авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и наук

и Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Тюменский

государственный нефтегазовый университет»

НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ

ОТРАСЛИ И ОБРАЗОВАНИИ

Материалы

V Всероссийской научно-технической конференции

с международным участием

Тюмень ТюмГНГУ 2012 1 УДК 681.3.068:681.327 ББК 32.81 Н76.

Ответственный редактор доктор технических наук, профессор О. Н. Кузяков Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании : мате Н76 риалы V Всероссийской научно-технической конференции с международным участием ;

под ред. О. Н. Кузякова. — Тюмень : ТюмГНГУ, 2012. — 280 с.

ISBN 978-5-9961-0572- Материалы конференции представлены по направлениям: системный анализ и матема тическое моделирование технологических процессов, машин и механизмов с использованием CAE – технологий, моделирование информационных процессов и систем, информационные технологии в решении задач энергосбережения, программное и аппаратное обеспечение для автоматизации систем управления в нефтегазовой отрасли, новые информационные технологии в образовании.

Издание предназначено для научных и инженерно-технических работников, а также для аспирантов, магистров, студентов и бакалавров технических вузов.

УДК 681.3.068:681. ББК 32. ISBN 978-5-9961-0572-4 © Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тюменский государственный нефтегазовый университет», СОДЕРЖАНИЕ СЕКЦИЯ 1.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ, МАШИН И МЕХАНИЗМОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ САЕ–ТЕХНОЛОГИЙ....................................................... М.В.Семухин, В.С. Гавришенко АДАПТИВНАЯ ОЦЕНКА ГИДРАВЛИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПОДСИСТЕМЫ «ПЛАСТ – СКВАЖИНА» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОДХОДОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ДИЗАЙНА................................................. Л.В. Гуров, А.В. Иванов РАСЧЁТ ГАЗОФАЗНОГО ГОРЕНИЯ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОМ КОМПЛЕКСЕ FLOEFD........................................................ Ю.Е. Катанов РАЗРАБОТКА ПРОЕКТА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ «INTELLPRO»..........................................................................



........... В.И. Колесов НОРМИРОВАННАЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ДИАГРАММА ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕНИЯ СКОРОСТИ......... А.Л. Колосова РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КОРРОЗИОННОЙ СТОЙКОСТИ ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ.................................. С.Ю. Свентский, З.Н. Шандрыголов, А.О. Лысов МЕТОДИКА ВЫБОРА ПАРАМЕТРОВ АДАПТАЦИИ ПЛАСТОВОГО ДАВЛЕНИЯ ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ.................................................................................... Е.И. Мамчистова, Н.В. Назарова МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПТИМИЗАЦИИ РЕМОНТНЫХ РАБОТ НА СКВАЖИНАХ МЕТОДОМ ЖАДНОГО АЛГОРИТМА НА ВЗВЕШЕННОМ МАТРОИДЕ.............. А.В. Новоженов, А.Б. Егоров ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ В КОЛЛЕКТОРЕ С ПОМОЩЬЮ ОЦЕНКИ ПАРЗЕНА–РОЗЕНБЛАТТА................. И.В. Соловьев, В.С. Фоминцев ОПТИМИЗАЦИЯ КОНСТРУКЦИИ ВАЛА РОТОРА ЦЕНТРОБЕЖНОГО НАСОСА С ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММЫ SOLIDWORKS SIMULATION................. С.К. Сохошко, Л.А. Бахтиярова МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ ПОЛОГОЙ НЕФТЯНОЙ СКВАЖИНЫ................... 4 • Содержание • Д.А. Фролов, А.П. Комаров ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ANSYS, INC.

В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ...................................................................................... Н.Д. Цхадая, Г.В. Данилов, К.В. Рочев ПОДСИСТЕМА СТИМУЛИРОВАНИЯ ДОКТОРОВ НАУК В СИСТЕМЕ МАТЕРИАЛЬНОГО СТИМУЛИРОВАНИЯ КОЛЛЕКТИВА ВУЗА.......................... К.В. Сызранцева, А.В. Шаршон МОДЕРНИЗАЦИЯ УПЛОТНЕНИЯ МНОГОСТУПЕНЧАТОГО ЦЕНТРОБЕЖНОГО НАСОСА ЦНС 300/300 С ПОМОЩЬЮ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО ПАКЕТА ANSYS........................................................... В.Г. Логачев, С.И. Шитикова АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ СПОСОБОВ И СРЕДСТВ ТУШЕНИЯ ПОЖАРОВ............................................................................. Р.А. Ямалеев ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ИМИТАЦИОННОГО ТРЕНАЖЕРА НПС ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АНАЛИЗА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ РАСХОДА............................................ СЕКЦИЯ 2.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ....... Л.Н. Бакановская МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕКОТОРЫХ МОДЕЛЕЙ ДИСКРЕТНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ.................................... М.С. Бочков, В.Н. Баранов РАЗРАБОТКА СВЕТОДИОДНОГО ПРИБОРА ДЛЯ ФОТОТЕРАПИИ.................... А.С. Велижанин РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ SCHLUMBERGER ECLIPSE И SCHLUMBERGER PIPESIM...................................... Д.Д. Водорезов, О.А. Мастерских МЕТОДИКА РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОСВОЕНИЯ СКВАЖИН С ПРИМЕНЕНИЕМ ПЕННЫХ СИСТЕМ...................................................................... Т.А. Вокуева ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНЫХ КАРТ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ НА КАФЕДРЕ....................................................................... Н.Я. Головина АВТОМАТИЗАЦИЯ СТЕНДОВЫХ ИСПЫТАНИЙ ГТД............................................ А.Ю. Заборский, А.В. Ревнивых МОЛЕКУЛЯРНАЯ МЕТОДИКА КЛАССИФИКАЦИИ МЕХАНИЗМОВ ЗАЩИТЫ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ........................ • Содержание • Д.Ф. Зиннатуллин СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩИХ КОМПАНИЯХ........................................................ А.С. Зубов, С.И. Квашнина, В.Е. Анциперов, Д.С. Никитов, З.А. Сновида, В.А. Бородин СИСТЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ:





ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ...................................................................... Ж.М. Колев, Е.А. Ещеркина, П.В. Джек РАСЧЕТ БЕЗВОДНОГО ПЕРИОДА ЭКСПЛУАТАЦИИ НЕСОВЕРШЕННОЙ СКВАЖИНЫ ПРИ ОПЕРЕЖАЮЩЕЙ РАЗРАБОТКЕ НЕФТЯНОЙ ОТОРОЧКИ.................................................................... Ж.М. Колев, Е.А. Ещеркина, Е.А. Петелина РАСЧЕТ ВРЕМЕНИ ПРОРЫВА НЕФТИ ИЗ ОТОРОЧКИ К ЗАБОЮ ГАЗОВОЙ СКВАЖИНЫ ПРИ ОПЕРЕЖАЮЩЕЙ РАЗРАБОТКЕ ГАЗОВОЙ ШАПКИ........... В.А. Корчагин, В.Н. Красовский ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ СЕРВИСОМ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.................................... В. Е. Костин, В. Г. Логачев МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УТИЛИЗАЦИИ ПОПУТНОГО НЕФТЯНОГО ГАЗА В СИСТЕМЕ ПРОМЫСЛОВОГО СБОРА НЕФТИ............................................................................ А.И. Мамчистова, А.В. Ожгибесова СПОСОБЫ БОРЬБЫ C ОБРАЗОВАНИЕМ ПЕСЧАНЫХ ПРОБОК НА ЗАБОЯХ ГАЗОВЫХ СКВАЖИН........................................................................... А.И. Мамчистова, Е.А. Петелина ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ СКВАЖИН ПРИ ОБРАЗОВАНИИ НА ЗАБОЕ ПЕСЧАНОЙ ПРОБКИ................................................................................ А.С. Пичуев ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В БУРЕНИИ................... В.С. Погорелов МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ................................................................................ А.Н. Пушкарев МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭКСПЕРТНОГО СРАВНЕНИЯ ОДНОТИПНЫХ ОБЪЕКТОВ................................. В. И. Серкова МЕТОДИКА РАСЧЕТА ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В СИСТЕМЕ CERVART.. 6 • Содержание • А.А. Жильников, В.И. Жулев НЕРАЗРУШАЮЩАЯ ОБЪЕМНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПЕРИОДИЧЕСКИ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ ВО ВРЕМЕНИ МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ................................... СЕКЦИЯ 3.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ..................................................... А.П. Веревкин ЭКОНОМИЧЕСКИ ЭФФЕКТИВНЫЕ АСУТП ДОБЫЧИ И ТРАНСПОРТА НЕФТИ И ГАЗА............................................................................... С.В. Воробьева, О.В. Смирнов ИНФОРМАЦИЯ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ СБОРА ДАННЫХ И КОНТРОЛЯ УПРАВЛЕНИЯ..................................................... П.В. Кочнев, А.Л. Портнягин, О.А. Лысова АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ПЧ-АД ОТ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЕЕ ПРОЦЕССОВ................ Х.Н. Музипов, И.В. Дианов КОРРОЗИЯ РЕЗЕРВУАРОВ.......................................................................................... Х.Н. Музипов, И.В. Дианов СТАТИЧЕСКАЯ ЗАРЯДКА НЕФТИ............................................................................ Х.Н. Музипов, Ю.А. Савиных СПОСОБ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ОТЛОЖЕНИЯ ПАРАФИНА НА СТЕНКАХ НАСОСНО-КОМПРЕССОРНЫХ ТРУБ............................................ Д.Н. Паутов, А.Д. Новосельцев ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ АСИНХРОННОГО САМОВОЗБУЖДАЮЩЕГОСЯ ГЕНЕРАТОРА С ДВУМЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОБМОТКАМИ НА СТАТОРЕ В СОСТАВЕ УСТАНОВКИ ПО УТИЛИЗАЦИИ ПОПУТНОГО НЕФТЯНОГО ГАЗА................. Д.Н. Паутов СХЕМНОЕ РЕШЕНИЕ СВАРОЧНОГО АСИНХРОННОГО САМОВОЗБУЖДАЮЩЕГОСЯ ГЕНЕРАТОРА ПОНИЖЕННОГО НАПРЯЖЕНИЯ С ДВУМЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОБМОТКАМИ НА СТАТОРЕ.......................... Д.Ф. Абдуллин, Ф.Ф. Хусаинов, М.И. Хакимьянов ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ЭКСПЛУАТАЦИИ НЕФТЕДОБЫВАЮЩИХ СКВАЖИН....................................... С.Н. Харламов, Р.А. Альгинов РЕСУРСОЭФФЕКТИВНЫЕ МОДЕЛИ В ИССЛЕДОВАНИИ ПРОБЛЕМ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И ТРАНСПОРТА ВЯЗКИХ СРЕД С НЕОДНОРОДНОЙ АНИЗОТРОПНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТЬЮ ПО ТРУБОПРОВОДАМ СО СЛОЖНОЙ ГРАНИЦЕЙ.............................................. • Содержание • В.А. Шабанов, З.Х. Павлова О ВЫБОРЕ НПС ДЛЯ УСТАНОВКИ ЧАСТОТНО-РЕГУЛИРУЕМОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА........................................... СЕКЦИЯ 4.

