Автоматизация управления технологическим процессом формирования сложных профилей нефтегазовых скважин на основе прогнозирующих моделей

На правах рукописи

НУГАЕВ Ильдар Фидаилевич АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ФОРМИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОФИЛЕЙ НЕФТЕГАЗОВЫХ СКВАЖИН НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ Специальность: 05.13.06 – Автоматизация и управление технологиче скими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа–2010 2

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» на кафедре вычислительной техники и защиты информации и кафедре промышленной электроники

Научный консультант: д-р техн. наук, проф.

Васильев Владимир Иванович Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

Веревкин Александр Павлович зав. кафедрой автоматизации технологических процессов и производств Уфимского государственного нефтяного технического университета д-р техн. наук, проф.

Рапопорт Эдгар Яковлевич зав. кафедрой автоматики и управления в технических системах Самарского государственного технического университета д-р техн. наук, с.н.с.

Янтурин Альфред Шамсунович, ведущий научный сотрудник ОАО НПФ «Геофизика» Ведущая организация ООО «Научно-производственное объединение «Нефтегазтехнология»

Защита диссертации состоится _ 2010 г. в 10-00 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «» 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р. техн. наук, проф. В. В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы Состояние нефтедобывающей отрасли топливно-энергетического комплек са Российской Федерации сегодня характеризуется тем, что большинс тво раз рабатываемых месторождений вступает в позднюю с тадию эксплуатации. Ха рактерными признаками данной стадии являются снижение объемов добычи и качества добываемой продукции, рост затрат на каждую тонну добытой нефти.

Особую актуальность в этих условиях приобретает проблема повышения эф фективности разработки месторождений: повышение коэффициента нефтеизв лечения, который сегодня составляет в среднем (35…40)%, снижение обвод ненности продукции, применение воздействий, продлевающих жизненный цикл разработки месторождения и др. Решению данной проблемы сегодня посвяще ны многочисленные исследования, связанные как со строительством, так и с эксплуатацией нефтедобывающих скважин.

Одним из приоритетных направлений решения указанной проблемы в об ласти строительс тва скважин является внедрение скважин со сложными профи лями стволов, в частности многоствольных скважин с горизонтальными и поло гими окончаниями, проходящими в продуктивных пластах. С внедрением скважин данного типа связывается решение таких задач, как вовлечение в раз работку большей сырьевой базы, предс тавленной маломощными продуктивны ми пластами (3…15) м с низкой и неравномерной проницаемостью;

повышение продуктивности скважин за счет увеличения площади дренирования и фильт рации;

снижение интенсивности обводнения скважин и др. Современный опыт внедрения скважин данного типа ведущими нефтедобывающими предприятия ми показывает обнадеживающие результаты, в частности это кратное повыше ние дебита скважин.

Строительство скважин со сложными профилями представляет сегодня комплекс взаимосвязанных технологических процессов, требования к которым по сравнению с обычными скважинами существенно возрастают. Особенно это относится к процессу формирования профиля скважины, здесь требования к точности возрастают на порядок. Опыт применения традиционных способов управления данным технологическим процессом показывает их явное несоот ветствие возросшим требованиям. Так, согласно статистике, сегодня до 8% го ризонтальных скважин оказываются непригодными к эксплуатации по причине несоответствия профилей проектным требованиям, а применение внеплановых корректирующих операций приводит к увеличению сроков строительства в среднем на 30%. В связи с этим, можно утверждать, что сегодня одной из наи более актуальных проблем в данной облас ти является проблема повышения эффективности технологического процесса формирования профилей с тволов скважин.

Основные тенденции в облас ти решения данной проблемы связаны с авто матизацией управления траекторией движения породоразрушающего инстру мента. Здесь следует отметить такие подходы к решению данной проблемы, как мониторинг параметров профиля скважины в процессе бурения на основе соз дания телеметрических систем для измерения геометрических (системы класса MWD–Measurement While Drilling) и геологических параметров профиля (сис темы класса LWD–Logging While Drilling), воздействие на траекторию движения породоразрушающего инструмента на основе совершенствования традицион ных компоновок низа бурильной колонны и создание перспективных теле управляемых и автоматических компоновок (буровые роботы классов «Push the bit» и «Point the Bit». Однако, наряду с указанными дос тижениями, анализ со временного состояния исследований в данной облас ти показывает значительное отставание теории и методологии принятия управленческих решений. Так, применяемые сегодня методы синтеза законов управления движением бурового инструмента основываются на упрощенных (статических) моделях компоновок низа бурильной колонны, не учитывающих в полной мере динамические свой ства объекта управления и внешние возмущающие воздействия. Методы опера тивной адаптации управленческих решений не формализованы и основывают ся, как правило, на опыте и интуиции технолога-буровика и буровой бригады, что зачатую не позволяет обеспечить высокую эффективность технологическо го процесса формирования профиля скважин.

Вышесказанное определяет актуальнос ть проблемы разработки теоретиче ских и методологических основ оперативного управления процессом формиро вания профилей нефтегазовых скважин, основанных на использовании методов современной теории автоматического управления, построении адекватных мо делей движения бурового инструмента и их реализации с помощью современ ными информационных технологий.

Целью работы является повышение эффективности технологического процесса формирования профилей стволов нефтегазовых скважин на базе ме тодологии принятия управленческих решений, основанной на концепции тер минального управления и использовании прогнозирующих моделей движения бурового инструмента.

Задачи исследования 1. Разработать методологические основы оперативного управления техно логическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин, вклю чая концепцию и принципы управления, обеспечивающие повышение его эф фективности.

2. Разработать методы построения и идентификации моделей прогноза траектории движения бурового инструмента в условиях неопределенности гео логической и технологической обстановки, обеспечивающие реализацию пред лагаемой методологии управления.

3. Разработать методы синтеза и адаптации алгоритмов управления дви жением бурового инс трумента, реализующих предложенную концепцию и принципы управления процессом формирования ствола скважины.

4. Разработать модели и методы синтеза алгоритмов управления процес сом формирования профилей стволов нефтегазовых скважин с использованием перспективных буровых инструментов.

5. Разработать информационно-аналитическую систему поддержки приня тия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазо вых скважин в процессе бурения, реализующую предлагаемые методы и алго ритмы.

6. Исследовать эффективность предложенных моделей, методов и алго ритмов оперативного управления технологическим процессом формирования профилей стволов нефтегазовых скважин, а также реализующей их информа ционно-аналитической системы.

Методы исследования При выполнении исследований использованы методы системного анализа, теории автоматического управления и аналитической механики, теории на правленного бурения и геофизических исследований скважин, математического и имитационного моделирования автоматиз ированных систем, теории инфор мации, теории искусственного интеллекта, измерений, математической стати стики.

На защиту выносятся:

1. Методология оперативного управления технологическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин, включающая в себя принципы и методы управления, основанные на концепции терминального управления движением бурового инс трумента в условиях геологических и технологических возмущающих воздействий.

2. Методы построения и идентификации моделей управляемого (много факторного) и трендового прогноза траектории движения бурового инс трумен та в условиях неопределенности геологических и технологических возмущаю щих воздействий.

3. Алгоритмы синтеза и адаптации параметров бурового инструмента, ре шающие задачу терминального управления на основе принципа оптимального программного управления с применением моделей управляемого прогноза.

4. Комплекс моделей, методов и алгоритмов управления профилем ствола скважины на базе перспективных буровых инструментов, обладающих улуч шенными свойствами.

5. Архитектура и программное обеспечение информационно аналитической системы, обеспечивающая поддержку принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процес се бурения.

6. Результаты исследования эффективнос ти предложенных моделей, мето дов и алгоритмов в составе информационно-аналитической системы управле ния поддержки принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процессе бурения.

Научная новизна 1. Новизной разработанной методологии управления технологическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин является то, что она основана на концепции терминального управления траекторией движения бурового инструмента как многосвязным динамическим объектом с использо ванием прогнозирующих моделей, что позволяет повысит эффективнос ть управления формированием профиля ствола скважины с учетом неопределен ности действующих геологических и технологических возмущений.

2. Новизна предложенного метода пос троения и идентификации моделей управляемого и трендового прогноза движения бурового инс трумента заключа ется в комплексировании кинематической модели движения бурового инстру мента, статической модели изгиба компоновки низа бурильной колонны и ней росетевой модели идентификации геологических и технологических возмуще ний, что позволяет решать задачу синтеза алгоритмов управления движением бурового инструмента с учетом реального характера стохас тических возму щающих воздействий.

3. Новизна метода синтеза алгоритмов управления (параметров конструк ции бурового инструмента) заключается в том, что он основан на представле нии бурового инс трумента в качестве обобщенного объекта терминального управления, что позволяет решать задачу синтеза его параметров как задачу оптимального программного управления с применением модели управляемого прогноза траектории движения в условиях неопределенности геологических и технологических возмущающих воздействий.

4. Новизна моделей и методов синтеза алгоритмов управления процессом формирования профилей скважин на базе перспективных буровых инс трумен тов заключается в том, что движение бурового инструмента (робота-бура) представляется в пространстве состояний относительно отклонений от проект ного профиля ствола скважины, а алгоритмы управления строятся на основе принципа автономного управления в системах сферических и прямоугольных координат, что позволяет формализовать процедуру синтеза алгоритмов управления направлением движения бурового инструмента, а также его про странственным положением, обеспечивая повышение точности формирования профиля ствола скважины.

