автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Нечеткие методы идентификации и управления процессами нефтегазодобычи

Введение.

1. Общие принципы принятия решений по управлению сложными многоуровневыми технологическими комплексами добычи и межпромыслового транспорта нефти и газа в осложненных условиях эксплуатации.

1.1. Общая структура и особенности управления сложной системой добычи и межпромыслового транспорта нефти и газа.

1.2. Анализ видов неопределенности, характерных для процесса управления корпоративными комплексами по добыче и межпромысловому транспорту нефти и газа.

1.3. Возможности применения теории нечетких множеств и интервального анализа для описания различных видов неопределенности.

1.4. Анализ аналитических и численных методов алгебры преобразований нечетких величин.

1.5. Разработка нечетких матричных алгоритмов и программ.

1.6. Выводы по первому разделу.

2. Контроль и управление процессами разработки газовых месторождений в условиях неопределенности.

2.1. Анализ существующих методов контроля и управления процессом разработки газовых месторождений.

2.2. Расчет технологических и геолого-промысловых параметров при наличии неточных замеров и моделей.

2.3. Оценивание запасов для месторождений природного газа в условиях неопределенности.

2.4. Оценивание запасов для нефтяных месторождений в условиях неопределенности (2d и 3d модели).

2.5. Экспресс-метод контроля и управления режимами работы газовых скважин при наличии иерархической системы моделей.

2.6. Контроль, прогнозирование и нечеткое оптимальное управление на примере газовых месторождений.

2.7. Выводы по второму разделу.

3. Расчет, идентификация и оптимизация режимов работы систем добычи газа с использованием нечетких матричных методов.

3.1. Детерминированные методы расчета газодобывающих систем.

3.2. Детерминированные методы оптимизации режимов работы газодобывающих систем.

3.3. Оптимизация многоуровневой иерархической системы добычи газа с применением теории нечетких множеств.

3.4. Определение эффективных режимов работы газосборного коллектора с учетом нечетких целевых функций и ограничений.

3.5. Оптимизация режимов работы системы «межпромысловый коллектор-УКПГ -скважины-пласт» с учетом неопределенности.

3.6. Детерминированная адаптивная и нечеткая оценка коэффициентов моделей основных элементов системы.

3.7. Идентификация фактических дебитов газовых скважин при неточных исходных данных и коэффициентах уравнений.

3.8. Выводы по третьему разделу.

4. Расчет экономической эффективности применения предложенных алгроритмов и программ.

4.1. Обоснования экономической эффективности.

4.2. Обоснование эффективности внедрения программного комплексаМО

4.3. Расчет экономии эксплуатационных затрат.

4.4. Функционально-стоимостный анализ.

4.5. Выводы по четвертому разделу.

Актуальность проблемы. Одной из ведущих отраслей топливно-энергетического комплекса Российской Федерации является газовая промышленность. Главной базой страны, обеспечивающей основной объем добычи природного газа, является территориально-производственный комплекс Тюменской области концерна "Газпром". Для освоения газовых месторождений Тюменской области созданы и продолжают интенсивно развиваться мощные технологические комплексы по добыче и транспорту газа с многоуровневой, многоцелевой иерархической системой контроля и управления, которые предъявляют повышенные требования к применяемым на всех уровнях системы методам контроля и управления. Большая погрешность промысловых данных и отсутствие информации об отдельных параметрах приводит к тому, что процесс принятия решений в системе контроля и управления осуществляется в условиях неопределенности. Разработка методов контроля и управления сложными системами в таких условиях значительно отстает от потребностей практики, что затрудняет использование всех возможностей, предоставляемых технологией, и приводит к существенному снижению эффективности и надежности работы многоуровневых иерархических систем управления процессами разработки месторождений, добычи и межпромыслового транспорта газа. Аналогичные проблемы характерны и для нефтегазодобывающих компаний нефтяной отрасли.

Ситуация в северных условиях осложняется значительной погрешностью замеров технологических параметров, наличием различных видов неопределенности при решении задач и необходимостью координации решений, принимаемых на каждом уровне иерархической системы контроля и управления нефтегазодобывающего региона.

Разработка конструктивных методов контроля и управления сложными иерархическими системами в условиях неопределенности значительно отстает от потребностей практики, что затрудняет использование всех возможностей, 5 предоставляемых технологией, и приводит к существенному снижению эффективности и надежности работы систем нефтегазодобычи.

