, продления жизненного цикла разработки месторождений и другие.

Это означает, что для выработки остаточных запасов нефти на разрабатываемых месторождениях и вводимых в эксплуатацию новых малопродуктивных залежах традиционные системы разработки оказываются неэффективными. Необходимы новые технологии, цель которых - интенсификация добычи нефти из низкопродуктивных пластов.

На поздней стадии эксплуатации бурение скважин, их обустройство, строительство нефтепромыслового хозяйства и коммуникаций осуществлены, выбраны и реализуются режимы работы оборудования. Объект не является вновь проектируемым, он уже функционирует. На его текущем состоянии отразились не только естественные процессы, связанные с выработкой большой части запасов, но и последствия недостаточно эффективных мероприятий по эксплуатации месторождения. Поэтому меры по обеспечению эффективности разработки должны быть связаны с экономически обоснованной интенсификацией процесса добычи, а именно, с оптимизацией системы «пласт - скважина — насосная установка» и повышением на этой основе продуктивности скважин, контролем параметров добычи (дебит, обводненность, газовый фактор каждой добывающей скважины, закачка воды каждой нагнетательной скважиной), сбором, обработкой и эффективным использованием фактических промысловых данных, оперативным принятием и реализацией решений по управлению объектами нефтедобычи в реальном масштабе времени.

При анализе текущего состояния фонда скважин и оборудования, с помощью которого они эксплуатируются, можно отметить, что не менее 80 % всего действующего фонда скважин эксплуатируется скважинными штанговыми насосными установками (СШНУ).

На практике применяется несколько способов добычи нефти из малодебитных скважин: периодический режим «накопление - откачка», повышение пластового давления путем заводнения пласта, непрерывный режим откачки с согласованием производительности насосной установки с дебитом скважины. Самым эффективным с точки зрения условий работы глубинного насоса и затрат энергии является непрерывный режим. При этом возникает необходимость согласования скорости откачки со скоростью накопления путем управления производительностью насоса с помощью регулируемого электропривода с созданием соответствующей системы управления.

Согласование скоростей откачки и притока жидкости в скважину обеспечит высокий коэффициент извлечения нефти в течение длительного промежутка вре-

мени, позволит увеличить межремонтный период, снизить затраты электроэнергии, уменьшить износ двигателей. Согласованный с реальным дебитом скважины режим работы насосной установки позволит повысить объем нефтедобычи на 20...25 % за счет вовлечения в процесс нефтеизвлечения простаивающих по причине нерентабельности добычи скважин.

Показана актуальность разработки системы управления как для отдельной добывающей скважины, так и для группы скважин с учетом их взаимовлияния в составе единой системы управления технологическим процессом нефтедобычи (СУТПДН).

В связи с ростом механизированного фонда скважин и интенсификацией процессов возрастает значение автоматизации технологического процесса добычи нефти, включая автоматизацию управления режимами работы насосных установок, сбора и обработки информации на всех уровнях управления. Автоматизация дает существешшй технико-экономический эффект за счет увеличения ежесуточного дебита скважин вследствие установления рациональных режимов работы, сокращения потери нефти и затрат на ремонт оборудования.

Сегодня происходит осознание необходимости перехода в сфере автоматизации на новый уровень функциональных возможностей, обеспечиваемый современными средствами автоматизации и информационными технологиями - создания комплексных (интегрированных) автоматизированных систем управления нефтедобывающим производством. Проблема состоит в том, что развитее систем автоматизации и диспетчерского управления ТП ДН представляет собой процесс, недостаточно изученный с позиций интеграции.

В настоящее время управленческие выводы, принятые на уровне управления предприятием и направленные на выявление издержек и снижение затрат, не мо1уг быть оперативно реализованы в производственном цикле, так как из-за отсутствия оперативной достоверной информации о состоянии оборудования и параметрах технологических режимов работы основной объект автоматизации -скважина и насосное оборудование - не входят в систему управления и остаются малоуправляемыми. Для достижения основной цели - добычи нефти с заданными технико-экономическими характеристиками - необходимо обеспечить автоматическое регулирование производительности скважинного насоса; переход от контроля скважин по подаче на групповых замерных установках к полной телемеханизации скважин; проведение оперативной диагностики состояния насосного оборудования скважин для управления по техническому состоянию и осуществления предупредительных мер по ремонту; повышение точности и достоверности контроля текущих параметров добычи.

Для. решения задач прогнозирования, контроля и управления процессом разработки месторождений широко применяются полноразмерные математические модели пластовых систем, имитирующие работу большого числа (более 10 тыс.) гидродинамически взаимосвязанных скважин с традиционным описанием процессов нефтедобычи на основе дифференциальных уравнений движения жидкостей и газов в пористых средах, что представляет существенные вычислительные трудности.

Но для управления сложной иерархической системой, какой является процесс нефтедобычи, требуется иерархия моделей различного вида - детерминированные, адаптивные и др.

Несмотря на накопленный опыт практического моделирования нефтяных месторождений с использованием мощных гидродинамических пакетов, вопросы оперативного контроля и управления разработкой остаются крайне актуальными. Поэтому предлагается новая концепция перехода от сложных математических моделей пласта к их упрощенному представлению для локальных участков, что позволит создать систему автоматического управления группой скважин в реальном времени путем регулирования режимов работы насосных установок в рамках определенного режима всего пласта, не нарушая баланс системы поддержания пластового давления. При этом полноразмерная детерминированная модель месторождения, как модель с доказанной адекватностью, будет использоваться в качестве источника ретроспективных данных и требуемых показателей эффективности разработки.

По результатам анализа проблемы разработки эффективных информационно-управляющих систем нефтедобычи формулируются цель и задачи исследований данной работы.

Вторая глава посвящена выработке основных методологических принципов построения информационных систем управления сложными динамическими объектами, к каким относятся технологические объекты и процессы нефтедобычи, особенности функционирования которых определяются тем, что ТП ДН является территориально распределенным многоуровневым иерархическим процессом.

Основываясь на системном подходе, рассмотрены стадии ТП ДН, их взаимосвязь и взаимовлияние в ходе эксплуатации месторождения, определены основные показатели эксплуатации скважины и базовые системообразующие элементы ТП ДН: продуктивный пласт, система поддержания пластового давления, скважины с добывающими установками, система предварительной подготовки нефти. Показано, что все параметры, характеризующие пласт и скважину, в конечном итоге можно выразить через дебит скважины. То есть, обеспечив возможность оценки текущего дебита скважины, можно контролировать работу пласта, а также регулировать режимы работы насосного оборудования.

Система управления режимом работы скважины предназначена для установления необходимой скорости откачки на основе данных прямых измерений дебита скважины (динамического уровня). Следует отметить, что на сегодняшний день измерителей дебита, которые могли бы использоваться в системе автоматического управления производительностью насосной установки для измерения дебита с удовлетворительной точностью в реальном масштабе времени, не существует. Таким образом, при построении локальной системы управления для реализации преимуществ непрерывного режима откачки с плавным регулированием производительности насосной установки требуется решить задачу определения текущего дебита скважины в реальном масштабе времени.

Согласованное управление совместной работой группы скважин с учетом взаимовлияющих воздействий в пределах одного анализируемого участка (на-

пример, куста скважин) заключается в изменении производительности насосного оборудования на каждой скважине с учетом критерия эффективности работы группы скважин. Группа нефтедобывающих скважин является многоканальным распределенным объектом управления с переменным количеством каналов; динамическим объектом, так как его параметры изменяются во время работы; сложным объектом, работающим в условиях действия неопределенностей, требующим разработки адекватной по сложности системы управления.

Построение системы управления для отдельной скважины и системы управления группой скважин с учетом их взаимовлияния позволит в перспективе значительно повысить техническую и экономическую эффективность добычи нефти, понизить заявленную мощность и износ оборудовшшя, уменьшить количество простоев, что значительно сократит себестоимость добываемой нефти. Для достижения указанных целей требуется создание двухуровневой системы управления ТП ДН (СУ ТП ДН), включающей подсистемы локального и группового управления.

Поскольку в настоящее время отсутствует возможность получения полной информации путем измерения характеристик пласта, скважин и оборудования, то необходимо использование для этих целей моделей указанных объектов, отвечающих требованиям достаточной полноты, адекватности и минимальной сложности.

Одним из общепринятых в практике нефтедобычи методов получения необходимой информации по месторождению и основным инструментом для обоснованного принятия стратегических и тактических решений при разработке месторождений является компьютерное моделирование. Основой моделирования является квазитрехмерная модель месторождения, которая позволяет систематизировать множество пространственных, геолого-геофизических, петрофизических и промысловых данных по исследуемому объекту. Модель многократно используется для выполнения расчетов, построения графиков, таблиц, карт как в целом по месторождению, так и но отдельным его участкам, вплоть до отдельной скважины. По мере накопления новых геолого-промысловых данных модель с определенным шагом по времени обновляется, ее точность повышается, функциональные возможности расширяются: добавляются новые данные, исправляются выявленные ошибки в исторических данных, расширяется программное обеспечение для решения новых задач. Поэтому такая модель называется постоянно-действующей геолого-технологической моделью месторождения (ПДГТМ).

Однако высокая степень универсальности в некоторых приложениях, к которым относится управление процессом эксплуатации нефтяного месторождения, может стать препятствием для достижения требуемых показателей эффективности (например, требование управления в реальном масштабе времени). Для оперативного управления объектами нефтедобычи в реальном масштабе времени подобные модели использоваться не могут по причине своей избыточности и высоких требований к производительности ЭВМ. Поэтому актуальным является поиск нового способа описания участка нефтяного пласта с группой интерферирующих скважин, пригодного для оперативного управления режимами нагнетательных и добывающих скважин с учетом их взаимовлияния. Одним из возможных способов является создание упро-

щенной модели участка нефтяного пласта в виде «черного ящика», имеющего на входе веьсгор управляющих воздействий в виде депрессий скважин, а на выходе деби-ты соответствующих скважин. При условии обеспечения конгроля дебита каждой скважины с необходимой периодичностью возможна идентификация параметров модели и адаптивное управление группой скважин в соответствии с заданным комплексным критерием эффективности (технической и экономической).

Исходя из указанного назначения, специфика модели участка пласта с группой скважин состоит в следующем:

1. Назначение модели - установление количественных соотношений между различными наблюдаемыми переменными объекта.

2. Указшшые соотношения должны отражать только внешние свойства (внешние характеристики) данного конкретного объекта безотносительно к особенностям его внутренней структуры и к внутренним процессам. (Так как нет данных необходимой точности (значит, и возможности ) для проверки адекватности описания с помощью модели внутренней структуры и внутренних процессов).

3. Основную роль при этом играют характеристики, относящиеся к количественному описанию причинно - следственных связей между наблюдаемыми переменными, т.е. к описанию закономерностей поведения объекта в терминах вход - выход. Все компоненты входных и выходных векторных величин регулярно должны измеряться или определяться другим способом в процессе функционирования объекта.

Основным информативным параметром работы скважины и пласта является дебит. Так как измерителей дебита в реальном масштабе не существует, то для оценки текущего дебита предлагается использовать динамическую модель системы «скважина - штанговая насосная установка», позволяющую учитывать влияние различных факторов на работу установки: технологические параметры добычи, свойства призабойной зоны скважины и пласта, состав добываемой жидкости.

Нефтедобывающее производство имеет ряд особенностей:

• большой разброс инерционности процессов, подлежащих управлению (от часов и суток до месяца);

• осуществление управления в условиях неопределенности;

• принадлежность объектов управления к разным классам (технологическое оборудование, вычислительные ресурсы, средства коммуникаций, информационные потоки).

Указанные особенности обусловливают необходимость использования координированного подхода к оптимизации работы скважин, основанного на согласовании взаимосвязанных элементов: пласт - призабойная зона скважины - скважина - скважинное оборудование. Только координированное управление распределенными в пространстве и характеризующимися разными темпами процессами может повысить эффективность технологического процесса добычи нефти.

Стадии технологического процесса добычи нефти - поддержание пластового давления, собственно добыча, подготовка нефти - образуют замкнутый технологический цикл. Оборудование, с помощью которого осуществляется ТП ДН, обра-

зует распределенную систему. Поэтому координированное управление, то есть принятие согласованных решений об управлении этими объектами, должно производиться на более высоком уровне на основе обобщенной информации о ходе технологического процесса и состоянии оборудования. При этом принимаемое решение должно учитывать не только технические параметры управления режимами работы оборудования, но и экономические показатели. Таким образом, система управления ТП ДН является иерархической как по функциям, так и по обобщенным показателям качества.

Инструментом для координированного управления всеми элементами технологического процесса нефтедобычи в реальном масштабе времени может стать иерархическая система моделей, соответствующая иерархической структуре объектов нефтедобычи (рис. 1).

Геолого-технолопяеская модель аласта

__

Динамическая модель взаимовлияния скважин

Модель системы скважина-штанговая насосная установка

Исторические данные разработки, плаповые задания

НГДУ

III уровень

Управление группой скважин ЦДНГ с учетом их взаимовлияния

II уровень

Расчет текущего дебита ТП ДН

Регулирование скорости

откачки I уровень

Окст - исторические данные из ПДГТМ, Бфая- - фактические данные в ПДГТМ, Игр, Блок-рекомендуемые групповой и локальной системами управления параметры Рисунок 1 - Иерархическая система моделей для управления технологическим процессом добычи нефти

Процедура оптимизации режимов работы скважин с использованием иерархической системы моделей должна строиться на основе итерационной процедуры согласования показателей качества функционирования всех уровней на каждом шаге, так как последовательное решение задач разных уровней не обеспечивает оптимизацию взаимосвязанных процессов.