5. Новизной предложенной архитектуры информационно-аналитической системы поддержки принятия управленческих решений по формированию про филей с тволов нефтегазовых скважин в процессе бурения заключается в ис пользовании алгоритмов принятия решений, основанных на концепции терми нального управления и построении прогнозирующих моделей с использовани ем информации о ранее пробуренных, что позволяет автоматизировать и по высить эффективность принятия управленческих решений с учетом опыта строительства комплекса скважин разрабатываемого месторождения.

Практическая ценность реализации работы заключается в:

разработанном программном обеспечении, реализующем модели, мето ды и алгоритмы оперативного управления формированием профилей стволов нефтегазовых скважин, реализованном в виде модулей (подсистем) автомати зированных рабочих мест технолога – буровика на буровой площадке и инже нера-проектировщика в инженерно проектном центре бурового предприятия;

методическом и программном обеспечении информационно аналитической системы поддержки принятия управленческих решений в про цессе бурения нефтегазовых скважин.

Полученные результаты прошли апробацию на предприятиях нефтедобы вающего комплекса при решении задач формирования сложных профилей неф тегазовых скважин, включая бурение наклонно-направленных, пологих и гори зонтальных скважин, что подтверждается актами внедрения в ООО «Газпром бурение»–филиал «Центр горизонтального бурения», г. Оренбург, ЗАО «Вос токгеосервис», Сахалинская обл., НИИ Технических систем «Пилот», г. Уфа и др. Результаты промысловых испытаний с использованием результатов, полу ченных в диссертации, при строительстве ряда скважин на мес торождениях Камчатской и Сахалинской областей показали повышение точности формиро вания профилей стволов скважин на (35-40) %, снижение затрат на строитель ство на (25-30) %.

Результаты исследований используются в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин и дипломном проектировании по специальности «Промышленная электроника» (специализация «Информационно-управляющие системы»).

Апробация работы Основные положения работы регулярно докладывались и обсуждались, на чиная с 1995 года, на научных конференциях и совещаниях различного уровня, наиболее значимые из которых:

Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы нефтега зового комплекса России», Уфа, УГНТУ, 1995.

Международная научно – техническая конференция «Интеллектуальные автономные системы», г. Карлсруэ, Германия, 1995;

Международная научно-техническая конференция «Проблемы нефтега зового комплекса России», посвященной 50-летию УГНТУ, г. Уфа, УГНТУ, 1998;

Международный симпозиум по бурению скважин в сложных условиях, С.Петербург, 2001;

Международная научная конференция по нейроинформатике (ICONIP), г. Окленд, Новая Зеландия, 2008;

Научно практическая конференция «Новая техника и технологии для геофизических исследований скважин» в рамках XVI международной специа лизированной выставки «Газ. Нефть. Технологии 2008», г. Уфа, 2008;

Азиатско-тихоокеанская конференция по управлению и измерениям (APCCM 2008), г. Харбин, КНР, 2008;

Международные научные конференции «Компьютерные науки и ин формационные технологии» (CSIT), г. Патры, Греция, 2002;

г. Карлсруэ, Гер мания, 2006, г. Ретимнон, Греция, 2009.

VIII Конгресс нефтепромышленников России, г. Уфа, 2009.

Связь исследований с научными программами Исследования в данном направлении велись с 1995 по 2010 гг. в Уфимском государственном авиационном техническом университете в рамках таких науч ных программ, как Федеральная целевая программа «Интеграция», 1998– гг.;

Государственная научно-техническая программа «Критические технологии Республики Башкортос тан: физико-математические основы и технические ре шения» по темам: «Инновационные технологии управления процессами на правленного бурения и нефтедобычи», 2008 г., «Информационно-управляющие системы процессами нефтедобычи на основе инновационных технологий», 2009 г.;

гранты РФФИ: «Разработка методологических и теоретических основ автоматизированного управления процессом формирования траекторий нефте газовых скважин», 2008 г., «Разработка систем управления сложными динами ческими техническими объектами в нефтедобывающей промышленности», 2008 г., «Разработка методов терминального управления сложными динамиче скими объектами с использованием нейросетевых прогнозирующих моделей (на примере систем направленного бурения нефтегазовых скважин)», 2009 г.;

госбюджетная НИР «Исследование и разработка теоретических вопросов сис темного математического моделирования сложных технических объектов в ус ловиях неопределенности», 2004–2009 гг.

Публикации По теме диссертации опубликовано 50 печатных работ, в том числе 10 ста тей в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 мо нография, 2 патента.

Структура работы Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литера туры из 254 наименований и приложений, изложенных на 335 страницах, со держит 147 рисунков и 21 таблицу.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы разработки методологи ческих и теоретических основ построения информационно-управляющих сис тем в нефтедобыче, формулируется цель и задачи работы, представлены поло жения, выносимые на защиту, изложены краткая характеристика работы и све дения о ее апробации и внедрении.

Первая глава посвящена анализу современного состояния проблемы, обеспечения эффективнос ти технологического процесса формирования слож ных профилей с тволов нефтегазовых скважин и определению перспективных направлений ее решения.

О необходимости повышения эффективности технологического процесса формирования сложных профилей нефтегазовых скважин говорит тот факт, что сегодня до 8% процентов строящихся скважин данного типа признаются не пригодными к эксплуатации по причине недопус тимого отклонения их профи лей от проектов. Кроме того, велика доля дополнительных временных и мате риальных затрат, связанных с необходимостью внеплановых восстановитель ных операций при критическом отклонении профилей от проекта, которая по статистическим данным сегодня составляет в среднем 30% от общих затрат на строительство скважин.

Проведенный анализ способов построения современных систем управле ния технологическим процессом формирования профилей скважин (СУ ТП ФПС) позволил выявить ряд причин, приводящих к снижению его эффективно сти. В качестве показателей эффективности технологического процесса здесь рассматриваются: а) качество сформированного профиля скважины, которое определяется его близостью к проектному профилю;

б) затраты на осуществле ние управления технологическим процессом, представленные в виде их доли в общих затратах на строительство скважины. Обобщенная структура СУ Т П ФПС (рис. 1) включает в себя два уровня принятия управленческих решений:

проектный и оперативный, реализуемые соответственно на базе инженерно проектных центров бурового предприятия и служб буровой площадки.

Инженерно-проектный центр бурового Технологическая служба предприятия буровой площадки Принят ие проектных управленческих решений Принят ие оперативны х управленч еских решений Проектирование Проектирование Коррекция Коррекция параметров бурового профиля профиля скважины буровог о инструмента инструмента скважины ПРОЦЕСС ФОРМИРОВАНИЯ Буровая бригада ПРОФИЛЯ СКВАЖИНЫ Выполнение управл енч еских решений Службы мониторинга буровой площадки Измерение параметров Геофизические Геометрические параметры параметры профиля скважины (каротаж) (инклинометрия) Рисунок 1 – Структура СУ ТП ФПС Собственно технологический процесс формирования профиля ствола скважины представляет собой процесс управления траекторией движения по родоразрушающего инс трумента (ПРИ). Устройством, осуществляющим авто матическое управление траекторией ПРИ, является компоновка низа бурильной колонны (КНБК). К задачам проектного уровня управления данным техпроцес сом относятся: 1) проектирование желаемого профиля ствола скважины, 2) про ектирование КНБК. На оперативном уровне управления техпроцессом решают ся задачи, связанные с устранением отклонений профиля ствола скважины от проектного в процессе бурения, включающие в себя: оперативную коррекцию параметров КНБК и оперативную коррекцию траектории его движения. Рас сматриваются основные недос татки существующих подходов к решению ука занных задач и возможные способы их ус транения с точки зрения обеспечения заданных показателей эффективности техпроцесса.

Анализ современной методологии управления формированием профилей стволов нефтегазовых скважин показал, что в ее основе лежат следующие по ложения:

концепция управления – регулирование направления движения поро доразрушающего инструмента;

принципы управления – управление по отклонениям от проектного на правления движения с помощью с татичных конс трукций – компоновок низа бурильной колонны;

методы проектирования КНБК – решают задачу выбора структуры и параметров элементов компоновки, по критерию механической устойчивости ее конс трукции при ориентации в требуемом направлении. Методы основаны на статических моделях изгиба компоновки и эвристических методиках, осно ванных на опыте бурения;

методы оперативной коррекции параметров КНБК – решают задачу повышения точнос ти управления движения на основе данных мониторинга тра ектории. Применяемые на практике методы решения данной задачи не форма лизованы, носят эвристический характер и во многом определяются опытом и интуицией технолога и мастера буровых работ;

методы оперативной коррекции профиля скважины – решают задачу выхода из критических ситуаций, когда степень отклонения профиля от проек та приводит к угрозе невыполнения задачи техпроцесса, путем резкого измене ния направления траектории движения ПРИ. Решение данной задачи связано с проектированием желаемого корректирующего участка профиля и специальной корректирующей КНБК. Методическое обеспечение данной задачи сегодня яв ляется слабо формализованным, в связи с чем успешность данной операции во многом определяется опытом специалис тов - маркшейдеров.

Элементы применяемых сегодня (традиционных) КНБК представляют со бой статические механические конструкции, состоящие из конструктивных элементов (утяжеленные бурильные трубы, опорно-центрирующие элементы и др.), которые за счет собственного веса и веса колонны бурильных труб созда ют усилия на ПРИ, тем самым управляя направлением его движения. Показано, что КНБК, по сути, являются системами автоматического регулирования на правления движения ПРИ (САР-КНБК).