Управление такими крупными технологическими комплексами невозможно без применения средств автоматизации и вычислительной техники, причем в настоящее время создание и развитие АСУ в нефтяной и газовой промышленности осуществляется путем перехода от разработки локальных АСУ отдельными предприятиями к созданию корпоративных интегрированных распределенных автоматизированных систем управления с применением ИНТЕРНЕТ и ИНТРАНЕТ технологий. Существующие алгоритмы принятия решений в сложных системах чаще всего являются детерминированными или ориентированы на конкретный вид неопределенности (интервальный, вероятностный, лингвистический). Применение конкретного математического аппарата (статистических методов, теории игр, теории полезности и т.д.) для принятия решений позволяет адекватно отразить в модели лишь отдельные виды данных, что приводит к острому дефициту в информации конкретного типа и безвозвратной потере информации других типов.

Следует отметить, что, несмотря на существование большого числа программных комплексов, созданных для расчета и оптимизации режимов работы систем газодобычи, межпромысловых коллекторов и газовых и нефтяных залежей, отсутствуют комплексы программ, работающие в условиях неопределенности, высокой размерности и сложности моделей, обладающих блоками идентификации параметров моделей и возможностью работы в реальном масштабе времени.

Цель работы. Основной целью данной работы является системный анализ, разработка методик и комплексов программ для расчета, контроля, идентификации и управления режимами работы сложных многоуровневых технологических комплексов добычи и межпромыслового транспорта газа и подсчета запасов для нефтяных и газовых месторождений в осложненных условиях эксплуатации. 6

Основные задачи исследования и методы их решения.

1. Системный анализ и определение основных особенностей АСУ корпоративных технологических комплексов добычи нефти и газа и обработки информации в осложненных условиях эксплуатации Крайнего Севера.

2. Определение основных видов неопределенности и принципов управления многоуровневыми иерархическими нефтегазодобывающими комплексами Крайнего Севера в осложненных условиях эксплуатации и возможности применения теории нечетких множеств для описания различных видов неопределенности.

3. Системный анализ и разработка матричного метода и программ оперирования с нечеткими величинами при решении задач контроля и управления сложными многоуровневыми технологическими системами. Создание универсального нечеткого калькулятора.

4. Разработка матричного метода и комплекса программ по подсчету запасов нефтегазовых месторождений в условиях неопределенности.

5. Создание алгоритмов и программ расчета, контроля, идентификации и управления сложным региональным технологическим комплексом добычи и межпромыслового транспорта газа в стационарном режиме при детерминированных и неопределенных условиях.

Для решения этих задач применялись методы теории нечетких множеств, теории иерархических систем, гидродинамики, линейного и нелинейного программирования, принципы регуляризации.

Научная новизна работы. Проведенные соискателем исследования и разработки позволили создать нечеткие матричные методы и программы управления многоуровневыми автоматизированными технологическими комплексами по добыче нефти и газа в осложненных условиях эксплуатации. Разработан универсальный нечеткий калькулятор для принятия решений в условиях неопределенности. Проведен системный анализ принципов контроля и управления сложным распределенным автоматизированным технологическим комплексом в условиях неопределенности. Рассмотрена возможность единого подхода к проблеме принятия решений в локальных АСУ разного 7 функционального назначения (разработка месторождений, добыча и межпромысловый транспорт газа).

Поведен анализ особенностей построения программного комплекса для проведения расчетов в реальном масштабе времени.

Практическая ценность научных исследований и реализация работы в промышленности.

По проведенным в работе научным исследованиям и с помощью разработанных в диссертации комплексов программ при непосредственном участии автора в Тюменском нефтяном научном центре ТНК произведены расчеты для ряда нефтяных месторождений и экономической эффективности различных мероприятий в условиях неопределенности. Расчеты показали высокую эффективность предложенных методов, большое преимущество перед детерминированными методами и существующими комплексами программ принятия решений в условиях риска.

Предложенный автором матричный метод по расчету, идентификации и оптимизации режимов работы межпромысловых коллекторов с учетом неопределенности исходной информации будет использован совместно с ранее разработанными и внедренными в промышленную эксплуатацию в РАО «ГАЗПРОМ» в газодобывающих объединениях.

Проведение с помощью этих комплексов программ оперативных и плановых расчетов, идентификации и оптимизации режимов работы межпромысловых коллекторов газовых месторождений позволит повысить давления на выходах коллекторов и продлить период бескомпрессорной эксплуатации за счет оптимального выбора режимов работы установок комплексной подготовки газа (УКПГ) и потоков в газотранспортной сети, сократить потери в добыче газа при проведении ремонтных работ.

