Информационно-математический комплекс программного обеспечения для анализа сложных многомерных статических объектов : На примере нефтегазовых месторождений

• Автор: Белозеров, Алексей Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 169 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Обзор информационноматематических задач и методов их решения при эксплуатации нефтегазовых

месторождений.

Роль информатизации в эффективной эксплуатации

нефтегазовых месторождений

Нефтегазовое месторождение как объект информационноматематической системы управления.

Типы геофизической информации и подходы к анализу

Обзор вероятностностатистических методов и алгоритмов анализа геофизических данных с применением
Основные задачи, принципы и средства разработки информационноматематического комплекса программного обеспечения для анализа сложных многомерных

статических объектов

Основные результаты и выводы по первой главе

Вероятностно статистические методы обработки экспериментальных данных и построения математических
моделей
Предварительная статистическая обработка
экспериментальных данных
Многомерный регрессионный анализ
Выбор оптимальной формы уравнения регрессии во
множественной ситуации
Проверка значимости уравнения регрессии.
Метод главных компонент.
2.6. Байесовский подход к распознаванию образов.
2.7. Укрупненный алгоритм классического метода
последовательной диагностической процедуры Вальда
2.8. Анализ эффективности классической ПДП Вальда.
2.9. Основные результаты и выводы по второй главе.
Глава 3. Анализ и предлагаемые модификации методов построения
математических моделей
3.1. Анализ и предлагаемые изменения метода Вальда
3.2. Усовершенствованный метод последовательной
диагностической процедуры Вальда
3.3. Метод поиска оптимальной структуры регрессионной
модели
3.4. Метод прогноза эффекта от проведения воздействий на
сложный многомерный статический объект в условиях отсутствия информации о показателе качества объекта до проведения воздействия
3.5. Метод оценки эффекта от проведения ГТМ на новых
скважинах.
3.6. Основные результаты и выводы по третьей главе
Глава 4. Информационно математический комплекс программного
обеспечения ГеоОфис 3.0.
4.1. Структура КПО ГеоОфис 3.0
4.2. Форматы хранения данных
4.3. Программа
4.3.1. Предварительная статистическая обработка поиск
объектов с аномальными значениями параметров
4.3.2. Построение регрессионной модели от одного параметра
4.3.3. Множественная нелинейная регрессионная модель
4.3.4. Сравнение качества распознавания по
усовершенствованному и классическому методу Вальда
4.4. Прогноз эффективности ГТМ по интенсификации добычи
нефти.
4.5. Основные результаты и выводы по четвертой главе
Глава 5. Геоинформационная система Пласт 3.0
5.1. Настройка параметров построения регрессионных моделей
5.2. Прогноз значений геофизических параметров
5.3. Построение литологической структуры пласта.
5.4. Построение профилей разрезов геологических параметров
5.5. Настройка параметров отображения информации
5.6. Построение чертежей скважин
5.7. Основные результаты и выводы по пятой главе
Заключение
Литература


Увеличение объемов информационных потоков за счет повсеместного перехода с аналоговой на цифровую регистрирующую технику. Такой переход обусловлен высокой точностью и быстродействием цифровой техники; возможностью выдачи результатов измерений непосредственно в ЭВМ; безошибочным переносом дискретных сигналов из одних запоминающих устройств в другие и передачей информации на большие расстояния; способностью работать в системах автоматического контроля и управления и пр. Более того, вся промысловая информация о геологических объектах, накопленная за время эксплуатации месторождений на бумажных носителях оцифровывается и переносится на магнитные носители информации. Показательным примером является централизованная программа РАО «Газпром» по оцифровке каротажных карт. Вступление все большего числа месторождений в позднюю стадию своего развития, характеризующуюся падением пластовых давлений, снижением дебитов скважин, возрастанием объемов ремонтных работ и сокращением сроков межремонтной эксплуатации скважин и т. Увеличение доли трудноизвлекаемых запасов требует более тщательного анализа и планирования геолого-технических мероприятий (ГТМ) по интенсификации добычи. Поддержание объемов добычи углеводородного сырья в таких условиях можно достичь, в принципе, двумя способами: 1) разработкой новых месторождений и строительством новых скважин; 2) поддержанием добывающих способностей действующего фонда скважин. Учитывая огромные затраты на разведку и обустройство новых месторождений, оптимизация параметров эксплуатации скважин и интенсификации притока становится главнейшими задачами добывающей промышленности. Дополнительная добыча углеводородного сырья все больше начинает зависеть не от ввода в эксплуатацию новых скважин, а от рационального планирования работ по интенсификации добычи на старых обустроенных промысловых площадях. Экономический фактор. Переход все большей части месторождений во владение частных добывающих компаний. Следствием такого перехода является финансовая заинтересованность увеличения, как дополнительной добычи, так и сроков эффективной эксплуатации месторождений, что заставляет вплотную заниматься задачами оптимальной эксплуатации месторождений. Стоимость проведения геолого-технических мероприятий по интенсификации добычи, учитывая хим. КРС) и пр. ГТМ, могут не только не увеличить добычу, но и снизить ее. Поэтому задача моделирования процессов проведения ГТМ по интенсификации является, наиболее актуальной. Решением указанных задач занимались Мирзаджанзаде А. Х., Мухаметзянов Р. Н., Калашнев В. В., Есипенко А. И., Сафин С. Г., Галлямов М. Н., Олифер С. Л., Султанова Л. Г., Фазлутдинов К. С., Богопольский В. О. и еще целый ряд авторов. В частности, в [] освещен опыт применения ЭВМ на месторождениях Башкирии для моделирования обработок призабойной зоны пласта (ПЗП) с целью интенсификации добычи нефти. С помощью вероятностно-статистических методов исследовано и обосновано применение определенных ГТМ и параметров их проведения в НГДУ Чекмагушнефть, Ишимбайнефть, Арланнефть, Краснохолмскнефть, Уфанефть и ряде других. Еще одной актуальной проблемой является количественная оценка эффекта от проведения мероприятий по интенсификации добычи нефти, выполненных непосредственно сразу после бурения скважины. В случае, когда скважина эксплуатировалась длительное время, анализ эффективности мероприятий основывается на сравнении динамики изменений дебитов во времени до и после мероприятий, и не вызывает затруднений. Сложность поставленной задачи заключается в отсутствии информации о дебите скважины до проведения мероприятия, т. Все это делает крайне важными проблемы информатизации, анализа и выработки оптимальных воздействий при эксплуатации нефтегазовых месторождений. Вообще, нефтегазовое месторождение можно представить как объект информационно-математической системы управления. Рис. Принципиальная схема управления процессом эксплуатации месторождения: 1 - скважина; 2 - измерительный блок; 3, 4, 6 - приемопередающие устройства; 5 - блок анализа и выдачи управляющих воздействий; 7 - воздействующий блок.