модель динамической оптимизации режимов

УДК 681.3.011.013
Кручинин А.Ю., Аралбаев Т.З.
МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ МОНИТОРИНГА И
ДИАГНОСТИРОВАНИЯ БУРОВОЙ СКВАЖИНЫ
This article is about the integrated GRC system, allowing to optimize
registration modes due to inclusion in system of chink condition
identification and identification quality estimation subsystem, and also the
subsystem of the data recording optimization. The choice of an optimum
mode is made by criterion of the minimal expenses for researches on the
basis of registration parameters change and the device movement speed in
the chink.
Геофизические исследования скважин (ГИС) являются одним из важных и
ответственных этапов при определении состояния скважины, требующих больших
материальных и временных затрат. Основной целью представленной работы является
разработка метода и средств минимизации затрат на исследование скважин за счет
интеграции в одной системе подсистемы сбора и регистрации данных с подсистемами
оценки состояния скважины и подсистемой выбора оптимального режима проведения
ГИС. Для достижения данной цели разработана концептуальная модель динамической
оптимизации режимов ГИС и представлены особенности ее работы.
К основным особенностям современных систем автоматизации каротажных
работ относится пространственная и временная распределенность подсистем сбора и
регистрации данных с одной стороны и подсистем интерпретации и определения
конечного результата по состоянию скважины – с другой стороны. При этом нередко
возникает потребность в повторных исследованиях из-за необходимости уточнения
отдельных результатов или по причине несоответствия полученных данных
требованиям эксперимента. Такое состояние приводит к дополнительным
материальным и временным затратам, снижает эффективность исследований. Во
избежание таких последствий правилами и инструкциями по проведению каротажных
работ предусмотрены соответствующие меры в виде повторных замеров, дублирования
измерительных каналов, визуальный контроль процесса регистрации на экранах
мониторов и осциллографов [1,2]. Анализ научных и технических публикаций по
данной тематике показал, что рассматриваемая проблема является актуальной.
Примерами являются работы Мираджанзаде А.Х. и его учеников, посвященные
планированию экспериментов при добыче нефти и газа, работы Алиева Т.М, в которых
рассматриваются вопросы исследования скважин и бурового оборудования
непосредственно на скважинах, и целого ряда других ученых. В связи с возрастающими
требованиями к качеству каротажных работ современные системы регистрации данных
оснащаются интеллектуальными средствами контроля технического состояния
регистрирующей аппаратуры и программного обеспечения, а также средствами
предварительной обработки и интерпретации данных непосредственно в полевых
условиях. В частности, используемые в настоящее время комплексы регистрирующей
аппаратуры: “Гектор”, “Квант”, “Карат”, “Тверца” и другие - оснащаются аппаратнопрограммными средствами контроля состояния средств регистрации и качества
каротажных данных. Достаточно широко представлен перечень работ посвященный
моделированию процессов идентификации состояния управляемых объектов и
принятия управляющих решений с использованием современных информационных
технологий. Примерами могут быть работы Мещерякова Л.И. и Криволапова Г.И [3].
Однако, наряду с перечисленными особенностями следует отметить, что вопросы
построения средств автоматизации ГИС с использованием интегрированных систем
обработки данных, обладающих высокими интеллектуальными возможностями,
адаптивными к особенностям скважин, позволяющих, непосредственно в процессе
каротажных работ корректировать режимы сбора и регистрации данных, освещены
недостаточно.
Основной особенностью настоящей работы является проверка гипотезы о
возможности построения интегрированной системы сбора, регистрации и
интерпретации данных, позволяющей оптимизировать режимы работы составляющих
подсистем динамически, непосредственно в процессе проведения ГИС и изменять
параметры средств регистрации в зависимости от качества получаемых данных. С этой
целью построена концептуальную модель динамической оптимизации режимов
мониторинга и диагностирования буровой скважины, структурная схема которой
представлена на рисунке 1.
Входными параметрами модели являются: минимальная допустимая
достоверность оценки состояния скважины (Dз), требуемая производительность
каротажных работ (Pз) и максимально возможные стоимостные затраты (Zз) на
проведение ГИС. Выходом модели является скорость v движения скважинного
прибора и параметры регистрации данных: дискретность регистрации сигналов (∆t),
общее время сбора данных T, число измерительных каналов k, количество
регистрируемых данных N и шаг обработки данных (∆N).
Zз ,Pз
Подсистема выбора оптимального
режима
Сумматор ΔD Блок выбора
режима
Dз
Подсистема идентификации
состояния объекта и оценки
качества идентификации
Δv
Подсистема
управления
v
исполнительным
механизмом
Δt, k, T, N, ΔN
База данных
эталонов
Dос
Сравнение
сигнала
S*
λ'
λ
Подсистема
регистрации и
обработки данных
зонд
Блок датчиков
X
W
Скважина
Рисунок 1 – Структурная схема модели динамической оптимизации режимов
мониторинга и диагностирования буровой скважины
Исполнительным механизмом является механизм спуска-подъема скважинного
прибора (зонда), оснащенного соответствующим набором измерительных датчиков и
средств предварительной регистрации. Зонд может находиться под действием
возмущений со стороны скважины (W), в частности под воздействием
электромагнитных полей, перепадов температуры, давления и других факторов. Вектор
X определяет перечень регистрируемых параметров скважины. Поток измерительной
информации
λ определяется перечнем датчиков и режимами работы средств
предварительной регистрации данных скважинного прибора.
Подсистема регистрации и обработки данных формирует производный
информационный поток λ’ для подсистемы идентификации состояния скважины и
оценки качества идентификации. В основе работы данной подсистемы лежит один из
методов распознавания состояния скважины в соответствии с целью ГИС, например,
метод эталонов, дихотомический метод [4] или другой. Особенность данной
подсистемы является возможность выдачи результата идентификации состояния
скважины (S*) и доверительной оценки качества диагноза (Dос) в зависимости от
режимов регистрации, качества исходных данных, полученной меры близости
исследуемого сигнала к одному из эталонов базы эталонов и других факторов.
В качестве такой оценки могут использоваться коэффициент парной корреляции
между исследуемым сигналом и сигналом-эталоном, достоверность распознавания
используемого метода, гарантированная для конкретного режима регистрации.
Подсистема выбора оптимального режима осуществляет установку
оптимального режима работы системы. В сумматоре производится вычисление
рассогласования
между заданной и фактической оценками достоверностей
распознавания состояния скважины:
D  Dз  Dос .
(1)
В блоке выбора режима с использованием целевой функции Z(P,D) и правил
выбора решений определяется требуемое изменение скорости движения подъемного
механизма Δv
и параметры режима работы подсистемы регистрации и
предварительной обработки данных, обеспечивающие минимальные затраты Z на
основе следующих соотношений:
Z  min Z ( P, D )
,
(2)
Z  Z з , P  Pз , D  D з
где Z – фактические затраты на ГИС,
P – производительность эксперимента,
D – достоверность распознавания состояния скважины.
В подсистеме управления исполнительным механизмом с использованием
закона пропорционального регулирования производится определение управляющего
воздействия на двигатель спуска-подъема скважинного прибора для обеспечения
требуемой скорости v и отработка этого воздействия.
Целевая функция строится для каждого вида ГИС и имеет следующий
обобщенный вид:
Z (t )  Z 0  Z1t  Z 2 (1  D(t )) ,
(3)
где t – время эксперимента; D(t) – достоверность полученных данных; Z0 –
затраты, независящие от времени; Z1 – коэффициент затрат на зарплату сотрудникам и
износ оборудования; Z2 – коэффициент убытков от ошибочности полученных данных.
Применение ее позволяет выбрать оптимальный режим регистрации данных и в
целом временные затраты на проведение ГИС так, как показано на рисунке 2.
Представленная концептуальная модель оптимизации режимов мониторинга и
диагностирования состояния буровой скважины реализована в виде компьютерной
программы и апробирована на имитационных данных, характеризующих 10 состояний
геологических пластов буровой скважины [5].
Z(t)
Z
Z1t
Z2(1-D(t))
t
Рисунок 2 – Графики временных затрат на ГИС с учетом производительности работ и
достоверности результатов оценки состояния скважины
Имитационная база данных эталонов представляет собой десять временных
рядов сигналов с различными спектрами. Исследуемые сигналы имитируют различные
состояния скважины как в стационарном, так и в переходном режимах, например при
постепенном переходе от одного геологического пласта к другому. Моделирование
режимов регистрации данных производится при различных параметрах регистрации и
скорости перемещения скважинного прибора. При этом в процессе идентификации
состояния производится передискретизация сигналов [6], отнесение сигнала к одному
из эталонов с определением меры близости на основе коэффициента парной
корреляции. В случае, если полученная мера близости не соответствует требованиям
эксперимента, производится оптимизация режимов регистрации данных. Данная
модель может использоваться для динамической оптимизации режимов мониторинга и
диагностирования буровой скважины.
ЛИТЕРАТУРА
1. Правила геофизических исследований и работ в нефтяных и газовых скважинах /
Министерство топлива и энергетики РФ и Министерство природных ресурсов
РФ от 28 декабря 1999 года №445/323, Москва, 1999.
2. Техническая инструкция по проведению геофизических исследований и работ
приборами на кабеле в нефтяных и газовых скважинах. – М.: Министерство
Энергетики Российской Федерации, 2001.
3. Криволапов Г.И. Пути повышения точности определения глубины спуска
скважинного прибора. /Труды школы –семинара “Физика нефтяного пласта”-М.:
2002. –с.171-174.
4. Аралбаев Т.З. Построение адаптивных систем мониторинга и диагностирования
сложных промышленных объектов на основе принципов самоорганизации. Уфа: РАН,УНЦ, изд-во”Гилем”, 2003. -247 с.
5. Кручинин А.Ю. Выбор режима регистрации сигналов при распознавании
образов по методу эталонов //Материалы четвертой всероссийской научнопрактической конференции. – Оренбург: ОГУ, 2005. - С. 159-163.
6. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - СПб.: Питер, 2002.