За счет учета иерархической структуры принятия решений для реальных технологических комплексов, имеющейся на практике неопределенности целей, ограничений, моделей и исходных данных, проведения идентификации коэффициентов моделей по фактическим данным повышена устойчивость решений, их точность и практическая применимость. 8

Апробация работы. Основное содержание диссертационной работы докладывалось на: научно-технической конференции «Научные проблемы Западно-Сибирского нефтегазового региона гуманитарные, естественные и технические аспекты» (г. Тюмень, 1999 г.); Второй Всероссийской научно-технической конференции «Моделирование технологических процессов, бурения, добычи и транспортировки нефти и газа на основе современных информационных технологий» (г. Тюмень, 2000 г.); Третьей Всероссийской научно-технической конференции «Моделирование технологических процессов, бурения, добычи и транспортировки нефти и газа на основе современных информационных технологий» (г. Тюмень, 2002 г.); научных семинарах кафедры "Моделирование и управление процессами нефтегазодобычи" (г. Тюмень, 2000-2002 г.).

Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, списка использованной литературы, включающего 151 наименование, и двух приложений из 27 страниц. Содержит 169 страницы текста, 37 рисунков, 19 таблиц.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Проведенные соискателем в кандидатской диссертации исследования и разработки позволили разработать и реализовать в виде программных комплексов матричные методы принятия решений при наличии в моделях нечетких и интервальных переменных, коэффициентов моделей и нечетких целевых функций.

Преимуществом разработанного автором диссертации нечеткого матричного метода является:

-высокая скорость проведения расчетов, связанная с линейным ростом числа операций от размерности решаемой задачи, что позволяет эффективно применять приведенные программы при решении задач большой размерности в реальном масштабе времени;

- особенность матричных операций позволяет очень легко определять взаимнооднозначные соответствия между решениями на разных уровнях управления и между матричными компонентами при всех видах операций, что дает возможность очень эффективно решать задачи обратной коррекции решений и соответствующих производственных задач (идентификации параметров и коэффициентов уравнений, уточнения исходных функций принадлежности и т.д.);

- новый подход к операциям позволяет решать задачи с заданной точностью, так как имеется возможность проведения дополнительного уточнения решения путем построения новых матриц решений в рамках интервалов параметров, наиболее удовлетворяющих специалистов в процессе принятия решения;

- на основе матричного метода автором созданы подпрограммы для проведения операций над матрично-заданными функциями принадлежности, которые легко встраиваются в любые прикладные программы (например, в EXCEL), и отдельная программа-калькулятор.

Разработан и продемонстрирован на примере подсчета запасов газа нечеткий матричный метод согласования решений при наличии нескольких

154 неточных моделей - методов подсчета запасов газовых залежей по падению пластового давления и объемного метода. Приведен пример подсчета запасов нечетким матричным методом для сложного нефтяного месторождения. Обсуждены некоторые принципы управления сложным распределенным в условиях неопределенности. Рассмотрены проблемы информационной и программной увязки локальных АСУ ТП разного функционального назначения (разработка месторождений, добыча и межпромысловый транспорт газа) в единый комплекс программ по принятию комплексных решений.

На основе этих современных теоретических методов разработаны и внедрены следующие программные комплексы и методики с учетом решения отдельных задач, устойчивых к различным видам неопределенности коэффициентов моделей и замеров, в рамках глобальной задачи управления:

- подсчет запасов для газовых месторождений балансовым и объемным методом с согласованием результатов расчетов с применением нечеткой алгебры и уточнением исходных функций принадлежности для геолого-промысловых параметров;

- оценивание нечетких коэффициентов моделей и уравнений на примере идентификации нечетких коэффициентов моделей;

- определение нечетких эффективных дебитов газовых скважин с позиций рациональной разработки газовых месторождений;

- расчет, идентификация и оптимизация стационарного режима работы межпромыслового коллектора для детерминированных и нечетких параметров, критериев и ограничений.

На основе разработанных методов и комплексов алгоритмов и программ по принятию решений проведены расчеты, идентификация и оптимизация реальных систем нефтегазодобычи и подсчет запасов для газового и нефтяного месторождений Тюменской области, расчету, идентификации и оптимизации системы газодобычи и межпромыслового коллектора для предприятий РАО «ГАЗПРОМ» и ТНК, что обеспечило снижение эксплуатационных затрат на добычу и транспорт газа и привело к повышению конечного коэффициента газоотдачи месторождений.

