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

; (10)

; .

Глубина прогноза LП определяется числом отсчетов nП от середины регрессионного ряда: LП = nП l.

Качество модели определяется критерием максимальной ошибки JП,max точечного прогноза X*D(l) относительно реальной траектории XD(l): JП,max = ||X*(l) - X(l)||D, lLП. Оценка ошибки выполняется на основе «ретроспективного» прогноза на базе профилей ранее пробуренных скважин. Исследования показали, что одним из основных факторов, определяющим качество модели, является длина интервала регрессии LР. Установлена обобщенная зависимость точности модели JП,max от длины интервала регрессии LР. Выявлены такие характерные области, как «нерепрезентативная» (0-50) м, «роста точности» (50-100) м, «эффективная» (100-200) м и «падения точности» (свыше 200 м). Получены зависимости отношения максимальной ошибки JП,max к глубине прогноза LП от глубины регрессии LР (рис. 8).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 8 - Зависимость точности прогноза от длины интервала регрессии и глубины прогноза

Показано, что при глубине регрессии в рамках эффективной области обеспечивается максимально возможная точность прогноза. Помимо качества модели, точность прогноза JП, max зависит от глубины прогноза LП. Полученные в результате исследований закономерности данного влияния показаны на рис. 8 в виде границ области достижимой точности СДТ. На основе данных закономерностей целесообразно выбирать эффективную (ответственную) глубину прогноза LП, Эфф., в рамках которой ошибка прогноза JП, max не превышает диаметра коридора допуска скважины DK.

Проведен сравнительный анализ точности прогноза на основе традиционной статической модели КНБК и предлагаемых моделей. Для этого оценивался критерий качества JП, max на тестовых ретроспективных прогнозах с интервалом обучения 200 м и интервалом прогноза 500 м. Результаты показаны в табл. 1.

Таблица 1 - Сравнительный анализ точности прогноза

Алгоритм адаптации программы управления ОТУ представляет собой численную реализацию соответствующего метода, представленного во второй главе. Отличием задачи коррекции от задачи синтеза является то, что здесь отсутствует многорежимность, т. к. рассматривается только направленный участок, т.е. корректируются параметры P2(i) НКНБК. В связи с этим здесь применяется аналогичный алгоритм многопараметрической оптимизации с сокращенным множеством оптимизируемых параметров: . Применение алгоритма адаптации на практике показало, что, как правило, требование одновременной коррекции всех параметров P2(i) = (P1 ,…,Pm)T является избыточным и влечет за собой необоснованные затраты. В связи с этим предложено исходный алгоритм дополнить циклом последовательных уступок по затратам. Уступки выполняются на основе множества комбинаций параметров Q = {Qj}, ранжированных по трудоемкости их коррекции для выполнения локальной терминальной задачи.

Алгоритм оперативной коррекции профиля скважины

Целью алгоритма коррекции является вывод траектории ОТУ из исходного состояния X0,S (i) на требуемое направление X1,S (i), определяемое двумя сферическими координатами X1,S (i) = (1(i), 1(i)) в режиме ОКНБК с помощью одного управляемого параметра - угла установки отклонителя P1(i) = за минимальную длину L1(i) корректирующего участка. Применяемые сегодня в практике направленного бурения методы расчета угла установки отклонителя решают задачу определения константного значения =const, обеспечивающего вывод траектории на заданное направление, не учитывая условия минимизации длины участка коррекции. Предлагаемый алгоритм рассчитывает переменное значение параметра , зависящее от степени отклонения азимутального Дб и зенитного Ди углов от требуемого, т.е =(Дб, Ди). Алгоритм основан на множестве решающих правил нечеткой логики, обеспечивающих выбор таких значений , которые приводят к одновременному снижению отклонений Дб и Ди с максимальной скоростью. Согласно данным правилам, определенным сочетаниям знаков отклонений sign(Дб), sign(Ди) соответствуют определенные интервалы значений ц[цmin, цmax], обеспечивающие снижение уровней отклонений. Правила строятся на основе анализа влияния параметра ц на знаки производных сферических координат d/dl, dи/dl.

Исследование эффективности предложенных алгоритмов, выполненное в ходе вычислительных экспериментов и промысловых испытаний, показало, что: выбор параметров КНБК, на основе синтеза программы терминального управления ОТУ с использованием моделей прогноза, учитывающих реальные геологические возмущающие воздействия, позволяет: уменьшить максимальные отклонения профиля ствола скважины от проекта с 50м до (25…35) м, т. е. не менее, чем на (35-40) %; сократить необходимость оперативной коррекции профиля скважины КНБК в 1,5-2 раза, т. е. снизить затраты на строительство скважин на (25-30) %.