В предлагаемой СУ ТП ДН геолого-технологическая модель пласта используется в качестве источника информации о параметрах пласта, схеме размещения скважин и ретроспективной информации о дебитах, давлениях, объемах добычи.

Упрощенная математическая модель взаимовлияния расположенных на локальном участке пласта скважин как многосвязного объекта управления описывает распределение давлений в точках расположения нагнетательных и добывающих скважин. Хотя модель не может в полной мере отразить все процессы, происходящие в пласте, ее вполне достаточно для организации управления процессом добычи нефти и закачки воды для группы скважин. Простота модели позволит производить расчет и формировать управляющие воздействия в реальном масштабе времени даже с помощью маломощных контроллеров группы скважин.

На нижнем уровне локального управления требуется динамическая модель системы «скважина - штанговая насосная установка» с достаточной для целей управления полнотой описания работы всех частей установки и учета всех факторов, влияющих на коэффициент подачи насоса. Модель позволит определять текущие параметры работы установки, в частности, дебит, динамический уровень. По текущему значению дебита как основного параметра управления выбирается производительность насоса, соответствующая скорости притока в скважину.

Предложенной иерархической системе моделей соответствует иерархическая структура системы управления ТП ДН, состоящая из локальной и групповой подсистем управления. Локальная подсистема управления насосным оборудованием предназначена для согласования скорости откачки нефти в непрерывном режиме со скоростью притока жидкости к забою скважины. Основными параметрами управления в данной системе являются дебит скважин (или степень его изменения в процессе добычи нефти) и динамический уровень, которые должны постоянно контролироваться. Подсистема управления группой нефтяных скважин предназначена для поддержания оптимальной производительности насосного оборудования каждой скважины при совместной рабоге с учетом их взаимного влияния.

Таким образом, добывающая скважина с СШНУ является сложным динамическим объектом управления в локальной системе управления и исполнительным устройством в системе управления группой скважин, то есть основным элементом системы координированного управления всем процессом добычи нефти.

Реализация технологии выработки запасов нефти (число и размещение скважин, система воздействия на пласт, способ эксплуатации скважин и др.) сопровождается соответствующими трудовыми, материальными и финансовыми затратами. Взаимосвязь технологии и экономики проявляется здесь настолько сильно, что и модели, описывающие разработку нефтяного месторождения, должны быть комплексными (технико-экономическими), отражающими взаимосвязь и взаимообусловленность технологических и экономических показателей.

К основным факторам, определяющим возможность снижения удельных затрат в ТП ДН, относятся: снижение эксплуатационных затрат, выбор оборудования нефтедобычи в соответствии с характеристиками конкретных скважин, повышение к.п.д. насосных установок за счет оптимизации режима их работы, обеспечение оперативной диагностики состояния скважин и оборудования и своевременное выключение двигателя насосной установки при авариях.

В алгоритме работы СУ ТП ДН, состоящей из локальной и групповой подсистем управления, дополнительно к взаимовлиянию скважин должна учитываться рентабельность каждой скважины при заданных объемах добычи, т.е. управление должно проводиться по технико-экономическим показателям. Поэтому в состав системы управления вводится блок экономического планирования, в котором рассчитывается минимальный рентабельный дебит, исходя из значения которого и будет определяться согласованное управляющее воздействие в подсистеме управления группой скважин и в локальной системе управления каждой скважиной в соответствии с их целями управления.

На уровне блока экономического планирования вычисляется граничный дебит, ниже которого становится нерентабельной дальнейшая эксплуатация скважины, и она переводится в бездействующий фонд, в накопление или под нагнетание. На уровне управления группой скважин рассчитывается требуемый дебит нефти каждой скважины с целью обеспечения заданной или увеличения суммарной добычи нефти при имеющемся фонде скважин с учетом их интерференции. На уровне локального управления определяется дебит, обусловленный скоростью притока жидкости к скважине.

Оценка эффективности управления указанными объектами и процессами должна производиться с учетом динамики основных технологических и экономических показателей: добыча нефти, добыча жидкости, текущая обводненность, число работающих скважин, необходимая закачка воды, накопленные отборы нефти и жидкости, капитальные и текущие экономические затраты, реализация за вычетом транспортных расходов и налогов, плата за кредит, возврат кредита.

Новизна предложенного подхода заключается в реализации следящего алгоритма принятия решений по управлению техническими параметрами с условием, что выбранные режимы обеспечивают текущий объем добычи не ниже установленного, определенного для каждого момента времени исходя из плана на месяц. Это позволит преодолеть трудности использования моделей ТП ДН, связанные с тем, что некоторые коэффициенты, входящие в модели, изменяются медленно и постепенно, другие - скачкообразно (например, при корректировке плановых заданий).

Таким образом, на основе системного подхода к анализу проблем построения интеллектуального управления в условиях неопределенности предложена интегральная методология построения информационной системы управления добычей нефти, основанная на трех концепциях, комплексная реализация которых призвана обеспечить повышение эффективности ТП ДН:

• управление ТП ДН на основе иерархической системы динамических моделей объектов и процессов ДН;

• координация планирования и управления объектами и процессами ДН;

• управление ТП ДН по технико-экономическим показателям.

На основе естественной триады «построение - изучение - использование» построена системная модель разработки ИУС нефтедобычи, в которой на базе общесистемных принципов формулируются задачи, указываются подходы к их решению, обосновывается их реализуемость.

В третьей главе разрабатываются динамические модели объектов и процессов нефтедобычи, образующие описанную выше иерархическую систему моделей, соответствующую иерархической структуре ТП ДН, предназначенную для согласовании взаимосвязанных элементов: пласт - призабойная зона скважины -скважина - скважинное оборудование.

Существующие математические модели пласта (например, модель «черной нефти» (black oil model)) требуют значительных вычислительных затрат и предназначены, в основном, для анализа схемы разработки месторождения, а не для оперативного управления в процессе эксплуатации. Поэтому, исходя из так называемого уравнения пьезопроводности, в результате аппроксимации разработана упрощенная модель участка нефтеносного пласта с группой скважин, описывающая взаимовлияние между отдельными нагнетательными и добывающими скважинами:

Л^ = DltAq, + DnAq2 + DuAq2 + ... + DuAqk,

ДР2 = Д, Aq, + D22Aq2 + Dn Ад, +... + Du Aqk,

.лл = °иЧ + +•■■ + А.,ы<Чы + Du,hcl„

или

к

ДР, = £Г>,Дq, для / = (1..*),

]=1

где Aqt - возмущающее воздействие в j-й скважине, М) - реакция в г'-й скважине на возмущающее воздействие, Д,- коэффициент передачи, отражающий влияние источника возмущения и среды, к— количество скважин.

Эта формула описывает только конечные распределения давлений в пласте. В результате рассмотрения переходных процессов при скачкообразном изменении расхода жидкости выявлено (по экспериментальным данным и в результате моделирования процессов фильтрации), что переходный процесс в г-й скважине хорошо аппроксимируется функцией следующего вида: * -L,

A^(0=£D.(l-e Т" )МГ для / = (1..*),

j" i

где Ту - постоянная времени переходного процесса

Это выражение можно записать в дифференциальной форме:

Это уравнение может служить основой создания математической модели участка нефтеносного пласта как многосвязного объекта управления (рис. 2) при жестком водонапорном режиме эксплуатации. Заглавными латинскими буквами Q, обозначена производительность насосного оборудования добывающих скважин и APj - изменение давления на добывающих скважинах, q, и Д о, - производительность насосного оборудования нагнетательных скважин и изменение давления на них соответственно.

15 . И"'»II

Каждая внутренняя связь Ц представляет собой инерционное звено с чистым запаздыванием с передаточной функцией

вида: 1УМ) = е-" .

+1

Параметры Ду и Ту определяются из модельных или натурных экспериментов. Участок нефтеносного пласта описывается матричной передаточной функцией с чистым запаздыванием. Запаздывание вводится эмпирически, например, на основе анализа результатов гидропрослушивания пластов.

Идентификация модели участка пласта с группой скважин производилась по реальным замерам на участке месторождения ОАО «Татнефть», представленным в виде графика. Данные разделены на два интервала (рис.3). Первый интервал Т\ используется для идентификации модели, второй для выбора реальных режимов, используемых затем при моделировании.

тем «

40

N 30 25 ■ 20 -13 10 -

0

I 2 3 4 $ 6 7 1 9 10 11 12 13 14 13 1« 17 1» 19 20 21 И 33 24 21 36 37 21 19 £, сут

(^2б794(0> -^9375(0 - забойные давления скважин, 69375(0. £?9375(0 - дсбиты скважин, 7ь Тг. - интервалы времени для идентификации и проверки адекватности.)

Рисунок 3 - График изменения давлений и дебитов за один месяц по данным замеров для скважин № 9375 и № 26794

Моделирование изменения режимов работы скважин и проверка с помощью метода наименьших квадратов показали, что модель с высокой точностью повторяет фактические изменения забойных давлений при изменении производительности одной из скважин в фуппе (рис.4).

Рисунок 2 - Участок нефтяного пласта как многосвязный объект управления

Рисунок 4 - Распределение давлений (реальное и модельное) при изменении производительности скважины № 9375

Применение упрощенной модели участка пласта с группой скважин позволит создать систему автоматического управления добычей и закачкой в-реальном масштабе времени для группы скважин или небольшого месторождения с применением современных промышленных контроллеров, без использования дорогостоящих высокопроизводительных вычислительных комплексов.

В данной главе разработана также динамическая модель системы «скважина-штанговая насосная установка».

СШНУ представляет собой сложную систему, состоящую из следующих взаимосвязанных частей: станок-качалка,' насосно-компрессорные трубы с прикрепленным к их окончанию цилиндром насоса, насосные штанги, соединенные с плунжером насоса на одном конце и станком-качалкой на другом, независимо действующие нагнетательный и приемный клапаны, и откачиваемая скважинная жидкость, находящаяся в полости НКТ.

Модель станка-качалки — это система дифференциальных уравнений, количество и тип которых зависит от особенностей ее дальнейшего применения: для исследования процессов износа и поддержания уровня надежности, для описания изменения свойств жидкости в зависимости от скорости ее движения и т.д. В данной работе предложено использовать эту модель для оценки текущего дебита скважины. Для определения расхода жидкости через клапанные узлы необходимо знать динамику изменения давления жидкости в насосе, т.е. учитывать движение насосных штанг и труб. При этом точное описание работы клапанных узлов позволит учитывать влияние запаздывания закрытия клапанов, а также влияние утечек, возникающих вследствие неплотного закрытия клапанов при их износе, на подачу насоса. Дополнительно учитывается состояние призабойной зоны и изменение динамического уровня (рис.5).

Обобщенная математическая модель системы «скважина - штанговая насосная установка» и соответствующие обозначения приведены в табл. 1.

п - частота качаний балансира; 5 - ход полированного штока; АР и. к - разность давлепий у нагнетательного клапана; ЛРпк, — разность давлений у приемного клапана; мгновеппый расход жидкости через нагнетательный клапан; мгновенный расход жидкости через приемный клапан; - мгновенный расход жидкости в пасоспо-компрессорных трубах; I - ход плунжера; А —ход цилиндра насоса; ^—производительность установки; //дин—динамический уровень; 5- скин- фактор, Ор-скорость притока жидкости в скважину

Рисунок 5 - Структурная схема для построения математической модели системы «скважина — штанговая насосная установка»

Таблица 1

Обобщенные уравнения модели Обозначения

+ =0 р£РИ) + Рпр.клЮ-$гт =0 АРтр{{) = АР»с{1) 2лккРк{1)-Р3{1) \спр\1)~~ р, гс АГТ 0пр(')-0м(П 0= „ ¿>тр (1)-силы упругости, инерции и сопротивления среды, действующие на насосные штанга и трубы соответственно; АРНЖЛ(1)1 рпрмЮ~ разность давлений на нагнетательном и приемном клапанах соответственно; ДРтр (1) - разность давлений жидкости в трубах; АР^ (/) -изменение статических, инерционных, гидродинамических составляющих давления жидкости в трубах; д ^ тем] ^ ^ дЖ ^ -^лсмапъ1 уравнения сохранения сум-марпого объема, соответствующие твердому телу и жидкости; площадь поперечного сечения плунжера и насоспых труб соответственно; приток в скважину из пласта, к -коэффициент проницаемости пористой среды, А -толщина пласта, ¡1 -динамический коэффициент вязкости» » давление на контуре и забое соответственно, К^, /¿-радиусы контура питатшя и скважины соответственно, ¿г-скш-фактор, @м (/) —дебит, рассчитанный по модели, ДЯ^^Д/)-изменение динамического уровня.

Система «скважина — штанговая насосная установка» является сложным техническим объектом управления, работающим в условиях неопределенности. Обеспечение возможности оперативного (без останова СШНУ) контроля параметров работы СШНУ с необходимой точностью - почти неразрешимая задача из-за специфики объекта и условий его функционирования: глубина спуска насоса в скважину превышает 1000 м, реальная траектория скважины невертикальная, диаметр насосных труб небольшой. Все это ограничивает возможности спуска в скважину датчиков и передачи измерительной информации на поверхность, что затрудняет получение реальных данных для идентификации математической модели СШНУ.

Одним из самых распространенных средств контроля текущих параметров работы СШНУ является динамометрирование - процесс получения зависимости F(s) усилия F на полированном штоке от перемещения s в точке подвеса штанг с помощью динамографа, состоящего из датчика хода насосных штанг и датчика усилия.