155

Общий экономический эффект от внедрения этих программ только от использования для контроля обводненности газового месторождения составил более 700 тысяч рублей. Средства, вложенные в разработку алгоритмов и программ, окупаются уже через 2 года. Более подробные данные по внедрению комплекса и годовому экономическому эффекту приведены в табл.4.5.

За счет учета иерархической структуры принятия решений для реальных технологических комплексов, имеющейся на практике неопределенности целей, ограничений, моделей и исходных данных, проведения идентификации коэффициентов моделей по фактическим данным повышена устойчивость решений, их точность и практическая применимость.

156

1. Абрамович Ф.П., Вагенкнехт М.А., Хургин Я.И. Решение нечетких систем линейных алгебраических уравнений LR-типа // Методы и системы принятия решений. Рига, 1987. С.35-47.

2. Александров А.В. Автоматизированное управление единой системой газоснабжения. М., 1980.

3. Алексеев А.В. Проблемы разработки математического обеспечения выполнения нечетких алгоритмов // Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. Рига, 1984. С.79-82.

4. Алексеев А.В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений // Методы и системы принятия решений. Рига, 1983. С.38-42.

5. Аленфельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. М., 1987.- 360с.

6. Алиев Р.А., Либерзон М.И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. М.,1987.-208с.

7. Алиев Р.А., Либерзон М.И. Безытеративные алгоритмы координации в двухуровневых системах // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. N3. С.163-166.

8. Алтунин А.Е. Исследование и разработка методов принятия решений в многоуровневых иерархических системах газовой промышленности: Автореф. . дисс. канд. тех. наук. М., 1989. 24с.

9. Алтунин А.Е. Оптимальное управление системами магистрального транспорта газа в условиях неопределенности // Проблемы нефти и газа Тюмени: Тр. ЗапсибНИГНИ. Тюмень, 1981. Вып.51.

10. Алтунин А.Е., Востров Н.Н. Методы определения функций принадлежности в теории размытых множеств // Тр. ЗапсибНИГНИ, Тюмень, 1980. Вып. 154, С.62-72.

11. Алтунин А.Е., Востров Н.Н. Оптимизация многоуровневых иерархических систем на основе теории размытых множеств и методов самоорганизации // Проблемы нефти и газа Тюмени. Тюмень, 1979. Вып.42. С.68-72.

12. Алтунин А.Е., Востров Н.Н., Цыбульник В.Н. Оптимальное управление процессом обводнения газового месторождения в размытых условиях // Тез. докл. IV научно-технической конф. молодых ученых и специалистов ЗапсибНИГНИ. Тюмень, 1989. С. 130-131.

13. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Иерархическая модель процесса обводнения газовых месторождений // Проблемы нефти и газа Тюмени: Тр. ЗапсибНИГНИ, Тюмень, 1980. Вып.47, С.66-68.

14. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях // Монография. Тюмень 2002. 268с.

15. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Адлер В.В. Оценка коэффициента газоотдачи с использованием теории нечетких множеств // Тез. докл. Всесоюзной научно-технической конф. "Нефть и газ Западной Сибири. Проблемы добычи и транспортировки", Тюмень, 1985. С.45.

16. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Кутырев A.JL, Крел Л.Д., Цыбульник В.Н., Губин Е.Б. Инструкция по расчету и оптимизации сетевых газосборных систем. Тюмень, 1987. 69с.

17. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Цыбульник В.Н., Чуклеев С.Н. Анализ технических решений, реализованных в АСУ ВПО "Тюменгазпром". Обзорная информация. Вып.З, М., 1986. 47с. (Сер. "Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности").158

18. Алтунин А.Е., Цыбульник В.Н. Применение матричного метода оптимизации режимов работы магистральных газопроводов // Проблемы нефти и газа Тюмени:Тр. ЗапсибНИГНИ, Тюмень, 1980. Вып.45, С.83-86.

19. Алтунин А.Е., Чуклеев С.Н., Семухин М.В. Применение теории нечеткости для оценивания технологических параметров в АСУ ВПО "Тюменгазпром" //Проблемы нефти и газа Тюмени: Тр. ЗапсибНИГНИ, Тюмень, 1983. Вып.58, С.57-59.