Пятая глава посвящена разработке теоретических основ формирования профилей стволов скважин на основе перспективного бурового инструмента (роботов-буров), включая разработку моделей и методов синтеза их систем управления. В отличие от традиционных, перспективные буровые инструменты обладают повышенной управляемостью за счет применения автоматизированных исполнительных механизмов (ИМ), позволяющих непрерывно в процессе бурения изменять параметры КНБК, а, следовательно, управляющие воздействия на ПРИ. В состав данного бурового инструмента входят измерительные (инклинометрические) системы для определения его пространственного положения и микропроцессорные контроллеры для формирования необходимых значений параметров КНБК. На основе анализа характеристик перспективных буровых инструментов построена структурная схема системы автоматического регулирования (САР) направления движения бурового робота (БР) с обратной связью по отклонениям сферических координат (рис. 9).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Для построения модели движения БР применен структурный подход, рассматривающий его модель как комплекс последовательно соединенных моделей движения подсистем. Модель движения ПРИ предложено строить на основе кинематической модели вида , где X = (, , x, y, z)Т - вектор координат состояния ПРИ; П=(k, )Т - вектор параметров траектории, зависящий от вектора отклоняющих факторов , действующих на ПРИ, т.е. П=F(Ф). В качестве модели КНБК (MКНБК) предлагаются статические модели изгиба, устанавливающие связь между параметрами КНБК P и параметрами кинематической модели вида П=MКНБК(P) посредством известных зависимостей между ними и отклоняющими факторами Ф. Модели исполнительных механизмов представляют собой также статические зависимости между вектором положения исполнительных органов Q и параметрами КНБК, вида P=MИМ(Q). Таким образом, свойства БР, как динамического объекта управления определяются моделью ПРИ, которая может рассматриваться в качестве обобщенной модели движения БР. При этом в качестве переменных состояния БР выступают координаты ПРИ (X), а в качестве обобщенных управляющих воздействий - параметры траектории П. Для учета статических моделей ИМ и КНБК при синтезе управляющих воздействий, в контроллере осуществляется пересчет требуемых значений параметров траектории П в требуемые значения положений управляющих органов Q.

Кинематическая модель (8) является нелинейной моделью, описывающей движение БР в «большом». С методической точки зрения, для анализа и синтеза алгоритмов регулирования целесообразно использовать линеаризованную модель «в малом», описывающую движение БР в малой окрестности направления движения в форме

, (11)

где X0, X, U0, U, - соответственно базовые значения и малые отклонения вектора переменных состояния и управления; A, B - числовые матрицы. Для получения модели «в малом» применяется разложение нелинейной модели в ряд Тейлора в окрестности базовой точки:

, (12)

Где

, или (13)

В соответствии с предложенной моделью БР, задачей синтеза алгоритмов управления является определение матрицы передаточных функций регулятора WР(s), обеспечивающей требуемое качество регулирования при движении по заданной траектории. Данная задача относится к задачам синтеза многомерных многосвязных САР, для решения которой могут быть использованы известные методы, в частности методы автономного управления. Управляемыми координатами здесь являются сферические координаты вектора скорости движения и . Система содержит основные (сепаратные) каналы управления: и k .Результаты исследований показали, что при решении задач различных участков профиля скважины в условиях типовых возмущающих воздействий возможно эффективное регулирование при использовании ПИ регуляторов в основных каналах. При этом обеспечивается устойчивость и астатизм первого порядка, т.е. нулевые ошибки сферических координат и . Длины интервалов отработки ошибок зависят от уровня возмущений и лежат в диапазоне от 20 до 70 м. Вместе с тем, анализ характера поведения прямоугольных координат в процессе движения БР показал, что в процессе регулирования происходит накопление их отклонений от проектного профиля, которые могут составлять от 1 до 10 м. Данные ошибки при формировании горизонтальных (геонавигационных) участков профиля, проходящих в тонких продуктивных пластах, могут оказаться не допустимыми.