При этом простейшая теоретическая динамограмма нормальной работы насоса получается при соблюдении следующих условий:

■ глубинный насос исправен и герметичен,

■ погружение насоса под динамический уровень равно нулю,

■ цилиндр насоса целиком заполняется дегазированной и несжимаемой жидкостью из скважины,

■ движение полированного штока происходит настолько медленно, что обусловливает полное отсутствие инерционных и динамических нагрузок,

" силы трения в подземной части установки равны нулю. Теоретическая динамограмма (рис. 6) отражает этапы цикла работы установки: АВ и CD - участки восприятия и снятия нагрузки; ВС я DA- участки неизменной нагрузки при ходе вверх и вниз; АБС и CDA - участки хода точки подвеса штанг соответственно вверх и вниз.

Форма практических динамограмм искажается из-за динамики работы глубинно-насосного оборудования и присутствия различных неисправностей (рис. 7).

Таким образом, динамометрирование является высокочувствительным методом исследования: оно отражает влияние внешних факторов на работу СШНУ, а также состояние самой СШНУ. По- у™ на пггоке, ход штока, S„„ - длина хода

_ полированного штока; Sm - длина хода плунжера;

этому в работе предложен х _ деформацш[

штанг и труб; Ож - вес столба жидко-способ идентификации и сти над плунжером; Ошж - вес штанг в жидкости оценки адекватности математической модели системы Рисунок 6 - Теоретическая динамограмма

нормальной работы СШНУ

«скважина - штанговая насосная установка» с помощью динамометрирования.

б

в

а - нормальная работа; б - незаполнение насоса; в - утечки в нагнетательном клапане; г - утечки в приемном клапане

Рисунок 7 - Практические формы динамограмм F(s) состояния СИЖУ с неисправностями, влияющими на подачу насоса

Алгоритм идентификации математической модели СШНУ можно представить в виде следующей последовательности:

- динамографом снимается практическая динамограмма нормальной работы установки (например, при пуске скважины после ремонта);

- в математической модели задаются массогабаритные параметры СШНУ и рассчитывается индивидуальная теоретическая динамограмма нормальной работы;

- коэффициенты модели варьируются до достижения заданной минимальной степени различия между практической и расчетной динамограммами.

При этом могут использоваться критерии идентичности динамограмм различной степени сложности и, соответственно, точности. Например, равенство (с заданной погрешностью) площадей практической и расчетной динамограмм, а также максимальных и минимальных значений действительного и расчетного значений усилий на полированном штоке установки. Но точность адаптированной таким простым способом модели может быть недостаточной для определения значения текущего дебита при практическом использовании математической модели.

Поэтому разработан новый алгоритм идентификации модели СШНУ с использованием вейвлет-преобразования динамограмм, позволяющего осуществлять спектральный анализ динамограммы не только по частоте, но и по времени.

Базисной функцией для дискретного вейвлет-преобразования динамограммы является функция вида:

Vit (') = ае 2Vr{aô't -kb0),i,keZ при масштабе а = а'й и сдвиге Ь = kb0a'0 ( b0/aQ = Л = const ).

Коэффициенты W(i,к) вейвлет-разложения динамограммы D(t) равны:

со

W(i,k) = \D(t\uk(t)dt.

—оо

После вейвлет-преобразования динамограммы идентифицируются путем сравнения изображений на фазовой плоскости время - частота (рис.8).

а - нормальная работа, б - незаполнение насоса, в - утечки в нагнетательном клапане, г - утечки в приемном клапане, внизу - шкала интенсивностей элементов разложения динамограмм Рисунок 8 - Результаты вейвлет-преобразования динамограмм

Определение степени близости реальной и расчетной динамограмм осуществляется путем сравнения матриц, элементами которых являются значения интенсивности (весов) элементов разложения сигнала динамограмм и номера уровней разложения (рис. 8, по вертикали). При достижении заданной минимальной величины отклонения г0 математическая модель считается идентифицированной:

V А* В

где С1ф Ьц — элементы матриц, ру — весовые коэффициенты, отражающие влияние элементов разных уровней разложения на фазовой плоскости, А, В - максимальное значение количества элементов в строках и столбцах сравниваемых матриц. I

Таким образом, предложен алгоритм идентификации математической модели С111НУ с помощью практических динамограмм на основе вейвлет - преобразования, позволяющий повысить точность идентификации и последующих расчетов параметров в системе управления режимами работы СШНУ.

Новизна предложенного метода идентификации заключается в его синерге-тических свойствах и возможностях: I

• обеспечивается достаточная для последующего использования модели адекватность; ¡'

• при идентификации модели итеративно устанавливается необходимая и достаточная степень сложности модели;

• обеспечивается возможность автоматизации идентификации модели при ее использовании в составе системы управления режимами работы СШНУ.

Синергетяческие свойства проявляются также и в том, что математическая модель системы «скважина - штанговая насосная установка» без системы дина-мометрирования, так же как и система динамометрирования без указанной модели, не выполняют тех задач, которые эффективно решаются при их совместном использовании. Результаты моделирования показывают, что совместное использование математической модели системы «скважина — штанговая насосная уста- [

новка» и динамометрирования позволяет расширить функциональные возможности этого способа исследования работы скважинного оборудования: кроме традиционного диагностирования состояния СШНУ могут быть рассчитаны основные параметры режима работы СШНУ, недоступные для прямых измерений в реальном масштабе времени, например, текущий дебит скважины, пропорциональный производительности СШНУ, и изменение динамического уровня. С помощью разработанной модели получены характеристики работы глубинного насоса и добывающей скважины при различных режимах (утечки в клапанах, изменение вязкости откачиваемой жидкости), подтверждающие адекватность разработашюй модели.

В четвертой главе производится разработка автоматической системы диагностики скважинной штанговой насосной установки по данным динамометрирования для управления режимами работы насосных установок по техническому состоянию.

Глубинно-насосное оборудование является сложным и специфичным для диагностирования объектом в силу следующих причин:

■ непрерывный характер работы;

■ оборудование является пространственно распределенным объектом;

■ поступающая на поверхность информация во многих случаях значительно искажена;

■ необходимость диагностирования глубинно-насосного оборудования в рабочем режиме.

В связи с этим в настоящее время особую актуальность приобрели вопросы создания и реализации эффективных методов и аппаратуры оперативного технического диагностирования СШНУ, не требующих прерывания работы установки и вмешательства в ее конструкцию.

Основным способом контроля состояния СШНУ на сегодняшний день, как уже упоминалось, остается ее динамометрирование - получение с использованием динамографа изменения нагрузки Р{1) в точке подвеса штанг от перемещения

этой точки в виде замкнутых кривых, называемых динамограммами. Информация об усилии в точке подвеса штанг содержит полные и наименее искаженные данные о состоянии подземного насосного оборудования.

Алгоритм диагностики состоит из получения исходной информации (сигналов динамограмм), математической обработки с целью извлечения полезной для классификации информации и классификации состояния.

Система «штанга-жидкость-труба» является упругой системой, интенсивность колебательного процесса которой растет с увеличением глубины спуска насоса и числа качаний балансира. СШНУ работает по замкнутому циклу, при этом признаки различных нарушений работы установки проявляются на динамограмме в разные моменты времени цикла работы с различной силой. Кроме того, в реальных условиях СШНУ могут работать при наличии нескольких неисправностей, которые могут влиять на одни и те же компоненты спектра. Показано, что дина-мограмма является сложным нестационарным периодическим сигналом, имеет сложные частотно-временные характеристики. Поэтому актуальной является соз-

дание автоматической системы распознавания состояния оборудования по дина-мограммам с использованием эффективных методов математической обработки и классификации образов с целью исключения субъективного фактора при оценке состояния насосного оборудования, сокращения времени на обработку данных, разгрузки каналов связи.

Поскольку каждому состоянию СШНУ соответствует определенная форма динамограммы, то задача диагностирования насосного оборудования сводится к задаче классификации, когда каждому классу поставлено в соответствие определенное состояние установки (рис. 7 и 9).

Для снижения избыточности описания сигнала и улучшения качества классификации динамограмм использован спектральный алгоритм выделения классификационных признаков. Для лучшей дифференциации динамограмм спектральный анализ предложено осуществлять не только по частоте, но и по времени, т.е., использовать вейвлет-преобразование, эффективность которого по сравнению с преобразованием Фурье показана на примерах.

а б в г

(а - низкая посадка плунжера; б - запарафинивание подземного оборудования; в - прихват плунжера; г - обрыв штанг) Рисунок 9 - Практические формы динамограмм Р(з) состояния СШНУ для диагностирования

Вид неисправности определяется путем сравнения изображений на фазовых плоскостях динамограммы нормальной работы и исследуемой (рис.8).

Для классификации состояний СШНУ предложено использовать несколько нейронных сетей по числу рассматриваемых состояний оборудования, по выходным сигналам которых на основе выбранных правил (например, сравнение весов распознанных неисправностей с заданным порогом, определение корреляционных характеристик неисправностей) дается заключение о наличии определенной неисправности. Такой подход снижает требования к размеру обучающей выборки, дает существенный выигрыш во времени обучения нейронной сети, обеспечивает независимость алгоритма распознавания от общего числа распознаваемых классов.

Предложенный способ диагностики состояния насосной установки с применением вейвлет-преобразования динамограмм и нейросетевого распознавания неисправностей является основой создания интеллектуальной системы диагностики и управления режимом работы установки с автоматическим распознаванием состояния установки и принятием решения о требуемых мероприятиях: ремонт (останов) установки или дальнейшая эксплуатация с изменением конструктивных параметров (глубины спуска насоса, длины хода полированного штока), автома-

тическое отключение электродвигателя с оповещением оператора при обрыве штанг, запарафинивании; изменение частоты качаний балансира (изменяя частоту вращения электродвигателя) в автоматическом режиме (без останова скважины) с помощью регулируемого привода.

Разработана структура многоканальной системы диагностики нескольких скважин (например, куста скважин) и управления режимами их работы с автоматическим вводом информации со стационарных динамографов. Техническими средствами получения динамограмм являются стационарные динамографы с возможностью передачи текущей информации на АРМ технолога или оператора.

Автоматическая интеллектуальная система диагностики позволит осуществлять непрерывный мониторинг состояния СШНУ, выявлять и заблаговременно устранять ее возможные поломки. Подобная система позволит перейти от системы обслуживания «работа до аварии» к обслуживанию по техническому состоянию оборудования, предупреждая его поломки. В этом случае сократится количество аварий, соответственно сократится число дорогостоящих ремонтов оборудования. Как следствие, уменьшатся затраты на поддержание оборудования в рабочем состоянии и, в конечном итоге, снизится себестоимость продукции.

Пятая глава посвящена разработке в соответствии с предложенными концепциями информационной системы управления добычей нефти, включая информационно-измерительную часть, алгоритмы оптимизации, технологии сбора и представления информации.

Скорость отбора жидкости из малодебитных скважин обычно превышает темпы притока жидкости к забою скважины, что приводит к снижению к.п.д. установки, увеличению расхода электроэнергии, ускорению износа наземного оборудования.

Для установления скорости откачки, при которой СШНУ будет работать в оптимальном режиме, необходимо согласовать производительность насоса со скоростью притока жидкости в скважину в соответствии с формулой:

¿0.т 1440«ЯЖ„ 0 Л Л

где сК2т М - скорость изменения пластового дебита скважины;

п - скорость перемещения плунжера; В - площадь плунжера;

5 - длина хода плунжера; Кп - коэффициент подачи.

Таким образом, при управлении насосным оборудованием необходимо постоянно контролировать текущую производительность установки, пропорциональную степени заполнения насоса, а, значит, дебиту скважины.

Известными способами измерения с помощью групповых замерных установок (объемный замер с помощью расходомеров) и расчетно-графическим способом по динамограмме задача измерения дебита и степени его изменения в полной мере не решается. По экспертным оценкам, погрешность расчетно-графического способа определения дебита по динамограмме через эффективную длину хода плунжера из-за неоднозначности выбора расчетных точек может составить 10.. 15 %.

Поэтому для расчета производительности насосной установки предлагается использовать совместно с динамограммой динамическую модель работы системы «скважина - штанговая насосная установка», отражающую динамику работы всех частей установки и учитывающую факторы (инерционные нагрузки штанг, утечки клапанов, незаполнение насоса), влияющие на коэффициент подачи насоса.

Алгоритм оценки дебита с применением модели сводится к следующему:

• динамографом снимается практическая динамограмма установки;

• в модели задаются массогабаритные параметры установки и рассчитывается индивидуальная теоретическая динамограмма нормальной работы установки;

• неизвестные коэффициенты модели варьируются до тех пор, пока различие между практической и рассчитанной по модели динамограммами нормальной работы будет минимальным;

• полученная модель с подобранными таким образом коэффициентами используется для определения точного момента закрытия нагнетательного клапана и соответствующего значения эффективного хода плунжера, а, значит, текущего дебита (с поправками на коэффициент незаполнения и утечек).

Повышение точности оценки дебита по сравнению с известными способами достигается за счет точного аналитического описания цикла работы СШНУ, а именно интервала времени между открыванием и закрыванием нагнетательного клапана. При этом точность определения хода зависит лишь от точности самой модели, ошибка вычислений может быть оценен а и исключена.

На основе упрощенной модели участка нефтеносного пласта и предложенного способа оценки текущего дебита скважины с использованием модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования разработана структура системы автоматического управления 1руппой скважин (рис. 10).

