Система комплексного моделирования процессов при бурении нефтяных скважин на основе нечетких множеств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Литвинов, Михаил Анатольевич

• Литвинов, Михаил Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Литвинов, Михаил Анатольевич

Введение.

Глава I. Моделирование процесса бурения скважин, как сложной системы с нечеткими параметрами.

1.1 Описание процесса бурения.

1.2 Математическое моделирование процесса бурения.

I--'.- ■

1.3 Анализ систем автоматического управления буровыми станками.

1.4 Современные подходы к управлению сложными технологическими объектами в условиях нечеткости информации.

1.5 Постановка задачи исследования.

Выводы по главе.

Глава II Построение нечеткой модели процесса бурения скважин.

2.1 Структура системы управления процессом бурения с нечеткой базой знаний

2.2 Построение нечеткой модели скорости бурения.

2.3 Предварительная обработка данных для обучения модели.

2.4 Наполнение базы знаний нечеткой модели скорости бурения.

2.5 Исследования полученной модели.

Выводы по главе.

Глава III Выбор оптимальных управляющих воздействий с использованием полученной модели.

3.1 Исследование задачи оптимизации.

Ф 3.2 Разработка алгоритма оптимизации времени бурения скважины на основе метода динамического программирования.

3.3 Нахождение значений оптимальных управляющих параметров на тестовом наборе данных. а-. Выводы по главе.

Глава IV Разработка программного обеспечения системы управления процессом бурения скважин с нечеткой моделью. ф 4.1 Структура программного комплекса.

4.2 Описание информационных потоков.

4.3 Реализация программного комплекса.

4.4 Интерфейс программного комплекса. Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система комплексного моделирования процессов при бурении нефтяных скважин на основе нечетких множеств»

Актуальность темы. Бурение скважин на нефть и газ является самым дорогостоящим процессом из всего объема работ, связанных с разведкой, добычей и транспортом этих полезных ископаемых. Оптимизация процесса бурения оказывает решающее влияние на технико-экономические показатели строительства скважин. Сложность задачи оптимизации процесса бурения заключается в неоднородности разбуриваемых пород и ограниченности информации об ее свойствах. Затрудняет принятие оптимального решения тот факт, что многие геологические параметры носят нечеткий характер.

При построении систем управления процессом бурения встает вопрос о разработке новых моделей, способных накапливать информацию об объекте в процессе эксплуатации системы, работать с нечеткими данными.

Модель может быть эффективно реализована с привлечением математических методов теории нечетких множеств и построением на их основе нечетких систем. Методы теории нечетких множеств можно применять совместно с традиционными алгоритмами управления, используя наилучшие черты различных подходов. Имеется значительный потенциал улучшения многих существующих управляющих систем за счет использования нечетких методов. Таким образом, работа, посвященная решению задачи повышения эффективности управления процессом бурения, является актуальной.

Предмет исследования - информационно-аналитическое и программное обеспечение АСУ технологическим процессом бурения нефтяных и газовых скважин.

Цель работы - повышение эффективности управления процессом бурения за счет оптимизации управляющих параметров процесса бурения с использованием теории нечетких множеств.

Задачи исследования:

1) Провести анализ и дать математическую формулировку задач управления технологическим процессом бурения.

2) Разработать структуру модели на основе нечетких множеств для построения АСУ бурением скважин.

3) Разработать алгоритм обучения нечеткой модели.

4) Исследовать адекватность построенной нечеткой модели и оценить ее эффективность по сравнению с существующими моделями.

5) Разработать алгоритм выбора оптимальных управляющих воздействий на основе полученной нечеткой модели.

6) Создать программный комплекс, реализующий построенные модели и разработанные алгоритмы.

Методы исследования. Поставленные задачи решались с использованием методов системного анализа, математического моделирования, теории автоматического управления, нечетких множеств, методов оптимизации, прикладных методик и моделей, используемых при проведении буровых работ.

Научная новизна заключается в следующем:

1) Впервые для моделирования технологического процесса бурения скважин (относительно скорости бурения) предложена модель на основе нечетких множеств.

2) Разработан алгоритм обучения нечеткой модели на основе обработки статистических данных, получаемых по результатам бурения скважин.

3) Выявлены зависимости скорости бурения с учетом износа долота от основных управляющих параметров процесса бурения (осевой нагрузки на долото, скорости вращения) и свойств разбуриваемой породы (твердости и коэффициента абразивности).

4) Разработан алгоритм выбора оптимальных управляющих воздействий, с помощью которого выполняется ситуационный анализ оптимизационных задач и планирование технологического процесса бурения скважины.

Практическая значимость. Разработана структура нечеткой модели процесса бурения скважин. Разработан алгоритм наполнения базы знаний. Разработан алгоритм выбора значений управляющих параметров в процессе бурения скважин, обеспечивающих оптимум целевой функции. Проведены имитационные исследования нечеткой системы моделирования и управления, подтвердившие ее эффективность в условиях неопределенности. На основе построенной нечеткой модели создано математическое и программное обеспечение для автоматизации процесса бурения.

Реализация результатов работы. Работа проводилась в ГОУ ВПО ОГУ в рамках госбюджетной темы "Математическое обеспечение информационных систем" (№ гос. регистрации 01200313986). Результаты работы использованы в ООО "Оренбургская буровая сервисная компания" и в учебном процессе Оренбургского государственного университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и были одобрены на региональных научно-практических конференциях «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2002, 2003), на XI Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2004» (Москва, 2004), на всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2004), на 2-й всероссийской научно-практической конференции «Компьютерная интеграция производства и HnH(CALS) технологии» (Оренбург, 2005).

Положения, выносимые на защиту:

1) Модель процесса бурения (относительно скорости бурения) основанная на теории нечетких множеств.

2) Алгоритм обучения нечеткой модели на основе обработки статистических данных, получаемых по результатам бурения скважин.

3) Алгоритм выбора значений оптимальных управляющих воздействий при бурении скважины на заданную глубину.

4) Программный комплекс, позволяющий производить обучение нечеткой модели на основе статистического архива данных бурения скважин, моделировать процесс бурения и реализующий выбор оптимальной стратегии.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных .источников (116 наименований) и приложений. Диссертация изложена на 156 страницах, содержит 32 рисунка и 5 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Литвинов, Михаил Анатольевич

Выводы по главе

В четвертой главе были получены следующие результаты:

1. Разработана структура функционирования программного комплекса содержащего модель скорости в виде правил нечетких баз знаний, алгоритм обучения модели и алгоритм оптимизации для АСУ ТП бурением скважин.

2. На основе структуры программного комплекса произведено информационно-логическое проектирование программного комплекса, выявлены основные блоки и потоки данных в программном комплексе.

3. Реализован программный комплекс для АСУ ТП бурением скважин в среде программирования С++ Builder 6.0, а так же с помощью математического пакета Matlab 5.4, взаимодействие с которым из ядра программы реализовано с помощью СОМ технологии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Усложнение современных задач управления технологическими объектами делает актуальной проблему совершенствования математических методов оптимального управления сложными объектами в плане. Данные задачи требуют построения сложных математических моделей. В работе были разработаны алгоритмы и модель, позволяющие описывать сложный объект управления — процесс бурения нефтяных и газовых скважин.

В диссертационной работе решена актуальная задача разработки нечеткой обучаемой системы управления технологическим процессом бурения скважин. Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований:

1. Разработанная нечеткая модель зависимости скорости бурения от управляющих параметров и свойств породы позволила найти подход к моделированию процесса бурения в условиях неопределенности.

2. Неопределенность, вызванная трудностью оперативного способа определения твердости и абразивности разбуриваемой породы, разрешена за счет нечетко заданных параметров разбуриваемой породы. Качественно разные режимы разрушения породы (поверхностное, объемное и усталостное разрушение) при разной осевой нагрузке разрешаются за счет разбиения параметрического пространства на интервалы. В результате анализа процесса бурения сделан вывод, что каждая база знании 0fuzzy и ^fuzzy должна содержать как минимум 9 правил.

3. На основе анализа архива данных по бурению скважин в Оренбургской области проведено обучение нечеткой модели скорости бурения с учетом износа долота. Относительная ошибка полученной модели на исходной выборке составила е = 0,0671, относительная ошибка модели на тестовом наборе данных е = 0,0948.

-j

4. Проведенные имитационные исследования построенной модели подтвердили ее адекватность (коэффициент детерминации RfUZZy — 0,89 ).

5. Проведенное сравнение полученной нечеткой модели с моделью Погарского Rfj = 0,65 (R2n < Rfuzzy) показало, что применение нечеткой модели позволило повысить точность и адекватность моделирования скорости бурения скважины.

6. Разработанный алгоритм оптимизации позволил применить построенную нечеткую модель скорости бурения и использовать нечетко заданные параметры разбуриваемой породы. Проведенный анализ разработанного алгоритма оптимизации показал его эффективность.

7. Достоверность теоретических положений подтверждена практической реализацией АСУ ТП на основе разработанных моделей и алгоритмов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Литвинов, Михаил Анатольевич, 2005 год

1. ВадецкийЮ.В. Бурение нефтяных и газовых скважин. М.: "Недра", 1985.

2. Воздвиженский, В.И. Современные способы бурения скважин / Б.И. Воздвиженский, А.К. Сидоренко, А.Л. Скорняков.-М.: Недра, 1970. 352с.

3. Маккрей, А.У. Технология бурения нефтяных скважин / А.У. Маккрей, Ф.У. Коле; Пер. с англ. И.А. Малькова, П.А. Палия. -М. : Гостоптехиздат, 1963.- 417 с.

4. Гукасов, Н.А. Практическая гидравлика в бурении: Справ. / Н.А. Гукасов. -М. : Недра, 1984. 197 с.

5. Бражников, В.А. Информационные устройства для определения эффективности управления процессом бурения / В.А. Бражников, В.А. Кузнецов. -М. : Недра, 1978. 108 с.

6. Бревдо, Г.Д. Проектирование режима бурения / Г.Д. Бревдо. М.: Недра, 1988.-200 с.

7. Калинин, А.Г. и др. Разведочное бурение.- М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2000.

8. Калугин, И.Я. Обслуживание аппаратуры диспетчеризации бурения скважин / И.Я. Калугин, К.З. Уразаев. -М. : Недра, 1978. 72 с. : ил.

9. Кузьменков П.Г. Эксплуатация машин и оборудования для бурения скважин М. : РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2002.

10. Ю.Морозов, Ю.Т. Методика и техника направленного бурения скважин на твердые полезные ископаемые / Ю.Т. Морозов. -СПб.: Недра, 1987. 221 с.

11. Технология бурения нефтяных и газовых скважин / М.Я. Беркович, М.Р. Мавлютов, А.И. Спивак; Под общ. ред. А.И. Спивака . -М.: Недра, 1969. -408 с.

12. Басарыгин, Ю.М. и др. Технология бурения нефтяных и газовых скважин.-Москва, 2001.

13. Сыромятников, Е.С. Научно-технический прогресс в бурении нефтяных и газовых скважин / Е.С. Сыромятников, А.Ф. Андреев. -М. : Недра, 1991. -216 с.

14. М.Кутузов Б.Н. Теория, техника и технология буровых работ. М., Недра, 1972.-312 с.

15. Терехов, Н.И. Автоматическое регулирование и управление режимами бурения / Н.И. Терехов. -М. : Недра, 1982. 205 с.

16. Бражников, В.А. Информационное обеспечение оптимального управления бурением скважин / В.А. Бражников, А.А. Фурнэ. -М,: Недра, 1989. 205 с.

17. Погарский, А.А. Автоматизация процесса бурения глубоких скважин /

18. A.А. Погарский. -М.: Недра, 1972. 216 с.

19. В.Г. Беликов, B.C. Федоров, С.А. Посташ Обобщение и распространение передового опыта в бурении методами математической статистики. — М: Недра, 1969.

20. Беликов, В.Г. Обобщение и распространение передового опыта в бурении /

21. B.Г. Беликов.-М. : Недра, 1978. 175 с.

22. Белинов, В.Г. Обобщение и распространение передового опыта в бурении методами математической статистики / В.Г. Белинов, B.C. Федоров, С.А. Посташ.-М. : Недра, 1969. 224 с.

23. Скроцкий, С.С. Планирование и анализ коммерческой скорости бурения. -М. : Недра, 1972. 120 с.

24. Басарыгин Ю.М., Булатов А.И., Проселков Ю.М. Бурение нефтяных и газовых скважин. М.: ООО "Недра-Бизнесцентр", 2002. - 632 с.

25. Эйгелес, P.M. Разрушение горных пород при бурении / P.M. Эйгелес. -М. : Недра, 1971.-232 с.

26. Спивак, А.И. Разрушение горных пород при бурении скважин / А.И. Спивак, А.Н. Попов.- 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Недра, 1979. 239 с.

27. Филатов, Б.С. Справочник по бурению структурно-поисковых и сейсморазведочных скважин / Б.С. Филатов, И.И. Кошко. -М. : Недра, 1975.-280с.

28. Баркин, А.И. и др. Методы классической и современной теории автоматического управления. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления. Том 1.- Москва, 2000.- С. 724-728

29. Давиденко К.Я. Технология программирования АСУТП, М.: Энерго-атомиздат, 1986. - 184 с.

30. Козловский, Е.А. Автоматизация управления геологоразведочным бурением / Е.А. Козловский, В.М. Питерский, С.Ф. Мурашев. -М. : Недра, 1991.- 199 с.

31. Погарский, А.А. Оптимизация процессов глубокого бурения / А.А. Погарский, К.А. Чефранов, О.П. Шишкин. -М. : Недра, 1981. 296 с.

32. Шамшев, Ф.А. Автоматизация и механизация производственных процессов при бурении геологоразведочных скважин / Ф.А. Шамшев, И.Г. Шелковников. -М. : Недра, 1982. 238 с.

33. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях.- М.:Мир, 1976.-С. 172-215.32.3аде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

34. Заде JI.A. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем. Новости Искусственного Интеллекта, №2-3, 2001, с. 7 - 11.

35. Заде JI.A. Задача о Роберте. Новости Искусственного Интеллекта, №2-3, 2001, с. 11.

36. Zadeh L.A., Fuzzy sets, Inform & Contr. 1965. -N8. - P. 338-353.

37. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a bases for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1997. № 1.-P. 3-28.

38. Sugeno M. An introductory survey of fuzzy control // Inform. Sci.- 1985. № 36. P. 59-83.

39. Takagi H., Hayashi I. NN-driven fuzzy reasoning. Int. J. Approx. Reason. — 1991. V.5,N3.-P 191-212.

40. Hayashi Y. Nalcai M. Automated extraction of fuzzy IF-THEN rules using neural network // Trans/ IEEE Japan. 1990 V. 110-C, N3. - P. 198-206.

41. Horilcawa S., Furahashi Т., Uchikawa Y. Composition methods and learning of fuzzy neural networks // J. Japan Soc. Fuzzy Theory Syst. 1992. V.4, N5. — P 906-928.

42. Kosko B. Fuzzy system an universal approximators // Proc. Of IEEE Int. Conf. On Fuzzy Systems. 1992. - P 1153-1162.

43. Lee S.C., Lee E.T. Fuzzy sets and neural networks // J. Cybern. 1974. - V.4, N2.-P 83-103.

44. Samaras N.S., Simoon M.A. Water-Cooled end point boundary temperature control of non strip via dynamic programming // IEEE Transaction on Industry Applications. 1998. V.34, №6. - P 1335-134.

45. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.-М.: Энергоиздат, 1981.- 232 с.

46. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. - 282 с.

47. Болнокин, В.Е. Анализ и синтез систем автоматического управления на ЭВМ. Алгоритмы и программы / В.Е. Болнокин, П.И. Чинаев. -М. -. Радио и связь, 1986.-248с.

48. Никаноров С.П., Никитина Н.К., Теслинов А .Г. Введение в концептуальное проектирование АСУ: анализ и синтез структур. М.: Ракетные войска стратегического назначения, 1995. - 234 с.

49. Алиев Р.А., Церковный Э.А., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 240 с.

50. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. / Н.Г. Ярушкина. -М. : Финансы и статистика, 2004. 320 с.

51. Хаюстов, А.В. Концепция построения автоматизированной экспертно-информационной системы для руководителей организаций и предприятий / А.В. Хаюстов. -М. : Недра, 1997. 84 с.

52. Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иван С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено.- М.: Мир, 1993. 368 с.

53. М. Sugeno, Industrial Applications of Fuzzy Control, Elserver Science, Amsterdam 1985.

54. M. Sugeno, T. Takagi, Multidimensional fuzzy reasoning, Fuzzy Sets and Systems 9 (1983).

55. M. Sugeno, G.T. Kang, Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator, Fuzzy Sets and Systems 18 (1986), 329-346.

56. M. Sugeno, G.T. Kang, Structure Identification of fuzzy model, Fuzzy Sets and Systems 28 (1988), 15-33.

57. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений./ А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, и др.- М.: Радио и связь, 1989. 304с.

58. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

59. L.A. Zadeh, Fuzzy Sets, Inform, and Control, Vol, 8, 1965, pp. 338-353.63 .Zadeh L.A. Fuzzy-algorithmic approach to the definition of complex an imprecise concepts // Int. J. Man-Machine Stadies. 1976. №6 - P. 249-291.

60. L.A. Zadeh, Outline of a new approach to the analysis of the complex systems and decision processes, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. SMC-3 (1) 1973. P. 28-44.

61. E.H. Mamdani, Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant, Proc. IEEE 121 (1974), 1585-1588.

62. T.J Procyc, E.H. Mamdani, A linguistic self-organizing process controller, Automatica 15 (1979), 15-30.

63. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

64. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука 1990. — 272 с.

65. Влацкая И.В., Литвинов М.А. Нечеткая модель механической скорости бурения и износа долота для технологического процесса бурения скважин. Оренбург, 2005. - 12 с. - Деп. в ВИНИТИ 01.06.05, № 790-В2005.

66. Князевский В. С., Житников И. В. Анализ временных рядов и прогнозирование. Ростов н/Д: Рост. гос. экон. акад., 1998. 161с.

67. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. -М.:Радио и связь, 1997. -112 с.

68. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Мир, 1986. -365 с.

69. Баласанов Ю.Г., Дойников А.Н., Королева М.Ф. Экспериментальные временные ряды: Интерактивный статистический анализ. М.: Диалог, 1991. -316с.

70. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 2001. — 402с.

71. Батыршин ИЗ. Шкалированные отношения и принятие решений в логиках на шкалах // Методы математической логики в задачах планирования и поведения. Т.2: Тез. докл. IX Всесоюзного симпозиума по кибернетике. -М., 1981-С. 4-6.

72. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. М.: Финансы и статистика, 1988.-254 с.

73. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.312 с.

74. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных: Справочное издание. -М.:Финансы и статистика, 1983. 471 с.

75. Федоров, B.C. Научные основы режимов бурения / B.C. Федоров. -М. : Гостоптехиздат, 1951.-245 с.

76. Мавлютов, М.Р. Разрушение горных пород при бурении скважин.-М.: Недра, 1978. 215 с.

77. Иогансен К.В. Спутник буровика: Справочник/ К.В. Иогансен. 3-е изд., перераб. и доп. - М.:Недра,1990. - 303 е.:

78. Справочник (Кадастр) физических свойств горных пород Текст. / под ред. Н.В. Мельникова. -М. : Недра, 1975. 280 с.

79. Справочное руководство мастера геологоразведочного бурения/ Г.А. Блинов, В.И. Васильев, Ю.В. Бакланов и др. JL: Недра, 1983. - 400 с.

80. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента. М.: Радио и связь, 1983.-248 с.

81. Беляев Ю.К., Носко В.П. Основные понятия и задачи математической статистики. Статистические данные конечного объема. М.: Изд-во МГУ, 1998.- 191 с.

82. Бочаров П. П., Печинкин А. В. Теория вероятностей. Математическая статистика. М.: Гардарика, 1998. - 326 с.

83. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 1977. - 480 с.

84. Григулецкий, В.Г. Оптимальное управление при бурении скважин. -М.: Недра, 1988.-229 с.

85. Эйгелес, P.M. Расчет и оптимизация процессов бурения скважин/ P.M. Эйгелес, Р.В. Стрекалова. -М. : Недра, 1977. 200 с.

86. Э.К. Аракелян Оптимизация и оптимальное управление. Москва, 2003. -356 с.

87. Беликов В.Г., Посташ С.А. Рациональная отработка и износостойкость шарошечных долот. М., Недра, 1972. 160 с.

88. Буткин В.Д. Проектирование режимных параметров автоматизированных станков шарошечного бурения. М., Недра, 1979. 208 с.

89. Победоносцева Н.Н., Егоров В.И., Мац Б.А. Экономическая эффективность алмазных долот. М., Недра, 1972. 128 с.

90. Методика расчета потребности в шарошечных долотах для бурения нефтяных и газовых скважин / М-во нефт. пром., ВНИИБТ. -М.: ВНИИБТ, 1973.-27 с.

91. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Основы динамического программирования. -Минск: Изд-во БГУ, 1975.-246 с.

92. Кларк Ф. Оптимизация и негладкий анализ : пер. с англ. / Ф. Кларк. -М. : Наука, 1988. 280 с.

93. Ванько В.И. Вариационное исчисление и оптимальное управление: Учеб. для вузов/В.И. Ванько, О.В. Ермошина, Г.Н. Кувыркин. -М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. 488с.

94. Мухачева, Э.А. Математическое программирование / Э.А. Мухачева, Г.Ш. Рубинштейн.- 2-е изд., перераб. и доп. -Новосибирск: Наука, 1987.

95. Мину, М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы: пер. с франц.-М. : Наука, 1990.- 488 с.

96. Организация взаимодействия человека с техническими средствами АСУ. Серия в семи книгах под ред. В.Н. Четверикова. М.: Высш. Шк., 1991.

97. Тищенко, Н.М. Введение в проектирование систем управления / Н.М. Тищенко.- 2-ое изд., переработ, и доп.-М.: Энергоатомиздат, 1986. 248с.

98. Андриевский, Б.Р. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MatLab / Б.Р. Андриевский, А. Л. Фрадков. -СПб. : Наука, 1999. 467с.

99. Брауде, Э.Д. Технология разработки программного обеспечения = Software engineering: an object-oriented perspective / Э.Д. Брауде. -СПб. : Питер, 2004. 655 с.

100. Мацяшек, JI.A. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML = Reguirements Analysis and System Design / JI.A. Мацяшек. -M.; СПб.; Киев : Вильяме, 2002. 432 с,

101. Ларман, К. Применение UML и шаблонов проектирования Applying UML and Patterns: Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и унифицированный процесс UP / К. Ларман.- 2-е изд. -М.; СПб.; Киев : Вильяме, 2004. 624 с.

102. Кормен, Т. Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест.-М. : МЦНМО, 1999. 960с.

103. Алгоритмы и методы проектирования АСУП, ред. Б.Б.Тимофеева. -Киев : "Техника", 1976. 113 с.

104. Жимерин, Д.Г. Автоматизированные и автоматические системы управления / Д.Г. Жимерин, В.А. Мясников. -М. : Энергия, 1975. 681с.

105. Автоматическое управление и вычислительная техника: Сб. статей / ред. В.В. Солодовников. -М. : Машиностроение, 1978. 295 с.

106. Практикум по инженерной психологии и эргономике: учеб. пособие для вузов / под ред. Ю.К. Стрелкова. -М. : Академия, 2003. 400 с.

107. Р осевое усилие (кН); п - частота вращения (об/мин);

108. Q — количество промывочной жидкости для очистки скважины (л/с); v скорость бурения (м/ч);v0 начальная скорость (м/ч) бурения (скорость бурения породы новымнеизношенным долотом);

109. Кабр — коэффициент абразивности;рш твердость породы по штампу (МПа);в коэффициент, характеризующий интенсивность падения скорости бурения во времени;

110. Vfuzzy нечеткая модель скорости бурения (м/ч);fuzzy нечеткая модель функции, характеризующей интенсивность паденияскорости бурения во времени; w начисление износа на глубине; t - время (ч); h - глубина (м);

111. Т время бурения скважины (ч); Н — глубина скважины (м);d — номером долота. ,