С целью повышения точности формирования профиля на горизонтальных (геонавигационных) участках предложено построение САР пространственного положения БР, где в качестве управляемых переменных используются непосредственно прямоугольные координаты (рис. 10).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Для решения данной задачи предложен двухрежимный подход: 1) управление координатами x, y с параметром z, на вертикальных и наклонных участках ( < 70 град) на основе сепаратных каналов управления: y и k x; 2) управление координатами z, y с параметром x, на пологих и горизонтальных участках ( > 70 град) на основе сепаратных каналов управления: y и k z. На основе проведенных исследований показано, что, во-первых, существует принципиальная возможность непосредственного регулирования прямоугольных координат на основе известных типов БР; и во-вторых, что данный принцип регулирования дает возможность перехода на качественно новый уровень точности построения профилей скважин, который на порядок превышает точность, получаемую при регулировании сферических координат, и может достигать уровней (0,5 … 1) м.

Шестая глава посвящена вопросам практической реализации полученных теоретических результатов и исследованию их эффективности в составе информационно-аналитической системы (ИАС), обеспечивающей автоматизированную поддержку решения задач СУ ТП ФПС.

В отличие от существующих информационных систем, выполняющих функцию мониторинга, предлагаемая ИАС является системой следующего поколения, выполняющая функции выработки вариантов управленческих решений. Предложена двухуровневая архитектура ИАС, включающая в себя:

1) ИАС инженерно-проектного центра бурового предприятия (ИАС ИПЦ) - обеспечивает автоматизацию задач проектного уровня СУ ТП ФПС: а) информационное обеспечение на основе разработанной системы управления базой данных параметров профилей скважин, ранее пробуренных на данном месторождении; б) расчет проектного профиля скважины и синтез комплекса САР-КНБК на основе разработанного программного обеспечения АРМ инженера-проектировщика; в) связь с оперативным уровнем СУ ТП ФПС на основе разработанного аппаратного и программного обеспечения передачи данных.

2) ИАС буровой площадки (ИАС БП) - обеспечивает автоматизацию решения задач оперативного уровня СУ ТП ФПС: а) мониторинг состоянии профиля бурящейся скважины, на основе разработанной архитектуры, аппаратного и программного обеспечения интегрированной системы сбора информации на базе стандартов и технологий беспроводных локальных вычислительных сетей; б) поддержка принятие решения по оперативному управлению техпроцессом, включая адаптацию параметров КНБК и синтез алгоритмов управления для интервала коррекции профиля скважины на основе разработанного программного обеспечения «Навигатор» для АРМ технолога-буровика.

Исследование эффективности предложенных моделей прогноза выполнялось на основе имитационного моделирования. Проведен сравнительный анализ точности прогноза, выполняемого на основе традиционных статических моделей КНБК и предлагаемых моделей. Для этого оценивалась максимальное отклонение прогноза от реальной траектории JП,max на основе ретроспективных прогнозов по данным о профилях ранее пробуренных скважин. Результаты моделирования показывают, что применение модели управляемого прогноза повышает точность прогноза на 60%, а трендовой модели - на 80%. С помощью имитационного моделирования выполнен сравнительный анализ точности управления технологическим процессом на базе традиционной и предлагаемой концепции управления. Эффективность оценивалась на основе критерия качества, рассчитываемого как максимальное отклонение профиля скважины от проекта Jmax = ||XD(l) - XDпроект(l)|| на тестовом интервале в идентичных геологических условиях (табл. 2).

Таблица 2 - Сравнительный анализ эффективности управления

Испытания выполнялись буровой бригадой на промыслах ОАО «Востокгеология», ОАО «Сахалинморнефтегаз и ОАО «Бургаз» на месторождениях Камчатской и Сахалинской областей и республики Удмуртия при решении таких задач, как зарезка и формирование боковых горизонтальных стволов. На основе данных промысловых испытаний получены следующие обобщенные результаты оценки эффективности ИАС «Навигатор»: а) отклонение горизонтального участка профиля скважины относительно проекта не превысило 10 м, в то время как в среднем по месторождениям оно составило 20 м; б) не потребовалось операций по коррекции профиля, в то время как в среднем по месторождению оно составило 1,5 на 500 м проходки. Полученные данные показали следующее улучшение показателей эффективности технологического процесса: повышение точности на (35-40)%, снижение затрат на (25-30)%. Полученные промысловые результаты с использованием разработанной ИАС «Навигатор» в целом подтвердили результаты имитационного моделирования.

