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

Размещено на http://www.allbest.ru/

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 технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Уфа-2010

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

Защита диссертации состоится _______________ 2010 г. в 10-00 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «____» __________ 2010 г.

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

Одним из приоритетных направлений решения указанной проблемы в области строительства скважин является внедрение скважин со сложными профилями стволов, в частности многоствольных скважин с горизонтальными и пологими окончаниями, проходящими в продуктивных пластах. С внедрением скважин данного типа связывается решение таких задач, как вовлечение в разработку большей сырьевой базы, представленной маломощными продуктивными пластами (3…15) м с низкой и неравномерной проницаемостью; повышение продуктивности скважин за счет увеличения площади дренирования и фильтрации; снижение интенсивности обводнения скважин и др. Современный опыт внедрения скважин данного типа ведущими нефтедобывающими предприятиями показывает обнадеживающие результаты, в частности это кратное повышение 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 несоответствие возросшим требованиям. Так, согласно статистике, сегодня до 8% горизонтальных 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 наиболее актуальных проблем в данной области является проблема повышения эффективности технологического процесса формирования профилей стволов скважин.

Основные тенденции в области решения данной проблемы связаны с автоматизацией управления траекторией движения породоразрушающего инструмента. Здесь следует отметить такие подходы к решению данной проблемы, как мониторинг параметров профиля скважины в процессе бурения на основе создания телеметрических систем для измерения геометрических (системы класса MWD-Measurement While Drilling) и геологических параметров профиля (системы класса LWD-Logging While Drilling), воздействие на траекторию движения породоразрушающего инструмента на основе совершенствования традиционных компоновок низа бурильной колонны и создание перспективных телеуправляемых и автоматических компоновок (буровые роботы классов «Push the bit» и «Point the Bit». Однако, наряду с указанными достижениями, анализ современного состояния исследований в данной области 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 свойства объекта управления и внешние возмущающие воздействия. Методы оперативной адаптации управленческих решений не формализованы и основываются, как правило, на опыте и интуиции технолога-буровика и буровой бригады, что зачатую не позволяет обеспечить высокую эффективность технологического процесса формирования профиля скважин.

Вышесказанное определяет актуальность проблемы разработки теоретических и методологических основ оперативного управления процессом формирования профилей нефтегазовых скважин, основанных на использовании методов современной теории автоматического управления, построении адекватных моделей движения бурового инструмента и их реализации с помощью современными информационных технологий.

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

Задачи исследования

Разработать методологические основы оперативного управления технологическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин, включая концепцию и принципы управления, обеспечивающие повышение его эффективности.

Разработать методы построения и идентификации моделей прогноза траектории движения бурового инструмента в условиях неопределенности геологической и технологической обстановки, обеспечивающие реализацию предлагаемой методологии управления.

Разработать методы синтеза и адаптации алгоритмов управления движением бурового инструмента, реализующих предложенную концепцию и принципы управления процессом формирования ствола скважины.

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

Разработать информационно-аналитическую систему поддержки принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процессе бурения, реализующую предлагаемые методы и алгоритмы.

Исследовать эффективность предложенных моделей, методов и алгоритмов оперативного управления технологическим процессом формирования профилей стволов нефтегазовых скважин, а также реализующей их информационно-аналитической системы.

Методы исследования

При выполнении исследований использованы методы системного анализа, теории автоматического управления и аналитической механики, теории направленного бурения и геофизических исследований скважин, математического и имитационного моделирования автоматизированных систем, теории информации, теории искусственного интеллекта, измерений, математической статистики.

На защиту выносятся:

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

Методы построения и идентификации моделей управляемого (многофакторного) и трендового прогноза траектории движения бурового инструмента в условиях неопределенности геологических и технологических возмущающих воздействий.

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

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

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

Результаты исследования эффективности предложенных моделей, методов и алгоритмов в составе информационно-аналитической системы управления поддержки принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процессе бурения.

Научная новизна

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 использованием прогнозирующих моделей, что позволяет повысит эффективность управления формированием профиля ствола скважины с учетом неопределенности действующих геологических и технологических возмущений.

Новизна предложенного метода построения и идентификации моделей управляемого и трендового прогноза движения бурового инструмента заключается в комплексировании кинематической модели движения бурового инструмента, статической модели изгиба компоновки низа бурильной колонны и нейросетевой модели идентификации геологических и технологических возмущений, что позволяет решать задачу синтеза алгоритмов управления движением бурового инструмента с учетом реального характера стохастических возмущающих воздействий.