Адаптивное управление заключается в выборе и реализации режимов работы добывающих и нагнетательных скважин в соответствии с принятыми критериями управления и результатами постоянного контроля их дебетов с учетом ограничений по степени обводненности продукции, объему добываемой жидкости, минимизации энергозатрат, возможностям внутрипромыслового оборудования и т.п.

Параметрами управления являются дебиты скважин, время ввода и способы их эксплуатации. Изменение параметров скважин приводит к перераспределению давлений и потоков в залежи, поэтому при расчетах должно учитываться взаимовлияние (интерференция) скважин.

Проведена оптимизация распределения уровня добычи нефти между скважинами в группе. Сложность ТП ДН, обусловленная большим количеством взаимосвязанных факторов, определяет необходимость одновременного учета влияния различных управляемых и управляющих величин, поэтому задача оптимального управления является многокритериальной.

Задача оптимального управления ТП ДН может иметь две постановки:

1) регулирование режимов работы скважин для обеспечения максимума суммарной добычи нефти при заданных технологических (пластовое давление,

депрессия), производственных (предельные возможности внутрипромыслового оборудования, энергетические затраты) и экономических (план добычи, нефтесо-держание) ограничениях;

2) регулирование режимов работы скважин для обеспечения минимальной себестоимости нефти при запланированном уровне добычи и заданных технологических и производственных ограничениях.

- входные (задающие) воздействия (число оборотов двигателя ЛО; - число обо-

ротов после регулирования; Х],...,Х4 - управляющие воздействия; Др1,...,Д/?4- создаваемая депрессия; Q\,...,Qз, ?>' Л£?з, Л<? - дебиты и изменения дебитов скважин добывающих и нагнетательной; ДНУ -добывающая насосная установка; ННУ - нагнетательная насосная установка; БПР - блок принятия решений; Д1 ..ДЗ - динамографы, Р - расходомер.

Рисунок 10 - Структурная схема адаптивной системы автоматического управления группой скважин

Математическая постановка задачи оптимизации может быть представлена в следующем виде:

2Н = (1-с,)1>, шах, г = 1-й, где <2„ - суммарный дебит нефти, с,- - коэффициент обводненности продукции г-й скважины, 97- дебит жидкости г'-й скважины.

С учетом ограничений оптимальный режим работы группы скважин достигается при максимуме целевой функции Z:

г=КпКг()и -4 шах,

где (¿н - суммарный дебит нефти, К„, Кг - коэффициенты, отражающие влияние локальных и групповых ограничений соответственно:

*л=П*ль /

где и - количество локальных ограничений, накладываемых на работу отдельных скважин, КЛ; - коэффициент, отражающий влияние ¿-го локального ограничения.

т

КТ = Г1^Г/'

]

где т - количество групповых ограничений, накладываемых на рабогу группы скважин, . - коэффициент, отражающий влияние_/-го группового ограничения.

Например, к локальным ограничениям относятся нахождение дебита ¡-й скважины в диапазоне допустимых дебитов (Ятп^Ч^Утш), ограничения по забойным давлениям скважин (выше давления насыщения); к групповым - суммарное потребление энергии, пропускная способность промыслового хозяйства.

В результате оптимизации с помощью градиентного метода суммарный дебит нефти рассматриваемой группы из трех скважин реального месторождения увеличился с 20 м3/сут до 25,7 м3/сут.

Разработана структура интеллектуальной системы управления производительностью группы нефтяных скважин, в которой реализованы предложенный способ контроля параметров работы СШНУ и нейросетевые алгоритмы управления группой скважин по технико-экономическому критерию на основе логического анализа эффективных дебитов для всех уровней управления ТП ДН.

Шестая глава посвящена вопросам практического использования полученных теоретических результатов для решения прикладных задач разработки и исследования эффективности информационной системы управления ДН. Приведены примеры, подтверждающие техническую и экономическую эффективность предложенных решений.

Имитационное моделирование с использованием реальных промысловых данных подтвердило возможность эффективного управления группой скважин с применением разработанной упрощенной математической модели участка нефтяного пласта и построенной на ее основе системы адаптивного управления.

Коммерческая оценка технологической эффективности (прирост добычи, сокращение расхода ресурсов, снижение обводненности, рост среднего дебита скважин и т. д.) осуществлялась с использованием специальных отраслевых и корпоративных методик.

Рассматривалась группа из 3 скважин реального участка месторождения с установленными стационарными динамографами. Прирост дисконтированного дохода за расчетный период / = 3 года с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб., период окупаемости 2,35 мес.

Для проверки достоверности определения технического состояния насосного оборудования было выбрано 483 СШНУ, состояние которых контролировалось с помощью динамометрирования. Общее количество обработанных динамограмм

превысило 1200 шт., каждая была отнесена к одному из рассматриваемых классов состояния установки СШН.

Результаты проверки достоверности классификации динамограмм приведены в табл. 2.

Таблица 2

№ Класс динамограмм Достоверность классификации, %

1 Нормальная работа 98.3

2 Незаполнение насоса 87.5

3 Утечки в нагнетательном клапане 82.5

4 Утечки в приемном клапане 83.3

5 Заедание плунжера 68.2

6 Низкая посадка плунжера 87.1

7 Парафин, эмульсия 81.4

8 Обрыв, отворот 92.5

Разброс значений объясняется разным количеством доступных для обработки динамограмм. При увеличении количества примеров для обучения нейронных сетей достоверность распознавания повышается.

Проверка точности оценки текущего дебита по модели системы «скважина-штанговая насосная установка» осуществлялась путем сравнения действительной производительности установки, измеренной с помощью счетчика количества жидкости, и рассчитанной по разработанной динамической модели системы «скважина-штанговая насосная установка», идентифицированной по динамограммам с этих скважин. Погрешность не превышает 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

Таким образом, подтверждена высокая эффективность разработанного алгоритма определения технического состояния насосного оборудования и нового способа оценки текущего дебита скважины по математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данным динамометрирования.

На основе предложенных методов и моделей разработаны инженерные методики:

• определения текущего дебита скважины по жидкости (на основе ГОСТ № Р8.615-2005 Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа);

• диагностики состояния скважишюй штанговой насосной установки.

Разработаны модули диагностики состояния СШНУ для АРМ технолога цеха добычи нефти газа с дополнительными функциями обучения.

Модуль обучения в составе ПО АРМ технолога предназначен для выполнения следующих функций:

• предоставление необходимой справочной информации по контролю состояния СШНУ на основе метода динамометрирования;

• описание видов динамографов и их технических характеристик;

• предоставление схем подключения динамографов различных типов: накладных, межтраверсных, электронных;

• построение теоретических динамограмм с описанием причин возникновения неисправностей и методов их устранения;

• сравнение форм реальных динамограмм из базы данных динамограмм с возможностью сравнения графиков функций F(s) - динамограмма работы СШНУ), F(t) - изменение усилий на штангах во времени, s(t) - характеристика хода точки подвеса штанг;

• предоставление электронного паспорта скважины с динамограммой нормальной работы насосной установки, снятой при пуске станка-качалки и после ремонтов.

В модуль распознавания динамограмм в составе программного обеспечения АРМ технолога могут встраиваться различные алгоритмы распознавания с возможностью их совместного использования.

Модуль работы с моделью системы «скважина — штанговая насосная установка» включает следующие функции:

• построение индивидуальных дипамограмм нормальной работы насосных установок по характеристикам конкретного СШНУ;

• построение динамограммы работы установки с помощью идентифицированной по текущим параметрам данной СШНУ модели системы «скважина -штанговая насосная установка»;

• определение текущего дебита по модели (с использованием индивидуальной динамограммы нормальной работы СШНУ и результатов диагностики состояния СШНУ).

Разработана схема автоматической системы диагностики на базе контроллера скважины с использованием модемов (радио, GPRS и т.д.) как возможных средств передачи данных.

Контроллер необходим как для организации сбора информации с динамографов, так и для передачи динамограмм на АРМ. В контроллере реализован алгоритм, позволяющий анализировать вновь поступившие динамограммы и принимать решение о передаче их на АРМ технолога с предварительной упаковкой.

В целом, на основе экспериментальных исследований можно констатировать эффективность использованных системных принципов и предложенных концепций, методов и алгоритмов для автоматизации технологического процесса добычи нефти.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана методология управления процессом добычи нефти из мало-дебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых систем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из ма-лодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и определить основные переменные и управляющие факторы, влияющие на состояние и эффективность функционирования системы в целом.

2. Разработан комплекс динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин, представленный в виде иерархической системы динамических моделей объектов технологического процесса, адекватно отражающей иерархию процесса добычи нефти, позволяющей идентифицировать текущее состояние технологического процесса в условиях неопределенности и построить на их основе многоуровневую систему управления, включающую в себя:

• упрощенную математическую модель участка нефтяного пласта, полученную в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, представленную в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающую взаимосвязь между входными и выходными параметрами, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными;

• математическую модель системы «скважина - штанговая насосная установка», отражающую как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жидкости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, при этом адекватность модели подтверждается результатами обработки экспериментальных данных на основе вейвлет-преобразования динамограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

3. Разработан способ оценки текущего дебита скважины, основанный на использовании математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования, который позволяет оценивать технологические параметры работы установки, не поддающиеся прямому измерению, учитывать текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, повысить точность оценки текущего дебита скважины. Отклонение от показаний эталонного средства измерения составило не более 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

4. Разработана интеллектуальная система диагностики состояния скважшшой штанговой насосной установки с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением нейронных сетей, реализация которого обеспечила достоверность распознавания классов состояний насосного оборудования и скважины на уровне (87,5 - 92,5)% на выборке объемом более 1200 образцов практических динамограмм работы 483 нефтяных скважин.

5. Разработана интеллектуальная информационная система управления режимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархической системы динамических моделей, включающая подсистему принятия решения о выборе алгоритма управления группой скважин для перераспределения текущей добычи с учетом заданного объема добычи и текущего состояния фонда скважин. Оптимизация работы группы скважин с применением предложенного алгоритма координированного управления позволилиа повысить суммарный дебит группы из трех скважин с 20 м3/ сут до 25,7 м3 /сут.

6. Разработано прикладное программное обеспечение и инженерные методики оценки текущего дебита скважины и диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки, на базе которых с использованием реальных промысловых данных проведены экспериментальные исследования, подтвердившие адекватность предложенных моделей и эффективность алгоритмов. Разработаны программные модули диагностики состояния СШНУ и обучения для АРМ технолога цеха добычи нефти газа. Проанализирована техническая и экономическая эффективность использования предлагаемых подходов к построению информационно-управляющих систем нефтедобычи. Прирост чистого дисконтированного дохода за расчетный период (3 года) с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб. Период окупаемости 2,35 мес.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

Публикации в рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Система адаптивного управления режимами работы штанговых глубинных насосных установок / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова // Мехатро-ника. М .: Машиностроение, 2001. № 6. С. 9-14. (личный вклад - 3 ж. е.).

2. Система автоматического управления добычей нефти из малодебитных скважин / Б Т. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Танеев // Нефтепромысловое дело. М.: 2004. № 8. С. 28-32. (личный вклад -1 ж. е.).

3. Нейронное управление технологическим процессом нефтедобычи / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М .: Радиотехника, 2004. № 9. С. 5-9. (личный вклад - 1 ж. е.).

4. Математическая модель изменения пластового давления как объекта управления / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Танеев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2004. № 8. С. 42—49. (личный вклад — 2 ж. е.).

5. Автоматизация диагностики нефтедобывающего оборудования с использованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2005. № 4. С. 11-18. (личный вклад - 3 ж. с.)

6. Управление режимами работы установки скважинного штангового насоса на основе данных динамометрирования / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер //Мехатроника, автоматизация, управление. М .: "Новые технологии", 2005. № 8. С. 46-49. (личный вклад - 1 ж. е.).

7. Информационная система управления группой скважин по гидродинамической модели нефтяного месторождения / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер И Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: 2005. № 9. С. 17-22. (личный вклад- 1,5 ж. е.).

8. Самоорганизующаяся нейросетевая система диагностики установки электроцентробежного насоса и скважины / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, A.B. Комелин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2005. № 10. С. 20-23. (личный вклад - 1 ж. е.).

9. Система управления переводами скважин при разработке двухпластовой залежи нефти / Э.М. Тимашев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, ФА Исбер, Р.Р. Бадамшин II Нефтепромысловое дело. М.: 2006. №2. С. 33-38. (личный вклад-1 ж. е.).

10. Решение актуальных задач автоматизации добычи нефти на основе иерархической системы моделей / К.Ф. Тагирова // Мехатроника, автоматизация, управление. М .: Новые технологии. 2007. № 9. С. 37-40.

11. Уточненная математическая модель для оперативного управления технологическим процессом добычи нефти / Р.А. Бадамшин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Танеев // Мехатроника, автоматизация, управление. М.: Новые технологии, 2007. № 9. С. 41-44. (личный вклад - 1,5 ж. е.).

12. Нейронные сети в задаче диагностики насосного оборудования / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: Радиотехника, 2007. №10. С. 66-69. (личный вклад - 1 ж. е.).

13. Интеллектуальная автоматизированная система управления установкой электроцентробежного насоса / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин // Вестник УГАТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика: науч. журя. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2007. Т.9, № 2(20). С. 58-70. (личный вклад - 4 ж. е.).

14. Управление нефтедобывающим производством по технико-экономическим критериям / К.Ф. Тагирова // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: 2008. № 5. С. 33-39.

15. Повышение эффективности добычи на основе координации управления технологическими процессами и объектами / К.Ф. Тагирова // Вестник УГАТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2008. Т.10, № 2(27). С. 48-52.