концепцию терминального управления движением породоразрушающего инструмента (ПРИ) для решения задачи формирования профиля ствола скважины, на основе традиционных систем регулирования движения ПРИ в виде компоновок низа бурильной колонны (САР-КНБК), где в отличие от существующей концепции регулирования в качестве цели управления принят комплекс терминальных целей, соответствующих целям участков проектного профиля, что позволяет формировать профиль скважины с учетом реальной управляемости САР-КНБК в условиях геологических возмущений;

принцип регулирования с адаптивной целью, отличающийся тем, что цель регулирования, адаптируется к возмущающим воздействиям по критерию достижения терминальной цели, что позволяет решать терминальные задачи на базе традиционных САР-КНБК, не обладающих астатизмом по геологическим возмущениям;

метод синтеза параметров САР-КНБК на основе редукции задачи оптимального программного управления к задаче многопараметрической оптимизации, отличающийся тем, что САР-КНБК рассматривается как обобщенный объект терминального управления (ОТУ), движение которого в условиях геологических возмущений описывается моделью управляемого прогноза, что позволяет синтезировать параметры САР-КНБК для решения терминальных задач;

формализованный алгоритм адаптации параметров ОТУ к возмущающим воздействиям на основе идентификации модели управляемого прогноза движения, отличающийся тем, что в качестве критерия необходимости адаптации принята вероятность недостижения терминальной цели, оцениваемая на основе трендовой интервальной модели профиля скважины, что позволяет повысить качество и минимизировать затраты на оперативное управление формированием профиля.

2. Разработаны методы построения прогнозирующих моделей профиля ствола скважины, включая:

метод построения модели управляемого (многофакторного) прогноза движения ОТУ, основанный на принципе комплексирования моделей, отличающийся тем, что в качестве составляющих данной модели используются кинематическая модель движения ПРИ, статическая модель КНБК и нейросетевая модель возмущающих воздействий, позволяющая синтезировать программы управления с учетом геологических возмущений;

метод построения нейросетевой модели геологических возмущающих воздействий, на основе RBF - сети, отличающийся тем, что в качестве входных данных использованы координаты состояния и параметры ОТУ, что позволяет повысить адекватность модели;

алгоритм построения трендовой интервальной модели прогноза профиля ствола скважины, основанный на регрессионном анализе инклинометрических данных, отличающийся тем, в качестве классов-кандидатов модели применено множество «функций роста», что позволяет формализовать процедуру построения адекватной трендовой модели.

алгоритм сглаживания регрессионных инклинометрическиих данных, на базе RBF-сети и принципа регуляризации Тихонова, отличающийся тем, что в качестве регуляризирующих используются параметры функций активации нейронов, что позволяющий повысить адекватность и точность сглаживающей модели;

Адекватность предложенных моделей подтверждается результатами ретроспективных прогнозов, выполненных на основе данных о профилях ранее пробуренных скважин. Повышение точности прогноза по сравнению с традиционными моделями при этом составляет от 60 до 80 %.

3. Разработаны алгоритмы синтеза и адаптации программ терминального управления, основанные на использовании методов многопараметрической оптимизации, что позволяет формализовать процедуры синтеза программ управления ОТУ для решения терминальных задач различных участков профиля ствола скважины.

Анализ повышения эффективности управления технологическим процессом на основе предложенных алгоритмов по сравнению с традиционными подходами, проведенный методом имитационного моделирования, показал повышение точности формирования профиля скважины относительно проекта на (35-40)%, снижение затрат за счет исключения внеплановых восстановительных операций от 25 до 30%.

4. Разработаны модели и алгоритмы управления перспективными буровыми инструментами, включающие в себя:

модели движения бурового робота, основанные структурном подходе, отличающиеся тем, что для построения моделей элементов применена кинематическая модель движения ПРИ и статическая модель КНБК, что позволяет описывать движение «в большом» и «в малом» с целью эффективного применения методов теории автоматического управления для синтеза алгоритмов управления;

алгоритмы синтеза законов управления бурового робота, основанные на использовании принципа автономного управления, отличающиеся тем, что в качестве сепаратных каналов рассматриваются каналы управления сферическими и прямоугольными координатами состояния бурового робота, что позволяет повысить качество регулирования.

Результаты экспериментальных исследований показали, что применение предложенных моделей и алгоритмов позволяет синтезировать законы управления движением бурового робота, обеспечивающие повышение на порядок показателей качества формирования профиля скважины по сравнению с традиционными подходами.

5. Разработана информационно-управляющая система (ИАС) поддержки управленческих решений, основанная на двухуровневой архитектуре, отличающаяся тем, что в ней реализованы концепция, принципы и методы предложенной в работе методологии управления технологическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин в процессе бурения, что позволяет автоматизировать поддержку принятия управленческих решений и повысить эффективность управления технологическим процесса.

Промысловые испытания на ряде скважин разработанной информационно-управляющей системы показали повышение эффективности процесса формирования профилей стволов скважин на основе автоматизации принятия управленческих решений, в частности повышение качества формрования профилей составило (35-40)% при снижении затрат на управление до (25-30) %.

1. Компьютеризированные технологии управления бурением наклонно - направленных скважин / В.И. Васильев, Р.И. Алимбеков, И.Ф. Нугаев, З.В. Агзамов, В.С. Шулаков // Нефтяное хозяйство. 2000. № 12. С. 120-122. (Личн. вклад: структура и алгоритмы системы управления, 1 ж. с.).

2. Алгоритмы оперативного управления и прогнозирования в процессе бурения наклонно-направленных и горизонтальных нефтяных скважин / И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В. И. Васильев // Вестник УГАТУ. 2004. Т. 5, №1 (9). С. 134-140 (Личн. вклад: модели и алгоритмы управления, 3 ж. с.).

3. Концепция построения информационно-аналитической системы контроля параметров траектории бурящейся скважины / И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005..№ 8. С. 30-34 (Личн. вклад: архитектура информационно-аналитической системы, 2 ж. с.).

4. Вопросы построения информационно-аналитических систем оперативного контроля траекторий бурящихся скважин /И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2005. №7. С. 15-22. (Личн. вклад: математиче6ское и алгоритмическое обеспечение информационно-аналитической системы, 5ж. с.).

5. Автоматизированная система моделирования траекторий наклонно-направленных скважин / И.Ф. Нугаев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2006. №5. С. 14-18.

6. Автоматизированная система управления траекториями нефтегазовых скважин с применением прогнозирующих моделей / И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев, A.С. Шулаков // Вестник УГАТУ. 2006. Т. 8, № 1(18). С. 27-32. (Личн. вклад: модели и алгоритмы управления, 2 ж. с.).

7. Интеллектуальные алгоритмы автоматизированного управления траекторией бурящейся нефтегазовой скважины / И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 9. С. 44-49. (Личн. вклад: модели и алгоритмы управления, 2 ж. с.).

8. Прогнозирующее управление траекторией нефтегазовой скважины на основе нейросетевой модели модели движения бурового инструмента / И.Ф. Нугаев // Нейрокомпьютеры. 2007. № 10. С. 10-15.

9. Построение систем мониторинга процесса бурения на основе технологий беспроводных локальных вычислительных сетей / И.Ф. Нугаев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2008. № 5. С 4-8.

10. Применение радиально-базисных нейронных сетей для моделирования процессов формирования траекторий нефтегазовых скважин / И. Ф. Нугаев // Вестник УГАТУ. Cерия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2008. Т. 11, № 1(28). С. 79-85.

11. Патент РФ № 2089854. Устройство для контроля положения забоя / И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев, В.А. Семеран, З.В. Агзамов. Заявл.: 01.03.94. Опубл.: 10.09.97. Бюл. № 25.

12. Патент РФ № 2092791. Устройство для контроля положения забоя / И.Ф. Нугаев, Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев, В.А. Семеран, З.В. Агзамов. Заявл.: 01.03.94. Опубл.: 10.10.97. Бюл. № 28.

13. Информационно-управляющие системы в нефтегазодобывающий промышленности / М. В. Гузаиров, В. И. Васильев, И. Ф. Нугаев и др.; под ред. С. Т. Кусимова, Б. Г. Ильясова, В. И. Васильева. - М.: Машиностроение. 2008. 320 с. (Личн. вклад: глава 1 - «Автоматизация технологических процессов бурения нефтегазовых скважин на основе новых информационных технологий», глава 2- «Алгоритмы принятия управленческих решений по формированию траектории ствола скважины», 70 с.).

14. Проблема автоматизации управления траекторией ствола наклонно - направленных скважин / Р.И. Алимбеков, В.И. Васильев, В.А. Семеран, З.В. Агзамов, И.Ф. Нугаев // Проблемы механики и управления: сб. статей. Уфа: УНЦ РАН. 1994. С. 153-163.