20. Алтунин А.Е., Чуклеев С.Н., Семухин М.В., Крел Л.Д. Методические рекомендации по применению теории нечеткости в процессах контроля и управления объектами газоснабжения. Тюмень, 1983. 136с.

21. Алтунин А.Е., Чуклеев С.Н., Семухин М.В., Крел Л.Д. Методическое руководство по технологическим расчетам сложных систем газодобычи при неточных параметрах, Тюмень, 1984. 48с.

22. Алтунин Е. А., Кучумов Р.Я. Метод согласования и коррекции нечетких решений на примере подсчета запасов газа // «Модели технического обслуживания и ремонта нефтепромысловых систем» Сборник научных трудов.- Тюмень: Вектор Бук, 2000.- С.240-246.

23. Алтунин Е. А. Об одном алгоритме нечетких матричных операций// Сборник научных трудов «Моделирование технологических процессов нефтедобычи», Вып.З, Часть 1, Тюмень: Вектор Бук, 2002 С.129-135.

24. Алтунин Е. А. Программный комплекс для нечетких вычислений с применением матричных операций // Сборник научных трудов «Моделирование технологических процессов нефтедобычи», Вып.З, Часть 2, Тюмень: Вектор Бук, 2002.- С. 120-126.

25. Алтунин Е. А. Применение нечетких матричных операции для расчета газосборного коллектора в стационарном режиме // Сборник научных160трудов «Моделирование технологических процессов нефтедобычи», Вып.З, Часть 2, Тюмень: Вектор Бук, 2002.- С. 126-131.

26. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М., 1981. 424с.

27. Базаров М.Б., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. О построении конечно-разностных интервальных методов для обыкновенных дифференциальных уравнений // Вопросы вычислительной и прикладной математики. ИК АН УзССР, 1984. Вып.71, С. 131-144.

28. Бакан Г.М. и др. К решению задачи фильтрации в условиях нестохастически заданной неопределенности. Автоматика. 1984.N3. С.65-73.

29. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М., 1986. С.172-215.

30. Белоусов В.Д., Блейкер Э.М. и др. Трубопроводный транспорт нефти и газа. М., 1988. 400с.161

31. Бокша В.В., Силов В.Б. Нечеткое целевое управление системами с заданным конечным состоянием // Автоматика. 1985. N3. С.3-8.

32. Болотник Д.Н., Макарова Е.С., Рыбников А.В., Саркисов Г.Г. (Roxar Software Solutions AS, Московское представительство). Постоянно действующие геолого-математические модели месторождений. Задачи, Возможности, Технологии. «Нефтяное хозяйство», № 7, 2001.

33. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига, 1982. 256с.

34. Борщевич В.И., Ботнарь В.И. Нечеткое моделирование и проблемы его интерпретации. Кишинев, 1984.13с. (Рукопись депонирована в МолдНИИНТИ, N 462М-84 Деп. от 14.09.1984).

35. Бурков В.Н., Макаров И.М., Соколов В.Б. Модели и механизмы функционирования иерархических систем (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1987. N11. С. 106-131.

36. Быков И.Д. Оперативный контроль за обводнением газовых скважин // Газовая промышленность. 1987. N8. С.23-24.

37. Гайцгори В.Г. и др. Взаимосвязь задач оперативного управления производством и локальной оптимизации установок на предприятиях с непрерывной технологией // Автоматика и телемеханика. 1986. N6. С.135-146.

38. Гармаш В.Б., Шершков В.В. Моделирование нестационарного движения газа по сложной сети газопроводов: Реф. сб. ВНИИЭгазпрома. Вып.2, М,.1980. С.18-25. (Сер. "Транспорт и хранение газа").

39. Гусев JI.A., Смирнова И.М. Размытые множества. Теория и приложения (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1983. N5. С.66-85.

40. Дементьев Л.Ф., Кирсанов А.Н., Лапердин А.Н. Оценка точности определения основных геолого-промысловых и технологических параметров Медвежьего и Уренгойского газовых месторождений // Труды ВНИИЭгазпрома, М., 1982. Вып.1/10. С.16-23.

41. Евдокимов А.Г. Оптимальные задачи на инженерных сетях. Харьков. 1976. 153с.162

42. Желтов Ю.В. и др. Разработка и эксплуатация нефтегазоконденсатных месторождений. М., 1979. 254с.

43. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М., 1976. 165с.

44. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе // Классификация и кластер. М., 1980. С.208-247.