ПРОГРАММНОЕ И АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ................................................................................ М.В. Аксенов О НЕКОТОРЫХ ПРОБЛЕМАХ СИНХРОНИЗАЦИИ ДАННЫХ И МЕТОДАХ ИХ РЕШЕНИЯ........................................................................................ О.Б. Безрукова ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ................................................................. А.М. Воробьев ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ВЕБ-СЕРВИС ДЛЯ ОБРАБОТКИ ВИДЕОРЯДА................................................................................. А.В. Найденов, К.С. Евдокимов РАЗРАБОТКИ КОМПАНИИ METSO AUTOMATION В ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ БЕСПРОВОДНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.................. С. Г. Куделин, М.И. Барабанов, А.И. Кобрунов ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМНЫХ ПРИНЦИПОВ АНАЛИЗА ФИЗИКО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ И СИСТЕМНОЙ ИНВЕРСИИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СРЕДЫ ФИЗИКО-ГЕОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ............................................... Н. И. Магда ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕЛЕКТОРА В СХЕМЕ АВТОМАТИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА В КОЛОННЕ РЕГЕНЕРАЦИИ АМИНА.............................................................................................. А.Н. Варнавский, М.Б. Каплан МОДУЛЬ ГЕНЕРАЦИИ ТЕСТОВЫХ ОТКЛИКОВ КОЖНО-ГАЛЬВАНИЧЕСКОЙ РЕАКЦИИ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ И КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ОПЕРАТОРА............................................................... Р.В. Распопов, И.Г. Соловьев ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ СОСТОЯНИЙ РЕДУЦИРОВАННЫХ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ЛОКАЛЬНЫХ УЧАСТКОВ НЕФТЯНЫХ КОЛЛЕКТОРОВ..................................... 8 • Содержание • СЕКЦИЯ 5.

НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ............ Ж.В. Арушанян, Т.Н. Косыгина ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ ГРУППЫ 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА».......... М.И. Барабанов, А.И. Кобрунов ТЕХНОЛОГИИ ДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ГЕОФИЗИЧЕСКОМ ОБРАЗОВАНИИ...................................................................... В.Н. Баранов ИНТЕРАКТИВНАЯ ЛЕКЦИЯ....................................................................................... В.Н. Баранов, С.И. Квашнина, О.Н. Кузяков ОСОБЕННОСТИ ПОДГОТОВКИ ТЕХНИЧЕСКИХ КАДРОВ ДЛЯ РЕГИОНАЛЬНОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ...................................................... А.А. Земляной, В.А. Долгушин, Г.П. Зозуля ИННОВАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ИНЖЕНЕРНОМУ ОБРАЗОВАНИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ-ИМИТАТОРОВ РАБОТЫ С КОЛТЮБИНГОВОЙ УСТАНОВКОЙ..................................................................... С.И. Квашнина, Н.Л. Мамаева НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ ПРИ ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ПО ПРОБЛЕМАМ НЕФТЕГАЗОВЫХ РЕГИОНОВ КРИОЛИТОЗОНЫ ЯНАО............................................................................................. В.И. Колесов ДИДАКТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В LMS-СИСТЕМЕ......................................

...... Н.В. Кравченко МЕТОД ПРОЕКТОВ КАК СПОСОБ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ.......................................................................... С.Я. Кривошеева ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ИЗУЧЕНИИ ГРАФИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН В СУРГУТСКОМ ИНСТИТУТЕ НЕФТИ И ГАЗА...................................................... О.Н. Кузяков УЧЕБНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЛАБОРАТОРНЫЙ КОМПЛЕКС НА БАЗЕ ОБОРУДОВАНИЯ КОМПАНИЙ METSO, FESTO, MOTOROLA........... А.В. Мальцев, С.И. Квашнина РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ УСТРОЙСТВА КОМПРЕССИИ ДЕКОМПРЕССИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОМПЛЕКСА СЛР.................. • Содержание • Г.В. Прозорова СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ ГИС-ТЕХНОЛОГИИ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПОДХОДОВ В ПЕДАГОГИКЕ...................... О.А. Сотникова К ПРОБЛЕМЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТЕХНИЧЕСКОМ ОБРАЗОВАНИИ.............................................. М. С. Хозяинова ВОПРОСЫ ФОРМИРОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛОГИКИ КАК ОСНОВЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ КУЛЬТУРЫ СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ ВУЗОВ............. Н.Б. Борвинко, Т.В. Цыганова ЭЛЕКТРОННЫЙ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА......................... С.А. Шарафутдинова РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ КУРСОВ КАК СРЕДСТВО ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ......................... А.А. Яйлеткан АРИФМЕТИЗАЦИЯ ЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СОВРЕМЕННЫХ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ.................................................................. А.А. Яйлеткан АВТОМАТИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННЫХ СЕТЕВЫХ ТОПОЛОГИЙ......................... А.А. Яйлеткан ЛОГИЧЕСКИЙ КАЛЬКУЛЯТОР.................................................................................. СЕКЦИЯ 1.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ, МАШИН И МЕХАНИЗМОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ САЕ–ТЕХНОЛОГИЙ АДАПТИВНАЯ ОЦЕНКА ГИДРАВЛИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПОДСИСТЕМЫ «ПЛАСТ – СКВАЖИНА» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОДХОДОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ДИЗАЙНА М.В. Семухин, В.С. Гавришенко Россия, г. Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет, scorpion-707@mail.ru Рассматривается альтернативный метод анализа гидродинамических состоя ний скважин с использованием подходов экспериментального дизайна и построени ем вспомогательной регрессионной модели «пласт - призабойная зона - скважина»

по экспериментальным данным или измерениям, проводимым в ходе нормальной эксплуатации.

Одним из перспективных направлений в развитии технологий информацион ного сопровождения процессов разработки и эксплуатации скважины является вне дрение так называемых «интеллектуальных» скважин, подразумевающих использо вание замкнутых контуров управления процессом выработки и эксплуатации с при менением концепции адаптивного наблюдения и управления в режиме реального времени. Данная концепция предполагает, во-первых, использование «интеллекту ального» оборудования для исследования и управления основными параметрами скважины, во-вторых, наличие единой модели «пласт — скважина», параметры ко торой постоянно уточняются на основе полученных измерений.

В связи с этим актуальной становится возможность уточнения модели на ос нове наблюдений, полученных в условиях нормального функционирования объекта.

Рассмотрим метод идентификации фактических коэффициентов гидравлических со противлений на примере подсистемы «пласт – скважина», хотя аналогичный подход может использоваться и для систем сбора жидких углеводородов.

На нижнем уровне системы моделей используются стационарные уравнения притока газа к забою и движения его по стволу скважины:

Семухин М. В., Гавришенко В. С. • Россия, г. Тюмень • • 2 2 Aq Bq ;

(1) P P плi забi ii ii 2S 2 2 q;

i P P e забi уi Ci i L ;

P,P, P – пластовое, забойное и устьевое давления i где S 0, плi забi уi T Z i срi с р i i-ой скважины;

A, B – коэффициенты фильтрационных сопротивлений;

– ii Ci коэффициент сопротивления при движении газа по стволу скважины;

– относи тельная плотность газа по воздуху;

L – глубина скважины;

T – средняя абсо с рi i лютная температура газа в стволе скважины;

Z – средний коэффициент сверх срi сжимаемости газа.

На втором уровне в качестве модели используются уравнения движения газа в шлейфах и регулирующих штуцерах:

2 2 q;

(2) P P уi шi шi i 2 2 q ;

P P шi вхj ri i P ;

P P выхj вхj j P,P где – давление газа в шлейфе после штуцера и на входе j-ой УКПГ;

шi вхj, – коэффициенты сопротивления при движении газа через штуцер шi ri и в шлейфе.

Существует большое количество алгоритмов и программ расчета и оптими зации газосборных сетей от скважин до УКПГ. Наиболее часто встречаются различ ные методы линеаризации, позволяющие свести систему нелинейных уравнений к итерационному решению системы уравнений, линейных относительно квадратов давлений и расходов.

Основные сложности применения этих моделей для технологических расчетов связаны с трудностью замера всех необходимых параметров в реальном масштабе времени с требуемой точностью во всех точках моделируемого технологического процесса. Довольно часто при расчетах используются значения теоретических или паспортных коэффициентов моделей или производится итерационная процедура под бора этих коэффициентов экспертом. Это иногда связано и с отсутствием замеров не которых параметров, например, расходов газа. Наличие погрешности в замерах и ко эффициентах моделей может привести к несовместности решений систем уравнений, а высокая размерность задачи затрудняет процесс поиска причин несовместности.