16. Определение свойств пласта-коллектора с использованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.П. Ефремов, Е.Ф. Мезенцев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2008. № 6. С. 8— 11. (личный вклад - 1 ж. е.).

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

17. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2006611849. Классификация динамограмм штанговых скважинных насосных установок с использованием нейронной сети / И.В. Дунаев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова. Роспатент, 2006.

18. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2007613994. Диагностирование штанговых скважинных насосных установок по динамограмме И.В. Дунаев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова. Роспатент, 2007.

Патенты

19.Патент РФ № 2229593. Способ определения дебита скважины./ Б.Г. Ильясов, Е.С. Шшп>пш, К.Ф. Тагирова. Заявл.: 11.11.2002. Опубл.: 27.05.2004. Бюл.№ 15.

20. Патент РФ № 2232268. Устройство для измерения уровня жидкости в скважине и границы раздела двух жидкостей с различной плотностью. /Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Татарова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 10.07.2004. Бюл. № 19.

21. Патент РФ № 2232292. Устройство для автомагического управления погружной насосной установкой / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл.: 10.07.2004. Бюл. № 19.

22. Патент РФ № 2236563. Способ добычи нефти на заключительной стадии эксплуатации скважин / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Танеев. Заявл .: 03.04.2003. Опубл .: 20.09.2004. Бюл. №26 .

Монография

23. Информационно-управляющие системы в нефтедобывающей промышленности / М.Б.Гузаиров, Б.Г.Ильясов, К.Ф.Тагирова [и др.] ; под ред. С.Т.Кусимова, Б.Г.Ильясова, В.И.Васкльева. М .: Машиностроение, 2008. 320 с. (личный вклад - 50 е.).

Учебное пособие с грифом УМО

24. Модели систем автоматического управления и их элементов / С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев, К.Ф. Тагирова [и др.] М.: Машиностроение, 2003,214с. (личный вклад -16 е.).

Другие публикации:

25. Система оперативного управления режимами добычи нефти / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Танеев // Системный анализ в проектировании и управлении : Тр. VI междунар. науч.-практ. конф. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2002. С. 390-391.

26. Системный подход к управлению технологическим процессом добычи нефти / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : Tp.IV междунар. конф.Самара, 2002.С.291- 298.

27. Автоматизация процесса добычи нефти на основе нейронных сетей / БГ. Ильясов, К.Ф. Тагирова, A.B. Комелин // Технологии ТЭК. М.: Индустрия, 2005. №3. С. 89-94.

28. УЭЦН как сложный динамический объект управления / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, A.B. Комелин //Технологии ТЭК. М.: Индустрия, 2005. №5. С. 94-99.

29. Математическая модель для управления добычей нефти на основе результатов гидропрослушивания / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.Р. Танеев // Технологии ТЭК. М.: Индустрия, 2006. №5. С. 32-36.

30. Оценка дебита нефтяной скважины по динамограмме / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Проблемы машиноведения и критических технологий в машиностроительном комплексе Республики Башкортостан : сб. науч. статей. Уфа: Гилем, 2006. С. 208-213.

31. Управляемая технология нефтедобычи на основе динамических моделей / К.Ф. Тагирова // Вычислительная техника и новые информационные технологии : межвуз. науч. сб. Уфа, УГАТУ, 2007. Вып. 6. С. 30 -35.

32. Повышение достоверности оценки дебита нефтяной скважины по динамограмме / К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Технологии ТЭК. М .: Индустрия, 2007. № 2. С. 41-44.

33. Модернизация структуры системы управления технологическим процессом добычи нефти / К.Ф. Тагирова // Системный анализ в проектировании и управлении : Тр. XI Междунар. науч.-практ. конф. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2007.4.3. С. 107-112.

34. Оптимизация процесса добычи нефти / К.Ф. Тагирова // Альманах современной науки и образования. Сер: Математика, физика, строительство, архитектура, технические науки и методика их преподавания. Тамбов : ГРАМОТА, 2008. Вып. 7 (14). С. 193-195.

Диссертант J^^a-^Xet*^ Тагирова К.Ф.

Тагирова Клара Фоатовна

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ДОБЫЧИ НЕФТИ ИЗ МАЛОДЕБИТНЫХ СКВАЖИН НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность: 05.13.06 —Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано к печати 30.10.2008. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times. Усл.печл. 2,0. Усл.кр.-отг.2,0. Уч.-издл. 1,9. Тираж 100 экз. Заказ № 480

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-Центр, ул.К.Маркса, 12

Список принятых сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ проблемы автоматизации управления процессами нефтедобычи на поздней стадии эксплуатации месторождений.

1.1. Актуальность темы исследований.

1.2. Анализ подходов к повышению эффективности процессов нефтедобычи из малодебитных скважин.

1.3. Анализ подходов к автоматизации управления процессами нефтедобычи.

1.4. Анализ подходов к использованию моделирования в нефтедобыче.

1.5. Цель и задачи исследований.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Методология построения информационно - управляющих систем в нефтедобывающем производстве.

2.1. Системный анализ технологического процесса нефтедобычи как объекта автоматизации и управления.

2.2. Концепция управления добычей нефти на основе динамических моделей объектов и процессов.

2.3. Концепция управления процессами добычи нефти на основе координации планирования и управления технологическими процессами и объектами.

2.4. Концепция управления нефтедобывающим производством по технико-экономическим критериям.

2.5. Интегральная методология построения информационных систем управления в нефтедобыче.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Разработка динамических моделей объектов и процессов нефтедобычи.

3.1. Разработка математической модели участка нефтеносного пласта.

3.2. Разработка модели системы «скважина - штанговая насосная установка».

3.3. Разработка алгоритма идентификации модели системы «скважина -.штанговая насосная установка».

3.4. Прикладные аспекты моделирования системы «скважина -штанговая насосная установка».

Выводы по третьей главе.

Глава 4. Разработка системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

4.1. Диагностирование состояния скважинной штанговой насосной установки на основе динамометрирования.

4.2. Анализ математических методов обработки динамограмм.

4.3. Применение нейронных сетей для диагностирования состояния скважинной штанговой насосной установки.

4.4. Интеллектуальная система диагностики состояния и управления режимами работы скважинной штанговой насосной установки.

Выводы по четвертой главе.

Глава 5. Разработка информационной системы управления процессом нефтедобычи.

5.1. Разработка алгоритма функционирования и структуры локальной системы управления режимами работы скважины.

5.2. Разработка структуры и алгоритма функционирования системы управления группой скважин.

5.3. Оптимизация распределения уровня добычи нефти между скважинами.

5.4. Интеллектуальная система управления группой скважин на основе упрощенной математической модели участка пласта.

Выводы по пятой главе.

Глава 6. Исследование эффективности информационной системы управления нефтедобычей.

6.1. Оценка эффективности информационной системы управления нефтедобычей.

6.2. Оценка технической эффективности системы диагностики состояния СШНУ.

6.3. Программное обеспечение диагностики СШНУ для АРМ технолога.

6.4. Проверка адекватности математической модели «скважина — штанговая насосная установка» на реальных данных.

6.5 Перспективы развития интегрированных АСУТП нефтедобычи.

Выводы по шестой главе.

Общеизвестна роль, которую играет сегодня нефтедобывающая промышленность в развитии страны. В то же время положение самой отечественной нефтедобычи связано с необходимостью решения большого числа острых сложившихся и прогнозируемых научно-технических проблем и может быть охарактеризовано следующими негативными особенностями:

1. Ресурсную основу российской нефтедобычи представляют в основном трудноизвлекаемые запасы нефти (ТИЗ), удельный вес которых превышает 65 % в общем балансе разведанных запасов, а удельные капиталовложения на их освоение существенно превышают их уровень в традиционных условиях;

2. Широко применяемые в отечественной практике традиционные технологии и методы разработки и эксплуатации месторождений в условиях ТИЗ являются крайне неэффективными, обеспечивая результативность проектов в лучшем случае на грани рентабельности.

3. Существенно сократились масштабы научных исследований и опытно-конструкторских работ как в сфере добычи нефти, так и в нефтяном машиностроении.

Прервать эти тенденции возможно только за счет активного внедрения инновационных технологий, комплексного решения задач управления научно-техническим развитием нефтяных компаний, включая повышение эффективности технологий и технических средств, всемерное расширение масштабов производства и применение новейшего оборудования и информационно - управляющих систем [45].

В Энергетической стратегии России на период до 2020 года для нефтедобывающей промышленности предусмотрен рост добычи нефти с газовым конденсатом до 350 млн. т. [211]. Условием реализации этого проекта является создание и широкое внедрение высокоэффективных технологий для всех основных категорий трудноизвлекаемых запасов нефти: в низкопроницаемых коллекторах, водонефтяных зонах, в продуктивных пластах с высокой зональной и послойной неоднородностью, в небольших по размерам залежах [1]. С учетом того, что основная доля добываемой нефти неизбежно перемещается от давно эксплуатируемых гигантских месторождений к небольшим и малым месторождениям, и большинство скважин переходит в категорию малодебитных, приоритетными становятся технологии интенсификации добычи по сравнению с экстенсивными методами. Интенсивный сценарий внедрения достижения научно-технического прогресса в нефтедобыче позволит повысить средний дебит скважин в 1,1 - 1.3 раза и существенно компенсировать то снижение продуктивности месторождений, которое вызвано естественным падением и ухудшающейся структурой запасов [45].

Для достижения значительных технико-экономических результатов в нефтедобыче должны выполняться основные принципиальные требования, к которым относится комплексный подход к решению проблемы повышения эффективности процессов и производства нефтедобычи:

• повышение эффективности геолого-разведочных работ;

• кардинальное повышение эффективности освоения месторождений и залежей с трудноизвлекаемыми запасами нефти;

• повышение эффективности буровых работ;

• повышение эффективности использования фонда скважин за счет повышения продуктивности скважин, снижения межремонтного периода, сокращения бездействувющего фонда и др.;

• снижение энергопотребления и вредного воздействия нефтяных технологий на окружающую среду.

Особое значение приобретает внедрение средств автоматизации и АСУ ТП нефтедобычи, так как позволяет при ограниченных людских ресурсах обеспечить эффективную работу нефтяных промыслов в заданных режимах.

Автоматизация дает существенный технико-экономический эффект за счет увеличения ежесуточного дебита скважин вследствие установления и поддержания рациональных и оптимальных режимов работы, сокращения потери нефти и затрат на ремонт оборудования.

Между тем многие технические средства основных нефтяных производств физически и морально устарели. Технико-экономические показатели отечественного оборудования, технологий, материалов уступают зарубежным аналогам. Сокращение объемов и качества НИОКР в сфере создания и освоения новых высокоэффективных технологий привело к заметному научно-техническому отставанию российской нефтяной промышленности от ведущих зарубежных стран, особенно в области технологий и оборудования для освоения сложных запасов нефти и газа[45]. В отдельных нефтяных компаниях создаются высокоэффективные технологии, образцы оборудования и материалов, но ограниченные масштабы их применения не могут оказать существенного влияния на общий научно-технический уровень нефтедобывающей промышленности. Необходимо кардинальное расширение масштабов использования накопленного в отрасли технико-технологического потенциала для эффективного освоения трудноизвлекаемых запасов нефти.

Анализ научной литературы показал, что во всех направлениях разработки и эксплуатации нефтегазовых месторождений известны фундаментальные труды, которые являются основой разработки новых технологий добычи, решения задач моделирования объектов и процессов нефтедобычи, подбора оборудования для эксплуатации скважин и др.

Большое значение для развития технологии нефтеотдачи имеют работы по теории фильтрации крупнейшего американского специалиста М. Маскета [120]. Основы теории двухфазной фильтрации, предложенные С. Бакли и М.

Левереттом, получили широкое распространение и представляют собой основное содержание модели двухфазной фильтрации [19]. Теории фильтрации жидкостей и газов и разработке месторождений посвящены также работы, написанные В.Н. Щелкачевым, Б.Б. Лапуком, И.А. Чарным, X. Азизом, А. Сеттари [4, 208].

Моделирование поставлено на научную основу в конце сороковых -начале пятидесятых годов двадцатого века созданием теории интерференции скважин с обоснованием эффективности поддержания давлений путем закачки в пласт воды [156].

В работах Тихонова А.Н. и Самарского A.A. 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 коллектив под руководством Байкова В.А. [14].

Управление распределенными объектами рассмотрено в работах Бутковского А.Г., Понтрягина Л.С., Беллмана Р., Красовского H.H. 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 широкого применения на практике эти результаты не получили [5,6,7,120, 121, 192].

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. Глубокие исследования работы глубинных насосов динамографированием проведены И.Г.Беловым [50]. Наиболее полную теорию регулирования числа качаний дал Вирновский A.C., но дальнейшего развития эти предложения не получили, и в нефтяной промышленности перешли на периодический режим эксплуатации скважин [5]. Исследованию проблем глубиннонасосной эксплуатации посвящены работы Адонина А.Н., Репина H.H., Пирвердяна А.М. и др.[2, 3, 149].

В послевоенные годы работы советских ученых обеспечили успешное развитие гидромеханики — теоретической основы теории и практики разработки нефтяных и газовых месторождений, что способствовало ускоренному развитию нефтегазодобывающей промышленности нашей страны: Ю.В.Желтов, Ю.П.Желтов, А.П.Крылов, А.Х.Мирзаджанзаде, А.М.Пирвердян, Г.Б.Пыхачев, Н.Н.Репин, М.М.Саттаров, Ш.К.Гиматудинов и др. [16, 17, 26, 63, 151, 155, 165, 208].