45. Задора Г.И. Контроль за перемещением ГВК и обводнением скважин. РНТС. М., 1976. Вып.15. (Сер. "Разработка и эксплуатация газовых и газоконденсатных месторождений").

46. Закиров С.Н., Лапук Б.Б. Проектирование и разработка газовых месторождений. М., 1974. 374с.

47. Закиров С.Н. и др. Прогнозирование и регулирование разработки газовых месторождений.М., 1984. 295с.

48. Захаров А.В., Шокин Ю.И. Алгебраическое интервальное решение систем линейных интервальных уравнений Ах^виАх + ё^в. Препринт ВЦ СО АН СССР, N5. Красноярск. 1987. 17с.

49. Зотов Г.А., Алиев З.С. Инструкция по комплексному исследованию газовых и газоконденсатных пластов и скважин. М., 1980. 301с.

50. Зуенков М.А. Приближение характеристических функций нечетких множеств // Автоматика и телемеханика. 1984. N10. С.138-149.

51. Калмыков С. А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск. 1986. 222с.

52. Кандель А., Байатт У.Дж. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика // Тр. американского общества инженеров-радиоэлектроников. Т.66. 1978. N12. С.37-61.

53. Кашьян Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М., 1983. 384с.

54. Кирсанов А.Н., Семухин М.В., Адлер В.В. Подсчет запасов газа с использованием теории нечетких множеств. Петрофизическое обеспечение163подсчета запасов нефти и газа // Тр. ин-та ЗапСибНИГНИ. Тюмень. 1989. С.86-107.

55. Кноринг Л.Д. Основы теории оптимизации разработки нефтяных месторождений. Л., 1980. 304с.

56. Козюкова Т.И. Координируемость многокритериальных взаимосвязанных задач линейного программирования // Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига, 1980. С.99-107.

57. Корженко M.A., Лянгузов Д.Б. Адаптивное управление технологическими процессами газодобычи в условиях неопределенности // Известия ВУЗов. Нефть и газ. 1981. N6. С.78-81.

58. Коротаев Ю.П., Зотов Г.А., Кичиев К.Д. Методика проектирования разработки газовых и газоконденсатных месторождений. М., 1966. 88с.

59. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М., 1982. 432с.

60. Кричлоу Г.Б. Современная разработка нефтяных месторождений -проблема моделирования. М.,1979.

61. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М., 1977. 392с.

62. Кучин Б.Л., Алтунин А.Е. Управление системой газоснабжения в осложненных условиях эксплуатации. М., 1987. 209с.

63. Кучин Б.Л., Алтунин А.Е. Информационные системы управления объектами газоснабжения. М., 1989.

64. Кучин Б.Л., Алтунин А.Е. Оптимизация сложных систем добычи газа в условиях нечетко определенной обстановки // Известия ВУЗов. Нефть и газ. 1978. N10. С.33-38.164

65. Лапук Б.Б и др. Комплексное решение проблемы разработки группы газовых и газоконденсатных месторождений. М., 1970. 287с.

66. Магомедов И.А. и др. Применение теории нечетких множеств к задачам управления нестационарными процессами // Методы и системы принятия решений. Рига, 1984. С.60-65.

67. Малышев Н.Г., Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М., 1991. 136с.

68. Маргулов Р.Д., Тагиев В.Г., Гергедава Ш.К. Организация управления газодобывающим предприятием. М., 1981.

69. Мелихов А.Н. и др. Лингвистический терминальный комплекс. Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. Рига, 1984. С. 140-142.

70. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем. М., 1973.

71. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем. М., 1978.

72. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М., 1975.528с.

73. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. М, 1981. 179с.

74. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.,1986. 408с.

75. Оден Д.Т. Конечные элементы в нелинейной механике сплошных сред. М., 1976. 464с.

76. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. М.,1979.165

77. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М., 1981. 203с.

78. Павловский Ю.Н. Агрегирование сложных моделей и построение иерархических систем управления. // Исследование операций. Вып.4. М., 1974. С.3-38.

79. Палатник Б.М. Создание методик решения трехмерных задач теории фильтрации применительно к прогнозированию технологических показателей разработки месторождений газа севера Тюменской области: Автореф. канд. дис., М., 1985. 24с.

80. Помехоустойчивые алгоритмы по обработке данных гидродинамических исследований скважин. Уфа, ООО «ЮганскНИПИнефть». 2001.