12 • Секция 1• Все это приводит к низкой точности получаемых результатов расчета и оптимизации, к сложностям при идентификации и повышенным требованиям к профессиональным знаниям пользователя и пониманию им всех тонкостей и огра ничений математической модели.

Рассмотрим схему вычислительного эксперимента. Пусть имеется некоторая модель объекта - готовый алгоритм расчета или программа. Это может быть про грамма по гидравлическому расчету технологической системы для жидкости или газа (например, Pipesim).

Для проведения эксперимента модель представляет собой «черный ящик» и характеризуется многомерной регрессией относительно варьируемых параметров.

Сама модель может быть существенно нелинейной, но она линеаризуется вблизи «рабочей точки» и представляется линейной регрессионной зависимостью относи * * тельно отклонения e параметров от своих номинальных значений :

r r r r L * kr er, k 1, m, (3) Y Y k k r где m – количество измеряемых выходных переменных.

Известный метод оценки фактических коэффициентов гидравлических со противлений основывается на методе наименьших квадратов с применением теории чувствительности [1]:

Y k Yk m 2 (4) J min k 1 i Y k – фактические давления и расходы в точках замера;

Y – их расчетные где k значения;

при ограничениях в виде системы уравнений движения жидкости или газа по сети трубопроводов.

Однако идентифицировать параметры, используя данную постановку, непо средственно не удается, поскольку замеры расходов и давлений производятся лишь в отдельных точках сети. Для корректности задачи минимизируется функция J с ре гуляризующей добавкой:

L * r r r, (5) J r 1 где 0 – весовой коэффициент, выбираемый исходя из теории чувствитель r ности или методом подбора.

Кроме того, необходимо иметь в виду допустимую область изменения оцени ваемых параметров [, ]. С учетом подходов, используемых в экспе r min r max риментальном дизайне, алгоритм идентификации коэффициентов гидравлических сопротивлений выглядит следующим образом.

1. Задается входная информация, граничные условия, необходимые для расчета режимов работы подсистемы. Производятся N первоначальных расчетов Семухин М. В., Гавришенко В. С. • Россия, г. Тюмень • • режимов работы по имеющейся модели/программе по методам факторного эксперимента для различных сочетаний параметров из их области допустимых значений [, ] (число N m 1 берется из необходимости и дос r min r max таточности построения регрессионных зависимостей).

2. Считается, что отклонение идентифицируемых параметров от их номиналь ных значений малы, тогда k-ая переменная приближенно представляется в виде линейной регрессионной зависимости (3), которая оценивается по проведенным вычислительным экспериментам.

e 3. Далее с использованием найденных коэффициентов минимизируется по r квадратичная форма по имеющейся серии из N фактических замеров вы ходных величин (исторических данных) 2 N m L L * p y y e. (6) e k kr r k r r 1 k 1 p r r 11 e находятся из необходимого условия минимума Отклонение параметров r функции, что приводит к системе уравнений Ae b, где А – матрица L L. Координаты вектора b и элементы матрицы A находятся из следую щих соотношений:

N m * p b y i y, j 1,L ;

i j ij p i 1 m a N, i j ;

ij ki kj k m 2.

a N i ki ii k 4. Находятся оценки фактических коэффициентов гидравлических сопротивле ний:

* [, ];

e, если k r r k r min r max, или присваивается значение, если, если k k r min r min r max.

k r max В последних двух случаях оценка параметров, полученных таким образом, считается окончательной и далее не корректируется.

5. Проверяется критерий окончания счета 14 • Секция 1• max e, r 1,L, r где – заданная точность оценки параметров.

Если он выполняется – расчет заканчивается, в другом случае осуществляет ся переход к следующему этапу.

* Производится присваивание и производится расчет по модели под 6.

r r системы "пласт-скважина" при выбранных значениях коэффициентов гид равлических сопротивлений. Осуществляется возврат к пункту 2, при этом результаты одного экспериментального просчета удаляются и добавляются вновь полученные результаты. При этом удаляется вариант, наиболее «уда ленный» по параметрам от точки, r 1, L.

r В качестве примера рассматривался вычислительный эксперимент для участ ка трубопроводной сети (рис.1).

Q3 P L5 Q L6 Q6 P1 Q Q2 P2 L4 Q Рис.1. Участок трубопроводной сети С использованием схемы факторного эксперимента было проведено 7 перво начальных экспериментальных расчетов участка трубопроводной сети, которые бы ли необходимы для первоначального построения уравнений регрессии. Процесс адаптивного уменьшения неопределенности и соответствующего изменения оценок коэффициентов эффективностей (гидравлических сопротивлений линейных участ ков) по мере проведения дополнительных вычислительных экспериментов по пред ложенной схеме показаны в таблице 1 и на рис. 2.

Таблица N E4 E5 E 0 0,5 0,5 0, 1 0,22315 0,80472 0, 2 0,23016 0,78414 0, 3 0,25672 0,7676 0, 4 0,22246 0,74826 0, 5 0,23842 0,74448 0, 6 0,23341 0,73678 0, 7 0,21663 0,74054 0, 8 0,22002 0,74158 0, 9 0,22002 0,74158 0, Семухин М. В., Гавришенко В. С. • Россия, г. Тюмень • • E Ряд Ряд Ряд N Рис.2. Процесс изменения оценок коэффициентов эффективностей ЛУ Анализ численных экспериментов показывает удовлетворительную сходи мость итерационного процесса, что позволяет использовать данный метод для адап тивной оценки гидравлических параметров процессов газосбора углеводородов, а также для принятия оперативных технологических решений.

Использование единой модели «пласт - призабойная зона - скважина» в сис теме адаптивного наблюдения динамических параметров скважины позволяет ре шать основные задачи гидродинамических исследований скважин и в то же время преодолеть ограничения на технологические параметры или непосредственно на ре зультаты исследований, характерные для традиционных методов:

а) основным методом решения обратной задачи получения параметров сква жины является метод идентификации параметров на основе данных, полученных непосредственно с устья скважины в режиме реальных измерений без изменения режима ее эксплуатации и использования глубинного оборудования;

б) модели притока в скважину и динамики движения углеводородов в НКТ могут быть дополнены с учетом влияния различных осложняющих факторов: нали чия локальных гидросопротивлений на различных участках движения флюидов, из менения фильтрационных свойств пласта и т. д.

Литература:

Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких 1.

условиях. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2002.

352 с.

Михеев М.А. Основы теплопередачи: Учебник для вузов – М.: Госэнергоиздат, 1949.– 2.

396 с.

Муфазалов Р.Ш., Муслимов Р.Х., Бурцев И.Б. Гидромеханика совместной работы пла 3.

ста, добывающих и нагнетательных скважин: Учебник для вузов. – Казань, 2000. – 282 с.

16 • Секция 1• РАСЧЁТ ГАЗОФАЗНОГО ГОРЕНИЯ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОМ КОМПЛЕКСЕ FLOEFD Л.В. Гуров, А.В. Иванов Россия, г. Москва, Ментор Графикс Девелопмент Сервисез Лимитед, Leonid_Gurov@mentor.com В работе представлены краткое описание результатов численного моде лирования процессов газофазного горения, выполненного в пакете гидрогазо динамического моделирования FloEFD. Расчеты проводились на базе системы уравнений Навье-Стокса, дополненной уравнениями сохранения полной энталь пии, переноса компонент и турбулентности. Для замыкания системы уравне ний использовалось уравнение состояния химически реагирующих газовых сме сей. Приведено сопоставление результатов расчетов с экспериментальными данными.

Моделирование процессов горения топлив исключительно важно при про ектировании различных технических устройств. К настоящему времени накоплен значительный опыт моделирования химически реагирующих течений, а совре менные возможности вычислительной техники позволяют применять сложные модели с учетом неравновесности, многофазности, турбулентности и других факторов, что позволяет достичь значимого для практических применений уров ня точности численного моделирования.

Тем не менее, выбор модели и определение необходимой степени детали зации до сих пор остаётся проблемой для большинства пользователей программ ных продуктов и требует экспертных знаний в области численного моделирова ния процессов горения. Обзор современных и популярных в настоящее время ме тодов расчета химически реагирующих течений приведен в [1].

Подход, реализованный в рамках пакета гидрогазодинамического модели рования FloEFD и подробно описанный в [2], позволил компенсировать трудно сти постановки задач, связанных с горением, с помощью модели, которая требует задания очень ограниченного набора параметров. Данная модель базируется на системе уравнений Навье-Стокса, дополненной уравнениями переноса термо химической энтальпии и компонент горючей смеси, а также k моделью турбулентности. Термодинамическое замыкание полученной системы уравне ний строится на основе расчета химически равновесного состояния газовой смеси [3].

ПРИМЕРЫ РАСЧЕТОВ 1. Диффузионное горение окиси углерода в воздухе Данный расчет выполнен в соответствии с экспериментальной работой [4], в которой приведены результаты измерений, полученные при сжигании окиси угле рода в спутном воздушном потоке.

• Гуров Л. В., Иванов А. В. • Россия, г. Москва • На рис. 1 показана схема камеры сгорания, поперечное сечение рабочей час ти которой представляет собой квадрат (300 мм 300 мм). В центре камеры нахо дится труба диаметром 60 мм, на срезе которой установлено сужающиеся сопло с диаметром выходного сечения 5 мм и толщиной стенок 0.25 мм.

Рис. 1. Схема камеры сгорания с подачей окиси углерода (топливо) и воздуха (окислитель) [4] Объемный расход подаваемого через трубу горючего (окиси углерода) со ставляет 42 л/мин, расход воздуха равен 700 л/мин. Температура потоков на входе в камеру составила 300 К, а давление 1 атм. Значение числа Рейнольдса, при расчёте которого в качестве характерного геометрического размера взят диаметр выходного сечения сопла, составило около 11400.

Расчётная область, границы которой обозначены на рис. 1 была разбита пря моугольной сеткой с дополнительным уплотнением в области смешения. Получен ная сетка насчитывала около 300 тыс. ячеек.

Расчет был выполнен в нестационарной постановке с постоянным шагом по времени равным 6·10-5 с. Стационарное решение было получено через 4000 итера ций (0.24 с физического времени). Высота пламени составила около 50 см.

На рис. 2 и 3 показано сравнение рассчитанных профилей температуры и концентраций продуктов сгорания (на примере двуокиси углерода) с измеренными значениями.

Сравнение показывает, что распределение температуры и концентраций CO достаточно хорошо согласуются с экспериментальными измерениями как количест венной, так и с качественной точки зрения.

18 • Секция 1• 0. Experiment X=10 cm Experiment X=10 cm Calculated X=10 cm Calculated X=10 cm Experiment X=20 cm Experiment X=20 cm 0. Calculated X=20 cm Calculated X=20 cm Experiment X=30 cm Experiment X=30 cm CO2 Mass fraction Calculated X=30 cm Calculated X=30 cm Temperature, K 1500 0. 1000 0. 500 0. 0 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 r, cm r, cm а) б) Рис. 2. Профили температуры (а) и массовой доли двуокиси углерода (б), построенные на различных расстояниях от плоскости среза сопла Temperature, K Experiment (centerline) Calculated (centerline) 0 10 20 30 40 L, cm а) б) Рис. 3. Распределения температуры, построенные на плоскостях симметрии (а) и вдоль центральной оси (б) 2. Оценка угла наклона пламени при сжигании пропана в перпендикулярно на правленном воздушном потоке Одним из важных вопросов при проектировании факельных установок, ис пользуемых для сжигания попутных газов при добыче нефти, является размер и тра ектория формируемого факела при различных скоростях ветра. В работе [5] приве дены результаты модельных экспериментов по сжиганию пропана, где измерялся угол наклона факела при различных скоростях набегающего воздушного потока.

• Гуров Л. В., Иванов А. В. • Россия, г. Москва • Трубка, используемая для подачи пропана, была помещена в аэродинамиче скую трубу перпендикулярно набегающему потоку воздуха. Значения внешнего и внутреннего диаметра трубки равны 24.7 мм и 22.1 мм соответственно. Скорость пропана на выходе из трубки составляла 1 м/с. Измерения проводились при скоро стях набегающего потока в диапазоне 0.8-3.5 м/с. Для проведения расчетов были выбраны следующие значения скорости: 0.8 м/с, 1 м/с, 2.5 м/с и 3.5 м/с.

Задача решалась в нестационарной постановке с шагом по времени 0.005 с.

Расчётная сетка насчитывала около 100 тыс. ячеек. При решении задачи была ис пользована равновесная модель горения с ограничением скорости образования про дуктов сгорания. Так, после установлении гидродинамического поля течения вклю чался источник воспламенения, помещенный вблизи среза трубки. В четырёх рас сматриваемых случаях среднее физическое время, за которое формировалось ста ционарное решение составило около 13 с. Расчет угла наклона факела проводился исходя из координат его языка (рис. 4).

Рис. 4. Определение угла наклона факела [5] На рис. 5 показано сравнение рассчитанных углов наклона факела с измерен ными значениями. Видно, что на всем рассматриваемом участке наблюдается хоро шее совпадение результатов.

Flame angle, Experiment Calculated 0 1 2 3 U, m/s Рис. 5. Зависимость угла наклона пламени от скорости набегающего потока 20 • Секция 1• Сравнение расчетов, выполненных с использованием равновесных моделей, с экспериментальными данными многих авторов, показывает, что реализованный в рамках продукта FloEFD подход к моделированию тепловых эффектов процесса горения может с успехом использоваться для расчетов различных технических устройств. Кроме того, он значительно проще, и обладает в среднем тем же уров нем точности при существенно меньших затратах, требуемых для получения ко нечного результата.

Литература:

Warnatz J., Maas U., Dibble R.W. Combustion. Physical and chemical fundamentals, 1.

modelling and assumptions, experiments, pollutant formation. Springer, 4-th ed., 2006.

2. Волков В.А., Иванов А.В., Стрельцов В.Ю., Хохлов А.В. Использование равновес ных моделей для расчёта газофазного горения // Труды РНКТ-5, МЭИ, 2010, т. 3, С. 161-164.

Синярев Г.Б., Ватолин Н.А., Трусов Б.Г., Моисеев Г.К. Применение ЭВМ для термо 3.

динамических расчетов металлургических процессов. М.: Наука, 1982.

Razdan. M.K., Stevens J.G. CO/Air Turbulent Diffusion Flame: Measurements and Mod 4.

eling // Combustion and Flame, №3, v.59, pp. 289-301, 1985.

Majeski, A.J., Wilson, D.J., Kostiuk, L.W. Size and Trajectory of a Flare in a Cross-flow // 5.

Combustion Canada, Alberta, pp. 26–28, 1999.

РАЗРАБОТКА ПРОЕКТА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ «INTELLPRO»

Ю.Е. Катанов Россия, г.Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет, god_of_blood@mail.ru Применение методологии системного подхода для анализа и регулирования эффективности методов воздействия на нефтегазоносные объекты, находящиеся на поздней стадии разработки является актуальной задачей и требует создания мо делей, адекватно описывающих процессы интенсификации добычи нефти и повы шение надежности процедуры обоснования и планирования методов воздействия на ПЗП.

Проведен системный анализ МУН и ИДН, интервально обеспечивающий эффективность применения потокоотклоняющих технологий, на примере вязкоуп ругих гелей (ВУГ) и комплекса «ВУГ + СПС».

Кроме того, впервые предложены новые алгоритмы ввода-вывода исходной информации и обучения вычислительных программ для детального анализа приме нимости и их использования.

Научная новизна данной работы заключается в получении новых научных результатов:

• Катанов Ю. Е.• Россия, г. Тюмень • Прикладного характера:

Разработан многомодульный программный продукт, который, в отличие от методов построения циклических структур вычислительных программ, использует новые алгоритмы обработки водимых и выводимых данных и алгоритмы обучения программ, посредством которых было установлено следующее:

1. Пользователю не нужно готовить информацию для ее обработки в опреде ленном порядке - программа сама распознает тип получаемых данных и пре образует их в правильный вид и формат для хранения и обработки (новые ал горитмы ввода-вывода информации);

2. Программа сама добавит необходимые новые параметры, если таковые будут присутствовать при загрузке – разработана интеллектуальная система приня тия решений, которая способна к обучению;

3. Расширяемость программы. Программный продукт ИнтеллПро выполнен в клиент-серверной архитектуре, что позволит в будущем работать в много пользовательском режиме, с разграничением прав доступа при использова нии большим количеством пользователей результатов расчета и сформиро ванными отчетами;

4. Динамическая загрузка параметров расширения. Каждая скважина имеет на бор обязательных параметров, и если пользователь хочет использовать до полнительные параметры, то механизмы загрузки позволяют это сделать.

Практическая ценность данной работы заключается в следующем:

1. Выполнена многоуровневая обработка исходных промысловых данных на базе новых алгоритмов ввода-вывода исследуемой информации и обучения программ, сосредоточенных в программном проекте «ИнтеллПро», посредст вом которой было установлено, что имеющаяся информация подходит для дальнейшего исследования, в частности, для комплексной оценки обеспече ния эффективности технологий «ВУГ на основе ПАА» и «ВУГ + СПС»;

2. На основе разработанного проекта, предоставляется анализ и прогнозирова ние технологических параметров по нескольким методикам одновременно.

3. Выполнена комплексная оценка корреляционной связи фактических и рас четных данных технологии «ВУГ на основе ПАА» равная 63,33 %, комплек са «ВУГ + СПС» равная 92,51 %, на базе методов нечеткой логики, согласно которой была установлена возможность совместного применения данных технологий.

При этом средневзвешенный множественный коэффициент корреляции для фактических и расчетных данных эффективности применения технологии «ВУГ + СПС» в сочетании с коэффициентом извлечения нефти равен 67,61% при оценке такой аппроксимации 8,297%.

Программа IntellPro предназначена для анализа и прогнозирования техноло гической информации широкого спектра.

Для анализа информации в программе предусмотрены различные алгоритмы, такие как анализ и прогнозирование с помощью линейного и квадратичного поли номов, параметрическое распознавание образов.

Представлена первая версия программы, в будущем предполагается допол нять и расширять функционал программы.

22 • Секция 1• Прогнозирование данных на этапе загрузки их в базу. Если имеется необходи мость спрогнозировать данные на несколько месяцев вперед уже на этапе загрузки.

Основными задачами

данного комплекса являются следующие:

Интеллектуальная загрузка данных Обработка загруженных данных Хранение Расчет и операции по требованию пользователя Предоставление готового результата по запросу Отчетные формы При этом:

- пользователь подключается к нужной базе данных;

- пользователь вводит данные по интересующему его объекту;

- данные на первом этапе попадаю в модуль обработки данных Здесь информация обрабатывается, вычисляется какой данные, по какому объекту ввел пользователь, их количество, формат, корректность.

Если информации не достаточно, недостающие данные вычисляются.

Способ загрузки информации запоминается, корректность приводится к не обходимому допустимому значению. Новые параметры запоминаются, для использования в дальнейших вычислениях;

- модуль обработки данных передает данные в базу. Загрузка происходит в формате базы данных;

Далее пользователь, которому необходимы результаты обработки данных, отчетные формы, графики и т.п., делает зарос к базе данных, через браузер.

База данных принимает запрос, обрабатывает данные, делает вычисления необходимые для выполнения запроса, и передает данные пользователю в фор мате XML+XSLT либо экспортирует в том формате, который необходим поль зователю.

Новизна работы данного комплекса заключается в следующем:

Автономный модуль обработки данных;

Режим обучения у модуля обработки данных;

Своя база знаний;

Вводимые данные не зависят от формата;

Проверка на корректность на стадии приема;

Расчет необходимых отсутствующих величин;

Сохранение вводимого формата данных;

Предоставление пользователь данных в формате, не зависящем от конечного клиента пользователя.

Программный модуль будет разработан в среде Delphi 6.

Выбор этого программного продукта обусловлен следующим:

1. В Delphi 6 имеется возможность визуального конструирования форм, что избавляет, при создании программы, от многих аспектов разработки интер фейса программы, так как Delphi 6 автоматически готовит необходимые • Катанов Ю. Е.• Россия, г. Тюмень • программные заготовки и соответствующий файл ресурсов. Программисту нужно лишь наполнить прототип будущего окна элементами интерфейса;

2. Библиотека визуальных компонентов предоставляет огромное разнообразие созданных разработчиками Delphi 6 программных заготовок, которые после несложной настройки готовы к работе в рамках создаваемого приложения.

Использование компонентов не только во много раз уменьшает время созда ния программы, но и существенно снижает вероятность случайных про граммных ошибок;

3. Среди прочих преимуществ Delphi 6 можно выделить эффективную работу с базами данных.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что Delphi 6 – один из самых мощных инструментов разработки программных продуктов ориентированных на работу с базами данных.

База данных создана на основе СУБД Firebird 2.1.5.

Дополнительно использованы компоненты Fib +, DxGrid, Alpha Для корректной работы программы необходимо разрешение монитора не меньше, чем 1024х768, и, как минимум, 16-битный цвет.

Для работы программного обеспечения необходимы следующие операцион ные системы Windows 2000/XP.

В рамках данного выбора платформы:

База данных создана на основе бесплатного СУБД Firebird - компакт ная, кроссплатформенная, свободная система управления базами данных (СУБД), работающая на Linux, Firebird Windows и разнообразных Unix платформах;

В качестве преимуществ Firebird можно отметить многоверсионную архитек туру, обеспечивающую параллельную обработку оперативных и аналитических за просов (это возможно потому, что читающие пользователи не блокируют пишу щих), компактность (дистрибутив 5Mb), высокую эффективность и мощную языко вую поддержку для хранимых процедур и триггеров.

Связь СУБД с программным модулем была реализована с помощью компо нентов FibPlus.

Веб часть реализована на языке PHP - скриптовый язык программирования общего назначения, интенсивно применяемый для разработки веб-приложений.

В настоящее время является одним из лидеров среди языков программирования, применяющихся для создания динамических веб-сайтов.

Этапы разработки программного комплекса:

1. Постановка задачи 2. Определение требований к программному комплексу 3. Описание структуры программного комплекса 4. Описание модулей программного комплекса 5. Проектирование модулей программного комплекса 6. Программная реализация программного комплекса 7. Тестирование и дебаг программного комплекса 8. Внедрение Концептуальная схема модуля обработки данных и окно загрузки, соответст венно представлены, на рис. 1-2.

24 • Секция 1• Рис. 1. Концептуальная схема модуля обработки данных Рис. 2. Окно загрузки данных Клиентское приложение будет реализовано в виде вэб интерфейса работы с базой данных.

• Колесов В.И. • Россия, г. Тюмень • Используя интернет-браузер, пользователь заходит по адресу сервера БД, выбирает интересующий его объект и критерий вычисления. СУБД обрабатывает запрос и возвращает результат пользователю.

Пользователь просматривает результат в виде таблицы, графика либо отчета, так же можно выбрать функции экспорта данных в необходимом формате (рис. 3).

Рис. 3. Схема работы клиентского приложения Литература:

Катанов Ю.Е. Материалы диссертации на соискание ученой степени кандидата техни 1.

ческих наук. Специальность: 05.13.01 – «Системный анализ, обработка и управление информацией». Тема диссертационной работы «Разработка методики для обеспечения эффективности потокоотклоняющих технологий методами нечеткой логики на место рождениях Западной Сибири». – Тюмень 2011.– с. 204.

НОРМИРОВАННАЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ДИАГРАММА ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕНИЯ СКОРОСТИ В.И. Колесов Россия, г.Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет, vikolesov@yandex.ru Постановка задачи. В задачах исследования дорожной аварийности широко используется модель транспортного потока (ТП) Танаки [1], основанная на про дольном динамическом габарите безопасной езды, однако как любой размерный параметр он лишен общности. Делается попытка с позиций теории подобия привес ти задачу к критериально планируемому эксперименту (КПЭ) [2], что позволит со кратить число варьируемых параметров.

Решение задачи. Формальная запись динамического габарита, как известно, L( V ) m 2 V 2 m1 V m0, имеет вид (1) что позволяет в итоге выразить как плотность транспортного потока q ( V ) 1 L ( V ) 1 /( m 2 V 2 m 1 V m 0 ), (2) 26 • Секция 1• так и его интенсивность N N ( V ) V q( V ) V /( m 2 V 2 m1 V m0 ) (3) (здесь m0, m 1, m 2 - коэффициенты;

V - скорость транспортного потока, м/с).

Технология оценки m0, m1 и m 2 подробно рассмотрена в работе [3], и, в соответствии с ней значения коэффициентов можно предвычислить и рассчитать затем q( V ) и N ( V ).

Следует, однако, заметить, что в условиях ограничения скорости транспорт ного потока (в городе V 60 км / ч ) поведение кривых q( V ) и N ( V ) существен но меняется, и вопрос о том, как они деформируются, остается пока открытым. Не смотря на то, что в литературе имеются многочисленные регрессионные кривые за висимости скорости от интенсивности ТП (см., например, [4,5]), аналитического описания поведения V ( N ) во всем диапазоне разрешенных скоростей найти не удалось.

Предлагаемое решение базируется на двух постулатах:

скорость транспортного потока не может превышать заданный предел (в на шем случае Vогр 60 км/ч);

продольный габарит безопасной езды L( V ) нарушаться не должен.

Это по умолчанию означает, что водители переходят на габарит безопасной езды постепенно по мере нарастания плотности транспортного потока. При этом предпо лагается, что существует точка сопряжения режима свободного движения (ин декс p ) и режима, соответствующего динамическому габариту (индекс g ).

Если подходить к задаче с позиций теории подобия и пытаться перевести её в разряд критериально планируемого эксперимента, то необходимо переходить к без m q размерным величинам x V V огр и z 2 qmax m2 V * m1 V m0 a x b x m1 Vогр m V : m0, м;

m1,с;

m2, с2/м;

Vогр, км/ч). Практический (здесь a 2 огр2 ;

b m0 3. m0 3. интерес при этом представляют 2 аспекта:

как аналитически описывается зависимость нормированной скорости x от нор мированной плотности z (обозначим её x p ( z )) при 0 z z c (здесь zc – точ ка перехода к динамическому габариту);

каковы координаты точки перехода функции x p ( z ) в функцию xg ( z ), соот ветствующую динамическому габариту (обозначим эту точку C( z c, xc ) ).

Что касается первого аспекта, то, во-первых, при z 0 функция x p ( z ) x p ( 0 ) 1, во-вторых, при z 0 функция x p ( z ) должна монотонно сни жаться и быть дифференцируемой, в-третьих, при z z c должно выполняться ус ловие x p ( zc ) x g ( zc ) и, наконец, в-четвертых, в точке сопряжения С производные обеих функций должны быть равны. В качестве первого приближения выбрана функция x p ( z ) 1 k z. (4) • Колесов В.И. • Россия, г. Тюмень • Константа k определяется из условия равенства в точке С скоростей x p ( z c ) и x g ( zc ).

Аналитическое представление второй функции xg ( z ), характеризующей по ведение нормированной скорости ТП ( x g ) в условиях строгого соблюдения габари та безопасной езды, в соответствии с (2), предопределено решением квадратного уравнения a x g b x g m0 1 / z 0, т.е.

b b2 4 a ( 1 1 z ) xg ( z ). (5) 2a Поскольку для выполнения условий сопряжения в точке С функций x p ( z c ) и x g ( z c ) необходимо знать их производные, то найдем первую из них, используя (4), dx p k z 1, (6) dz 1 xc Определим (для точки С) k из (4) k и подставим в (6) zc dxp 1 xc ( 1 xc ) ( a xc2 b xc 1 ).

(7) dz zc Производную второй функции найдем, учитывая, что z ( a x g b x g 1 )1.

a x dxg b xc Это дает в точке С c. (8) dz b 2 a xc Приравнивая (7) и (8), получим a xc2 b xc 1 ( 1 xc ) ( b 2 a xc ), (9) из чего следует ( 2 a a ) xc2 ( b 2 a b ) xc ( 1 b ) 0, т.е.

( b 2 a b ) ( b 2 a b )2 4 ( 2 a a )( 1 b ) xc. (10) 2 a ( 2 1) Найдем уравнение линии точек сопряжения xc ( z c ). Соотношение (9) позволяет за писать для каждой точки сопряжения С 1 zc ( 1 xc ) ( b 2 a xc ) и затем найти a ( 2 xc ). (11) zc ( 1 xc ) С другой стороны, 1 z c a xc2 b xc 1 и, следовательно, a ( 1 z c b xc 1 ) xc2. (12) Приравняв (11) и (12), получим уравнение b z c xc2 ( b z c 1 2 2 z c ) xc 2 ( 1 z c ) 0, решение которого и является искомым результатом ( b zc 1 2 2 zc ) ( b zc 1 2 2 zc )2 8 2bzc( 1 zc ) xc( zc ). (13) 2 b zc 28 • Секция 1• На рис.1 представлено семейство нормированных скоростей x( z ) для ряда фикси рованных значений параметра a, а также график линии сопряжения xc ( zc ).

Перейдем далее к относительной интенсивности транспортного потока N, которая трактуется как доля N от некоторой нормы N 0 Vогр qmax N отн N N o V Vогр q qmax x z, (14) Практический интерес при этом представляют два аспекта: зависимость Nотн от нормированной скорости x, т.е. N отн ( x ) и зависимость Nотн от нормированной плотности ТП, т.е. N отн ( z ).

Каждая из этих функций имеет два характерных участка (разграниченных точкой сопряжения с координатами xc, zc ): до и после перехода водителей к со блюдению динамического габарита безопасной езды, поэтому анализ N отн должен учитывать эту специфику.

x( z ) Рис.1. Графики зависимостей Рассмотрим функцию N отн ( x ) x z.

На участке 0 x xc относительная интенсивность равна N отн ( x ) x z x ( a x 2 b x 1 )1, (15) а при xc x 1 она составляет 1 xc 1 x (здесь k ) (16) N отн ( x ) x z x zc k Семухин М. В., Гавришенко В. С. • Россия, г. Тюмень • • Функция N отн ( x ) x ( a x 2 b x 1 )1 имеет экстремум, который достигается при dN отн ( x ) dx 0, когда x xopt 1 a. Экстремальное значение относительной интенсивности при этом равно ( N отн )opt.

2 a b Если поделить N отн ( x ) на экстремальный уровень, то нормированное значение ин тенсивности транспортного потока будет равно x ( 2 a b ).

NN ( x ) a x2 b x Решение задач по управлению дорожным движением предполагает, кроме того, аналитическое описание линии экстремумов транспортного потока в системе координат xopt, zopt. Его легко получить, учитывая, что 1 1 ( Nотн )opt xopt zopt, т.е. zopt.

2 a b 2 / xopt b 2 b xopt Рассмотрим далее функцию N отн ( z ) x z.

На участке z c z 1 относительная интенсивность равна b b2 4 a ( 1 1 z ) z, N отн ( z ) x z (17) 2a 1 xc N отн ( z ) ( 1 k z ) z (здесь k а при 0 z zc ) (18) zc Анализ функции N отн ( z ) показывает, что она также имеет экстремум, дос тигаемый при dN отн ( z ) dz 0, когда z zopt. Вторая координата k ( 1 ) xopt определяется на основании (4) xopt 1 k z opt и, как видим, является стабильной, если 0 z opt zc и const. Существует ситуация, когда точка экс тремума совпадает с точкой сопряжения (точка C opt на рис.1). В ней z opt z c ;

x opt x c и, следовательно, выполняется условие, т.е. a. В ча 1 a стности, при 2 коэффициент a 2.25. График зависимости xopt ( z opt ) для этого случая показан на рис.1 штрихпунктирной линией.

Что же касается самого значения экстремума, то подстановка zopt и xopt в 18) дает. (19) ( N отн )opt xopt zopt 1 k ( 1 ) Нормированная интенсивность NN ( z ) при 0 z zc равна N отн ( z ) ( 1 k z ) z ( 1 ) k ( 1 ) NN ( z ). (20) ( N отн )opt 30 • Секция 1• На рис.2 представлено семейство функций N отн ( z ) при 2.

Штриховыми линиями N1( z ) и N 2 ( z ) обозначены касательные к фундаменталь ным диаграммам, ограничивающие их слева и справа. Линия N1( z ) - это касатель ная к диаграмме N отн ( z ) в точке z 0, а N 2 ( z ) - в точке z 1.

dN1( z ) 1 k ( 1 ) z, Рассмотрим первую из них. В соответствии с (18), dz dN1 ( z ) 1, следовательно, уравнение N1( z ) имеет вид что при z 0 дает dz N1( z ) z.

N2( z ), N2 ( z ) x z, Что касается то тогда, с учетом (15), a x2 b x 1 z dN2 ( z ) dx zx x. При z 1 нормированная скорость dz dz 2a x b dN 2 ( z ) равна 0 (т.е. x 0 ), следовательно,. Это означает, что уравнение каса dz b 1 z тельной N 2 ( z ) имеет вид N 2 ( z ). Пересечение касательных происходит b в так называемой критической точке. Её координаты определены условием N 1 ( z кр ) N 2 ( z кр ), из которого следует равенство в критической точке значений абсциссы и ординаты, т.е. z кр N кр, b N отн ( z ) при Рис.2. Семейство функций Колосова А. Л. • Россия, г. Тюмень • • Таким образом, получены базовые модели (см.(4), (5), (10), (13), (15), (16), (19), (20)) транспортного потока в условиях ограничения его скорости в городе и удовлетворяющие требованию безопасной езды. Выполнено их программное тестирование.

Литература:

Буслаев А.П., Гасников А.В., Холодов Я.А., Яшина М.В. Введение в математическое мо 1.

делирование транспортных потоков. – URL: http://crec.mipt.ru/study/courses/optional/ gasnikov/Book_Chap3.pdf 2. Основы научных исследований: Учеб. для технических вузов / В.И. Крутов, И.М. Глушко, В.В. Попов и др. – М.: Высш. шк., 1989. – 400с.

Соцков Д. А. Моделирование режимов аварийного торможения в транспортном потоке 3.

/Д. А. Соцков, Р. В. Нуждин, А. П. Кунаков, А. Г. Назаров //Аналитическое и эксперт ное обеспечение системы БДД: сб. докл. седьмой междунар. конф. четвертой секц. – СПб.: СПб гос. архит.-строит. ун-т, 2008. – С. 16 – 21.

Сильянов В.В., Домке Э.Р. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных 4.

дорог и городских улиц. - М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 352 стр.

Храпова С.М. Определение уровня загрузки автомобильным транспортом городских 5.

магистралей: автореф. дисс. …канд. техн. наук/ С.М. Храпова;

СибАДИ. – Омск, 2010. – 20 с.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КОРРОЗИОННОЙ СТОЙКОСТИ ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ А.Л. Колосова Россия, г.Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет, kolosova_alla@bk.ru Как известно, основной причиной преждевременного износа магистральных газопроводов (МГ) является коррозионный фактор. Статистика, опубликованная на официальном сайте Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор) за 6 месяцев 2007 и 2008 гг., насчитывает 29 аварий только за 2007 год и 20 аварий за 2008 год. В период с 1991 по 1996 год доля аварий по причине коррозионного растрескивания в общем балансе аварийно сти по ОАО «Газпром» составила около четверти, с 1998 по 2003 год - треть от об щего количества, а в 2008 году - уже более 50 % [1].

Для выявления подверженности коррозии к настоящему времени разработа но и внедрено значительное количество методов оценки и мониторинга состояния линейной части магистральных газопроводов (ЛЧ МГ), в том числе и дистанцион ных методов мониторинга. Основная проблема современных методов мониторинга коррозионного состояния МГ состоит в том, что упор в них делается на диагностику какого-либо одного фактора, определяющего развитие коррозии, либо определение фактического состояния стенки трубы магистрального газопровода. При таком под ходе обеспечивается возможность контроля состояния магистрального газопровода 32 • Секция 1• и определения сроков проведения ремонтов «по состоянию», но крайне затрудни тельно бывает давать прогнозные оценки развития коррозионной ситуации и объяс нить причины ее возникновения.

При этом в данных условиях, имея мощную базу средств диагностики со стояния магистральных газопроводов и обладая методами оценки влияния различ ных факторов на интенсивность протекания коррозионных процессов, становится важным создание системы многофакторного анализа состояния магистрального га зопровода, а также долговременного прогноза его коррозионного состояния и рас чета коррозионного ресурса.

Для решения поставленных задач предложена математическая модель, опи сывающая развитие коррозионных процессов на участках магистрального газопро вода. Модель включает в себя расчет величины потенциально прогнозируемой ско рости коррозии, исходя из результатов которого формируются необходимые реко мендации по обеспечению прочностной надежности и безопасности эксплуатируе мого магистрального газопровода. Предложенная модель построена на основании известной математической модели [4], но дополнена факторами, существенно влияющими на скорость распространения коррозии в ЛЧ МГ, которые приняты по результатам проведенного анализа технической литературы.

Согласно исходной математической модели [4], потенциально прогнозируе мая скорость коррозии – это такая скорость коррозии металла VПП, которая характе ризует рост глубины дефекта наружной стенки газопровода в заданный момент вре мени и в зависимости от активности коррозионных факторов ki, допуская развитие этого дефекта в любой точке обследуемого участка. В общем виде величина потен циально прогнозируемой скорости коррозии VПП определяется из выражения:

i k i VПП n, (1) n n – число коэффициентов ki, принятых для расчета потенциально прогнози где руемой скорости коррозии.

Каждый переменный фактор ki, предложенный для рассмотрения в исходной математической модели, можно численно оценить для учета его влияния на потен циально прогнозируемую скорость коррозии. Понятно, что численная величина бу дет лишь с некоторой долей вероятности отражать реальный вес любого из факто ров. В этом случае было бы целесообразно воспользоваться такими методами оцен ки, которые специально ориентированы на построение моделей, учитывающих не полноту и неточность исходных данных. В связи с этим предложено для оценки влияния факторов создать модель исчерпания коррозионного ресурса линейной час ти магистрального газопровода, описывающую развитие коррозии в ЛЧ МГ, на ос нове системы нечеткого вывода. Разработка и применение системы нечеткого выво да включает в себя ряд этапов, реализация которых выполняется с помощью основ ных положений нечеткой логики [2, 3].

Система нечеткого вывода содержит в своем составе базу правил нечетких продукций и реализует нечеткий вывод заключений на основе посылок или усло вий, представленных в форме нечетких лингвистических высказываний. Информа цией, которая поступает на вход системы нечеткого вывода, являются измеренные Колосова А. Л. • Россия, г. Тюмень • • некоторым образом входные переменные. Эти переменные соответствуют реаль ным переменным, описывающим состояние ЛЧ МГ и окружающего грунта.

Информация, которая формируется на выходе системы нечеткого вывода, соответ ствует выходным переменным, которой в данном случае является потенциально прогнозируемая скорость коррозии ЛЧ МГ.

В качестве входных переменных используются следующие факторы (k1…k11):

1. срок эксплуатации газопровода;

2. уровень напряжений в стенках газопровода;

3. степень анаэробности грунта;

4. удельное электрическое сопротивление грунта;

5. марка стали;

6. ионная сила грунтовой влаги;

7. окислительно-восстановительный потенциал грунта (редокс-потенциал);

8. средняя плотность катодного тока;

9. уровень рН грунта;

10. влажность грунта;

11. температура стенки газопровода.

В качестве выходной переменной используется оценка потенциально прогно зируемой скорости коррозии (Vкорр), которая является основой для дальнейших оце нок остаточного коррозионного ресурса ЛЧ МГ и принятия решений по эксплуата ции и срокам ремонта.

Для преобразования значений входных параметров в выходной составлена база правил и построены графики функций принадлежности термов всех лингвисти ческих переменных. База правил системы нечеткого вывода предназначена для формального представления эмпирических знаний или знаний экспертов и может изменяться и уточняться, а также подстраиваться под конкретный случай прокладки газопровода.

Более подробное описание разработанной модели приведено в [5].

Структурная схема системы мониторинга скорости коррозии, способной да вать прогноз развития коррозионной ситуации в ЛЧ МГ на основе анализа различ ного рода информации из разных источников, представлена на рис.1.

Для решения задач мониторинга и прогнозирования скорости коррозии тех ническая система выполняет следующие основные функции:


получение исходных данных для расчета потенциально прогнозируемой ско рости коррозии поверхности ЛЧ МГ;

прогноз скорости коррозии наружной поверхности и остаточного коррозион ного ресурса ЛЧ МГ, своевременное предупреждение об активизации корро зионных процессов;

архивирование и хранение полученной информации с целью дальнейшего анализа;

автоматический и полуавтоматический контроль исправности устройств сис темы, контроль цепей питания, целостности датчиков и линий связи с испол нительными механизмами;

организация взаимодействия с оператором;

обмен данными с другими системами.

34 • Секция 1• Рис. 1. Структурная схема системы коррозионного мониторинга ЛЧ МГ Использование отдельных блоков, обозначенных на структурной схеме, оп ределяется необходимостью выполнения системой описанных функций. Особенно сти работы системы, такие как необходимость получения информации от удаленных датчиков и проведения сложных математических вычислений по разработанной ме тодике, определяет трехуровневую архитектуру системы. Получение информации от датчиков определяется конкретной физической природой необходимых для по лучения данных, а также целесообразностью (практической, экономической) полу чения данных тем или иным способом.

Данные о сроке эксплуатации, марке стали, литологии участка прохожде ния МГ могут быть получены из проектно-сметной и исполнительной докумен тации на МГ.

Колосова А. Л. • Россия, г. Тюмень • • Непосредственно на МГ для оценки быстроменяющихся факторов необхо димо установить следующие датчики: датчик влажности почвы, тензометрический датчик, датчик температуры газопровода, преобразователь давления в газопроводе (для определения уровня напряжений в стенках МГ). Измеренные значения плотно сти катодного тока поступают в систему обработки информации от установок ка тодной защиты (УКЗ) МГ.

В качестве датчиков, устанавливаемых на МГ, предлагается использовать следующие типы датчиков:

датчик температуры ИКЛЖ.405212.001-01 (производитель ООО «Прибор», г. Смоленск);

преобразователь избыточного давления КОРУНД-ДИ (производитель ООО «СТЭНЛИ», г. Москва);

струнный тензометрический датчик СПРУТ 11.01 (производитель ООО «СИТИС», г. Екатеринбург);

датчик влажности почвы 10HS (производитель ООО «ЛабДепо», г. Санкт Петербург).

Данные об удельном электрическом сопротивлении грунта, ионной силе грунтовой влаги, редокс-потенциале, уровне рН грунта получают в результате проведения полевых и/или лабораторных исследований проб грунта по извест ным методикам их определения и действующей нормативно-технической доку ментации.

Для объединения сигналов со всех датчиков, установленных в одной точке измерения на газопроводе, и дальнейшей их передачи на верхний уровень системы мониторинга МГ сигналы должны собираться на контроллер, откуда передаваться далее на верхний уровень системы. Для сбора информации с датчиков предлагает ся использовать контроллер ОВЕН 160-24-И-L (производство фирмы «ОВЕН», г. Москва). Выбор линий связи, используемых для передачи информации на верх ний уровень, определяется их доступностью и обеспечением качества передавае мого сигнала.

На верхнем уровне системы предполагается установка автоматизированного рабочего места (АРМ) оператора, средств хранения архивной информации, специа лизированного программного обеспечения. АРМ оператора осуществляет фоновый циклический опрос всех контроллеров системы, архивирует все изменения парамет ров и сигналов, визуализирует состояние магистрального газопровода, а также тех нических устройств системы. Программное обеспечение верхнего уровня состоит из двух частей: SCADA-системы и прикладного программного обеспечения для вы полнения математических расчетов.

SCADA-система разработана с помощью интегрированной среды разра ботки Trace Mode (производство фирмы AdAstra Research Group, г. Москва) и призвана обеспечивать удобство работы оператора с системой, опрос датчиков верхнего уровня, сбор и накопление архивной информации о газопроводе, кон троль исправности оборудования системы, то есть берет на себя выполнение ос новных системных и интерфейсных функций. Вид окна операторского интерфей са SCADA-системы приведен на рис.2. Прикладное программное обеспечение для выполнения расчетов разработано в программной среде Borland C++ Builder 36 • Секция 1• и предназначено для выполнения математических расчетов по разработанной ма тематической модели.

Рис. 2. Окно операторского интерфейса SCADA-системы Литература:

1. Годовой отчет о деятельности федеральной службы по экологическому, технологиче скому и атомному надзору. – М: Полимедиа, 2010. – 460 с.

2. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATHLAB и fuzzyTECH. СПб.:

БХВ-Петербург, 2003. 236 с.

3. Круглов В.В., Дли М. И., Голунов Р.Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. – М.: Физматлит, 2001. – 221 с.

4. Теплинский Ю.А, Быков И.Ю. Управление эксплуатационной надежностью магист ральных газопроводов. – М.: Нефть и газ, 2007. – 400 с.

5. Колосова А.Л. Разработка методики оценки скорости коррозии магистральных газопро водов // Известия вузов. Нефть и Газ. – 2011. – №5. – С. 111-115.

Свентский С. Ю., Шандрыголов З. Н., Лысов А. О. • Россия, г. Тюмень • • МЕТОДИКА ВЫБОРА ПАРАМЕТРОВ АДАПТАЦИИ ПЛАСТОВОГО ДАВЛЕНИЯ ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ С.Ю. Свентский, З.Н. Шандрыголов, А.О. Лысов Россия, г.Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет trener2606zodiak@yandex.ru Важнейшим этапом гидродинамического моделирования является адаптация модели. Обычно достоверность описания пласта, используемого в модели, проверя ется путем запуска модели с историческими данными по добыче и давлениям и сравнения расчетных данных по распределению давления с фактическими.

Исходные параметры необходимо корректировать до тех пор, пока не будет достигнуто необходимое сходство расчетных данных с фактическими, в пределах до пустимой погрешности. Адаптация пластового давления является важнейшим этапом моделирования. Во-первых, величина пластового давления используется при расчете потенциального дебита скважины и, в частности при оценке эффекта от оптимизации параметров ее работы. Во-вторых, пластовое давление определяет интегральное энер гетическое состояние пласта в целом или по его участку. Практический интерес в данном случае представляет задача локализации проблемных участков [3].

В-третьих, этот параметр является ключевым для расчета значений давления в после дующих точках пути движения газа. Это необходимо для оптимизации режимов ра боты скважин, ДКС, установок подготовки газа и всей газосборной сети, и, как след ствие - для более достоверного расчета прогнозных технологических показателей.

Следует иметь в виду, что адаптация модели на историю разработки пред ставляет собой решение обратной задачи, которая является некорректной, в том смысле, что не имеет единственного решения. Более того, нецелесообразно требо вать абсолютно точного совпадения фактических и модельных показателей, которое если и будет достигнуто, то ценой существенного искажения геологических пара метров или, к примеру, фазовых проницаемостей, а это может привести к сущест венным ошибкам при прогнозе [2].

Для уменьшения неоднозначности устанавливают допустимые нижние и верхние пределы значений всех переменных. Эта группа ограничений, записана она в виде математических выражений или нет, представляет собой важную часть технической информации при исследовании процесса моделирования.

Имеется несколько параметров, определение которых в геологической модели предполагает наличие погрешностей и, следовательно, уточнение данных величин посредством гидродинамического моделирования наиболее приемлемо для миними зации разностей между данными наблюдений и данными, вычисленными в модели.

1) Уточнение параметров пласта:

а) проницаемости, б) порового объема, в) эффективной толщины.

2) Уточнение сжимаемости пласта.

3) Уточнение данных об относительных проницаемостях:

а) сдвиг кривой относительной проницаемости, 38 • Секция 1• б) уточнение значений критической насыщенности.

4) Корректировка данных о характере и степени вскрытия пласта в отдельных скважинах:

а) скин-эффекта, б) интервалах перфорации.

Рассмотрим пример изменения параметров сеточной модели для устранения влияния местного аномального давления, не подтвержденного фактическими иссле дованиями. Способ уточнения таких параметров сходен для всех параметров, со ставляющих основную группу данных о пласте.

Для снижения давления в одной области и повышения его в соседней, необ ходимо внести исправления [1]. Это можно сделать с помощью одной или несколь ких процедур.

1) «Усилить» фильтрацию флюида из зоны высокого давления в зону низкого путем изменения проницаемостей пласта.

2) Снизить запасы газа в пласте в области с высоким давлением, для чего либо:

а) скорректировать в меньшую сторону поровый объем, б) уменьшить начальную газонасыщенность, в) уменьшить эффективную толщину пласта, г) комплексная корректировка параметров.

3) Увеличить запасы газа в области низкого давления, для чего либо:

а) скорректировать в большую сторону поровый объем, б) увеличить эффективную толщину пласта, в) увеличить начальную газонасыщенность, г) комплексная корректировка параметров.

При этом следует решить, определение каких фильтрационно-емкостных свойств произведено с наибольшими погрешностями в этих зонах, а также, какая процедура наиболее подходит для получения желаемого результата, чтобы не изме нился характер процесса моделирования в других зонах.

Как указано выше, критерием сравнения выбрано давление, так как об этом параметре можно получить данные с приемлемой точностью. Вычисленные значения давления могут не совпадать с замеренными по нескольким причинам, а именно:

1) величина давления по всему пласту может быть либо слишком высокой, либо слишком низкой;

2) распределение давлений может быть слишком разрывным, т. е. «неровным», если рассматривается профиль поперечного сечения;

3) локальные данные о давлении в скважинах могут быть слишком высокими или слишком низкими (локальные расхождения).

Такие погрешности можно исправить следующим образом. Слишком высо кий уровень давлений по всему пласту обычно указывает на не подтверждение ве личины начальных запасов газа: корректировка порового объема уточнит величину запасов, снижая, таким образом, полную упругую энергию в системе.

Если значения давлений больше измеренных примерно на 10%, то необхо димо уменьшить значения порового объема на постоянную величину, допустим, на 0,96:

(1) Свентский С. Ю., Шандрыголов З. Н., Лысов А. О. • Россия, г. Тюмень • • где – измененное значение порового объема ячейки с координатами ;

– начальный значение порового объема ячейки с координатами ;

– коэффициент модификации.

Заметим, что изобары будут расположены примерно на том же месте, но чис ла, связанные с ними, будут другие. Таким образом, произойдет общее снижение давления.

Разрывное распределение давлений указывает на необходимость уточнения значений проницаемостей в системе. В поперечном сечении пласта профиль давле ний при этом имеет вид, показанный на рис. 1 пунктирной линией. Путем корректи ровки проницаемостей с помощью постоянного коэффициента, локальные экстре мумы значений давления сглаживаются, приближаясь к фактическим значениям, как видно на рис. 1.

Рис. 1. Сглаженный профиль давлений (2) где – измененный коэффициент проницаемости ячейки с координатами ;

– начальный коэффициент проницаемости ячейки с координатами ;

– коэффициент модификации.

Если результаты фактических исследований указывают на необходимость уменьшения амплитуды давлений, то ;

для её увеличения соответственно.

Этот сглаживающий эффект возникает благодаря увеличению проводимости пласта для подвижных флюидов. Чем больше проводимость, тем более модель соот ветствует модели стационарного режима. Чем больше проницаемость, тем больше тенденция модели реагировать как пласт с однородными свойствами.

40 • Секция 1• поровым объемом, в том числе объемом законтурной области, и сжимаемостью Средний уровень пластового давления определяется в основном суммарным пластовой системы :

;

(3) (4) – пористость;

– сжимаемости породы, воды и газа соответствен но;

– водо- и газонасыщенности.

где Поскольку поровый объем пласта определяет запасы углеводородов, этот па раметр не может сильно корректироваться при воспроизведении истории. Сжимае мость породы измеряется в лаборатории, однако, это не всегда свидетельствует о достоверности результатов. Дополнительные возможности корректировки модели связаны с подбором объема законтурной области. Важно не только правильно оце нить объем законтурной области, но и степень ее связи с основной залежью.

Распределение давления в пласте формируется в результате фильтрации и определяется полем проводимостей. Для его корректировки можно уточнить аб солютную и относительные проницаемости. При этом следует учесть, что измене ние фазовых проницаемостей в области расположения скважин приведет к измене нию соотношения фаз в потоке добываемой продукции. Если предполагается нали чие в пласте нарушений, являющихся полными или частичными барьерами для фильтрации, при воспроизведении распределения давления уточняют расположение и проводимость этих барьеров.

Литература:

Генри Б. Кричлоу Современная разработка нефтяных месторождений – проблемы 1.

моделирования. М: Недра, 1979, – 359 с.

Закревский К.Е., Майсюк Д.М., Сыртланов В.Р. Оценка качества 3D моделей. М.: ООО 2.

ИПЦ «Маска», 2008, – 272 с.

Хасанов М., Краснов В. «О пластовом давлении и производительности скважин в сис 3.

теме разработки», SPE 135820, 2010, – 15 с.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПТИМИЗАЦИИ РЕМОНТНЫХ РАБОТ НА СКВАЖИНАХ МЕТОДОМ ЖАДНОГО АЛГОРИТМА НА ВЗВЕШЕННОМ МАТРОИДЕ Е.И. Мамчистова, Н.В. Назарова Россия, г.Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет malenka2002@mail.ru На эффективность использования фонда скважин в нефтедобывающих рай онах Западной Сибири оказывают значительное влияние природно-климатические, геолого-физические и геолого-промысловые факторы, формирующие повышенную частоту технико-эксплуатационных осложнений в скважинах.

Мамчистова Е. И., Назарова Н. В. • Россия, г. Тюмень • • Неблагоприятные природно-графические условия обуславливают повышение трудоёмкости и удорожание ремонта. Так же повышаются затраты на хранение обо рудования и материалов, строительство баз предприятий по капитальному ремонту скважин, транспортные расходы по поставке оборудования и материалов и т.д.

Анализ осложнений показывает необходимость разработки эффективных ме тодов управления работой фонда скважин. Кроме того, разработка и эксплуатация нефтяных месторождений в осложнённых условиях нуждается в развитии опреде лённых форм обслуживания, обуславливающих повышение эффективности нефте добычи. При этом важно оценить существующие техники и технологии, определить основные направления и задачи их совершенствования. Высокая надежность нефте промысловых систем и малый объём ремонтных работ способствуют увеличению межремонтного периода и коэффициента эксплуатации скважин, создают благопри ятные условия в организации и управлении процессом нефтедобычи.

Проблему эффективного назначения ремонтных бригад на проведение тех нического обслуживания и ремонта скважин можно решить методами, основанными на использовании остовных деревьев и матроидов.

Одним из способов снижения затрат и продолжительности ремонтно восстановительных работ является оптимизация назначений ремонтных бригад на проведение ТОР скважин.

Рассмотрим некоторое месторождение с n добывающими скважинами. Деби ты скважин равны Qi (i=1,…,n). Для определения оптимальных периодов проведе ния ТОР скважины необходимо установить закон распределения отказов ее сква жинного оборудования, при этом в качестве критерия оптимальности необходимо использовать максимум коэффициента готовности, характеризующегося средней долей времени, в течение которого скважина работает безотказно.

Требуется составить очередность проведения планово-профилактических ме роприятий в течение периода оптимального ремонта, при этом необходимо учиты вать, что количество ремонтных бригад ограниченно, а так же рассмотреть расстоя ние между скважинами и их дебиты. При этом приоритет отдаётся скважине с макси мальным дебитом, находящейся на кратчайшем расстоянии от ремонтной бригады.

Таким образом, оптимальный подбор назначений ремонтных бригад на проведение ТОР должен быть достигнут за счет максимизации или минимизации определенной меры эффективности назначения: прибыли, стоимости, расстояния.

Для каждого потенциального назначения оценивается мера эффективности. Если мерой эффективности является прибыль, то в процессе решения задачи она макси мизируется, если мерой эффективности является стоимость или расстояние, она минимизируется.

Задачу оптимального назначения можно сформулировать следующим об разом:

Имеется m ремонтных бригад A1, A2,, Am и n скважин B1, B2,..., Bn. Це лые числа cij 0 i 1, 2,, m, j 1, 2,, n определяют меру эффективности ис пользования работы i - ой бригады на j-ой скважине. Необходимо произвести назна чение m бригад на n скважин так, чтобы:

1) каждая скважина обслуживалась только одной бригадой;

2) каждая бригада одновременно проводила ремонтные работы только на одной скважине;

3) суммарный эффект использования ремонтных бригад был максимален.

42 • Секция 1• Можно ограничиться случаем, когда m n, так как, если m n, всегда можно ввести n m фиктивных бригад, для которых cij 0 i m 1,, n m, j 1, 2,, n.

Далее, в силу не отрицательности cij i, j 1, 2,, n каждая бригада должна быть на значена на работу, поскольку в противном случае всегда можно увеличить суммар ную эффективность использования ремонтных бригад.

Таким образом, можно поставить вопрос о нахождении такого оптимального m назначения : i i i 1, 2,, m, чтобы сумма ci i была минимальной. В i данной задаче об оптимальных назначениях в качестве оптимизационного парамет m ра выбирается параметр c0 min ci i.

i В качестве меры эффективности использования ремонтных бригад необхо димо рассмотреть:

1) расстояние, на котором находится ремонтная бригада от скважины, требую щей ремонта;

2) дебит скважины после ремонта.

На первом этапе решения задачи необходимо выбрать некоторое разбиение множества скважин, например, по дебиту, это связано с тем, что определение крат чайшего пути затруднительно, так как скважин на месторождении много. Затем в пределах выбранного подмножества скважин построить оптимальный график про ведения ТОР (рис. 1). Здесь в ячейках указаны номера скважин, на которые назнача ются бригады в определённый день года, а пустые ячейки означают простои бригад.

Рис. 1. План – график проведения ТОР Новоженов А. В., Егоров А. Б. • Россия, г. Тюмень • • Расчет был произведен для нефтяной компании ОАО «Сибнефть Ноябрьскнефтегаз» с соответствующим законом распределения вероятности безот t 1.5 t 1. казной работы, для УШСН P exp для УЭЦН P exp.

162.7 Литература:

1. Кучумов Р.Я., Кучумов Р.Р. Модели надежности функционирования нефтепромысло вых систем. / под ред. Р.Я. Кучумова Тюмень: «Ветор-Бук», 1999, 135 с.

2. Пападимитру Х., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложности.

М.: «Мир», 1985, 512 с.

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ В КОЛЛЕКТОРЕ С ПОМОЩЬЮ ОЦЕНКИ ПАРЗЕНА–РОЗЕНБЛАТТА А.В. Новоженов, А.Б. Егоров Россия, г.Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет Andryha-nov@yandex.ru Pufa10@mail.ru Одним из важных элементов нагнетательной скважины является коллектор.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |
 

Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.