Новизна метода синтеза алгоритмов управления (параметров конструкции бурового инструмента) заключается в том, что он основан на представлении бурового инструмента 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.

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

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

Научно практическая конференция «Новая техника и технологии для геофизических исследований скважин» в рамках XVI международной специализированной 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 информационные технологии» (CSIT), г. Патры, Греция, 2002; г. Карлсруэ, Германия, 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 научных программ, как Федеральная целевая программа «Интеграция», 1998-2002 гг.; Государственная научно-техническая программа «Критические технологии Республики Башкортостан: физико-математические основы и технические решения» по темам: «Инновационные технологии управления процессами направленного 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 нефтегазовых скважин», 2008 г., «Разработка систем управления сложными динамическими техническими объектами в нефтедобывающей промышленности», 2008 г., «Разработка методов терминального управления сложными динамическими объектами с использованием нейросетевых прогнозирующих моделей (на примере систем направленного бурения нефтегазовых скважин)», 2009 г.; госбюджетная НИР «Исследование и разработка теоретических вопросов системного математического моделирования сложных технических объектов в условиях неопределенности», 2004-2009 гг.

Публикации

Во введении обоснована актуальность проблемы разработки методологических и теоретических основ построения информационно-управляющих систем в нефтедобыче, формулируется цель и задачи работы, представлены положения, выносимые на защиту, изложены краткая характеристика работы и сведения о ее апробации и внедрении.

Первая глава посвящена анализу современного состояния проблемы, обеспечения эффективности технологического процесса формирования сложных профилей стволов нефтегазовых скважин и определению перспективных направлений ее решения.

Размещено на http://www.allbest.ru/

концепция управления - регулирование направления движения породоразрушающего инструмента;

принципы управления - управление по отклонениям от проектного направления движения с помощью статичных конструкций - компоновок низа бурильной колонны;

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

методы оперативной коррекции параметров КНБК - решают задачу повышения точности управления движения на основе данных мониторинга траектории. Применяемые на практике методы решения данной задачи не формализованы, 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 проекта приводит к угрозе невыполнения задачи техпроцесса, путем резкого изменения направления траектории движения ПРИ. Решение данной задачи связано с проектированием желаемого корректирующего участка профиля и специальной корректирующей КНБК. Методическое обеспечение данной задачи сегодня является слабо формализованным, в связи с чем успешность данной операции во многом определяется опытом специалистов - маркшейдеров.

Элементы применяемых сегодня (традиционных) КНБК представляют собой 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 создают усилия на ПРИ, тем самым управляя направлением его движения. Показано, что КНБК, по сути, являются системами автоматического регулирования направления движения ПРИ (САР-КНБК).

Мониторинг параметров профиля скважины решает задачу оценки координат фактического профиля скважины, которая, в связи с появлением проблемы «геонавигации», дополнилась задачей оценки геологических параметров разбуриваемых пород. Одной из актуальных проблем мониторинга сегодня является разнородность и низкая оперативность представления информации конечным потребителям, в качестве которых выступают технолог-буровик, буровой мастер, а также инженерно-проектные центры бурового предприятия. Решение данной задачи возможно на основе создания информационно-аналитической системы буровой площадки, выполняющей автоматизированный сбор, стандартизацию и предоставление информации потребителям.

По результатам проведенного анализа сделан следующий вывод: одной из основных причин, лежащих в основе недостаточной эффективности технологического процесса формирования профилей нефтегазовых скважин, является низкая эффективность используемой методологии управления, основанная на упрощенных представлениях о процессе движения ПРИ без учета возмущающих воздействий, упрощенных методах проектирования систем управления - КНБК, основанных на статических моделях и эвристических методиках, не учитывающих ее реальную управляемость.

В качестве возможных направлений решения проблемы повышения эффективности СУ ТП ФПС предлагаются следующие:

1) Совершенствование методологических принципов управления технологическим процессом формирования профилей стволов скважин - данное направление 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 возмущающих воздействий. Данная методология должна основываться на построении моделей управляемого прогноза движения ПРИ, моделей возмущающих воздействий, методов и алгоритмов современной теории автоматического управления, а также построении информационно-аналитической системы, обеспечивающей автоматизацию расчетов и доступа к необходимой оперативной информации в процессе бурения скважины.