Мониторинг параметров профиля скважины решает задачу оценки коор динат фактического профиля скважины, которая, в связи с появлением пробле мы «геонавигации», дополнилась задачей оценки геологических параметров разбуриваемых пород. Одной из актуальных проблем мониторинга сегодня яв ляется разнородность и низкая оперативность представления информации ко нечным потребителям, в качес тве которых выступают технолог-буровик, буро вой мастер, а также инженерно-проектные центры бурового предприятия. Ре шение данной задачи возможно на основе создания информационно аналитической системы буровой площадки, выполняющей автоматизирован ный сбор, стандартизацию и предоставление информации потребителям.

По результатам проведенного анализа сделан следующий вывод: одной из основных причин, лежащих в основе недостаточной эффективнос ти технологи ческого процесса формирования профилей нефтегазовых скважин, является низкая эффективность используемой методологии управления, основанная на упрощенных предс тавлениях о процессе движения ПРИ без учета возмущаю щих воздействий, упрощенных методах проектирования систем управления – КНБК, основанных на статических моделях и эвристических методиках, не учитывающих ее реальную управляемость.

В качес тве возможных направлений решения проблемы повышения эффек тивности СУ ТП ФПС предлагаются следующие:

1) Совершенствование методологических принципов управления техноло гическим процессом формирования профилей стволов скважин – данное на правление связано с созданием методологии синтеза и адаптации управления движением ПРИ, в основе которой лежат концепция и принципы управления, обеспечивающие формирование необходимого профиля ствола скважины с учетом реальной управляемости КНБК и фактически приложенных возмущаю щих воздействий. Данная методология должна основываться на построении моделей управляемого прогноза движения ПРИ, моделей возмущающих воз действий, методов и алгоритмов современной теории автоматического управ ления, а также пос троении информационно-аналитической системы, обеспечи вающей автоматизацию расчетов и доступа к необходимой оперативной ин формации в процессе бурения скважины.

2) Разработка новых элементов КНБК, обеспечивающих ее дос таточную управляемость, а также соответствующих моделей и методов синтеза алго ритмов управления. Перспективные типы КНБК должны включать в себя авто матизированные исполнительные механизмы, измерительные подсис темы и подсистемы выработки значений управляющих воздействий. Имеющийся опыт создания таких КНБК ведущими мировыми производителями подтверждает перспективность данного направления и его способность перевести технологи ческий процесс формирования профилей скважин на качественно новый уро вень.

Практическая реализация указанных направлений требует создания много уровневых информационно-аналитических систем (ИАС) для автоматизиро ванной поддержки принятия управленческих решений. Архитектура ИАС должна включать в себя: а) ИАС инженерно проектного центра бурового пред приятия, обеспечивающую решения задач проектного уровня, на основе по строения моделей управляемого прогноза движения КНБК с применением базы данных о параметрах всего комплекса скважин разрабатываемового месторож дения, а также скважин других месторождений со сходными геологическими условиями;

б) ИАС буровых площадок, поддерживающих решение задач опе ративного уровня, на основе уточненных моделей прогноза движения ПРИ, идентифицируемых в процессе бурения по оперативным данным мониторинга параметров профиля ствола скважины.

По результатам проведенного анализа проблемы, связанной с повышением эффективности технологического процесса формирования профилей нефтега зовых скважин, формулируются цель и задачи исследований.

Вторая глава посвящена разработке методологии управления технологи ческим процессом формирования профилей с тволов скважин, включающей в себя концепцию, принципы и методы управления, обеспечивающие повышение эффективности рассматриваемого процесса.

Для обоснования выбора методологии управления разработаны модели ПРИ как объекта управления и КНБК как системы автоматического регулиро вания (САР-КНБК). В качестве управляемых координат приняты зенитный и азимутальный углы вектора скорости движения ПРИ, определены понятия векторов управляющих U и возмущающих V воздействий. Анализ данных мо делей, предс тавленных в форме передаточных функций WПР И(s) и WНЧКНБК(s) показал, что общим недостатком традиционных САР-КНБК является отсутст вие астатизма по возмущающим воздействиям V на направление движения ПРИ, вызываемым геологическими (анизотропия слоистость горных пород с частой преремежаемостью пластов, имеющих различную твердос ть и углу на пластования) и технологическими (неточнос ть ус тановки и износ параметров КНБК ) факторами. Отсутствие астатизма объясняется отсутствием в составе традиционных КНБК интегрирующих динамических звеньев, что обусловлива ет неизбежное присутствие ошибок регулирования направления профиля (0, 0) в процессе движения ПРИ. Следствием этого, в силу наличия ин тегральной зависимости между направлением движения ПРИ и его положением в пространс тве, является накапливающееся отклонение профиля от проекта. На основании результатов анализа сделан вывод о неэффективнос ти построения методологии управления процессом формирования профилей нефтегазовых скважин на основе классической концепции регулирования при использовании традиционных КНБК.

Концепция терминального управления С целью повышения эффективности управления технологическим процес сом, в работе предложено построение методологии управления на основе кон цепции терминального управления движением ПРИ. Целью данного вида управления, в отличие от традиционного способа регулирования является не обеспечение заданного направления движения ПРИ, а достижение конечного состояние, в которое необходимо перевести ПРИ, по траектории, обеспечи вающей минимум затрат и соблюдение определенных ограничений. Преимуще ством терминальной пос тановки задачи управления является то, что ее решение гарантирует успешное выполнение технологического процесса при том, что управляемость традиционных КНБК достаточна для решения задач терминаль ного управления.

Понятие объекта терминального управления Для решения терминальной задачи вводится понятие обобщенного объекта терминального управления (ОТУ), в качестве которого выступает система КНБК-ПРИ. Управляющими воздействиями ОТУ являются параметры КНБК (P), возмущающими воздействиями V являются отклоняющие воздействия на траекторию движения ПРИ со стороны разбуриваемых пород.

В качестве переменных состояния, определяющих текущее положение и T TT динамику движения ООТУ, принят вектор X = (XS, XD ), состоящий из векто Т ра координат XS = (, ), определяющих направление вектора скорости движе ния ОТУ в неподвижной сис теме сферических координат ( – азимут вектора скорости, Y – зенит вектора скорости) и z X y x вектора координат XD = (x, y, X Т z) пространственного поло жения ОТУ в неподвижной системе прямоугольных ко- Z ординат (начало – устье Рисунок 2 – Пространство состояний обобщенного скважины, ось X – направле объекта терминального управления на на Север, ось Y – на Вос ток, ось Z – вертикально вниз) (рис. 2).

(5) Пространство E состояний ОТУ является в данном случае объединением (2) (3) двух метрических подпрос транс тв: сферического ES и прямоугольного ED :

(5) (2) (3) E = ES ED. В качес тве метрик в указанных подпрос транс твах можно принять:

D (X1, X2 ) = ( x1 x2 ) 2 + ( y 1 y 2 ) 2 + ( z1 z 2 ) 2 и S (X1, X 2 ) =, (1) где cos = cos 1 cos 2 + sin 1 sin 2 cos( 1 1 ).

Траектория движения ОТУ может быть представлена в параметрической форме в виде вектор-функции: X() = (XS ()T, XD()T)T, где в качестве параметра выступает длина скважины l или одна из координат состояния x, y, z. Для оценки близости точки X1 к траектории X2 (l) в пространстве прямоугольных координат может быть применена норма, определяющая минимальное расстоя = min ( D (X1, X 2 (l ))), где L0, L1 – границы об ние между ними: X1, X 2 (l ) D l[ L0,L1 ] (1) (2) ласти определения траектории. Близость траекторий X1 (l ) и X2 (l ) может быть определена как их максимальное расхождение в виде нормы:

max (1 ) ( ( 2 ) min ( 2) ( D ( X1 (l (1) ), X2 (l (2 ) )))), где l( 1), l( 2) – = X1 (l (1) ), X 2 (l ( 2) ) D (1) L( 1)0, L 1 ] l [ L( 2 )0, L 1 ] l [ длины траекторий, а L( 1)0, L( 1)1, L( 2)0, L( 2)1 – границы областей определения траек торий.

Постановка задачи терминального управления движением ОТУ Проектные профили современных нефтегазовых скважин, как правило, представляют собой плоские кривые, состоящие из множества гладко сопря женных линейных отрезков. Проектом также задаются терминальные и инте гральные ограничения отклонений фактического профиля от проектного: целе вая область (круг допуска) Стерм;

границы цилиндрических поверхностей G(i)(l) (коридоров допуска), центрами которых являются отрезки профиля:

X(l ) (1,проект), L(1) l L(1) ;

G ( 1) (l ), L(1) l L(1) ;

0 1 0 проект (2) () X( L1 n )( проект) Cтерм = G (l ) = X (l )......

X(l )( n,проект), L( n ) l L ( n ) G ( n ) (l ), L( n ) l L ( n ) ;

0 1 0 Задачей технологического процесса является формирование фактического профиля скважины X(l), достигающего требуемой конечной области Стерм, мак симально приближенного к проектному профилю X(проект)(l) и лежащему в рам ках допустимого коридора G(l). Выполнение задачи техпроцесса предлагается на основе решения комплекса локальных терминальных задач управления дви жением ОТУ, соответствующих задачам отрезков проектного профиля (рис. 3).

Задачей, решаемой для отдель X0(1) ного i-го отрезка проектного (1) G профиля, является соединение двух точек профиля X0,D (i,проект) и X0(2) (i,проект) X1,D в пространстве пря- y С (1) G(2) (3) X терм моугольных координат по пря- x (i,проект) G(3) мой линии XD (l). Стерм(2) X0(3) Соответствующая локаль G(4) ная терминальная задача управ- (3) XD (l) X0(5) ления движением ОТУ форму- (3,проект) ( XD (l) G(5) лируется как определение (3) управления U(i), переводящего Стерм (5) X ОТУ из исходного состояния (4) Стерм z Стерм(5) (i) X0 в локальную целевую об ласть Стерм(i) пространства пря- Рисунок 3 – Комплекс локальных терминальных моугольных координат по тра- задач ектории XD (i)(l), расположенной в рамках коридора допуска XD (i)(l)G(i) и имеющей минимальное отклонение от проектного профиля: ||X(i,проект)(l) - X(i)(l)||D min. Для определения локальных целевых областей вводится понятие локальных интервалов управления в виде граничных значений (i), характерных для данного отрезка прямоугольных ко ординат: для вертикальных и наклонных отрезков(70 град): (i)=[z0 (i), z1 (i)];

для пологих и горизонтальных отрезков (70 град): (i)=[x0 (i), x1 (i)]. В первом слу чае, целевая область Стерм(i) образуется путем пересечения горизонтальной плоскости ПXY с поверхностью G(i) на глубине z1 (i);

во втором случае, путем пресечения вертикальной плоскости ПYZ с поверхностью G(i) на уровне x1 (i).

Учитывая то, что начальное состояние X0 (i) ОТУ на i-м интервале управле ния соответствует его конечному состоянию X1 (i-1) на предыдущем (i-1)-м ин тервале, общее решение задачи технологического процесса представляет собой последовательность решений комплекса локальных терминальных задач вида (i ) (i ) X0( ) U, Cтерм( ) ;

XD ( ) (l ) G ( i) ;

max X D( i ) (l ) XD ( i,проект) (l ) = min,(i = 1,...n). (3) i i i V (l) Принцип решения локальной терминальной задачи Следующим элементом методологии является принцип управления, лежа щий в основе решения поставленных локальных терминальных задач. Особен ностью данных задач является то, что объект терминального управления (ОТУ), представляет собой систему стабилизации направления движения (САР-КНБК), не обладающую астатизмом, статические ошибки которой, зависят от уровня возмущающих воздействий (V).

В качестве принципа решения локальных терминальных задач в данных условиях предлагается использовать принцип стабилизации с адаптивной це лью. Суть данного принципа заключается в том, что целевые координаты на правления стабилизации САР-КНБК Cстаб(i) = ( стаб, стаб)Т, с учетом начальных условий движения X0 (i) = (XS,0 T, XD,0 T)T адаптируются к возмущающим воздей ствиям V(l)(i) по критерию достижения терминальной цели Стерм(i). Поскольку цель стабилизации САР-КНБК определяется параметрами КНБК (P), то, с точки зрения ОТУ, вышеприведенный принцип может рассматриваться как принцип оптимального программного управления. Учитывая также то, что традицион ные КНБК не позволяют изменять параметры P в процессе формирования од ного участка профиля, программа управления ОТУ приобретает «константный» характер, т. е. P (i) = (P1(i),...Pmi) ) T, где P (ji ) = const для L(0i) l L1(i ).

( Согласно существующим технологиям для формирования криволинейных участков применяются ориентируе- V(l) мые типы КНБК (ОКНБК), имеющие искусственный перекос своей оси, P что обеспечивает изменение зенит- ОКНБК X ного и азимутального углов, а для формирования прямолинейных уча- P2 БИ НКНБК стков – неориентируемые КНБК, 2-х режимный ООТУ предназначенные для стабилизации этих углов. В связи с этим, предлага Рисунок 4 – М ногорежимный объект ется рассматривать ОТУ как много терминального управления режимный объект управления, где на различных режимах работы используются ОКНБК или НКНБК (рис. 4).

Управляемость режимов ОТУ Проведенный в работе анализ управляемости ОТУ показал, что на режимах бурения с ОКНБК его управляемость обеспечивается посредством выбора па раметров КНБК P, что соответствует решению поставленных локальных тер минальных задач для искривленных участков профиля. Управляемость на ре жимах бурения с НКНБК обеспечивает бурение локальных терминальных задач лишь условно, т.е. обеспечивает попадание в требуемую область пространства прямоугольных координат Стерм(i) при условии, что начальное состояние ОТУ (i) € X0 соответствует области допустимых значений Сдоп. Для обеспечения безус ловной управляемости предложено объединять терминальные задачи прямоли нейных участков профиля и X0(i) предшествующих им криволи- € X (0i ) V(l) (i) нейных участков в одну ком плексную задачу, конечной целью Y X которой является цель некоторого Направляющий прямолинейного участка. При уч асток P L ) (i) (i) (ОКНБК, 1, этом цель криволинейного участ Стерм(i) ка трансформируется в задачу Направленный уч асток обеспечения допустимых началь- (i) (i) (НКНБК, P,L ) 2 ных условий в режиме ОКНБК для решения терминальной зада- Z чи прямолинейного участка в ре- Рисунок 5 – Комплексная локальная жиме НКНБК (рис. 5). Таким об- терминальная задача разом, множество простых ло кальных терминальных задач преобразуется в множество комплексных локаль ных терминальных задач. Комплексная локальная терминальная задача состоит из задачи направляющего участка длиной L1 (i), решаемой в режиме ОКНБК, посредством выбора параметров P1 (i), и задачи направленного участка длиной L2 (i), решаемой в режиме НКНБК посредством задания параметров P1 (i).

Метод синтеза программы управления ОТУ Следующим элементом методологии являются методы синтеза программы управления U(i)(l), обеспечивающей решение i – й комплексной локальной тер минальной задачи. Предлагается следующая постановка задачи синтеза: требу ется определить программу управления ОТУ:

() () () P1, если L0 i l L0 i + L1 i ;

(4) U (l ) = ( i) ( i) (i ) (i ) ( i) ( i) P2, если L0 + L1 l L0 + L1 + L2, где P1 (i), P2 (i) – «константные» управляющие воздействия на ОТУ соответ ственно на режимах ОКНБК и НКНБК, применяемых для формирования на правляющего и направленного участков с длинами L1 (i) и L2 (i);

L0(i)) - текущая длина профиля ствола скважины в начале i-го интервала решения локальной терминальной задачи, обеспечивающую перевод ОТУ из заданного состояния X0 (i) в целевую область Стерм(i) при выполнении условий:

а) краевых условий X( L0(i )) = X( L1(i 1) ), X(L1(i )) Cтерм;

б) ограничений на траекторию XD (l )(i ) G (i ), l [ L(oi ), L(1i )] и управление P1( i) G P 1, P2i) l G P 2 ;

( в) условий оптимальности J = X(l )(i) X(l ) (i,проект) D, l [ L(oi ), L(1i )] ;

(5) г) условий связи управления с траекторией F ( i ) ( X(l ), P1( i), V( i) (l )), если ОКНБК ;

(6) & X(l ) = 1(i ) (i ) ( i) F2 ( X(l ), P2, V (l )), если НКНБК.

Уравнения (6) представляют собой многорежимную модель движения ОТУ для получения управляемого (многофакторного) прогноза траектории в услови ях возмущающих воздействий V(l). Данная модель определяет прогнозируемую траекторию XD (l)(i) движения ОТУ в пространстве состояний E(5) при заданных начальных условиях X0 (i), управлении U(i)(l) и возмущающих воздействиях V(l)(i).

Специфика данной задачи (многорежимность, незакрепленность точки пе реключения режима и др.) затрудняет применение традиционных методов, ос нованных на использовании принципа Лагранжа, принципа максимума Понтря гина или метода динамического программирования Беллмана. В связи с этим, учитывая «константный» характер управления на различных режимах, предло жен метод синтеза, основанный на редукции исходной задачи управления к за даче многопараметрической оптимизации путем введения краевых условий в критерий оптимизации. В результате, критерий оптимальности J включает в се бя, кроме исходной интегральной составляющей JИ, также дополнительную терминальную составляющую JТ :

J = a1J И + a2 J Т, J И = X(l )( i ) X (l ) (i,проект ), l [ L(oi ), L(1i ) ], J Т = D (X (L1(i ) ) X(i, проект)) ).(7) D Здесь L(1i ) - длина прогнозируемой траектории при достижении терминаль ной цели. В результате, задача многопараметрической оптимизации имеет вид (i ) (i ) (i ) (P1, опт, P2,опт, L1 ) = arg min J, где в качестве ограничений выступают ус P1(i ),P 2( i ), L1 (i ) ловия исходной задачи оптимального программного управления, за исключени ем краевых условий. К особенностям данной задачи относятся алгоритмическая форма предс тавления и унимодальность оптимизируемой функции, а также смешанный характер оптимизируемых параметров и ограничений (непрерыв ные и дискретные). Анализ известных методов математического программиро вания показал, что наиболее подходящим для решения рассматриваемой задачи является метод покоординатного спуска, обеспечивающий сходимость и доста точную точность поиска при минимальных вычислительных затратах. Таким образом, предлагаемый метод синтеза программы управления ОТУ включает в себя следующие этапы: 1) преобразование исходной задачи к задаче многопа раметрической оптимизации;

2) определение оптимальной программы управле ния методом покоординатного спуска.

Методы оперативной адаптации программы управления ОТУ Законы изменения возмущающих воздействий V(l)(i), входящие в модель, идентифицируются на проектном уровне СУ ТП ФПС на основе данных о про филях ранее пробуренных скважин данного месторождения с помощью мето дов, рассмотренных в третьей главе работы. Однако, ограниченность выборки данных для идентификации влечет за собой определенную погрешность модели и отличие реальной траектории скважины от прогнозируемой. В связи с этим, на оперативном уровне СУ ТП ФПС решается задача адаптации полученной программы управления к данным мониторинга профиля бурящейся скважины, включающая в себя принятие решения о необходимости адаптации и синтез адаптированной программы управления.

Сложности, возникающие при принятии решения о необходимости адапта ции, связаны со значительными затратами на ее осуществление (остановка про цесса бурения, спуско-подъемные операции и др). В связи с этим, необходимо обеспечить компромисс между частными критериями эффективности техноло гического процесса: качеством профиля и затратами на его реализацию.

Для устранения данного противоречия предложен алгоритм принятия ре шения, основанный на том, что критерий затрат принимается в качестве глав ного (минимизируемого) критерия, а критерий качества выступает в качестве ограничения. Согласно данному подходу, адаптация осуществляется только в случае недопус тимого снижения качества профиля. Для оценки допус тимости качества профиля предлагается использовать вероятность p не попадания тра ектории ОТУ в целевую облас ть Стерм(i), т.е. невыполнение локальной терми нальной задачи. Оценку данной вероятности предлагается выполнять на основе трендового интервального прогноза траектории в виде доверительной поверх ности Gдов, в пределах которой с заданной доверительной вероятностью pдов располагается прогнозируемая траектория (рис. 5). Пересечение доверительной поверхности Gдов с плоскостью терминального уровня П( i) определяет довери тельную область Cдов( i), которая содержит прогнозируемую терминальную точ ку с вероятностью pдов. Вероятность p выполнения локальной терминальной € задачи определяется областью С, образованной пресечением облас тей Cдов( i) и Стерм(i) и рассчитывается с помощью соотношения;

p = pдов S, где S, Sдов – € Sдов площади соответственно облас тей С и Cдов( i). Искомая вероятность p( i) оцени вается как вероятность противоположного события по формуле: p ( i) = 1 pдов S.

Sдов Для реализации вышеизложенных принципов, лежащих в основе концеп ции терминального управления движением ОТУ, необходимо решение сле дующих задач:

1) Разработка методов построения и идентификации моделей много факторного прогноза движения ОТУ под управлением различных типов тра диционных КНБК в условиях возмущающих воздействий.

2) Разработка метода идентификации трендовой интервальной модели прогноза траектории ОТУ для оценки вероятности невыполнения локальной терминальной задачи управления.

3) Разработка алгоритмов синтеза программ управления ОТУ..

Решению перечисленных задач посвящены третья и четвертая главы дис сертационной работы.

Третья глава посвящена предлагаемым методам построения моделей движения ОТУ, необходимых для реализации предложенной концепции управ ления техпроцессом формирования профиля скважины.

Построение модели управляемого (многофакторного) прогноза Искомая модель движения ОТУ имеет вид: X = F( X, U, V), где управляемы & ми координатами являются координаты состояния: X=(,, x, y, z)T;

управляю щими воздействиями – параметры КНБК P. Для определения возмущающих воздействий вводится понятие вектора обобщенных отклоняющих факторов Ц = (FОТT, вT )T, определяющих направление движения ОТУ. Здесь FОТ = ( Fот, от )T – вектор отклоняющей силы;

в = (, )T – вектор перекоса ПРИ, где FОТ, – величины отклоняющих факторов;

F, – направления действия отклоняющих факторов, выраженные через углы между ними и апсидальной плоскостью в данной точке траектории ОТУ. Предлагается рассматривать аддитивные со ставляющие отклоняющих факторов: Ф =ФU +ФV, где Ц U = ( FОТ,UT, вU T )T – управ ляемые факторы, вызванные воздейс твием на ПРИ со стороны КНБК, Ц V = (FОТ,VT, вV T )T –неуправляемые факторы, вызванные воздействием на ПРИ со стороны горных пород, которые P выступают в качестве возму- П(Ф U) Статическая щающих воздействий. На рис. 6 модель КНБК X=(X D,X S) T показана структура модели Кинематическая управляемого прогноза траекто- ФU модель ) движения ПРИ рии движения ОТУ, построенная П(Ф V Нейросетевая на основе комплексирования модель кинематической модели движе- возмущений ния ПРИ, статической модели КНБК и с татис тической (нейро- Рисунок 6 - Структура модели управляемого сетевой) модели возмущений. (многофакторного) прогноза Центральным элементом здесь является кинематическая модель движения ПРИ, описывающая его траекторию движения как винтовую линию в пространстве состояний Е(5):

d d sin ( ) dx dy dz = k ( ) cos( ( )) ;

= k ( ) ;

= cos sin ;

= sin sin ;

= cos. (8) sin dl dl dl dl dl Т Параметрами П=(k, ) кинематической модели являются: k – кривизна траектории в точке на длине l;

– угол закручивания в точке на длине l. Значе ния данных параметров определяются отклоняющими факторами Ф, дейст вующими на ОТУ. Учитывая аддитивные составляющие отклоняющих факто ров Ф=ФU +ФV, параметры кинематической модели соответственно разделя ются на управляемые П(ФU ) и неуправляемые П(ФV). Входящая в состав пол ной модели статическая модель КНБК решает задачу определения управляемой составляющей П(ФU ) на основе известных соотношений, описывающих изгиб, усилия и моменты, действующие на КНБК. Нейросетевая модель возмущений решает задачу определения неуправляемой составляющей П(ФV) и представля ет собой радиально-базисную сеть, обучение которой выполняется на основе информации о возмущениях, полученной с помощью разработанного алгоритма на основе инклинометрических данных скважин, ранее пробуренных на данном месторождении.

Построение модели трендового интервального прогноза траектории движения ОТУ Задачей трендового интервального прогноза является обеспечение не управляемого прогноза траектории ОТУ в рамках текущего интервала управле ния. Повышенная точность трендовой модели обеспечивается тем, что ее иден тификация выполняется на основе информации о пробуренном отрезке собст венно строящейся скважины. Искомая модель определяет значения координат состояния ОТУ по длине траектории:

l (l ) = f (l ) ± (l );

(l ) = f (l ) ± (l ), x (l ) = (sin (l ) cos (l )) dl + x (l0 );

(9) l l l y (l ) = (sin (l ) sin (l ))dl + y (l 0 );

z (l ) = (cos ( l )) dl + z(l 0 ), l0 l где f ( l), f ( l ) – тренды изменения сферических координат;

(t ), (t ) – доверительные границы трендов. Задача идентификации модели состоит в оп ределении трендов сферических координат f (l), f (l ) на базе регрессионного ряда { i, i, li }, построенного на основе измеренных значений координат в раз личных точках li пробуренного отрезка скважины (инклинометрия).

Предложенный алгоритм идентификации основан на принципе последова тельного раскрытия неопределенности и включает в себя следующие основные этапы:

1) Формирование множества классов моделей-кандидатов. Проведенные исследования показали, что в качестве данного множества может выступать множество «кривых роста», используемых в математической статистике для аналитического выравнивания регрессионных рядов.

2) Формирование множества моделей-кандидатов каждого класса – параметрический синтез моделей каждого класса на основе исходного регрес сионного ряда. Анализ известных методов синтеза показал, что в данном случае наиболее эффективным является метод экспоненциального сглаживания.

3) Формирование подмножества адекватных моделей-кандидатов – от бор моделей по критерию адекватности. Трендовая модель считается адекват ной, т.е. правильно отражающей систематические компоненты регрессионного ряда, если остаточные компоненты на интервале регрессии являются случай ными. Для оценки адекватности модели могут быть применены критерии;

RS, Дарбина-Уотсона, Стьюдента.

4) Выбор оптимальной трендовой модели – выбор модели из множества адекватных моделей, обеспечивающей минимальное среднеквадратическое от клонение прогноза от реальной траектории. Для оценки применен метод ретро спективного прогноза.

5) Определение границ доверительных интервалов, трендов на ос нове известных в математической статистике методов, относящихся к опреде ленным типам «кривых роста».

Полученная трендовая интервальная модель представляет собой области GП,, GП, в подпространстве сферических координат и поверхность GП,X в подпространстве прямоугольных координат, в рамках которых лежат прогнози руемые траектории П (l), П (l), XП (l) с вероятностью pдов (рис.7). В центре об ластей располагаются линии * П(l), * П(l), X* П(l), соответствующие точечным трендовым прогнозам FS (l ) = ( f (l ), f (l ))T, FD (l ) = ( x(l ), y(l ), z(l )) T, которые являют ся математическими ожиданиями траектории.

ПXZ LР LП LР LП X GП X + Y X*П(l) ++ *П(l) *П(l) - zП CП(zП) l ПXY l Z Рисунок 7 – Трендовый интервальный прогноз в подпространствах сферических и прямоугольных координат для линейных трендов: *П(l)= a0 + a1l;

*П(l)= b0 + b1 l.

Здесь: LP – интервал регрессии, LP – интервал прогноза Особенностью решаемой задачи идентификации является необходимос ть тщательной подготовки регрессионных рядов. Это связано с тем, что исходная инклинометрическая информация содержит в себе аномальные данные и шумо вую составляющую, вносимые измерительными преобразователями вследствие воздействия на них ударно-вибрационных нагрузок, а также отличается нерав номерностью замеров. В связи с этим, предлагается специальная методика под готовки регрессионных рядов, включающая в себя следующие этапы:

1) Фильтрация шумов и аномальных данных на основе предложенного ал горитма нейросетевого сглаживания, результатом которого являются сглажен ные функции сгл(l), сгл(l), lLP. Данный алгоритм основан на применении сгла живающей RBF – нейронной сети, параметры которой оптимизируются на базе принципа регуляризации Тихонова.

2) Дискретизация данных на основе равномерной дискретизации сглажен ных функций сгл (l), сгл (l) с интервалом l.

В результате, искомый регрессионный ряд принимает классический вид:

n 1 n t,t, lt, t [ ], lt lt 1 = l, где t – порядковый номер элемента ря,... 1,0,1,...

2 да, начало отсчета которого соответствует середине ряда. Длина интервала рег рессии LP определяется числом отсчетов n: LP = n l, шаг дискретизации принят равным l =1 м. С учетом дискретизации исходных данных искомая модель принимает также дискретный вид:

=t (t ) = f (t ) ± (t );

(t ) = f (t ) ± (t ) ;

y(t ) = sin ( ) sin ( ) l + y0 (10) = =t =t sin ( ) cos ( ) l + x0 ;

z (t) = cos ( ) l + z0.

x(t ) = =0 = Глубина прогноза LП определяется числом отсчетов nП от середины регрес сионного ряда: LП = nП l.

Качество модели определяется критерием максимальной ошибки JП,max то чечного прогноза X* D (l) относительно реальной траектории XD (l):

JП,max = ||X* (l) - X(l)||D, lLП. Оценка ошибки выполняется на основе «ретроспек тивного» прогноза на базе профилей ранее пробуренных скважин. Исследова ния показали, что одним из основных факторов, определяющим качество моде ли, является длина интервала регрессии LР. Установлена обобщенная зависи мость точности модели JП,max от длины интервала регрессии LР. Выявлены такие характерные облас ти, как «нерепрезентативная» (0–50) м, «роста точности» (50–100) м, «эффективная» (100–200) м и «падения точности» (свыше 200 м).

Получены зависимости отношения максимальной ошибки JП,ma x к глубине про гноза LП от глубины регрессии LР (рис. 8).

J П, m ax L П (м ) 3 100% C ДТ (1 ) L П,Э ф ф LП Н е ре пр е зен та ти в н ая Э ф ф ект ив на я об л а ст ь об л а ст ь 3 00 2 ( 2) L П,Э ф ф 2 00 2 L П,Э ф ф ( 3 ) 1 00 1 J П, m a x (м ) L P (м ) Рисунок 8 – Зависимость точности прогноза от длины интервала регрессии и глубины прогноза Показано, что при глубине регрессии в рамках эффективной области обес печивается максимально возможная точность прогноза. Помимо качества моде ли, точность прогноза JП,ma x зависит от глубины прогноза LП. Полученные в ре зультате исследований закономернос ти данного влияния показаны на рис. 8 в виде границ области достижимой точнос ти СДТ. На основе данных закономер ностей целесообразно выбирать эффективную (ответственную) глубину про гноза LП,Эфф., в рамках которой ошибка прогноза JП,max не превышает диаметра коридора допуска скважины DK.

Проведен сравнительный анализ точности прогноза на основе традицион ной статической модели КНБК и предлагаемых моделей. Для этого оценивался критерий качес тва JП,max на тестовых ретроспективных прогнозах с интервалом обучения 200 м и интервалом прогноза 500 м. Результаты показаны в табл. 1.

Таблица 1 – Сравнительный анализ точнос ти прогноза Модель Jmax Повышение точности (Jmax(0) - Jmax)/ Jmax(0) 100% (м) Традиционная статическая модель КНБК (Jmax (0)) 50 Предлагаемая модель управляемого 20 (многофакторного) прогноза Предлагаемая модель трендового интервального 10 прогноза Четвертая глава посвящена разработке алгоритмов автоматизированного решения задач управления технологическим процессом формирования профи лей нефтегазовых скважин, таких как проектирование и оперативная адаптация параметров КНБК, оперативная коррекция профиля скважины, реализующих предложенную в работе концепцию и принципы управления.

Алгоритм синтеза программы управления ОТУ Алгоритм предс тавляет собой численную реализацию метода синтеза, представленного во второй главе в виде задачи многопараметрической оптими зации и содержит следующие основные этапы: задание начальных условий и ограничений;

определение оптимальных значений отдельных параметров путем цикличного поиска их приращений с учетом ограничений до тех пор, пока улучшается показатель качества;

проверка выполнения краевых терминальных условий и ограничений траектории: если ограничения выполнены, то парамет ры найдены;

если ограничения не выполнены, то задача не решена и требуется изменение структуры КНБК.

Алгоритм адаптации программы управления ОТУ представляет собой чис ленную реализацию соответс твующего метода, представленного во второй гла ве. Отличием задачи коррекции от задачи синтеза является то, что здесь отсут ствует многорежимнос ть, т. к. рассматривается только направленный учас ток, т.е. корректируются параметры P2 (i) НКНБК. В связи с этим здесь применяется аналогичный алгоритм многопараметрической оптимизации с сокращенным (i ) множеством оптимизируемых параметров: P2, опт = arg min J. Применение ал (i ) P горитма адаптации на практике показало, что, как правило, требование одно временной коррекции всех параметров P2 (i) = (P1,…,Pm)T является избыточным и влечет за собой необоснованные затраты. В связи с этим предложено исход ный алгоритм дополнить циклом последовательных уступок по затратам. Ус тупки выполняются на основе множества комбинаций параметров Q = {Qj }, ранжированных по трудоемкости их коррекции для выполнения локальной терминальной задачи.

Алгоритм оперативной коррекции профиля скважины Целью алгоритма коррекции является вывод траектории ОТУ из исходного состояния X0,S (i) на требуемое направление X1,S (i), определяемое двумя сфериче скими координатами X1,S (i) = ( 1 (i), 1 (i)) в режиме ОКНБК с помощью одного управляемого параметра – угла установки отклонителя P1 (i) = за минимальную длину L1 (i) корректирующего участка. Применяемые сегодня в практике на правленного бурения методы расчета угла установки отклонителя решают за дачу определения константного значения =const, обеспечивающего вывод тра ектории на заданное направление, не учитывая условия минимизации длины участка коррекции. Предлагаемый алгоритм рассчитывает переменное значение параметра, зависящее от с тепени отклонения азимутального и зенитного углов от требуемого, т.е =(, ). Алгоритм основан на множестве ре шающих правил нечеткой логики, обеспечивающих выбор таких значений, которые приводят к одновременному снижению отклонений и с макси мальной скоростью. Согласно данным правилам, определенным сочетаниям знаков отклонений sign(), sign() соответс твуют определенные интервалы значений [ min, max], обеспечивающие снижение уровней отклонений. Пра вила строятся на основе анализа влияния параметра на знаки производных сферических координат d/dl, d/dl.

Исследование эффективности предложенных алгоритмов, выполненное в ходе вычислительных экспериментов и промысловых испытаний, показало, что: выбор параметров КНБК, на основе синтеза программы терминального управления ОТУ с использованием моделей прогноза, учитывающих реальные геологические возмущающие воздействия, позволяет: уменьшить максималь ные отклонения профиля ствола скважины от проекта с 50м до (25…35) м, т. е.

не менее, чем на (35–40) %;

сократить необходимость оперативной коррекции профиля скважины КНБК в 1,5–2 раза, т. е. снизить затраты на с троительство скважин на (25–30) %.

Пятая глава посвящена разработке теоретических основ формирования профилей стволов скважин на основе перспективного бурового инструмента (роботов-буров), включая разработку моделей и методов синтеза их систем управления. В отличие от традиционных, перспективные буровые инструменты обладают повышенной управляемостью за счет применения автоматизирован ных исполнительных механизмов (ИМ), позволяющих непрерывно в процессе бурения изменять параметры КНБК, а, следовательно, управляющие воздейст вия на ПРИ. В состав данного бурового инструмента входят измерительные (инклинометрические) системы для определения его прос транс твенного поло жения и микропроцессорные контроллеры для формирования необходимых значений параметров КНБК. На основе анализа характеристик перспективных буровых инструментов построена структурная схема системы автоматического регулирования (САР) направления движения бурового робота (БР) с обратной связью по отклонениям сферических координат (рис. 9).

* - Ко мпоно вка низ а Q P U X Испо лни тел ьны е П оро дор азр уш аю Из мер ите льна я б урил ьной Кон тро лл ер ме ха низ мы щий инст румен т сист ема к оло нны - (И М) (ПР И) (И С) (КН БК) * «Бур овой роб от» (Б Р) Рисунок 9 – Обобщенная структура перспективной КНБК Для построения модели движения БР применен структурный подход, рас сматривающий его модель как комплекс последовательно соединенных моде лей движения подсистем. Модель движения ПРИ предложено строить на осно ве кинематической модели вида X = F(X, ), где X = (,, x, y, z)Т – вектор ко & ординат состояния ПРИ;

П=(k, )Т – вектор параметров траектории, зависящий от вектора отклоняющих факторов = (FОТT, вT )T, действующих на ПРИ, т.е.

П=F(Ф). В качестве модели КНБК (MКНБК) предлагаются статические модели изгиба, устанавливающие связь между параметрами КНБК P и параметрами кинематической модели вида П=MКНБК(P) посредством известных зависимостей между ними и отклоняющими факторами Ф. Модели исполнительных меха низмов представляют собой также статические зависимости между вектором положения исполнительных органов Q и параметрами КНБК, вида P=MИМ(Q).

Таким образом, свойства БР, как динамического объекта управления определя ются моделью ПРИ, которая может рассматриваться в качестве обобщенной модели движения БР. При этом в качестве переменных состояния БР выступа ют координаты ПРИ (X), а в качестве обобщенных управляющих воздействий – параметры траектории П. Для учета с татических моделей ИМ и КНБК при син тезе управляющих воздейс твий, в контроллере осуществляется пересчет тре буемых значений параметров траектории П в требуемые значения положений управляющих органов Q.

Кинематическая модель (8) является нелинейной моделью, описывающей движение БР в «большом». С методической точки зрения, для анализа и синтеза алгоритмов регулирования целесообразно использовать линеаризованную мо дель «в малом», описывающую движение БР в малой окрес тнос ти направления движения в форме X = A X + B U;

X = X(0) + X, U = U(0) + U, (11) & где X0, X, U0, U, – соответственно базовые значения и малые отклонения вектора переменных состояния и управления;

A, B – числовые матрицы. Для получения модели «в малом» применяется разложение нелинейной модели в ряд Тейлора в окрестности базовой точки:

& и 0 0 0 0 и b11 b б a 21 0 0 0 0 б b21 b & k x = a 0 0 0 x + 0 0 a, (12) & 31 32 0 y a 41 a42 0 0 0 y & 0 0 0 z 0 z a51 a & где sin 0 cos ;

a 31 = cos 0 cos 0;

a32 = sin 0 sin 0 ;

a21 = k sin 2 a41 = cos 0 sin 0;

a42 = sin cos ;

a51 = sin 0;

cos 0 sin b11 = cos 0 ;

b12 = k sin 0 ;

b22 = k ;

b21 =.

sin 0 sin Линеаризованную модель БР целесообразно далее предс тавить в оператор ной форме X(s) = WБР (s) U(s), где WБР (s) – матрица передаточных функций, s – оператор Лапласа:

и(s) WБР,11 ( s) WБР,12 ( s) и(s ) k(s ) б( s) = WБР,1 (s ) ( s) ;

б( s ) WБР,21 ( s) WБР,22 (s ) k (s ) x (s ) = W ( s) W БР,32 ( s) Р ( s), или x( s) (13) БР, k(s ) y ( s) WБР,41 ( s) W БР,41 ( s) y ( s) = WБР,2 (s ) (s), z ( s) W ( s) z( s) WБР,51 ( s) БР,51 где b11 b WБР,1 ( s) = ;

s a 21b11 + b21 s a 21b12 s + b a32 b 21 s + a 21a 32 b11 + a 31b11 a 32 b22 s + a31 b12 + a 32 a 21 b WБР,2 (s ) = 2 a 41b21 s + a42 + a42 a 21b11 a 42 b22 s + a41 b12 + a 42 a21 b12.

s b11 a 51 b12 a В соответствии с предложенной моделью БР, задачей синтеза алгоритмов управления является определение матрицы передаточных функций регулятора WР (s), обеспечивающей требуемое качество регулирования при движении по заданной траектории. Данная задача относится к задачам синтеза многомерных многосвязных САР, для решения которой могут быть использованы известные методы, в частности методы автономного управления. Управляемыми коорди натами здесь являются сферические координаты вектора скорости движения и. Система содержит основные (сепаратные) каналы управления: и k.Результаты исследований показали, что при решении задач различных участков профиля скважины в условиях типовых возмущающих воздействий возможно эффективное регулирование при использовании ПИ регуляторов в основных каналах. При этом обеспечивается устойчивость и ас татизм первого порядка, т.е. нулевые ошибки сферических координат и. Длины интервалов отработки ошибок зависят от уровня возмущений и лежат в диапазоне от 20 до 70 м. Вместе с тем, анализ характера поведения прямоугольных координат в процессе движения БР показал, что в процессе регулирования происходит на копление их отклонений от проектного профиля, которые могут составлять от до 10 м. Данные ошибки при формировании горизонтальных (геонавигацион ных) учас тков профиля, проходящих в тонких продуктивных пластах, могут оказаться не допус тимыми.

С целью повышения точнос ти формирования профиля на горизонтальных (геонавигационных) участках предложено пос троение САР пространственного положения БР, где в качестве управляемых переменных используются непо средственно прямоугольные координаты (рис. 10).

Режим z x* Рег улятор: k WР1(s) Задающий Буровой робот:

x y* блок WБР,2 (s) или (проект) z* y WР2(s) Рисунок 10 – Структура САР пространственного положения БР Для решения данной задачи предложен двухрежимный подход: 1) управле ние координатами x, y с параметром z, на вертикальных и наклонных участках ( 70 град) на основе сепаратных каналов управления: y и k x;

2) управ ление координатами z, y с параметром x, на пологих и горизонтальных участках ( 70 град) на основе сепаратных каналов управления: y и k z. На основе проведенных исследований показано, что, во-первых, существует принципи альная возможность непосредственного регулирования прямоугольных коор динат на основе известных типов БР;

и во-вторых, что данный принцип регули рования дает возможность перехода на качес твенно новый уровень точности построения профилей скважин, который на порядок превышает точность, полу чаемую при регулировании сферических координат, и может дос тигать уровней (0,5 … 1) м.

Шестая глава посвящена вопросам практической реализации полученных теоретических результатов и исследованию их эффективности в составе ин формационно-аналитической системы (ИАС), обеспечивающей автоматизиро ванную поддержку решения задач СУ ТП ФПС.

В отличие от существующих информационных систем, выполняющих функцию мониторинга, предлагаемая ИАС является системой следующего по коления, выполняющая функции выработки вариантов управленческих реше ний. Предложена двухуровневая архитектура ИАС, включающая в себя:

1) ИАС инженерно-проектного центра бурового предприятия (ИАС ИПЦ) – обеспечивает автоматизацию задач проектного уровня СУ ТП ФПС: а) ин формационное обеспечение на основе разработанной системы управления ба зой данных параметров профилей скважин, ранее пробуренных на данном ме сторождении;

б) расчет проектного профиля скважины и синтез комплекса САР–КНБК на основе разработанного программного обеспечения АРМ инже нера-проектировщика;

в) связь с оперативным уровнем СУ ТП ФПС на основе разработанного аппаратного и программного обеспечения передачи данных.

2) ИАС буровой площадки (ИАС БП) – обеспечивает автоматизацию реше ния задач оперативного уровня СУ ТП ФПС: а) мониторинг состоянии профиля бурящейся скважины, на основе разработанной архитектуры, аппаратного и программного обеспечения интегрированной системы сбора информации на ба зе стандартов и технологий беспроводных локальных вычислительных сетей;

б) поддержка принятие решения по оперативному управлению техпроцессом, включая адаптацию параметров КНБК и синтез алгоритмов управления для ин тервала коррекции профиля скважины на основе разработанного программного обеспечения «Навигатор» для АРМ технолога-буровика.

Исследование эффективности предложенных моделей прогноза выполня лось на основе имитационного моделирования. Проведен сравнительный ана лиз точности прогноза, выполняемого на основе традиционных статических моделей КНБК и предлагаемых моделей. Для этого оценивалась максимальное отклонение прогноза от реальной траектории JП,ma x на основе ретроспективных прогнозов по данным о профилях ранее пробуренных скважин. Результаты мо делирования показывают, что применение модели управляемого прогноза по вышает точность прогноза на 60%, а трендовой модели – на 80%. С помощью имитационного моделирования выполнен сравнительный анализ точности управления технологическим процессом на базе традиционной и предлагаемой концепции управления. Эффективность оценивалась на основе критерия каче ства, рассчитываемого как максимальное отклонение профиля скважины от проекта J ma x = ||XD (l) - XD проект(l)|| на тестовом интервале в идентичных геологи ческих условиях (табл. 2).

Таблица 2 – Сравнительный анализ эффективности управления Концепции управления Jmax Повышение точности (Jmax(0) - Jmax) / Jmax(0) 100% (м) Управление на базе традиционных буровых инструментов Традиционное регулирование направления движе- 50 ния ПРИ (сферические координаты) (Jmax (0)) Терминальное управления движением ПРИ 25 35– (прямоугольные координаты) Управление на базе перспективных буровых инструментов Традиционное регулирование направления движе- 10 70– ния БР (сферические координаты) Регулирование пространственного положения 5 80– ПРИ (сферические координаты) Эффективность применения разработанной ИАС«Навигатор» исследова лась в процессе промысловых испытаний с использованием телеметрических систем предприятия НИИ Технических систем «Пилот» г. Уфа.

Испытания выполнялись буровой бригадой на промыслах ОАО «Восток геология», ОАО «Сахалинморнефтегаз и ОАО «Бургаз» на мес торождениях Камчатской и Сахалинской областей и республики Удмуртия при решении та ких задач, как зарезка и формирование боковых горизонтальных стволов. На основе данных промысловых испытаний получены следующие обобщенные ре зультаты оценки эффективности ИАС «Навигатор»: а) отклонение горизон тального участка профиля скважины относительно проекта не превысило 10 м, в то время как в среднем по месторождениям оно составило 20 м;

б) не потре бовалось операций по коррекции профиля, в то время как в среднем по место рождению оно составило 1,5 на 500 м проходки. Полученные данные показали следующее улучшение показателей эффективнос ти технологического процесса:

повышение точности на (35–40)%, снижение затрат на (25–30)%. Полученные промысловые результаты с использованием разработанной ИАС «Навигатор» в целом подтвердили результаты имитационного моделирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 1. Разработана методология принятия оперативных управленческих реше ний по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин, включающая в себя:

концепцию терминального управления движением породоразрушающе го инструмента (ПРИ) для решения задачи формирования профиля ствола скважины, на основе традиционных систем регулирования движения ПРИ в ви де компоновок низа бурильной колонны (САР-КНБК), где в отличие от суще ствующей концепции регулирования в качестве цели управления принят ком плекс терминальных целей, соответствующих целям участков проектного про филя, что позволяет формировать профиль скважины с учетом реальной управляемости САР-КНБК в условиях геологических возмущений;

принцип регулирования с адаптивной целью, отличающийся тем, что цель регулирования, адаптируется к возмущающим воздействиям по критерию достижения терминальной цели, что позволяет решать терминальные задачи на базе традиционных САР-КНБК, не обладающих ас татизмом по геологиче ским возмущениям;

метод синтеза параметров САР-КНБК на основе редукции задачи опти мального программного управления к задаче многопараметрической оптимиза ции, отличающийся тем, что САР-КНБК рассматривается как обобщенный объект терминального управления (ОТУ), движение которого в условиях геоло гических возмущений описывается моделью управляемого прогноза, что по зволяет синтезировать параметры САР-КНБК для решения терминальных за дач;

формализованный алгоритм адаптации параметров ОТУ к возмущаю щим воздействиям на основе идентификации модели управляемого прогноза движения, отличающийся тем, что в качестве критерия необходимости адапта ции принята вероятность недос тижения терминальной цели, оцениваемая на основе трендовой интервальной модели профиля скважины, что позволяет по высить качес тво и минимизировать затраты на оперативное управление форми рованием профиля.

2. Разработаны методы пос троения прогнозирующих моделей профиля ствола скважины, включая:

метод пос троения модели управляемого (многофакторного) прогноза движения ОТУ, основанный на принципе комплексирования моделей, отли чающийся тем, что в качестве составляющих данной модели используются ки нематическая модель движения ПРИ, статическая модель КНБК и нейросетевая модель возмущающих воздействий, позволяющая синтезировать программы управления с учетом геологических возмущений;

метод пос троения нейросетевой модели геологических возмущающих воздействий, на основе RBF – сети, отличающийся тем, что в качестве входных данных использованы координаты состояния и параметры ОТУ, что позволяет повысить адекватность модели;

алгоритм построения трендовой интервальной модели прогноза профи ля ствола скважины, основанный на регрессионном анализе инклинометриче ских данных, отличающийся тем, в качестве классов-кандидатов модели при менено множество «функций рос та», что позволяет формализовать процедуру построения адекватной трендовой модели.

алгоритм сглаживания регрессионных инклинометрическиих данных, на базе RBF-сети и принципа регуляризации Тихонова, отличающийся тем, что в качестве регуляризирующих используются параметры функций активации нейронов, что позволяющий повысить адекватность и точность сглаживающей модели;

Адекватность предложенных моделей подтверждается результатами ретро спективных прогнозов, выполненных на основе данных о профилях ранее про буренных скважин. Повышение точнос ти прогноза по сравнению с традицион ными моделями при этом составляет от 60 до 80 %.

3. Разработаны алгоритмы синтеза и адаптации программ терминального управления, основанные на использовании методов многопараметрической оп тимизации, что позволяет формализовать процедуры синтеза программ управ ления ОТУ для решения терминальных задач различных учас тков профиля ствола скважины.

Анализ повышения эффективнос ти управления технологическим процес сом на основе предложенных алгоритмов по сравнению с традиционными под ходами, проведенный методом имитационного моделирования, показал повы шение точности формирования профиля скважины относительно проекта на (35–40)%, снижение затрат за счет исключения внеплановых восстановитель ных операций от 25 до 30%.

4. Разработаны модели и алгоритмы управления перспективными буровы ми инструментами, включающие в себя:

модели движения бурового робота, основанные структурном подходе, отличающиеся тем, что для пос троения моделей элементов применена кинема тическая модель движения ПРИ и статическая модель КНБК, что позволяет описывать движение «в большом» и «в малом» с целью эффективного приме нения методов теории автоматического управления для синтеза алгоритмов управления;

алгоритмы синтеза законов управления бурового робота, основанные на использовании принципа автономного управления, отличающиеся тем, что в качестве сепаратных каналов рассматриваются каналы управления сфериче скими и прямоугольными координатами состояния бурового робота, что позво ляет повысить качество регулирования.

Результаты экспериментальных исследований показали, что применение предложенных моделей и алгоритмов позволяет синтезировать законы управ ления движением бурового робота, обеспечивающие повышение на порядок показателей качества формирования профиля скважины по сравнению с тради ционными подходами.

5. Разработана информационно-управляющая система (ИАС) поддержки управленческих решений, основанная на двухуровневой архитектуре, отли чающаяся тем, что в ней реализованы концепция, принципы и методы предло женной в работе методологии управления технологическим процессом форми рования профилей нефтегазовых скважин в процессе бурения, что позволяет автоматизировать поддержку принятия управленческих решений и повысить эффективность управления технологическим процесса.

Промысловые испытания на ряде скважин разработанной информационно управляющей системы показали повышение эффективности процесса форми рования профилей стволов скважин на основе автоматизации принятия управ ленческих решений, в частности повышение качества формрования профилей составило (35–40)% при снижении затрат на управление до (25–30) %.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ В рецензируемых журналах из списка ВАК 1. Компьютеризированные технологии управления бурением наклонно – направленных скважин / В. И. Васильев, Р. И. Алимбеков, И. Ф. Нугаев, З. В. Агзамов, В. С. Шулаков // Нефтяное хозяйство. 2000. № 12. С. 120–122.

(Личн. вклад: структура и алгоритмы системы управления, 1 ж. с.).

2. Алгоритмы оперативного управления и прогнозирования в процессе бурения наклонно–направленных и горизонтальных нефтяных скважин / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев // Вес тник УГАТУ. 2004. Т. 5, № 1 (9). С. 134–140 (Личн. вклад: модели и алгоритмы управления, 3 ж. с.).

3. Концепция пос троения информационно-аналитической системы кон троля параметров траектории бурящейся скважины / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алим беков, В. И. Васильев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005..№ 8.

С. 30–34 (Личн. вклад: архитектура информационно-аналитической системы, 2 ж. с.).

4. Вопросы построения информационно-аналитических систем опера тивного контроля траекторий бурящихся скважин /И. Ф. Нугаев, Р. И. Алимбе ков, В. И. Васильев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной про мышленнос ти. 2005. №7. С. 15–22. (Личн. вклад: математиче6ское и алгорит мическое обеспечение информационно-аналитической системы, 5ж. с.).

5. Автоматизированная система моделирования траекторий наклонно направленных скважин / И. Ф. Нугаев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленнос ти. 2006. №5. С. 14–18.

6. Автоматизированная система управления траекториями нефтегазовых скважин с применением прогнозирующих моделей / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алим беков, В. И. Васильев, A. С. Шулаков // Вестник УГАТУ. 2006. Т. 8, № 1(18).

С. 27–32. (Личн. вклад: модели и алгоритмы управления, 2 ж. с.).

7. Интеллектуальные алгоритмы автоматизированного управления тра екторией бурящейся нефтегазовой скважины / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 9. С. 44–49.

(Личн. вклад: модели и алгоритмы управления, 2 ж. с.).

8. Прогнозирующее управление траекторией нефтегазовой скважины на основе нейросетевой модели модели движения бурового инструмента / И. Ф. Нугаев // Нейрокомпьютеры. 2007. № 10. С. 10–15.

9. Построение систем мониторинга процесса бурения на основе техноло гий беспроводных локальных вычислительных сетей / И. Ф. Нугаев // Автома тизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленнос ти. 2008. № 5.

С 4–8.

10. Применение радиально-базисных нейронных сетей для моделирова ния процессов формирования траекторий нефтегазовых скважин / И. Ф. Нугаев // Вестник УГАТУ. Cерия «Управление, вычислительная техника и информа тика». 2008. Т. 11, № 1(28). С. 79–85.

Патенты 11. Патент РФ № 2089854. Устройство для контроля положения забоя / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев, В. А. Семеран, З. В. Агзамов.

Заявл.: 01.03.94. Опубл.: 10.09.97. Бюл. № 25.

12. Патент РФ № 2092791. Устройство для контроля положения забоя / И. Ф. Нугаев, Р. И.Алимбеков, В. И. Васильев, В. А.Семеран, З. В. Агзамов.

Заявл.: 01.03.94. Опубл.: 10.10.97. Бюл. № 28.