В работах [1, 30] проанализировано и предложено применение передовых методов контроля и регулирования выработки пластов и повышения эффективности эксплуатации трудноизвлекаемых запасов нефти.

Новые работы современных ученых показывают, что наступает новый этап в развитии фундаментальных научных основ нефтяной и газовой промышленности, обусловленный научно-техническими достижениями последнего времени, взаимозависимым прогрессивным развитием науки, практики и технологий, обеспечивающий переход к информационно-управляющим системам [14, 107, 127].

Актуальными стали исследования, цель которых — интенсификация добычи нефти из низкопродуктивных пластов, в том числе за счет совершенствования систем автоматизации управления технологическими режимами работы оборудования добычи нефти. Прогресс в вопросах совершенствования систем управления процессом добычи нефти зависит от решения проблем автоматизации не только сбора и анализа информации, но в большей степени от возможности ее использования для автоматического управления режимами работы нефтедобывающего оборудования на каждой скважине. Это, в свою очередь, определяет необходимость дополнительных исследований по отдельным направлениям и интеграции этих исследований в единый комплекс.

Целью работы является решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в автоматизации управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, эксплуатируемых скважинными штанговыми насосными установками, на основе иерархической системы динамических моделей и данных динамометрирования, а также оценка эффективности разработанной информационной системы управления.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Разработать методологию управления процессом добычи нефти из малодебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления.

2. Разработать комплекс динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин.

3. Разработать способ оценки текущего дебита скважины с использованием динамической модели системы «скважина — штанговая насосная установка» и данных динамометрирования.

4. Разработать интеллектуальную систему диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

5. Разработать интеллектуальную информационную систему управления режимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархической системы динамических моделей.

6. Исследовать эффективность разработанной информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, провести испытания системы и исследование эффективности разработанных алгоритмов и программных продуктов в составе соответствующих программно-технических комплексов.

Методы исследования

При выполнении исследований использованы методы теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта, системного анализа, математического моделирования сложных систем, теории алгоритмов, теории информации, теории измерений, теории вероятностей и т.д.

На защиту выносятся

1. Методология построения информационной системы управления добычей нефти из малодебитных скважин в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных многоуровневых систем управления.

2. Иерархическая система динамических моделей объектов технологического процесса добычи нефти, позволяющих идентифицировать текущее состояние технологического процесса добычи нефти в условиях неопределенности и построить на их основе многоуровневую систему управления.

3. Способ оценки текущего дебита скважины с использованием динамической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования.

4. Алгоритм и структура интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки на основе данных динамометрирования с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением нейросетевых технологий.

5. Интеллектуальная информационная система координированного управления группой скважин на основе динамических моделей участка нефтяного пласта и системы «скважина — штанговая насосная установка», нейросетевых технологий и результатов динамометрирования.

6. Результаты экспериментальной проверки эффективности предложенной методологии и алгоритмов функционирования информационно-управляющей системы добычи нефти.

Научная новизна

1. Новизна методологии построения информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин заключается в том, что она основана на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых систем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из малодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и определить основные переменные и управляющие факторы, влияющие на состояние и эффективность функционирования системы в целом.

2. Новизна комплекса динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин заключается в том, что они представлены в виде иерархической системы моделей, адекватно отражающей иерархию технологического процесса добычи нефти. Научная новизна упрощенной математической модели участка нефтяного пласта заключается в том, что она представлена в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающей взаимосвязь между входными и выходными параметрами, полученной в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными. Научная новизна математической модели системы «скважина — штанговая насосная установка» заключается в том, что она адекватно отражает как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жидкости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы. При этом адекватность модели подтверждается результатами обработки экспериментальных данных на основе вейвлет-преобразования динамограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

3. Новизна разработанного способа количественной оценки текущего дебита скважины заключается в использовании математической модели системы «скважина — штанговая насосная установка», предварительно адаптированной к характеристикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, для формирования измерительной информации, что позволяет повысить точность оценки текущего дебита скважины.

4. Новизна алгоритма работы и структуры интеллектуальной системы диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки заключается в использовании вейвлет-преобразования для обработки нестационарных сигналов динамограмм, в применении нейросетевых технологий для распознавания состояния скважинной штанговой насосной установки, что позволяет повысить достоверность и увеличить количество распознаваемых классов состояний, а также обеспечить возможность автоматического управления режимами работы скважинной штанговой насосной установки по техническому состоянию.

5. Новизна интеллектуальной информационно-управляющей системы добычи нефти заключается в том, что в ней используются динамические модели участка нефтяного пласта как многосвязного объекта управления с чистым запаздыванием и системы «скважина — штанговая насосная установка», предварительно адаптированная к характеристикам конкретной скважинной штанговой насосной установки, а также нейросетевые технологии и результаты динамометрирования, что позволяет за счет расширения функциональных возможностей метода динамометрирования обеспечить автоматическую оценку значения текущего дебита скважины и оперативное управление группой скважин в реальном масштабе времени по техническому состоянию. Научная новизна алгоритма координированного управления группой нефтедобывающих скважин на основе динамических моделей заключается в том, что за счет совместного использования информации с уровней планирования, группового и локального управления принимается решение по формированию индивидуальных управляющих воздействий на скважинные установки, обеспечивающих максимальную суммарную добычу нефти для группы скважин.

6. Новизна разработанных программных средств обусловлена новизной предложенных алгоритмов и математических моделей и включением соответствующих программных модулей в общую структуру информационной системы управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин, что позволило обеспечить выполнение всех требуемых для оперативного управления функций сбора, обработки и использования текущей промысловой информации в реальном масштабе времени.

Практическая ценность и реализация работы

Практическая ценность полученных результатов заключается:

- в разработанном программном обеспечении, включающем модели, методы и алгоритмы управления, измерения и диагностики (свидетельства о регистрации программ), реализованном в виде модулей системы управления и в виде модулей автоматизированного рабочего места технолога цеха добычи нефти и газа (АРМ технолога ЦДНГ) с функциями обучения; - в инженерных методиках:

• оценки дебита продукции скважин, разработанной в соответствии с

ГОСТ № Р8.615-2005 «Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа»;

• диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

Полученные результаты прошли апробацию на предприятиях нефтедобывающего комплекса для диагностики состояния скважинных штанговых насосных установок по данным динамометрирования, для оценки текущего дебита скважин, для выбора режимов работы насосных установок группы скважин.

Результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление и информатика в технических системах».

Апробация работы

Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждались, начиная с 2002 года, на 12 научных мероприятиях различного уровня, наиболее значимые из которых: Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении», СПбГПУ 2002 г., 2007 г., Международная научно-практическая конференция «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 2002 г., Международная молодежная научно-техническая конференция "Интеллектуальные системы управления и обработки информации", Уфа, УГАТУ, 2003 г., VI Международный симпозиум «Интеллектуальные системы», Москва, 2004 г., V, VI, VII, VIII, IX Международные конференции (CSIT'2003 - 2007), Первая и Вторая всероссийские научно-технические конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление», Владимир, 2004 г., Уфа, 2005.

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1998 по 2008 гг. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998-2002 гг., 2002-2006 гг.; НИР «Исследование и разработка систем контроля, диагностики и управления сложными техническими объектами и их внедрение на предприятиях машиностроения и нефтедобычи Республики Башкортостан» в 2006, 2007 гг., гранта РФФИ «Поволжье»: «Разработка систем управления сложными динамическими техническими объектами в нефтедобывающей промышленности» в 2008 г.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 56 печатных работ, в том числе 16 статей в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 монография, 1 учебное пособие с грифом УМО, 4 патента и 2 свидетельства о регистрации программ.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 224 наменований, изложенных на 351 страницах, содержит 112 рисунков и Ц таблиц.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана методология управления процессом добычи нефти из малодебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых систем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из малодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и определить основные переменные и управляющие факторы, влияющие на состояние и эффективность функционирования системы в целом.

2. Разработан комплекс динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин, представленный в виде иерархической системы динамических моделей объектов технологического процесса, адекватно отражающей иерархию процесса добычи нефти, позволяющей идентифицировать текущее состояние технологического процесса в условиях неопределенности и построить на их основе многоуровневую систему управления, включающую в себя:

• упрощенную математическую модель участка нефтяного пласта, полученную в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, представленную в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающую взаимосвязь между входными и выходными параметрами, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными;

• математическую модель системы «скважина — штанговая насосная установка», отражающую как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жидкости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, при этом адекватность модели подтверждается результатами обработки экспериментальных данных на основе вейвлет-преобразования динамограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

3. Разработан способ оценки текущего дебита скважины, основанный на использовании математической модели системы «скважина — штанговая насосная установка» и данных динамометрирования, который позволяет оценивать технологические параметры работы установки, не поддающиеся прямому измерению, учитывать текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, повысить точность оценки текущего дебита скважины. Отклонение от показаний эталонного средства измерения составило не более 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

4. Разработана интеллектуальная система диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением нейронных сетей, реализация которого обеспечила достоверность распознавания классов состояний насосного оборудования и скважины на уровне (87,5 — 92,5)% на выборке объемом более 1200 образцов практических динамограмм работы 483 нефтяных скважин.

5. Разработана интеллектуальная информационная система управления режимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархической системы динамических моделей, включающая подсистему принятия решения о выборе алгоритма управления группой скважин для перераспределения текущей добычи с учетом заданного объема добычи и текущего состояния фонда скважин.

Оптимизация работы группы скважин с применением предложенного алгоритма координированного управления позволилиа повысить о о суммарный дебит группы из трех скважин с 20 м / сут до 25,7 м /сут.

6. Разработано прикладное программное обеспечение и инженерные методики оценки текущего дебита скважины и диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки, на базе которых с использованием реальных промысловых данных проведены экспериментальные исследования, подтвердившие адекватность предложенных моделей и эффективность алгоритмов. Разработаны программные модули диагностики состояния СШНУ и обучения для АРМ технолога цеха добычи нефти газа. Проанализирована техническая и экономическая эффективность использования предлагаемых подходов к построению информационно-управляющих систем нефтедобычи. Прирост чистого дисконтированного дохода за расчетный период (3 года) с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб. Период окупаемости 2,35 мес.

1. Абызбаев И.И., Андреев В.Е. Прогнозирование применения новых методов увеличения нефтеотдачи при освоении трудноизвлекаемых запасов нефти. Уфа: ООО «Монография», 2007. - 204 с.

2. Адонин А. Н. Выбор способа добычи нефти М.: Недра, 1981. -112 с.

3. Адонин А.Н. Добыча нефти штанговыми насосами. М.: Недра, 1979. 213с.

4. Азиз X., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем. М.: Недра, 1982.

5. Алёхин С.А., Кипнис С.Г., Оруджев В.А., Островская А.К. Автоматизация периодически работающих скважин. М.: Недра. 1980.

6. Алиев Т.М., Мелик-Шахназаров A.M., Тер-Хачатуров A.A. Измерительные информационные системы в нефтяной промышленности. -М.: Недра, 1981.-351с.

7. Алиев Т.М., Тер-Хачатуров A.A. Автоматический контроль и диагностика скважинных штанговых насосных установок. М.: Недра, 1988. -232 с.

8. Алиев Т.М., Тер-Хачатуров A.A. Измерительная техника. М.: Высш. шк., 1991.-384 с.:ил.

9. Андреев В.В., Уразаков K.P., Далимов В.У. и др. Справочник по добыче нефти нефти. М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2000. /Под ред. К. Р. Уразакова, 2000. 345 с.

10. Андриевский Б.Р., Фрадков A.JI. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. СПб.: Наука, 2000.

11. Бадамшин Р. А., Танеев А. Р., Тагирова К. Ф. Уточненная математическая модель для оперативного управления технологическим процессом добычи нефти // Мехатроника, автоматизация, управление.

12. М.: Новые технологии, 2007, № 9.1. С. 41-44.

13. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Дунаев И.В. Нейронные сети в задаче диагностики насосного оборудования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: РАДИОТЕХНИКА, 2007. №10. С.66 — 69.

14. Байков И.Р., Смородов Е.А. Ахмадуллин K.P. Методы анализа надежности и эффективности систем добычи и транспорта углеводородного сырья. -М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2003.

15. Байков В.А., Жибер A.B. Уравнения математической физики. М.: "Институт компьютерных исследований", 2003.

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

17. Басниев К.С., Власов А.М., Кочина И.Н. и др. Подземная гидравлика / Учебник для ВУЗов М.: Недра, 1986. - 303 с.

18. Басниев, К. С. Подземная гидромеханика / К. С. Басниев, Н. М. Дмитриев, Р. Д. Каневская, В. М. Максимов. — М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2006. 488 с.

19. Белов В., Соловьев В. Системность это предсказуемость процесса // Нефть России, №7, 1998. С. 16 - 23.

20. Белов В., Соловьев В. Тотальный сбор информации // Нефть России, 1999. №2. С. 21-24.

21. Белов И.Г. Исследование работы глубинных насосов динамографом. М.: Гостоптехиздат, 1960. -126 с.

22. Беляков B.JI. Автоматизация промысловой подготовки нефти и воды. -М.: Недра, 1988.-232 с.

23. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. Изд. 4-е, перераб. и доп. СПб.: Изд-во «Профессия», 2003. -752 с.

24. Бойко В. С. Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений. М.: Недра, 1990.-427с.

25. Борисов Ю.П., Рябинина З.К., Воинов В. Особенности проектирования разработки нефтяных месторождений. — М.: Недра, 1976. — 375 с.

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

27. Булыгин В.Я. Гидромеханика нефтяного пласта. М.: Недра, 1974. -230с.