2) Разработка новых элементов КНБК, обеспечивающих ее достаточную управляемость, а также соответствующих моделей и методов синтеза алгоритмов управления. Перспективные типы КНБК должны включать в себя автоматизированные исполнительные механизмы, измерительные подсистемы и подсистемы выработки значений управляющих воздействий. Имеющийся опыт создания таких КНБК ведущими мировыми производителями подтверждает перспективность данного направления и его способность перевести технологический процесс формирования профилей скважин на качественно новый уровень.

Практическая реализация указанных направлений требует создания многоуровневых информационно-аналитических систем (ИАС) для автоматизированной поддержки принятия управленческих решений. Архитектура ИАС должна включать в себя: а) ИАС инженерно проектного центра бурового предприятия, обеспечивающую решения задач проектного уровня, на основе построения моделей управляемого прогноза движения КНБК с применением базы данных о параметрах всего комплекса скважин разрабатываемового месторождения, а также скважин других месторождений со сходными геологическими условиями; б) ИАС буровых площадок, поддерживающих решение задач оперативного 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 нефтегазовых скважин, формулируются цель и задачи исследований.

Вторая глава посвящена разработке методологии управления технологическим процессом формирования профилей стволов 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 регулирования (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 моделей, представленных в форме передаточных функций WПРИ(s) и WНЧКНБК(s) показал, что общим недостатком традиционных САР-КНБК является отсутствие астатизма по возмущающим воздействиям V на направление движения ПРИ, вызываемым геологическими (анизотропия слоистость горных пород с частой преремежаемостью пластов, имеющих различную твердость и углу напластования) и технологическими (неточность установки и износ параметров КНБК ) факторами. Отсутствие астатизма объясняется отсутствием в составе традиционных КНБК интегрирующих динамических звеньев, что обусловливает неизбежное присутствие ошибок регулирования направления профиля (0, 0) в процессе движения ПРИ. Следствием этого, в силу наличия интегральной зависимости между направлением движения ПРИ и его положением в пространстве, является накапливающееся отклонение профиля от проекта. На основании результатов анализа сделан вывод о неэффективности 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 процессом, в работе предложено построение методологии управления на основе концепции 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, обеспечивающей минимум затрат и соблюдение определенных ограничений. Преимуществом терминальной постановки задачи управления является то, что ее решение гарантирует успешное выполнение технологического процесса при том, что управляемость традиционных КНБК достаточна для решения задач терминального 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.

Размещено на http://www.allbest.ru/

В качестве переменных состояния, определяющих текущее положение и динамику движения ООТУ, принят вектор X = (XST, XDT)T, состоящий из вектора координат XS= (, )Т, определяющих направление вектора скорости движения ОТУ в неподвижной системе сферических координат ( - азимут вектора скорости, - зенит вектора скорости) и вектора координат XD = (x, y, z)Т пространственного положения ОТУ в неподвижной системе прямоугольных координат (начало - устье скважины, ось X - направлена на Север, ось Y - на Восток, ось Z - вертикально вниз) (рис. 2).

Пространство E(5) состояний ОТУ является в данном случае объединением двух метрических подпространств: сферического ES(2) и прямоугольного ED(3): E(5) = ES(2) ED(3). В качестве метрик в указанных подпространствах можно принять:

и , (1)

где.

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 расстояние между ними: , где L0 , L1 - границы области определения траектории. Близость траекторий X1(l(1)) и X2(l(2)) может быть определена как их максимальное расхождение в виде нормы: , где l(1), l(2) - длины траекторий, а L(1)0 , L(1)1, L(2)0 , L(2)1 - границы областей определения траекторий.

Постановка задачи терминального управления движением ОТУ

Проектные профили современных нефтегазовых скважин, как правило, представляют собой плоские кривые, состоящие из множества гладко сопряженных линейных отрезков. Проектом также задаются терминальные и интегральные ограничения отклонений фактического профиля от проектного: целевая область (круг допуска) Стерм; границы цилиндрических поверхностей G(i)(l) (коридоров допуска), центрами которых являются отрезки профиля:

(2)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Задачей технологического процесса является формирование фактического профиля скважины X(l), достигающего требуемой конечной области Стерм, максимально приближенного к проектному профилю X(проект)(l) и лежащему в рамках допустимого коридора G(l). Выполнение задачи техпроцесса предлагается на основе решения комплекса локальных терминальных задач управления движением ОТУ, соответствующих задачам отрезков проектного профиля (рис. 3). Задачей, решаемой для отдельного i-го отрезка проектного профиля, является соединение двух точек профиля X0,D (i, проект) и X1,D (i, проект) в пространстве прямоугольных координат по прямой линии XD (i, проект)(l).

