Принятие решений на основе вывода по прецедентам в моделировании месторождений нефти и газа

Вестник ТюмГУ. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика.


Выпуск:

2019. Том 5. №3

Название: 
Принятие решений на основе вывода по прецедентам в моделировании месторождений нефти и газа


Для цитирования: Глухих И. Н. Принятие решений на основе вывода по прецедентам в моделировании месторождений нефти и газа / И. Н. Глухих, Д. В. Никифоров // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2019. Том 5. № 3. С. 147-163. DOI: 10.21684/2411-7978-2019-5-3-147-163

Об авторах:

Глухих Игорь Николаевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных систем, Тюменский государственный университет; eLibrary AuthorID, ORCID, Scopus AuthorID, igluhih@utmn.ru

Никифоров Дмитрий Владиславович, аспирант кафедры информационных систем, Тюменский государственный университет; ORCID, dimonnikiforov@hotmail.com

Аннотация:

В работе рассмотрен метод вывода решений по прецедентам как инструмент принятия решений при моделировании месторождения нефти и газа, его существующее и потенциальное применение в отрасли. Основное направление для применения вывода по прецедентам — это поиск объектов аналогов для проектирования разработки месторождений нефти и газа. На сегодняшний день в практике проектирования используется слабоформализованный метод аналогий, который не позволяет максимально достоверно определить объект аналог, что нередко приводит к ошибкам при проектировании разработки. Объект аналог служит источником не только готовых околооптимальных проектных решений, но и дополнительной информации об объекте разработки и ключевых решений при моделировании месторождений углеводородов. В работе представлен метод вывода по прецедентам как основной инструмент поиска объектов аналогов, рассмотрены основные методы извлечения прецедентов из базы данных, а также дано представление об объекте разработки как о прецеденте. Исходя из особенностей представления объекта разработки как прецедента и особенностей применения методов извлечения прецедентов, разработана концепция поиска объектов аналогов, которая при своей реализации в виде информационной системы позволит учесть различную степень информативности прецедентов, хранящихся в базе данных, и ускорить процедуру извлечения прецедентов из базы. Принципиальной новизной является то, что концептуальная схема, приведенная в работе, позволяет использовать методы извлечения прецедентов в условиях нехватки входных данных, что актуально для проектирования месторождений нефти и газа.

Список литературы:

  1. Алексеева А. А. Математические методы интеллектуального анализа данных и вывода по прецедентам / А. А. Алексеева, М. А. Тараник // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов III Международной научной конференции: в 2 ч. Томск: Изд-во ТПУ, 2016. Ч. 1. С. 636-639. 
  2. Башлыков А. А. Применение методов теории прецедентов в системах поддержки принятия решений при управлении трубопроводными системами / А. А. Башлыков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2016. № 1. С. 23-32. 
  3. Варшавский П. Р. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. № 2. С. 45-57. 
  4. Глухих И. Н. Представление знаний и вывод решений в ситуационных базах знаний / И. Н. Глухих // Вестник Тюменского государственного университета. 2006. № 5. С. 265-270.
  5. Извлечь нельзя оставить // Электронный журнал «Стратегия». URL: http://strategyjournal.ru/articles/izvlech-nelzya-ostavit/ (дата обращения: 24.06.2019). 
  6. Клыков Ю. Н. Ситуационная модель управления большой системой / Ю. Н. Клыков // Изв. АН СССР. Тех. кибернетика. 1970. № 6. С. 17-25.
  7. Кузяков О. Н. Интеллектуальный мониторинг состояния промыслового нефтепровода с выводом решений на основе прецедентов / О. Н. Кузяков, И. Н. Глухих, И. В. Гапанович // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2019. № 3. С. 31-36. DOI: 10.33285/0132-2222-2019-3(548)-31-36
  8. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д. А. Поспелов. М.: Энергоатомиздат, 1981. 232 с. 
  9. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика / Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1986. 288 с. 
  10. Dursun S. Efficient use of methods, attributes, and case-based reasoning algorithms in reservoir analogue techniques in field development / S. Dursun, C. Temizel // SPE Digital Energy Conference (5-7 March 2013, The Woodlands, Texas, USA). SPE-163700-MS. DOI: 10.2118/163700-MS 
  11. Gluhih I. N. Situational models in corporative knowledge base on geological-technical measures’ know-how / I. N. Gluhih, V. N. Piankov, A. R. Zabolotnov // Neftyanoe khozyaystvo — Oil Industry. 2002. Vol. 6. P. 45. 
  12. Hodgin J. E. The selection, application, and misapplication of reservoir analogs for the estimation of petroleum reserves / J. E. Hodgin, D. R. Harrell // SPE Annual Technical Conference and Exhibition (24-27 September 2006, San Antonio, Texas, USA). SPE-102505-MS. DOI: 10.2118/102505-MS
  13. Irrgang R. A case-based system to cut drilling costs / R. Irrgang, C. Damski, S. Kravis, E. Maidla, K. Millheim // SPE Annual Technical Conference and Exhibition (3-6 October 1999, Houston, Texas). SPE-56504-MS. DOI: 10.2118/56504-MS 
  14. Kolodner J. L. An Introduction to case-based reasoning / J. L. Kolonder // Artificial Intelligence Review. 1992. № 6. Pp. 3-34. DOI: 10.1007/BF00155578
  15. Kravis S. I. A case based system for oil and gas well design with risk assessment / S. I. Kravis // Applied Intelligence. 2005. Vol. 23. № 1. Pp. 39-53. DOI: 10.1007/s10489-005-2371-7 
  16. Kuzyakov O. N. Case-based reasoning approach for automating control of gas-compressor unit within gas-compressor station / O. N. Kuzyakov, I. N. Gluhih, M. A. Andreeva // IOP Conference Series: Journal of Physics. 2018. Vol. 1059. Article 012023. DOI: 10.1088/1742-6596/1059/1/012023 
  17. Mendes J. R. P. Case-based system: indexing and retrieval with fuzzy hypercube / J. R. P. Mendes, I. R. Guilherme, C. K. Morooka // Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference. Vancouver, 2001. DOI: 10.1109/NAFIPS.2001.944709 
  18. Perry P. B. A case based knowledge repository for drilling optimization / P. B. Perry, D. A. Curry, J. D. Kerridge, J. Lawton, D. Bowden, A. N. Flett // IADC/SPE Asia Pacific Drilling Technology Conference and Exhibition (13-15 September 2004, Kuala Lumpur, Malaysia). SPE-87994-MS. DOI: 10.2118/87994-MS
  19. Sidle R. An update on the use of reservoir analogs for the estimation of oil and gas reserves / R. Sidle, W. J. Lee // SPE Economics & Management. 2010. Vol. 2. № 2. Pp. 80-85. DOI: 10.2118/129688-PA
  20. Skalle P. Case-based reasoning, a method for gaining experience and giving advise on how to avoid and how to free stuck drill strings / P. Skalle, A. Aamodt, J. Sveen // IADC Middle East Drilling Conference. Dubai, 1998.