81. Программа для решения системы нелинейных уравнений параболического типа, описывающей движение газа в трехслойном пласте / Н. Myкимов // Аннотир. указатель программных средств, Сер.З. 1985. С.8.

82. Садуллаев Р., Абуталиев Э.Б. Численно-статистическое моделирование фильтрационных процессов и методы их расчета. Ташкент, ФАН, 1982. 108с.

83. Сейдж Ж.П., Уайт Ч.С. Оптимальное управление системами. М., 1982. 392с.

84. Семухин М.В. Построение комплекса алгоритмов контроля обводнения газовых месторождений // Проблемы нефти и газа Тюмени. Вып.54, Тюмень, 1982. С.77-79.

85. Семухин М.В. Методы расчета и анализа технологических процессов добычи газа с учетом точности определения промысловой информации. Автореф. канд. дисс. Тюмень, 1984. 24с.

86. Семухин М.В. Моделирование информационных процессов и систем. Учебно-методическое пособие. Тюмень, 1988. 50с.

87. Семухин М.В. Теория информации. Учебно-методическое пособие. Тюмень, 1989. 48с.166

88. Семухин М.В. Теория нечетких множеств. Учебно-методическое пособие. Тюмень: ТюмГУ, 1989. 50с.

89. Семухин М.В., Крел Л.Д. Кутырев А.Л. Алгоритм расчета стационарного режима работы межпромыслового коллектора сетевой структуры // Проблемы нефти и газа Тюмени". Тюмень, 1984. Вып.61, С.66-68.

90. Силов В.Б., Маригодов В.К. Метод 1-г аппроксимации для построения лингвистических моделей // Алгоритмические методы и программирование в электронике. Рязань, 1981. С.37-41.

91. Тараненко Б.Ф., Марбин З.С. Оптимальное распределение заданного отбора газа между скважинами // Проблемы нефти и газа Тюмени. Вып.ЗЗ, 1987. С.52-56.

92. Тетерев И.Г., Шешуков Н.Л., Нанивский Е.М. Управление процессами добычи газа. М., 1981. 248с.

93. Тихонов А.Н. и др. Регуляризующие алгоритмы и априорная информация. М., 1983. 200с.

94. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М., 1966.

95. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М., 1978.

96. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.,1975.

97. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М., 1983. 468с.

98. Хирагава С. Вероятностная модель для оценки запасов нефти. Перевод Ц-8373, М., 1973.

99. Хьюбер Дж.П. Робастность в статистике. М., 1984. 304с.

100. Цыпкин Я.З. Адаптивные методы выбора решений в условиях неопределенности. Автоматика и телемеханика, 1986. N4. С.78-91.

101. Чуклеев С.Н. К вопросу о разрешимости нечетких уравнений. В сб.: Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. Рига, 1984. С.95-96.167

102. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М., 1983. 184с.

103. Шокин И.Ю. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981.112с.

104. Ягер P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств // Нечеткие множества и теория возможностей. М., 1986. С.71-78.

105. Atsushi Degawa. Улучшение методов обнаружения и подавления "плохой" информации при оценке состояния энергосистем. "Дэнки гаккай ромбуси, Trans. Inst. Elec. Eng. Jap.", 1984. N2. р.69-76(яп.).

106. Bonissone P.P., Tong R.M. Editorial: reasoning with uncertainty in expert systems.'Tnt. J. Man-Mach. Stad.", 1985. N3. p.241-250.

107. Carlsson C. Fuzzy systems: basis for modeling methodology? "cybernetics and Systems", N15. 1984. p.361-379.

108. Drouin M., Abou-Kandil H., Mariton M., Due G. Une nouvelle methode de decompozision-coordinasion 1 re partie: Principe et mise en ocuvre. "APII", 1985. N3. p.205-226.

109. Dubois D., Prade H. Operations on fuzzy numbers. Int. J.System sci., 1988. v.5, N2. p.613-626.

110. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: Theory and applisations. -New York: Acad. Press, 1980. 394p.

111. Dubois D., Prade H. Systems of linear fuzzy constraints. "Fuzzy Sets and Systems". 1980. v.3, N1. p.37-48.

112. Due G., Drouin M., Mariton M., Abou-Kandil H. Une nouvelle methode de decomposition-coordination. 2 e partie: Application a la compensation des systemes multivariables. "APII", 1985. N3. p.227-242.

113. Findeisen W., Malinowski K. Two-level control and coordination for dinamisal systems. Archiwum automatiki i telemechaniki. Т. XXIV, N1. p.3-27.

114. Garlott J. Interval Mathematics. A Bibliography. Freiburger, Interval-Berichte, West Germany, N6. 1985. 250p.168

115. Gorzalczany M.B. Interval-Valued Decisional Rule in Signal Transmission Problems. "Arhiwum automatyki i telemechaniki", t.XXX, N2. 1985. p.159-168.

116. Kickert W.Y.M. and oth. Application of Fuzzy Controller in a Warm Water Plent. "Automatica", v. 12, N4. 1986. p.301-308.

117. Kralik J., Stiegler P., Vostry Z., Zavorka J. Modeling the dynamic of flow in gas pipelines."IEEE Trans. Syst., Man and Cybern.", 1984. N4. p.586-596.

118. Leitmann G. Deterministic control of uncertain systems. "Mat. Model. Sci. and Technol., 4 th Int. Conf. Zurich, 15-17 Aug. 1983. New York, 1983. p.1-9.

119. Mamdani E.H., Efstathion H.J. Higher-order logics for handling uncertainty in expert systems. "Int. J. Man-Mach. Stud.", 1985. N3. p.243-259.

120. Mariton M., Drouin M., Abou-Kandil H., Due G. Une nouvelle methode de decomposition-coordination. 3 e partie: Application a la commande coordonnees-hierarchisee des procesus complexes. "APII", 1985. N3. p.243-259.

121. Miyamoto S., Ikeda S., Sawaragi Y. Identification of distributed systems and the theory of regularization."J. Math.Anal. and Appl.", 1988. N1. p.77-95.

122. Michalska H., Ellis J.E., Roberts P.D. Joint coordination method for the steady-state control of large-scale systems. "Int. J. Syst. Sci.", 1985. N5. p.605-618.

123. Moor R.E. A servey of interval methods for differential equations. "Proc. 23rd IEEE Conf. Decis. and Contr., Las Vegas, Nev., 1984. v.3", New York, 1984. p.1529-1535.

124. Ostermark R. Sensitivity analysis of linear fuzzy programs: an approach to parametric interdepedence. "Kybernetes", 1987. N2. p. 113-120.

125. Петков П.И., Димитров З.И., Иванов M.C. Иерархичные децентрализованные системы управления. София: Техника, 1985. 136с.

126. Prade Н. A computional approach to approximate and plausible reasoning with applications to expert systems. "IEEE Trans. Pattern Anal, and Mach. Intel.", 1985. N3. p.260-283.169

127. Schwandt H. An interval arithmetic approach for the constraction of an almost globally convergent method for the solution of the nonlinear poisson equation on the unit square. "SIAM J. Sci. a St. Comput.", 1984. v.5, N2. p.427-452.

128. Schwandt H. Newton-like interval methods for large nonlinear systems of equations on vector computers. "Comput. Phys. Commun.", 1985. N1-3, p.223-232.

129. Schwandt H. A simmetric iterative interval method for system of nonlinear equations. "Computing," 1984. N2. p.153-164.

130. Tanaka H., Asai K. Fuzzy solution in fuzzy linear pogremming problems. "IEEE Trans. Syst. Maan and Cybern.", 1984. N2. p.325-328.

131. Tzafestas S.G. Large-scale systems modeling in distributed-parameter control and estimation. "Modeling and Simul. Eng. 10th IMACS World Congr. Syst. Simul. and Sci. Comput., Montreal, 8-13 Aug. 1982. v.3" Amsterdam e.a., 1983. p.69-77.

132. Urban В., Hansel V. A fuzzy concept in the theory of strategic decision where several objectives exist. "Fuzzy inf., Proc. IF AC Symp. Marseille, 19-21 July, 1983." Oxford e.a., 1984. p.313-320.

133. Wilson I.D. Foundations of hierarhical control. "International Journal of Control" 29, N6. 1989. p.899-933.

134. Yamanaka К., Kera K., Osako K. Recent advanced FA controllers. "Hitachi Revies", 1986. N1. p.33-36.

135. Yager R.R. Fuzzy sets, probilities and decision. "J. of Cybern.", N10. 1980. p.1-18.

136. Yuxiang Wu. Математическая модель многослойного оценивания построенная в рамках теории нечетких множеств. "Мэйтан сюэбао, J.China Coal. Soc.", 1985. N1. р.21-33.170