Соответствующая локальная терминальная задача управления движением ОТУ формулируется как определение управления U(i), переводящего ОТУ из исходного состояния X0(i) в локальную целевую область Стерм(i) пространства прямоугольных координат по траектории 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 координат: 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 случае, 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 управления соответствует его конечному состоянию X1(i-1) на предыдущем (i-1)-м интервале, общее решение задачи технологического процесса представляет собой последовательность решений комплекса локальных терминальных задач вида

. (3)

Принцип решения локальной терминальной задачи

Следующим элементом методологии является принцип управления, лежащий в основе решения поставленных локальных терминальных задач. Особенностью 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 целью. Суть данного принципа заключается в том, что целевые координаты направления стабилизации САР-КНБК Cстаб(i) = (стаб, стаб)Т, с учетом начальных условий движения X0(i) = (XS,0T, XD,0T)T адаптируются к возмущающим воздействиям 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 традиционные КНБК не позволяют изменять параметры P в процессе формирования одного участка профиля, программа управления ОТУ приобретает «константный» характер, т. е. для .

Проведенный в работе анализ управляемости ОТУ показал, что на режимах бурения с ОКНБК его управляемость обеспечивается посредством выбора параметров КНБК P, что соответствует решению поставленных локальных терминальных задач для искривленных участков профиля. Управляемость на режимах 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 соответствует области допустимых значений Сдоп(i).

Для обеспечения безусловной управляемости предложено объединять терминальные задачи прямолинейных участков профиля и предшествующих им криволинейных участков в одну комплексную задачу, конечной целью которой является цель некоторого прямолинейного участка. При этом цель криволинейного участка трансформируется в задачу обеспечения допустимых начальных условий в режиме ОКНБК для решения терминальной задачи прямолинейного участка в режиме НКНБК (рис. 5). Таким образом, множество простых локальных терминальных задач преобразуется в множество комплексных локальных 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 терминальной задачи. Предлагается следующая постановка задачи синтеза: требуется определить программу управления ОТУ:

(4)

где P1(i), P2(i) - «константные» управляющие воздействия на ОТУ соответственно на режимах ОКНБК и НКНБК, применяемых для формирования направляющего 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 ;

б) ограничений на траекторию и управление ;

в) условий оптимальности

; (5)

(6)

Уравнения (6) представляют собой многорежимную модель движения ОТУ для получения управляемого (многофакторного) прогноза траектории в условиях 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 переключения режима и др.) затрудняет применение традиционных методов, основанных на использовании принципа Лагранжа, принципа максимума Понтрягина или метода динамического программирования Беллмана. В связи с этим, учитывая «константный» характер управления на различных режимах, предложен метод синтеза, основанный на редукции исходной задачи управления к задаче многопараметрической оптимизации путем введения краевых условий в критерий оптимизации. В результате, критерий оптимальности J включает в себя, кроме исходной интегральной составляющей JИ, также дополнительную терминальную составляющую JТ:

,,.(7)

Здесь - длина прогнозируемой траектории при достижении терминальной цели. В результате, задача многопараметрической оптимизации имеет вид , где в качестве ограничений выступают условия исходной задачи оптимального программного управления, за исключением краевых условий. К особенностям данной задачи относятся алгоритмическая форма представления и унимодальность оптимизируемой функции, а также смешанный характер оптимизируемых параметров и ограничений (непрерывные и дискретные). Анализ известных методов математического программирования показал, что наиболее подходящим для решения рассматриваемой задачи является метод покоординатного спуска, обеспечивающий сходимость и достаточную 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 многопараметрической оптимизации; 2) определение оптимальной программы управления 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 профилях ранее пробуренных скважин данного месторождения с помощью методов, 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 адаптации, связаны со значительными затратами на ее осуществление (остановка процесса бурения, спуско-подъемные операции и др). В связи с этим, необходимо обеспечить компромисс между частными критериями эффективности технологического процесса: качеством профиля и затратами на его реализацию.

Для устранения данного противоречия предложен алгоритм принятия решения, основанный на том, что критерий затрат принимается в качестве главного (минимизируемого) критерия, а критерий качества выступает в качестве ограничения. Согласно данному подходу, адаптация осуществляется только в случае недопустимого снижения качества профиля. Для оценки допустимости качества профиля предлагается использовать вероятность p не попадания траектории ОТУ в целевую область Стерм(i), т.е. невыполнение локальной терминальной задачи. Оценку данной вероятности предлагается выполнять на основе трендового интервального прогноза траектории в виде доверительной поверхности 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 доверительную область Cдов(i), которая содержит прогнозируемую терминальную точку с вероятностью pдов. Вероятность выполнения локальной терминальной задачи определяется областью С, образованной пресечением областей Cдов(i) и Стерм(i) и рассчитывается с помощью соотношения; , где S, Sдов - площади соответственно областей С и Cдов(i) . Искомая вероятность p(i) оценивается как вероятность противоположного события по формуле: .

Для реализации вышеизложенных принципов, лежащих в основе концепции терминального управления движением ОТУ, необходимо решение следующих задач:

Разработка методов построения и идентификации моделей многофакторного прогноза движения ОТУ под управлением различных типов традиционных КНБК в условиях возмущающих воздействий.

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

Разработка алгоритмов синтеза программ управления ОТУ..

Решению перечисленных задач посвящены третья и четвертая главы диссертационной работы.

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

Построение модели управляемого (многофакторного) прогноза

Искомая модель движения ОТУ имеет вид: , где управляемыми координатами являются координаты состояния: X=(, , x, y, z)T; управляющими воздействиями - параметры КНБК P. Для определения возмущающих воздействий вводится понятие вектора обобщенных отклоняющих факторов , определяющих направление движения ОТУ. Здесь - вектор отклоняющей силы; - 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 составляющие отклоняющих факторов: Ф =ФU+ФV, где - управляемые факторы, вызванные воздействием на ПРИ со стороны КНБК, -неуправляемые факторы, вызванные воздействием на ПРИ со стороны горных пород, которые выступают в качестве возмущающих воздействий. На рис. 6 показана структура модели управляемого прогноза траектории движения ОТУ, построенная на основе комплексирования кинематической модели движения ПРИ, статической модели КНБК и статистической (нейросетевой) модели возмущений. Центральным элементом здесь является кинематическая модель движения ПРИ, описывающая его траекторию движения как винтовую линию в пространстве состояний Е(5):

Размещено на http://www.allbest.ru/

;;. (8)

Параметрами П=(k, )Т кинематической модели являются: k - кривизна траектории в точке на длине l; - угол закручивания в точке на длине l. Значения данных параметров определяются отклоняющими факторами Ф, действующими на ОТУ. Учитывая аддитивные составляющие отклоняющих факторов Ф=ФU+ФV, параметры кинематической модели соответственно разделяются на управляемые П(ФU) и неуправляемые П(ФV). Входящая в состав полной 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 представляет 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 неуправляемого прогноза траектории ОТУ в рамках текущего интервала управления. Повышенная точность трендовой модели обеспечивается тем, что ее идентификация выполняется на основе информации о пробуренном отрезке собственно строящейся скважины. Искомая модель определяет значения координат состояния ОТУ по длине траектории:

, (9)

,

где - тренды изменения сферических координат; -доверительные границы трендов. Задача идентификации модели состоит в определении трендов сферических координат на базе регрессионного ряда {i, i, li}, построенного на основе измеренных значений координат в различных точках li пробуренного отрезка скважины (инклинометрия).

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

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.

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

Определение границ доверительных интервалов , трендов на основе известных в математической статистике методов, относящихся к определенным 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 прогнозируемые траектории П(l), П(l), XП(l) с вероятностью pдов (рис.7). В центре областей располагаются линии *П(l), *П(l), X*П(l), соответствующие точечным трендовым прогнозам , которые являются математическими ожиданиями траектории.

Размещено на http://www.allbest.ru/

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 необходимость тщательной подготовки регрессионных рядов. Это связано с тем, что исходная инклинометрическая информация содержит в себе аномальные данные и шумовую составляющую, вносимые измерительными преобразователями вследствие воздействия на них ударно-вибрационных нагрузок, а также отличается неравномерностью замеров. В связи с этим, предлагается специальная методика подготовки регрессионных рядов, включающая в себя следующие этапы:

1) Фильтрация шумов и аномальных данных на основе предложенного алгоритма нейросетевого сглаживания, результатом которого являются сглаженные функции сгл(l), сгл(l), lLP. Данный алгоритм основан на применении сглаживающей RBF - нейронной сети, параметры которой оптимизируются на базе принципа регуляризации Тихонова.

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

В результате, искомый регрессионный ряд принимает классический вид: , где t - порядковый номер элемента ряда, начало отсчета которого соответствует середине ряда. Длина интервала регрессии 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: