Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/3162
Title: Інтелектуальна підтримка прийняття рішень для управління відпрацюванням алмазних доліт
Authors: Семенцов, Г. Н.
Чигур, Л. Я.
Keywords: автоматизоване управління
інформаційна модель
система прийняття рішень
гібридна нейромережа
відпрацювання доліт
алгоритм ідентифікації
буріння
автоматизированное управление
информационная модель
система принятия решений
гибридная нейросеть
отработка долот
алгоритм идентификации
бурение
automated control
information model
system of decision-making
Hybrid Neural Network
drill bits wear
identification algorithm
drilling
Issue Date: 2014
Publisher: ІФНТУНГ
Citation: Семенцов, Г. Н. Інтелектуальна підтримка прийняття рішень для управління відпрацюванням алмазних доліт / Г. Н. Семенцов, Л. Я. Чигур // Нафтогазова енергетика. - 2014. - № 1. - С. 75-84.
Abstract: Розглядається можливість удосконалення методів підтримки прийняття рішень при управлінні відпрацюванням алмазних доліт в процесі буріння нафтових і газових свердловин шляхом дослідження та застосування динамічного інтелектуального аналізу інформативних параметрів. На основі аналізу сучасних методів та систем підтримки прийняття рішень щодо відпрацювання доліт в процесі буріння нафтових і газових свердловин проведено теоретичні дослідження щодо удосконалення методу підтримки прийняття рішень під час керування процесом відпрацювання алмазних доліт нового покоління. Розвинуто теоретичні основи динамічного інтелектуального аналізу даних та ідентифікації процесу відпрацювання алмазних доліт, що функціонують за умов апріорі невідомих збурень, з метою підвищення ефективності процесу буріння нафтових і газових свердловин за рахунок більш ефективної послідовної обробки нестаціонарних масивів інформації про відпрацювання доліт. Розроблено архітектуру нейросистеми підтримки прийняття рішень, що дозволило підвищити якість розв’язання задачі динамічного інтелектуального аналізу даних про нестаціонарний нелінійний процес відпрацювання алмазних доліт за умов апріорної та поточної невизначеності. Здійснено імітаційне моделювання та проведено порівняльний аналіз різних підходів і розроблено структуру системи підтримки прийняття рішень для керування процесом відпрацювання алмазних доліт.
Рассматривается возможность усовершенствования методов поддержки принятия решений при управлении отработкой алмазных долот в процессе бурения нефтяных и газовых скважин путем исследования и применения динамического интеллектуального анализа информативных параметров. На основе анализа современных методов и систем поддержки принятия решений по отработке долот в процессе бурения нефтяных и газовых скважин проведены теоретические исследования по совершенствованию метода поддержки принятия решений при управлении процессом отработки алмазных долот нового поколения. Развиты теоретические основы динамического интеллектуального анализа данных и идентификации процесса отработки алмазных буровых долот, функционирующей в условиях априори неизвестных возмущений, с целью повышения эффективности процесса бурения нефтяных и газовых скважин за счет более эффективной последовательной обработки нестационарных массивов информации об отработке долот. Разработана архитектура нейросистемы поддержки принятия решений, что позволило повысить качество решения задачи динамического интеллектуального анализа данных о нестационарном нелинейном процессе отработки алмазных долот в условиях априорной и текущей неопределенности. Осуществлено имитационное моделирование и проведен сравнительный анализ различных подходов и разработана структура системы поддержки принятия решений для управления процессом отработки алмазных долот нового поколения.
The thesis is devoted to the improvement of decision support methods while controlling of diamond bit wear in the process of drilling for oil and gas through the investigation and application of dynamic intellectual analysis of informative parameters. On the basis of analysis of modern methods and decision support systems on bits wear in the process of drilling for oil and gas, theoretical research on the improvement of methods for decision support during the process control on new diamond bits testing was conducted. There were developed theoretical foundations for dynamic intellectual data analysis and identification of bits wear process, which operate under a priori unknown disturbances, in order to enhance the effectiveness of oil and gas wells drilling due to more effectual serial processing of non-stationary array of information about bits wear. A neuro-architecture of decision-making support is developed, thus improving the quality of the problem solution of dynamic intellectual data analysis on nonstationary non-linear process of diamond bits wear under the priori and current uncertainty. The simulation and comparative analysis of different approaches is carried out, and the structure of decision support system for process control of diamond bits wear is developed.
URI: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/3162
ISSN: 1993-9868
Appears in Collections:Нафтогазова енергетика - 2014 - № 1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
3544p.pdf1.51 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record   Google Scholar


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.