Разработка принципов повышения информативности исследования сложных объектов и систем нефтегазовой отрасли

• Автор: Командровский, Виктор Георгиевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 291 с. : ил.

Оглавление
Введение.

Глава 1. Методологические проблемы информатизации исследования сложных систем.

1.1. Аксиоматика сложных систем

1.2. Проблемы методологии сложных систем в вопросах информатизации исследования и проектирования

1.3. Объекты нефтегазовой отрасли как сложные системы

Выводы по главе 1

Глава 2. Принципы повышения информатизации исследования сложных систем.

2.1. Информационность подхода как основа упорядочения объектов, их свойств и отношений

2.2. Усиление объективной информационности факторного анализа.

2.3. Некоррелированность выборок при аппроксимации непрерывных величин дискретными.

2.4. Усиление роли интерактивности в автоматизации поддержки принятия решений
2.5. Информационный подход к структурнофункциональному синтезу систем по адекватному отражению содержания
решаемых задач
Выводы по главе 2
Глава 3. Автоматизация исследования и проектирования объектов нефтегазовой отрасли как сложных систем
3.1. Акустическая диагностика нефтегазового
оборудования
3.2. Выбор скважин для ГИСконтроля ПХГ.
3.3. Информационное обеспечение поддержки принятия решений при оперативном управлении процессом бурения скважин
3.4. ГИС. Оптимальный комплекс методов.
3.5. Статистическая обработка данных транспорта газа.
3.6. Корреляционный анализ данных процесса
бурения скважин.
3.7. ИКспектроскопия состава горных пород при бурении.
Выводы по главе 3
Глава 4. Функционирование сложной системы.
4.1. Анализ случайных процессов некоррелированными выборками.
4.2. Задачи календарного планирования. Приоритеты
4.3. Адаптация.
Выводы по главе 4
Глава 5. Информатизация структурнофункционального проектирования вычислительных систем
5.1. Технология информатизации структурнофункционального подхода методологические основы и принципы.
5.2. Прикладные аспекты теории сложности.
Выводы по главе 5
Глава 6. Направления реализации структурнофункционального синтеза ЭВМ и ВС как сложных систем.
6.1. Основная модель синтеза.
6.2. Модель 1 СФсинтеза однородной ВС.
6.3. Синтез неоднородных систем модели 2 и 3.
6.4. Структурно функциональный синтез ВС
в общем случае модель 4.
6.5. Сравнительный анализ моделей синтеза
Выводы по главе 6
Заключение
Выводы по работе
Литература


Вместе с тем существует целый ряд задач, обработка которых носит уже творческий, высоко интеллектуальный характер, что должно обеспечивать человеку возможность принятия решений, оценки ситуации при многовекторном критерии. Правда, в последнее время с успехами в области искусственного интеллекта положение несколько меняется. Частично об этом говорилось во введении. Получающаяся в результате система оптимизируется в области отдельных локальных экстремумов и маловероятно при этом выйти на глобальный. Во втором же случае человек является полноправным звеном человеко-машинных процедур принятия решения. В последнее время достижения в этом случае представлены в компьютерных технологиях поддержки принятия решений, воплощаемых во всякого рода визиона-риумах, центрах ситуационных, стратегических, виртуальной реальности и т. Проблемы методологии сложных систем в вопросах информатизации исследования и проектирования систем Оценки сложности и проблемы ее теории Решение проблемы сложности тесно связано с решением проблемы сокращения перебора, самого являющегося одной из оценок сложности. Кстати, перебору принадлежит одна из важных ролей в возникновении и преодолении информационных барьеров, так как многие сложные задачи относятся к задачам комбинаторного типа. Полагают [, 2], что в таких задачах перебор принципиально неэлиминируем, и его размеры во многом могут определять сложность задач, их "размерности". Поэтому основной вопрос теории сложности, как в теоретическом, так и в прикладном плане - возможность преодоления "проклятия размерности". Возможно, что существование тринадцатой проблемы Гильберта определено тем, что проблема оценки сложности вычислимых функций алгоритмически неразрешима. Этим во многом объяснимо многообразие существующих и вновь предлагаемых прагматических оценок сложности, особенно в теории и практике ВС, трудность классификации, упорядочения этих оценок в единую систему [, , , ] (причины такого положения рассмотрены в [2, 3]). В конечном итоге количественные значения тех или иных характеристик, дающие оценки сложности задач, алгоритмов и вычислений (программ) должны входить в базовые оценки сложности ВС для их выбора. Такими оценками представляются оценки эффективности ВС. Целью ИП к структурно-функциональному подходу к исследованию ВС является, по существу, обоснование возможности повышения эффективности ВС при учете в их архитектуре структуры и содержания решаемых задач. Строго говоря, известные оценки представляют собой наборы практических аналогов оценок сложности, причем, возможно, лишь аналогов в той или иной совокупности приближающихся к оценке сложности алгоритмов и вычислений. Ниже приводимые оценки ближе подходят к оценкам сложности вычислений по оборудованию и времени. Их получение и обоснование имеет непосредственное практическое применение в предлагаемом подходе к исследованию и синтезу ВС; будут приведены известные оценки по оборудованию и времени для возможностей получения предлагаемых и их сравнения с известными оценками. Рассмотрим вначале оценки сложности вычислений по оборудованию ВС, относя к нему процессоры, ЭВМ и т. Гр <ТД0П, где Тдоп > Т(5^) (при Тдоп= Г(? Подробнее о получении такой оценки см. Оценкой оборудования является также объем памяти ЭВМ и ВС. Большинство рассмотренных оценок сложности вычислений по оборудованию относились к машинному или близкому к нему уровню представления алгоритмов и программ. Для оценки на более высоком, более абстрактном языковом уровне может быть рассмотрена емкостная сигнализирующая вычислений как оценка сложности вывода в грамматиках. Из множества существующих и возможных оценок сложности вычислений по времени реализации вычислительного процесса [9,0,7,] -временных сигнализирующих вычислений здесь отметим лишь две. Первая - это минимальная оценка времени Ттп (при Тт1п > Ткр) реализации алгоритма при заданном числе однородных вычислителей Мт. Эта оценка может быть получена аналитически, исходя из соответствующих параметров алгоритма (программы). Подробнее см. Вторая оценка - это аналог временной сигнализирующей вычислений на более абстрактном языковом уровне представления (записи) алгоритма, получаемой как оценка сложности вывода в грамматиках.