28. Бутрин Д.В. Нефтяники не удержали добытое // Газета "КоммерсантЪ", 2006, № 207.

29. Бурцев И. Б. Теория совместной работы пласта, скважины, подъемного оборудования как гидравлической системы. Уфа: УГНТУ, 1990.

30. Валеев М.Д., Хазиев H.H., Фасхутдинов В.Х., Зайнашев В.А., Ахмадишин Р.З. Особенности измерения продукции малодебитных скважин // Технология строительства скважин в осложненных условиях. Сб. тр. Ин-та БашНИПИнефть. 1995. - Вып. 84. - С. 4 - 7.

31. Валеев М.Д., Хасанов М.М. Глубиннонасосная добыча вязкой нефти. Уфа, Башкирское книжное издательство. 1992.

32. Ведерникова Ю. А., Соловьев И. Г. Моделирование взаимного влияния скважин для участка нефтяного месторождения // Вестник кибернетики. Тюмень: Изд-во ИПОС СО РАН, 2002. Вып. 3. С. 148-155.

33. Ведерникова Ю. А., Соловьев И. Г. Разработка и использование гидродинамических моделей скважинных систем, оборудованных установками погружных электроцентробежных насосов // Вестник кибернетики. Тюмень: Изд-во ИПОС СО РАН, 2002. Вып. 1. С. 85-91.

34. Вербило A.C., Григорьев Л.И. Системные основы развития диспетчерского управления добычей нефти // Автоматизация,телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2005. № 4. С. 28 -33.

35. Веревкин А.П., Кирюшин О.В., Соловьев В.Я. Об оптимизации процессов добычи нефти в динамике // Территория нефтегаз, № 10, 2007. С. 48-51.

36. Вирновский A.C. Теория и практика глубиннонасосной добычи нефти.-М.: Недра, 1982.

37. Танеев А.Р., Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф. Математическая модель для управления добычей на основе результатов гидропрослушивания //Технологии ТЭК. 2006, № 5. С. 32 37.

38. Гилязев И. М., Ф. Д. Шайдуллин, И. Ф. Ситдиков. Интеграция автоматизированных систем, вычислительных сетей и банков данных (примере НГДУ «Чекмагушнефть») // Нефтяное хозяйство, № 10, 2004 г. -С. 86-88.

39. Гимаров В.А., Дли М.И., Круглов В.В., Мешалкин В.П. Методы распознавания нестационарных объектов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

40. Головко В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 1. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями Брест:БПИ, 1999. 260с.

41. Головко В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей — Брест: БПИ, 1999. 228с.

42. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006.

43. Горбатиков В.А., Пальянов А.П. Модернизация систем ППД // Нефтяное хозяйство. -М.: 2000, № 10. С. 82-83.

44. Горбатиков В.А., Пальянов А.П. Технология дискретных закачек в системах ППД, контроль и управление системой // Известия вузов: Нефть и газ. Тюмень: ТюмГНГУ, 2001, №1. С. 33 - 40.

45. Горелик A.JL, Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высш. шк, 1977.

46. Грайфер В.И., Галустянц В.А., Виницкий М.М. Методология и практика управления инновационной деятельностью (на примере нефтедобывающей промышленности) : Монография. М.: ГУЛ Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина, 2002. - 350 с.

47. Григорьев A.B. О задачах диагностики в технике // Контроль. Диагностика. 2001. №3. с.53-56.

48. Григулецкий В. Обводнение месторождений — коренной вопрос современности российской нефтегазовой отрасли // Технологии ТЭК. Апрель 2007 г. С. 14 - 16.

49. Гузаиров М.Б., Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф. и др. Информационно-управляющие системы в нефтедобывающей промышленности / Под ред. С.Т.Кусимова, Б.Г.Ильясова, В.И.Васильева. М .: Машиностроение, 2008. 320 с.

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

51. Гумерский Х.Х., Жданов С.А., Петраков А.М., Горбунов А.Т. Повышение нефтеотдачи пластов с применением системной технологии воздействия // Нефтяное хозяйство, 2000. № 12. С. 12-15.

52. Деменков Н.П. SCADA-системы как инструмент проектирования АСУ ТП. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004. 328 с.

53. Джейн Анил К., Мао Жианчанг, Моиуддин K.M. Введение в искусственные нейронные сети // Открытые системы. — №4, 1997. 37с.

54. Дудников В., Газизов М., Набиев Д., и др. Управление объектами нефтяного месторождения с использованием комбинированных каналов связи. Современные технологии автоматизации, 2000. № 2. С. 18 26.

55. Дудников В. и др. Автоматизация нефтепромысла: от простого к сложному // Современные технологии автоматизации, 2005. №2. С. 36-42.

56. Дьяконов В. П., Круглов В. А. Математические пакеты расширения МаНЬАВ. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001.

57. Дьяконов В.П. МАТЬАВ 6.5 ЭР 1/7 + ЗшшНпк 5/6. Основы применения. -М.: СОЛОН-Пресс, 2005.

58. Дьячук И. А. Изучение процессов, происходящих при переформировании нефтяной залежи на заключительной стадии разработки /Автореферат дис. канд. техн. наук. Уфа: УГНТУ, 1997.

59. Дябин А.Г., Соркин А.Я., Ступоченко В.Е., Кан В.А., Сидоров И,А., Погосян А.Б., Смирнов Ю.М. Применение технологий повышения нефтеотдачи научно-производственным центром ОАО «РМНТК «Нефтеотдача» // Нефтяное хозяйство, 2000. № 12. С. 16 18.

60. Единая концепция автоматизации нефтяной отрасли. МАО «Нефтеавтоматика». — Уфа, 1997.

61. Ермолаев А. И. Модели и методы оптимизации в проектировании АСУ/А. И. Ермолаев. М.: МИНГим. И. М. Губкина, 1991.

62. Ермолкин О., Гавшин М., Андреев Е. Системы оперативного контроля производительности нефтегазовых скважин // Современные технологии автоматизации, 2001. №2. С. 44-48.

63. Жданов С.А., Бученков Л.Н. Повышение эффективности доразработки заводненных месторождений //Нефтяное хозяйство. — 1993. — № 3. С. 26-29.

64. Желтов Ю.П. Разработка нефтяных месторождений: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ОАО «Издательство «Недра», 1998. -365 с.

65. Зейгман Ю.В., Гумеров О.А., Генералов И.В. Выбор оборудования и режима работы скважин с установками штанговых и электроцентробежных насосов. Уфа: УГНТУ, 2000. 122 с.

66. Зюрин В.Г. Особенности эксплуатации высокообводненных скважин Арланского месторождения // Нефтепромысловое дело. 1981. — № 1.-С. 13-15.

67. Ивановский В.Н. Основы создания и эксплуатации программно-аппаратных комплексов подбора и диагностики скважинных насосных установок для добычи нефти // Нефтепромысловое дело, 2000. № 4. С. 11 — 16. №5. С. 17-22.

68. Ивановский В.Н. Основы создания и эксплуатации программно-аппаратных комплексов подбора и диагностики скважинных насосных установок для добычи нефти // Нефтепромысловое дело, 2000. № 5. С. 17 — 22.

69. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбер Ф.А. Оптимизация фильтрационных гидродинамических моделей нефтяных пластов на основе генетических алгоритмов // Мехатроника, автоматизация, управление. "МАУ" Уфа, УГАТУ, 2005. Т. С. 249 254.

70. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф. Системный подход к управлению технологическим процессом добычи нефти // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды IV межд.конференции. Самара, 2002 г. С. 291 -298.

71. Ильясов Б.Т., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Танеев А.Р. Система автоматического управления добычей нефти на поздней стадии эксплуатации скважины (на англ.яз.). Труды пятой междунар.конф. (CSIT'2003). Уфа,2003. Т.2. С.173 178.

72. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Танеев А.Р. Опыт имитационного моделирования работы нефтедобывающего оборудования в среде MatLAB Simulink. Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Уфа, 2003. С.20-26.

73. Ильясов Б .Т., Тагирова К.Ф., Дунаев И.В. Нейросетевое диагностирование нефтепромыслового оборудования с использованием вейвлет-анализа (на англ. яз).Труды шестой междунар.конф. (CSIT'2004). Будапешт,2004. Т.2.С.157- 159.

74. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбер Ф.А. Нейронное управление технологическим процессом нефтедобычи. Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М.: Радиотехника, 2004 г. № 9. С.5 9.

75. Ильясов Б.Г., Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Танеев А.Р. Математическая модель изменения пластового давления как объекта управления. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2004 г. №8.С. 42 49.

76. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Дунаев И.В. Автоматизация диагностики нефтедобывающего оборудования с использованием нейронных сетей. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2005 г. №4. С. 11 18.

77. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Исбер Ф.А., Михеев П.С. Информационная система управления группой скважин по гидродинамической модели нефтяного месторождения // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2005. № 9. С. 17 — 22.

78. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин A.B., Бадамшин P.P. Нефтедобыча. Системный подход (на англ.яз.) // Труды седьмой междунар.конф. (CSIT'2005). Уфа, 2005.Т.1.С.16 19.

79. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин A.B. Самоорганизующаяся нейросетевая система диагностики установки электроцентробежного насоса и скважины. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 2005. № 10. С. 20-23.

80. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Дунаев И.В. Интеллектуальная система диагностики с автоматическим вводом первичной информации // Мехатроника, автоматизация, управление: Труды II Всеросс. науч.-техн. конф. с междунар. участием. Уфа, 2005. Т.2. С. 256 259.

81. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин A.B. Автоматизация процесса добычи нефти на основе нейронных сетей // Технологии ТЭК. 2005. №3. С. 89-94.

82. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин A.B. УЭЦН как сложный динамический объект управления // Технологии ТЭК. М.: 2005. №5. С. 94 99.

83. Ильясов Б.Г., Бадамшин P.P., Тагирова К.Ф. Интеллектуальная система подбора скважин для перевода на другие горизонты (на англ.яз.) // Труды восьмой междунар.конф. (CSIT'2006). Карлсруэ, Германия, 2006. Т.2. С.62 69.

84. Ильясов Б.Г., Ефремов А.П., Тагирова К.Ф. Метод оценки продуктивности скважины с использованием нейронных сетей (на англ.яз.) // Тр. девятой междунар. конф. (CSIT'2007). Уфа-Красноусольск, 2007. Т.4.С.60 62.

85. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Комелин A.B. Интеллектуальная автоматизированная система управления установкой электроцентробежного насоса. Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». Уфа, 2007.Т.9. № 2(20). С. 58 -70.

86. Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Ефремов А.П., Мезенцев Е.Ф. Определение свойств пласта-коллектора с использованием нейронных сетей // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 2008. № 6. С. 8- 11.

87. Ишмурзин A.A. Повышение эффективности эксплуатации малодебитных нефтяных скважин. Уфа: Издательство УГНТУ, 1998. 48 с.

88. Казанский Д. АСУ ТП для нефтегазодобывающего предприятия // Современные технологии автоматизации, 2001. №2. С. 32-33.

89. Каневская Р. Д. Математическое моделирование разработки месторождений нефти и газа с применением гидравлического разрыва пласта. М.: Недра, 1999. - 213 с.

90. Каневская Р. Д. Математическое моделирование гидродинамических процессов разработки месторождений углеводородов. Москва • Ижевск, Институт компьютерных исследований, 2002.

91. Капустин Н.М., Кузнецов П.М., Схиртладзе А.Г. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. М.: Высш. шк., 2004.98. Каталог компании ProSofi.99. Каталог НПФ «Интек».

92. Ковшов В.Д. Автоматизация технологических процессов: Учебное пособие. Уфа: Изд-во УГНТУ, 1994. - 132 с.

93. Ковшов В.Д., Сидоров М. Е., Светлакова С. В. Моделирование динамограммы станка-качалки. Нормальная работа насоса // Нефтегазовое дело. 2004 г. №2. С.75 81.

94. Ковшов В. Д., Сидоров М. Е., Светлакова С. В. Моделирование динамограммы станка-качалки. Утечки в клапанах // Нефтегазовое дело. 2005 г. №3. С.47-54.

95. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1973.832 с.

96. Ю5.Коршак A.A., Шаммазов A.M. Основы нефтегазового дела:

97. Учебник для ВУЗов. Уфа.: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2001.

98. Юб.Костюченко С.В., Ямпольский В.З. Мониторинг и моделирование нефтяных месторождений. Томск: Изд-во HTJI, 2000. - 246 е.: ил.

99. Кузнецов H.A., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Методы анализа и синтеза модульных информационно управляющих систем. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 800 с.

100. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Шелков А.Б. Достоверность и сохранность информации в АСУ. Изд. 2-е. Серия «Информационные технологии». М.: СИНТЕК, 2003. 500 с.

101. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: Учебное пособие в 10 т. М.: Наука, 1986.

102. Левин Ю., Маркелов Д., Жильцов В. «Интеллектуальная скважина» для нефтяной компании «ЮКОС» // Научно-технический вестник ЮКОС. 2003 г. № 6. С. 62-63.

103. Лойцянский Л.Г. Механика жидкости и газа: Учебник для вузов. -М.: «Дрофа», 2003.

104. Лоскутов А.Ю., Михайлов A.C. Введение в синергетику. — М.: Наука, 1990. 272 с.

105. Лысенко В.Д. Оптимизация разработки нефтяных месторождений. -М.: Недра, 1991.

106. Лысенко В. Д. Разработка нефтяных месторождений. Теория и практика. -М.: Недра, 1996.

