Обнаружение предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения нефтяных скважин

Обнаружение предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения нефтяных скважин

Автор: Абу-Абед Фарес Надимович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2011

Место защиты: Тверь

Количество страниц: 206 с. ил.

Артикул: 4920693

Автор: Абу-Абед Фарес Надимович

Стоимость: 250 руб.

Обнаружение предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения нефтяных скважин  Обнаружение предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения нефтяных скважин 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1. Анализ предметной области исследования и постановка научной задачи.
1.1. Анализ буровой установки как объекта исследования.
1.2. Анализ функционирования станции геологотсхпологических исследований
1.3. Классификация осложнений при бурении скважин
1.4. Состояние вопроса идентификации предаварийных и аварийных состояний на промышлен н ых объектах
1.5. Постановка научной задачи исследования
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1
Глава 2 Определение набора признаков для распознавания предаварийных ситуаций
2.1. Структура системы распознавания.
2.2. Задача распознавания.
2.3. Отбор информативных признаков
2.3.1. Полный перебор.
2.3.2. Последовательное добавление признаков
2.3.3. Поочердное добавление и удаление признаков
2.3А. Поиск в глубину метод ветвей и границ.
2.3.5. Поиск в ширину многорядный итерационный алгоритм МГУА.
2.4. Определение набора признаков для распознавания ПАС.
2.4. Определение взаимосвязи между признаками.
2.4.2. Выбор признаков для ПАС буровой установки с использованием метода
ветвей и границ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2
Глава 3. Построение нейросетевого классификатора для анализа ситуаций на буровой
3.1. Выбор математического аппарата решения задачи распознавания.
3.1.1. Методы классификации.
3.1.2. Основные критерии кластеризации
3.1.3. Виды алгоритмов кластерного анализа.
3.1.4. Разработка классификатора на основе искусственной нейросети.
3.1.5. Выбор архитектуры нейросети.
3.2. Задача обучения нейросети.
3.2.1. Математическая постановка задачи обучения.
3.2.2. Обучение нейросети методом обратного распространения ошибки.
3.3. Анализ существующих модификаций стандартного алгоритма обучения.
3.4. Реализованные в работе модификации алгоритма обучения.
3.5. Декомпозиция задачи построения классификатора.
3.6. Выбор структуры классификатора.
3.7. Метод распознавания ПАС в процессе бурения.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.
Глава 4. Исследование эффективности предложенного метода распознавания предаварийиых ситуаций
4.1. Исследование разработанного алгори тмического и программного обеспечения
4.1.1. Исследование влияния параметров алгоритма на точность распознавания предаварийиых ситуаций
4.1.2. Исследование влияния скорости обучения для выбранных предаварийиых ситуаций
4.1.3. Исследование влияния структуры классификатора на результаты распознавания.
4.2. Исследование работы алгоритма обучения.
4.3. Распознавание штатных режимов бурения
4.4. Распознавание основных видов предаварийиых ситуаций
4.5. Использование результатов распознавания ПАС для организации снабжения буровой запчастями
4.5.1. Оценка влияния предаварийиых ситуаций на ресурс комплектующих буровой установки.
4.5.2. Типы используемых на буровых запасов элементов.
4.5.3. Разработка имитационной модели.
4.5.4. Разработка иерархии классов имитационной модели
4.5.5. Исследование имитационной модели системы снабжения ЗИП.
4.6. Система мониторинга состояния буровых и снабжения ЗИП
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список использованных источников


В результате исследования разработанного классификатора ПАС на реальных данных ГТИ подтверждена выбранная в главе 3 структура специализированного классификатора. Лродемострирована возможность получения дополнительного эффекта от использования классификатора ПАС на буровой путем использования результатов распознавания ПАС для повышения эффективности системы снабжения ЗИП буровых установок за счет оценки остаточного ресурса комплектующих. Разработана модель системы снабжения запасными частями группы буровых установок в пределах одного месторождения, представляющая собой замкнутую сеть массового обслуживания. Исследование модели проводилось для четырёх различных стратегий эксплуатации оборудования. Для всех рассмотренных стратегий наилучшие результаты получены для стратегии эксплуатации по состоянию с использованием классификатора. Таким образом, сделан вывод о целесообразности применения нейросетевого классификатора ПАС при организации системы снабжения ЗИП буровых установок. На основе разработанного программного обеспечения предложена структура системы мониторинга состояния буровых и снабжения ЗИП. Данная система позволит обеспечить в оперативном режиме мониторинг состояния буровых установок и улучшить экономические показатели работы комплекса буровых в целом. Глава 1. Буровая установка - это комплекс буровых машин, механизмов и оборудования, смонтированный на точке бурения и обеспечивающий с помощью бурового инструмента самостоятельное выполнение технологических операций. Из факторов, определяющих условия бурения, в первую очередь, следует учитывать: природно-климатические и геологические, отдаленность от ремонтных баз и источников энергии, частоту перемещения на новые точки бурения, загазованность окружающей среды, загрязненность рабочих мест буровым промывочным раствором, необходимость обеспечения бесперебойного процесса бурения для устранения возможных осложнений в стволе скважины, высокую абразивность и коррозионную активность бурового промывочног о раствора, стесненность рабочих мест и др. Требования к буровым установкам разделяются на технические, эксплуатационные, технологические и другие []. Технические требования заключаются в том, чтобы конструкция буровой установки отвечала новейшим достижениям науки и техники, а ее параметры соответствовали мировым стандартам. Машины и оборудование имели бы высокий коэффициент полезного действия (КПД), достаточную прочность, надежность и долговечность. Эксплуатационные требования состоят в том, что в процессе эксплуатации работоспособность буровой установки будет поддерживаться проведением технического обслуживания и ремонтов. С этой целью необходимо обеспечить высокую ремонтопригодность буровой установки, т. ЗИП). Технологические требования связаны с материальными и трудовыми затратами на изготовление буровых установок. ЗИП. Экономические требования связаны с необходимостью обеспечения минимальных производственных и эксплуатационных расходов, определяющих эффективность буровой установки. К эксплуатационным • экономическим показателям относятся производительность механического бурения и спускоподъемных операций, время, затрачиваемое на подготовительно-заключительные, вспомогательные и ремонтные работы. На рисунке 1. На рисунке 1. Рисунок 1. Общий вид буровой установки. Функциональная схема установки (рисунок 1. Рисунок. Функциональная схема буровой установки. Максимальная скорость бурения скважины достигается, когда характеристики применяемого оборудования наиболее полно удовлетворяют требованиям режимов бурения. Физико-механические свойства горных пород, определяющие их буримость, изменяются в широких пределах, поэтому буровая установка должна позволять изменять в достаточно широком диапазоне параметры режимов бурения. К факторам, определяющим режим бурения, можно 'отнести соответствие типа и размеров долота условиям бурения, осевую нагрузку на него, частоту его вращения, количество и качество прокачиваемой жидкости или газа, время работы долота на забое. Время работы долота на забое зависит от типа и конструкции долота, качества его изготовления, свойств разбуриваемых пород и режима эксплуатации долота.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.227, запросов: 244