+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Оптимизация технологического процесса разработки газоносного пласта с применением генетических алгоритмов и нейронных сетей

Оптимизация технологического процесса разработки газоносного пласта с применением генетических алгоритмов и нейронных сетей
  • Автор:

    Дианов, Роман Сергеевич

  • Шифр специальности:

    05.13.06

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2004

  • Место защиты:

    Астрахань

  • Количество страниц:

    167 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
1.1 Общие сведения о технологическом процессе разработки газоносного пласта 
1.4. Постановка задачи исследования



ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ ГАЗОНОСНОГО ПЛАСТА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Общие сведения о технологическом процессе разработки газоносного пласта


1.2 Анализ технологического процесса разработки газоносного пласта как объекта управления
1.3 Состояние вопроса и обзор работ по повышению эффективности эксплуатации скважин путем оптимизации технологического процесса

разработки газоносного пласта

1.4. Постановка задачи исследования

2. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГАЗОНОСНОГО ПЛАСТА

2.1. Математическая модель газоносного пласта


2.2. Проверка адекватности модели
3. ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ ГАЗОНОСНОГО ПЛАСТА
3.1. Постановка задачи оптимизации технологического процесса разработки газоносного пласта
3.2. Разработка модели генетического наследования для решения задачи определения оптимальных режимов эксплуатации газовых скважин
3.2.1. Обоснование использования генетического алгоритма
3.2.2. Схема реализации генетического алгоритма для решения задачи оптимизации процесса разработки пласта
3.2.3. Модернизация традиционной схемы реализации генетического
алгоритма
3.2.4.Оценка эффективности разработанного генетического алгоритма.

3.3 Модель нейронной сети для определения времени эффективной работы скважины
3.3.1. Обоснование использования нейронной сети
3.3.2. Разработка нейросетевой модели для определения времени эффективной работы скважины
3.3.3. Проверка адекватности нейросетевой модели
4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ ГАЗОНОСНОГО ПЛАСТА
4.1. Основные требования, предъявляемые к системе оптимизации технологического процесса разработки газоносного пласта
4.2. Разработка общей схемы системы оптимизации
4.3. Разработка базы данных системы оптимизации процесса разработки пласта
4.4. Техническая реализация системы оптимизации технологического процесса разработки газоносного пласта
4.5. Анализ эффективности разработанной системы оптимизации
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ
ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Тестовые функции для оценки качества разработанного
генетического алгоритма
Приложение 2. Полная иерархия диаграмм потоков данных
Приложение 3. Структура таблиц базы данных
Приложение 4. Экономическое обоснование целесообразности
использования системы оптимизации
Приложение 5. Графическая интерпретация данных, содержащихся в
модели газоносного пласта и пример работы программы
Приложение 6. Глоссарий терминов
ВВЕДЕНИЕ
Интенсивное развитие газодобывающей промышленности требует повышения эффективности процессов добычи природного газа и конденсата, увеличения компонентоотдачи пластов, совершенствования систем разработки и способов эксплуатации газовых и газоконденсатных месторождений.
Опыт газодобывающей промышленности показывает, что основной проблемой является увеличение полноты извлечения газа и конденсата из продуктивных пластов. Из анализа данных разработки большого количества месторождений [9,32,33,68,81,94] следует, что в ряде случаев коэффициент газоотдачи оказывается недопустимо низким, а пластовые потери конденсата очень велики.
Газовое или газоконденсатное месторождение представляет собой сложную структуру, состоящую из большого числа элементов - скважин, взаимодействующих между собой и с внешней средой на разных уровнях, причем зачастую это взаимодействие носит неопределенный характер, поэтому часто приходится управлять разработкой газоконденсатного месторождения в условиях частичной неопределенности [6].
Характерная особенность процесса разработки газового или газоконденсатного месторождения — ограниченный объем сведений о параметрах и свойствах системы. Это связано как с наличием большого постоянно возрастающего фонда скважин, так и с ограниченностью имеющихся измерительных приборов и систем. В сочетании со сложностью объектов исследования (пластовая система, скважина и т. п.) это приводит к необходимости принимать те или иные технологические решения при недостаточной информации.
Для повышения технологических показателей важное значение имеет оптимизация технологического процесса разработки газоносного пласта с учетом результатов оценки эффективности обработок скважины [74], данных о значении поля пластового давления, информации о продуктивной части вскрытого пласта и других факторов. С увеличением фонда газовых скважин

2 2 2 2 а. Ь.^ГРи_а ь Ри:Р1- 1,У
, + 2 1 (Дх)2 ‘ 2 ^

1 ри+~ри

2 2 о- _1 РЪ] ~Р1, У-
+ //,; [т + 1] =

А. .А. . г>у

М(р)г(,р)
1-2^— — г ф
[г + 1]
рц ; Н]
0,5 Д/
(2.10)
Здесь т в квадратных скобках - значение параметра или выражения в £-й момент времени. Нижние индексы означают принадлежность к определенной ячейке пласта, например р, [г]- пластовое давление в ячейке пласта с коор-

динатами (/ Ах, у Ду) в х-й момент времени; (о ^ 1 - среднее значение двух

смежных ячеек с координатами (/ Дх, у Д>>) и (/ Дх; (у +1) Ду); Дх, Ду, М - единичные приращения соответственно по осям Ох, 0_у, 01.
Если 1 и) принимают граничные значения 0 или п, то /;(-^[г] задает условия на внешней границе рассматриваемой области интегрирования. Если к = 0, то р. Дт] определяет начальное условие. Система уравнений (2.16) и (2.17)
представляют собой системы из (п - I)2 уравнений с (п - I)2 неизвестными, а с учетом граничных условий в общем случае будут системами из (п + I)2 уравнений с (п + I)2 неизвестными.
Теперь необходимо сделать дополнительные упрощения структуры модели. С этой целью создается агрегированная модель пласта [38], в которой в качестве элементарной зоны для разностных уравнений (2.9) и (2.10) принимается эксплуатационный участок, составляющий основу сложной структуры пласта.
Теоретические предпосылки [94] предполагают возможность рассмотрения пласта в пространстве обобщенных координат как множества ячеек различной конфигурации, не пересекающихся между собой. Каждая из таких

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.182, запросов: 967