107. Лысенко В. Д. Инновационная разработка нефтяных месторождений М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2000. 516 с.

108. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 2005.

109. Маскет М. Физические основы технологии добычи нефти. -Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2003.

110. Матвеев С.Н., Осипов A.B., Кузнецов А.Ф. Развитие систем поддержки принятия решений на нефтегазодобывающих предприятиях // Нефтяное хозяйство, 2005. № 4. С. 114-117.

111. Мееров М. В. Системы многосвязного регулирования М.: Наука, 1965. 384 с.

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

113. Меньшов Б.Г., Ершов М.С., Яризов А.Д. Электротехнические установки и комплексы в нефтегазовой промышленности: Учебник для ВУЗов. -М.: ОАО «Издательство «Недра», 2000.

114. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учеб.: В 3 т. / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000.

115. Методы математического моделирования объектов и процессов разработки нефтяных месторождений М., Всесоюз. нефтегаз. науч.-исслед. ин-т, 1991.

116. Метьюз Д.Г., Финк К.Д. Численные методы. Использование MATLAB, 3-е издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.

117. Мирзаджанзаде А.Х., Степанова Г.С. Математическая теория эксперимента в добыче нефти и газа. М.: Недра, 1977. - 229с.

118. Мирзаджанзаде А.Х., Хасанов М.М., Бахтизин Р.Н. Этюды о моделировании сложных систем нефтедобычи. Нелинейность, неравновесность, неоднородность. Уфа: Гилем, 1999. - 464 с.

119. Мирзаджанзаде А.Х., Шахвердиев А.Х. Динамические процессы в нефтегазодобыче. М.: Наука, 1997. - 255с.

120. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Линейные системы. СПб.: Питер, 2005.

121. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Нелинейные и оптимальные системы. СПб.: Питер, 2006.

122. Мищенко И. Т., Бравичев К. А., Ермолаев А. И. Системный подход при оптимизации работы обводненных глубинно-насосных скважин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 1998. № 3. С. 11 14.

123. Муравьев Н.М., Андриасов P.C., Гиматудинов Ш.К., Говорова Г.А., Полозков В.Т. Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений. М.: Гостоптехиздат, 1958.

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

125. Нефтепромысловое оборудование: Справочник / Под ред. Е. И. Бухаленко. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Недра, 1990. - 559 с.

126. Николаевская С. А. Сравнительный анализ основных характеристик SCADA-систем, применяемых на нефтегазовых предприятиях России // АСУ ТП НК. № 1, 2003г.

127. Николис Дж. Динамика иерархических систем (эволюционное представление) / Пер. с англ.; Под ред. Б.Б. Кадомцева. — М.: Мир, 1989.

128. Нитенко В. Б., Нугманов В. Г. О некоторых аспектах построения корпоративной информационной системы предприятия // Научн.-техн. сб. «Техника и технология добычи нефти на современном этапе». ОАО «Татнефть», 1998.

129. Новиков JI.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Учебное пособие. СПб, 1999.- 152с.

130. Обморшев А.Н. Введение в теорию колебаний. М.: Наука, 1965.

131. Овнатанов С.Т., Карапетов К.А. Форсированный отбор жидкости. -М.: Недра, 1967.-132 с.

132. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. -М.:Финансы и статистика, 2002.

133. Пановко Я.Г. Введение в теорию механических колебаний. Учеб. пособие для вузов. 3-е изд., перераб. - М.: Наука, 1991.

134. Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления. -М.: Энергоатомиздат, 1982. 272 с.

135. Персиянцев М.Н. Добыча нефти в осложненных условиях. ООО «Недра - Бизнесцентр», 2000. - 653 с.

136. Персиянцев М.Н., Кабиров М.М., Ленченкова Л.Е. Повышение нефтеотдачи неоднородных пластов. — Оренбург: Оренбургское книжное издательство, 1999. 224 с.

137. Перспективы участия российских компаний в проектах изучения и освоения топливно-энергетических и минеральных ресурсов зарубежных стран // Технологии ТЭК. Апрель 2007г. С. 4 9.

138. Пирвердян A.M. Гидромеханика глубиннонасосной эксплуатации. М.: Недра, 1965. 185 с.

139. Пыхачев Г.Б., Исаев Р.Г. Подземная гидравлика. -М.: Недра, 1973. 360 с.

140. Рапопорт Г.Н. и др. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. -М.: Машиностроение, 1977.

141. Райбман Н.С. и др. Основы управления технологическими процессами. -М.: «Наука», 1978.

142. Родионов И.В. Проблемы применения передовых методов нефтеизвлечения в нефтегазодобывающей отрасли // Нефтяное хозяйство. -2003.-№4.-С. 1718.

143. Роуч П. Вычислительная гидродинамика. Под ред. Чушкина П.И. -М.: Мир, 1976.

144. Салимжанов Э.С., Атюрьевская A.C., Пелевин JI.A. Алгоритмы идентификации и оптимизации режима скважин. Ярославль, 1973.

145. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2-е изд. - М.: Физматлит, 2005.

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

147. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2002.

148. Середа Н.Г., Сахаров В.А., Тимашев А.Н. Спутник нефтяника и газовика: Справочник. -М.: Недра, 1986.

149. Силаш А.П. Добыча и транспорт нефти и газа. Часть I. Пер. с англ. -М.: Недра, 1980.

150. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для ВУЗов 3-е изд. - М.: Высш. шк., 2001.

151. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Проектирование разработки. Под ред. Ш.К.Гиматудинова. -М.: Недра, 1983. Т 1: Добыча нефти. 453с.

152. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Проектирование разработки. Под ред. Ш.К.Гиматудинова. -М.: Недра, 1983. Т 2: Проектирование разработки. 431с.

153. Сургучев М.Л. Вторичные и третичные методы увеличения нефтеотдачи пластов. М.: Недра, 1985.

154. Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбер Ф.А.Интеллектуальная нефтяная скважина // Интеллектуальные системы: Тр. VI межд. симпозиума. М.: РУСАКИ, 2004. С. 419 420.

155. Тагирова К.Ф., Танеев А.Р., Мамлеев Р.В., Бадамшин P.P. Проблема автоматизации систем управления технологическими процессами добычи нефти. Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах.Уфа.: УГАТУ. 2005. С.172 —177.

156. Тагирова К. Ф. Решение актуальных задач автоматизации добычи нефти на основе иерархической системы моделей //Мехатроника, автоматизация, управление. -М.: Новые технологии, 2007, №9. С. 37-40.

157. Тагирова К. Ф., Дунаев И. В. Повышение достоверности оценки дебита нефтяной скважины по динамограмме // Технологии ТЭК. М.: Индустрия, 2007. №2. С. 41 - 44.

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

159. Тагирова К.Ф. Управляемая технология нефтедобычи на основе динамических моделей. Вычислительная техника и новыеинформационные технологии. Межвуз. науч. сб. Вып.6. Уфа, 2007. С. 30 -35.

160. Тагирова К.Ф. Модернизация структуры системы управления технологическим процессом добычи нефти // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды XI Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2007. Ч.З. С. 107 112.

161. Тагирова К.Ф. Управление нефтедобывающим производством по технико-экономическим критериям // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 2008. № 5. С. 33 -39.

162. Тагирова К. Ф. Повышение-эффективности добычи нефти на основе координации управления технологическими процессами // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». Уфа, 2008.Т. 10. № 2(27). С. 48 52.

163. Тахаутдинов Ш.Ф. и др. Обработка практических динамограмм на ПЭВМ. Казань: Новое Знание, 1997. - 76с.

164. Тимашев Э.М., Ильясов Б.Г., Тагирова К.Ф., Михеев П.С., Исбер Ф.А., Бадамшин P.P. Система управления переводами скважин при разработке двухпластовой залежи нефти // Нефтепромысловое дело. М. : ОАО "ВНИИОЭНГ", 2006. №2. С. 33 38.

165. Тихонов А. Н., Самарский А. А. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1972.

166. Толстов Г.П. Ряды Фурье. 3-е изд. - М.: Наука, 1980 - 384 с.

167. Толстов А.Г. Введение в информатику систем технической диагностики. -М.: ИРЦ «Газпром», 2007. — 488 с.

168. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. -М.: Мир, 1992 143 с.

169. Уразаков K.P., Андреев В.В., Жулаев В.П. Нефтепромысловое оборудование для кустовых скважин. -М.: Недра, 1999. 268 с.

170. Фархуллин Р.Г. Комплекс промысловых исследований по контролю за выработкой запасов нефти. // Казань, Татполиграф, 2002г.

171. Фатхутдинов А.Ш., Слепян М.А., Ханов Н.И., и др. Автоматизированный учет нефти и нефтепродуктов при добыче, транспорте и переработке. -М.: ООО «Недра-Бизнес-центр», 2002.

172. Фомин В.Н. Некоторые общие принципы построения адаптивных систем управления. СПб: Соросовский образовательный журнал 2004, №12 с.102-108.

173. Френкель Н.З. Введение в гидравлику. М.: Госэнергиздат, 1956.

174. Хакимьянов М.И., Ковшов В.Д., Чикишев A.M., Максимов Н.С., Почуев А.И. Контроллеры автоматизации установок штанговых глубинных насосов // Нефтегазовое дело, 2007. http.:/www.ogbus.ru.

175. Халимов Э. М., Леви Б. И., Дзюба В. И., Пономарев С. А. Технология повышения нефтеотдачи пластов. М.: Недра, 1984.-267 с.

176. Хасанов М., Якупов Р., Ямалиев В. Вейвлет-анализ в задаче диагностирования нефтепромыслового оборудования // Вестник инжинирингового центра Юкос, 2001. №2.

177. Хисамов P.C. Сулейманов Э.И., Фархуллин Р.Г., Никашев O.A., Губайдуллин A.A., Ишкаев Р.К., Хусаинов В.М. Гидродинамические исследования скважин и методы обработки результатов измерений. М., ОАО «ВНИИОЭНГ». 2000. - 228с.

178. Хисамутдинов Н.И. Комплекс программных средств для решения инженерных задач разработки нефтяных месторождений //Нефтяное хозяйство. Февраль 1994. С. 12- 16.

179. Хисамутдинов Н.И., Хасанов М.М., Телин А.Г., Ибрагимов Г.З., Латыпов А.Р. Разработка нефтяных месторождений. М.: Всерос. науч.-исслед. ин-т организации управления и экономики нефтегаз. пром-сти, 1994.-262 с.

180. Хисамутдинов Н.И. Совершенствование методов решения инженерных задач при добыче нефти на поздней стадии разработки // Нефтяное хозяйство, 2001. № 8. С. 16 19.

181. Черных И.В. SIMULINK: среда создания инженерных приложений /Под. общ. ред. В.Г. Потемкина. -М.: Диалог-МИФИ, 2003.

182. Чудин В.И., Валовский В.М., Самойлов В.В., Лобода И.И. К вопросу об определении дебита жидкости на устье скважины по динамограмме.

183. Шадрин В.П., Шадрин B.C. Технико экономические основы построения и развития системы управления нефтедобывающим производством. Концепция. ЗАО «ПермСпецНефтеМаш» и УФ АО «Нафтам», 1998.

184. Шаньгин Е.С., Тагирова К.Ф., Танеев А.Р. Система оперативного управления режимами добычи нефти // Системный анализ в проектировании и управлении: Тр. VI междунар. науч. практ. конф. СПбГПУ 2002. С.390 -391.

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

186. Шахвердиев А. X., Максимов М. М., Рыбицкая Л. П. Моделирование залежей нефти с позиции системной оптимизации процессов // Нефтяное хозяйство, 2000. № 12. С. 19 22.

187. Щелкачев В.Н. Отечественная и мировая нефтедобыча — история развития, современное состояние и прогнозы: Монография. — М.: ГУП Изд-во «Нефть и газ» РТУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2001.

188. Шмелев, В. Е. Система конечноэлементных расчётов FEMLAB 3.x. http://www.matlab.ru/femlab/book6/default.php.

189. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. — М.: «Мир» 1975.

190. Энергетическая стратегия России на период до 2020 года.

191. Юсупов Р., Божко И. Особенности интеграции информационных систем нефтегазодобывающих предприятий // Технологии ТЭК. Октябрь 2005.-С. 30-33.

192. AnilK.J., Mohiuddin К.М. Artificial Neural Networks: A Tutorial, Computer, 1996 №3, c.31-44.

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

194. Guntis Moritis. Smart, intelligent wells/ Oil & gas Journal/ Apr., 2001. Guntis Moritis. Smart, intelligent wells/ Oil & gas Journal/ Apr., 2001. -PP. 7277.

195. Jacobsen X., Zscherpel U. and Perner P. A Comparison between Neural Networks and Decision Trees. Lecture Notes in Artificial Intelligence -Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 1999, pp. 144-158.

196. Lawrence S., Giles C. L., Tsoi A. C. and Back A. D. Face Recognition: A Convolutional Neural Network Approach. IEEE Transactions on Neural Networks, Special Issue on Neural Networks and Pattern Recognition, pp. 1-24.

197. Odeh A.S. Comparison of Solutions to Trree-Dimension Black-Oil Reservoir Simulation Problem // JPT. Vol. 33. - January 1981. P. 1325.

198. Petrou M. Learning in Pattern Recognition. Lecture Notes in Artificial Intelligence Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 1999, pp. 1-12.

199. Policar R. The wavelet tutorial. Ames, Jowa 1996, 34 p.

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

201. Wilamowski B.M. Oil well diagnosis by sensing terminal characteristics of the induction motor // IEEE Transactions on industrial electronics, 2000 №5.

202. ГОСТ P 8.615-2005 Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа.