Автоматизированная система технико-экономической оценки месторождений нефти и газа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Богатеина, Юлия Геннадьевна

  • Богатеина, Юлия Геннадьевна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 1999, Москва
  • Специальность ВАК РФ05.13.06
  • Количество страниц 153
Богатеина, Юлия Геннадьевна. Автоматизированная система технико-экономической оценки месторождений нефти и газа: дис. кандидат технических наук: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям). Москва. 1999. 153 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Богатеина, Юлия Геннадьевна

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Существующие автоматизированные системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа и современные подходы к созданию интеллектуальных автоматизированных систем.

1.1. Анализ существующих автоматизированных систем, предназначенных для проведения технико-экономической оценки месторождений нефти и газа,

1.2. Семантические модели знаний и их компьютерная реализация.

1.3. Современные информационные технологии в интеллектуальных компьютерных системах. 38 Выводы

Глава 2. Модели технико-экономической оценки вариантов разработки месторождений нефти и газа.

2.1. Статическая модель технико-экономической оценки запасов природных углеводородов.

2.2. Прогнозные модели расчета и оценки технико-экономических показателей вариантов разработки месторождений нефти и газа. 53 Выводы

Глава 3. Структура автоматизированной системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа. 65 3.1. Принципы построения автоматизированной системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа.

3.2. Структура автоматизированной системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа и функциональное назначение подсистем. 72 3.3. Интеллектуальный графический интерфейс для моделирования вычислений технико-экономических показателей вариантов разработки месторождений нефти и газа.

Выводы

Глава 4. Планирование вычислений в автоматизированной системе технико-экономической оценки месторождений нефти и газа.

4.1. Семантические функциональные сети и фреймы, как форма представления экспертных знаний в АС ТЭО МНГ.

4.2. Применение теории графов при моделировании вычислительных алгоритмов в АС ТЭО МНГ.

4.3. Алгоритмы планирования вычислений в АС ТЭО МНГ.

4.4. Пример использования АС ТЭО МНГ. 121 Выводы 134 Заключение 135 Список сокращений 136 Список литературы 136 Приложения

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система технико-экономической оценки месторождений нефти и газа»

Актуальность проблемы. В последнее время актуальным становится создание компьютерных автоматизированных систем, способных осуществлять ввод, хранение и обработку большого объема информации с возможностью гибкой настройки на определенную математическую модель технико-экономической оценки месторождений нефти и газа (ТЭО МНГ).

На практике накоплен определенный опыт создания подобных программных разработок [31,36,48,53,54]. При этом одной из актуальных проблем для ТЭО МНГ в настоящее время является семантика экспертных знаний, их компьютерная интерпретация, а также создание интеллектуальных проблемно-ориентированных интерфейсов с целью достижения максимальной семантической совместимости конечного пользователя и компьютерной системы [13,18,25,37,40,53-60,71 -75,77,78,81 -84].

Изучение и анализ работ, посвященных вопросам семантического представления экспертных знаний и компьютерных информационных технологий, позволили разработать принцип построения автоматизированной системы (АС), который по сравнению с традиционной технологией структурного программирования, является более эффективным способом решения задачи ТЭО МНГ с помощью средств вычислительной техники.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы являлись исследования и разработка АС ТЭО МНГ, которая может являться составной частью САПРов по разработке МНГ.

Основными задачами работы, определенными поставленной целью, являлись:

• исследования и разработка принципов построения АС ТЭО МНГ адаптивной к изменениям геолого-технологической и экономической информации по месторождениям;

• разработка структуры АС ТЭО МНГ;

• создание программных средств логико-семантического моделирования и интерпретации экспертных знаний с целью гибкой настройки АС ТЭО МНГ на определенную технико-экономическую модель расчета;

• создание фреймового макроязыка для трансляции моделируемых алгоритмов в реляционную схему Кодда с целью хранения информации в наиболее распространенных форматах баз данных (Paradox, DBase).

Методы исследования. Основные результаты диссертационной работы получены на основе использования теории искусственного интеллекта (ИИ), теории графов и принципов построения сложных систем.

Научная новизна работы заключается в разработанном и реализованном в АС ТЭО МНГ методе логико-семантического моделирования экспертных знаний на компьютере с целью ТЭО МНГ. Этот метод позволил сформировать общую информационную базу системы, основанную на моделях геолого-экономической оценки запасов природных углеводородов и прогнозных моделях оценки технико-экономических показателей (ТЭП) МНГ.

Основным достоинством данного метода являются:

• быстрая настройка АС ТЭО МНГ на определенную модель математических вычислений ТЭП МНГ';

• возможность дальнейшего аддитивного наращивания сложности алгоритмов расчета по мере поступления более полной и точной информации о расчетных моделях ТЭП МНГ.

Основные научные результаты по проблеме создания программного обеспечения АС ТЭО МНГ и математического аппарата обработки экспертной информации,представляемые на защиту:

• сформирован необходимый набор решений для проведения ТЭО МНГ по определенной модели расчета;

• разработана структура АС ТЭО МНГ;

• разработаны и реализованы программные средства построения интенсиональных проблемно-ориентированных баз знаний, включающих наборы аналитических решений поставленной задачи;

• разработана математическая модель ведения диалога пользователя с компьютерной системой;

• разработана графовая модель построения семантических сетей для формирования баз знаний предметной области;

• проведена классификация и выявлены характерные особенности структурных связок функциональной семантической сети с целью создания универсального математического аппарата планирования расчетов ТЭГ1 МНГ на сетях;

• разработаны алгоритмы планирования вычислений на функциональных проблемно-ориентированных семантических сетях;

• разработан фреймовый макроязык для трансляции моделируемых алгоритмов в реляционную схему Кодда с целью хранения расчетной информации в наиболее распространенных форматах баз данных (Paradox. DBase).

Практическая ценность работы состоит в возможности автоматизированного построения алгоритмов расчета основных ТЭП МНГ с учетом содержания и объемов исходной геолого-технологической и экономической информации. Разработанные методы и программные средства моделирования и планирования вычислений на функциональных семантических сетях дают возможность решать проблему построения расчетных алгоритмов пользователям-непрограммистам.

Реализация результатов работы. Разработанная АС ТЭО МНГ была внедрена в лаборатории "Нечетко-стохастического моделирования месторождений природных углеводородов" ИПНГ РАН (см. приложения) и применялась для проведения ТЭО месторождений Западной Сибири и Ирака в рамках госбюджетной тематики "Создание научных основ и методов экономической оценки комплексного освоения месторождений в условиях рыночной экономики" под руководством в.н.с., д.э.н. Пономаревой И.А.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на трех научных конференциях.

1. XIV Губкинские чтения "Развитие идей И.М.Губкина в теории и практике нефтегазового дела", Москва, 1996.

2. Вторая Всероссийская конференция молодых ученых, специалистов и студентов по проблемам газовой промышленности России. Москва, 1997.

3. Научная конференция, носвященная 10-летию Института проблем нефти и газа. Москва, 1997.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из основной части и приложений. Основная часть состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений и списка литературы. Объем основной части составляет 142 страницы, список литературы содержит 84 наименования. В работе 46 рисунков и 7 таблиц.

Похожие диссертационные работы по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Богатеина, Юлия Геннадьевна

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Сформирован необходимый набор решений для проведения технико-экономических вычислений по определенной модели расчета.

2. Разработаны и реализованы программные средства построения интенсиональных проблемно-ориентированных баз знаний, включающих наборы аналитических решений поставленной задачи.

3. Разработана математическая модель ведения диалога пользователя с компьютерной системой.

4. Разработана графовая модель построения семантических сетей для формирования баз знаний предметной области.

5. Проведена классификация и выявлены характерные особенности структурных связок функциональной семантической сети с целью создания универсального математического аппарата планирования технико-экономических показателей на сетях.

6. Разработаны правила диагностики функциональной семантической сети на полноту информации.

7. Разработаны принципы планирования аналитических вычислений в АС ТЭО МНГ ориентированные на качественную оценку информационного базиса АС ТЭО МНГ и количественную оценку результатов расчетов с применением компьютерного мониторинга.

8. Разработаны алгоритмы планирования вычислений на функциональных проблемно-ориентированных семантических сетях.

9. Разработан фреймовый макроязык для трансляции моделируемых алгоритмов в реляционную схему Кодда с целью хранения расчетной информации в стандартном формате баз данных.

В представленной работе, по мнению автора, решен ряд вопросов повышения эффективности сбора и интерпретации технико-экономической информации по МНГ.

Применяемые с этой целью функциональные семантические сети, позволяют решать проблему построения расчетных алгоритмов ТЭО МНГ пользователям-непрограммистам.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Богатеина, Юлия Геннадьевна, 1999 год

1. Алиев P.A. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом. /М: .Радио и связь, 1990, 260с.

2. Андреев А.Ф. и др Оценка эффективности и планирования проектных решений в нефтегазовой промышленности./М: ГАНГ им.И.М.Губкина, 1997г., 276 с.

3. Андреев А.Ф. и др. Методические аспекты оценки инвестиционных проектов в нефтяной и газовой промышленности./М: Полиграф, 1996, 70с.

4. Басакер Р., Саати Т. Конечные графы и сети. /М.: Наука, 1974, 300с.

5. Богаткина Ю.Г, Пономарева H.A., Еремин H.A., Овчаров Л.А. Интеллектуальный графический интерфейс для моделирования технико-экономических показателей вариантов разработки нефтегазовых месторождений. // Нефтяное хозяйство, №4, 1998, с.60-62.

6. Богаткина Ю.Г. Компьютерная система экономической оценки вариантов разработки нефтяных и газовых месторождений. // Тезисы к конференции молодых ученых Новые технологии в газовой промышленности" , ГАНГ им. И.М. Губкина, сентябрь 1997, с.42-43.

7. Богаткина Ю.Г. Алгоритмы работы планировщика вычислений в информационно-расчетной системе экономической оценки вариантов разработки месторождений.// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИИОЭНГ, №9-10, 1997, с.2-4.

8. Богаткина Ю.Г. Планирование вычислений в информацонно-расчетной системе экономической оценки вариантов разработки месторождений.// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, ВНИИОЭНГ, №7-8, 1997, с. 11-13.

9. Богаткина Ю.Г., Бочкарева Т.Ю., Еремин H.A., Панарин А.Т. О методе системной оценки эффективности разработки крупных месторождений.// 11ефтяное хозяйство, № 1-2, 1995, с52-55.

10. П.Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. / М: Наука, 1977, 240с.

11. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений наС-и-./ М: Бином, 1998, 550с.

12. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений./ М.: Наука, 1988, 384с.

13. Волков С.И., Романов А.Н. Организация машинной обработки экономической информации./ М: Финансы и статистика, 1988, 399с.

14. Воронов 10.П. Компьютеризация: шаг в будущее / Н: Наука, 1990, 300с.

15. Галлямов М.Н. и др. Применение ЭВМ в добыче нефти./М.:Недра, 1982, 118с.171 иматудинов III.К., Душошкин И.И. и др. Разработка и эксплуатация нефтяных, газовых и газокопдспсатных месторождений./М.:Недра, 1988, 300с.

16. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. /М.: Наука, 1987, 500с.

17. Горбунов-Посадов М.М., Карпов В.Я. и др. Пакет прикладных программ САФРА: Системное наполнение .Препринт./ М: 1977,20с.

18. Грабер М. Введение в SQL./ М: Лори, 1990, 375с.

19. Дактеманн Дж. и др. Программирование в среде Delphi. /К: НИПФ ДиаСофт Лтд., 1995, 607с.

20. Евсюков K.M. Основы проектирования информационно-вычислительных систем./ ML: Статистика, 1977, 214с.

21. Емиличев В.А., Мельников О.И. Лекции по теории графов. / М.: Наука, 1990,382с.

22. Еремин H.A. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики./М.: Наука, 1994, 460с.

23. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. / М.: Наука, 1982, 320с.

24. Желтов Ю.П. Разработка нефтяных месторождений./ М.: Недра, 1986, 332с.

25. Желтов 10.П., Золотухин А.Б., Пономарева И.А. Методы прогнозирования развития нефтегазового комплекса. /М.: Наука, 1991, 230с.

26. Искусственный интеллект, кн.2. Модели и методы / под ред. Д.А.Поспелова, 1985, 400с.

27. Искусственный интеллект. кн.З. Программные и аппаратные средства/ под ред. Захарова В.Н., Хорошевского В.Ф., 1990, 420с.

28. Калянов Г.Н. CASE: Структурный системный анализ./М.: Лори, 1996, 242с.

29. ЗГКахро М.И., Калья А.П., Тыугу Э.Х. Инструментальная система программирования на ЕС ЭВМ (ПРИЗ). /Финансы и статистика, 1988, 175с.

30. Килверт Ч. Delphi 2. Энциклопедия пользователя./ К.Наукова Думка. 1996, 736с.

31. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач./ М: Радио и связь, 1990, 535с.

32. Ковалев В.В. Вопросы автоматизации работ по проектированию разработки нефтяных месторождений./ М.: ВНИИОЭНГ, 1988, 55с.

33. Костин А.Е., Шаныгин В.Ф. Организация и обработка структур данных в вычислительных системах. / М: Высшая школа. 1987, 246с.

34. Криштопа И.В., Непомнящий Б.Д. и др. ДИСУППП диалоговая система управления специализированными пакетами прикладных программ // Кибернетика, N2, 1980, с.70-76.

35. Кузнецов И.П. Семантические представления./ М.: Наука, 1986, 293с.

36. Куприянов В.В., Фомичева О.Е. Интеллектуализация технологий автоматизированных систем. / М: Наука, ч.1, 1994, 101 с.

37. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта./-М:Мир, 1991, 568с.

38. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. / М.: МГУ, 1985,213с.

39. Методические рекомендации по оценке инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. /М:1994г,80с.

40. Миловидов К.Н. Критерии и методы оценки эффективности воспроизводства запасов нефти и газа. / М: Недра, 1989, 222с.

41. Минаси М. Графический интерфейс пользователя Секреты проектирования. /М.: Мир, 1996, 159с.

42. Минский М. Фреймы для представления знаний./М.: Энергия, 1979, 150с.

43. Монахов Л.А. и др. Эффективность использования автоматизированных систем управления в нефтяной промышленности. / Сер. Экономика нефтяной промышленности, №10, 1987, 44с.

44. Муравьев В.М. Спутник нефтянника. /М: Недра, 1977, 300с.

45. Осуга С., Саэки Ю., Судзуки X. И др. Приобретение знаний./ М:Мир. 1990, 303 с.

46. Парасюк И.Н., Сергиенко И.В. Пакеты программ анализа данных:-технология разработки /М.:Финансы и статистика, 1988, 160с.

47. Пономарева И. А. Методологические положения и решения по экономической оценке проектирования разработки нефтяных и газовых месторождений./ Препринт №5., М: 1990, 75 с.

48. Пономарева H.A., Богаткина Ю.Г., Лындин A.B. Модель экономической оценки вариантов разработки месторождений на условиях СРП. // Нефть, газ и бизнес, № 4, 1999, с.24-26.

49. Пономарева И.А., Богаткина Ю.Г. Информационно-расчетная система экономической оценки вариантов разработки месторождений.// Нефтяное хозяйство, №2, 1997, с.4-5.

50. Пономарева И.А., Богаткина Ю.Г. Особенности экономической модели оценки вариантов разработки месторождений в условиях рынка.// Экономика и управление нефтегазовой промышленности. ВНИИОЭНГ, № 12, 1996, с.7-11.

51. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. /М: Наука, 1982, 360 с.

52. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. / М: Наука, 1988, 280с.

53. Поспелов Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект./ М:ВЦ АН СССР, 1980, 200с.

54. Поспелов Г.С., Поспелов Д А. Искусственный интеллект прикладные системы. / М.: Знание, 1985, 48с.

55. Поспелов Д.А. Фантазия или наука. На пути к искусственному интеллекту. / М: Наука, 1982, 220с.

56. Поспелов Д.А. Прикладные системы искусственного интеллекта./Сб.ст., N3, Кишинев, 1993, 300с.

57. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика./ М:Наука, 1986, 88с.

58. Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. / М.:Советское радио, 1972, 222с.

59. Рожков B.C., Островский О.М. и др. Автоматизированные системы обработки экономической информации./ М.: Финансы и статистика, 1986, 300с.

60. Саттаров М.М. Проектирование разработки нефтяных месторождений и планирование добычи нефти. / М.: ВНИИОЭНГ, 1985, 42с.

61. Семантика и представление знаний. Труды по искусственному интеллекту. Ученые записки Тартусского гос. университета. 1980, 200с.

62. Сомин Н.В. , Аристова Л.С., Батырь И.В. Система интегрированной разработки инженерных и управленческих систем (СИРИУС). / М:1983, 362с.

63. СоснинП.И., Ярушкина Н.Г., Евсеева О.И., Левицкий А.Ю. Проблемно-ориентированные диалоговые среды./ С.: Саратовский университет, 1995, 99с.

64. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. / М.: Наука, 1984, 255с.

65. Уэно X., Кояма Т. и др. Представление и использование знаний. / М.: Мир, 1990, 220с.

66. Хорошевский В.Ф. Разработка и реализация экспертных систем -инструментальный подход.// Известия АН СССР.Техническая кибернетика №5, 1986, с. 100-114.

67. Хорошевский В.Ф. Системная информатика /№5, Н: Наука, 1997, с.80-121.

68. Цаленко M.1IJ. Моделирование семантики на базах данных./ М: Наука, 1989, 286с.

69. Шемакин Ю.И. Введение в информатику. / М: Финансы и статистика, 1985, 190 с.

70. Шемакин Ю.И., Романов A.A. Компьютерная семантика./ М.:Школа Китайгородской, 1995, 342с.

71. Шенк Р. Обработка концептуальной информации./ М.: Мир, 1980, 361с.

72. Эндрю А. Искусственный интеллект. /М.: Мир, 1985, 500с.141

73. Ярушкина II.Г. Инвариантная система управления диалогом./ Ульяновск, 1988, 200с.

74. Bouchet С., Brunei С., Anjewierden A. SHELLY: an integrated work bench for KBS development // Proc. 9th Int Workshop Expert Syst. and their Appl.-Avignon, France, 1989-Vol.l., p.303-315.

75. Fillmor C. The case for case/ universals in lingvistic teory, Eds-hold, №4,1968, p. 1-88.781 lendrix G.G. Expanding the Utility of Semantic Networks Through Partitioning.//Artifical Intellegence, 1976, Vol.7, p.21-49.

76. Motta E.,Eisantadt M., Pitman K., West M. . Support for klowlege acquisition in the Knowlege Engineer's Assistant (KEATS)//Exspert systems. 1988 Vol.5, p.6-27.

77. OGEE User Gueide, January 1992, 240 p.

78. Quillian M.R. Semantic Memory// Reort AFCRL-66-89-Cambrridge: MIT Press, 1996, p. 251-259.

79. Rumelhart D.E., Norman D.A. Activ semantic networks as a model of human memory"// Proceedings of the 3rd Intern Join Conf on Artiff Intell, 1973. p.450-457.

80. Shank R.,Lebowitz M., Birnbaum L. An Integrated Understnder// Amarican J. Computation Lingustics. J980, Vol. 6№L p. 13-30.

81. VITAL: A Methodology -Based WorkBench for KBS Life Cycle Support ESPRIT-2 Project 5665 1990, 100 p.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.