15. Автоматическое управление с прогнозированием автономным роботом-буром / И. Ф. Нугаев, В. И. Васильев, З. В. Агзамов // Интеллектуальные автономные системы: труды международной конференции. Карлсруэ, Германия. 1995. С. 461-464. (на английском языке)

16. Автоматическое управление с прогнозированием для автономного робота - бура / Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев, И. Ф. Нугаев, З. В. Агзамов // Интеллектуальные автономные системы: международное науч. издание. Уфа-Карлсруэ, 1996. С. 51-56.

17. Управление движением бурового инструмента на основе нечеткой логики / В. И. Васильев, И. Ф. Нугаев, З. В. Агзамов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ. 1996. С. 94-98.

18. Система автоматизированного управления траекторией движения бурового инструмента / Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев, И. Ф. Нугаев, З. В. Агзамов // Проблемы машиноведения, конструкционных материалов и технологий: сб. трудов. Уфа: Гилем. 1997. С. 122-130.

19. Система советующего типа для принятия решений по управлению траекторией бурения скважин / Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев, И. Ф. Нугаев, В. С. Шулаков // Новые информационные технологии-разработка и аспекты применения: материалы науч. техн. конф. Таганрог. 1998. С. 27-28.

20. Автоматизация управления нефтяным бурением на основе новых информационных технологий / В. И. Васильев, Р. И.Алимбеков, И. Ф. Нугаев, А. С. Шулаков // Вычислительная техника и новые информационные технологии, сб. науч. тр. Уфа: УГАТУ. 1997. С. 146-151.

21. Алгоритм терминального управления бурением нефтяных скважин / З. В. Агзамов, И. Ф. Нугаев, В. С. Шулаков // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ. 1997. С. 119-124.

22. Компьютеризированная технология управления и поддержки принятия решений при направленном бурении нефтяных скважин / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев, В. С. Шулаков // Компьютерные науки и информационные технологии: труды 4-й международной конференции. Патры, Греция. 2002. С. 104-110. (на английском языке)

23. Кабельный канал передачи данных для скважинной телеметрической системы / В. А. Мулюкин, И. Ф. Нугаев, Р. А. Валитов // Вычислительная техника и новые информационные технологии: межвуз. научн. сб. 2003. Вып. 5. Уфа: УГАТУ. С. 61-65.

24. Моделирование траекторий нефтегазовых скважин на основе нейросетевых технологий / Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев, И. Ф. Нугаев // Компьютерные науки и информационные технологии: труды международной конференции. Карлсруэ, Германия. 2006. С. 75-80. (на английском языке)

25. Информационно-аналитическая система контроля траекторий нефтегазовых скважин. / И. Ф. Нугаев // Электроника, автоматика и измерительная техника: межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2007. С. 147-151.

26. Автоматизированная система контроля параметров траектории бурящейся скважины. / И. Ф. Нугаев // Вычислительная техника и новые информационные технологии: межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2007. Вып. 6. С.25-29.

27. Информационная сеть нефтегазодобывающего предприятия на базе стандарта GSM. / И. Ф. Нугаев, Р. З. Ишкильдин // Электронные устройства и системы: межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2008. С. 160-166.

28. Информационная система нефтегазодобывающего предприятия на базе спутниковой системы связи Глобалстар / Н. А. Юнусбаев, И. Ф. Нугаев // Электронные устройства и системы: научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2008. С. 204-211.

29. Информационная система нефтегазодобывающего предприятия с гибкой архитектурой / И. Р. Енгалычев, В. А. Мулюкин, И. Ф. Нугаев, М. А. Шулакова // Электротехнические комплексы и системы: межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2008. С. 225-229.

30. Прогнозирование и управление траекторией нефтегазовой скважины на основе нейросетевых технологий / И. Ф. Нугаев, Р. И. Алимбеков, В. И. Васильев // труды 8-й Азиатско-тихоокеанской конференции по управлению и измерениям (APCCM 2008). Харбин, КНР. 2008 . С. 59-63. (на английском языке)

31. Нейросетевое сглаживание геонавигационных данных на основе многоуровневого алгоритма регуляризации / И. Ф. Нугаев, В. И. Васильев // Достижения в нейроинформатике: труды 15-й международной конференции. 2008. Берлин: Springer. 2009. С. 131-138. (на английском языке)

32. Оценка геофизических данных на основе нейросетевой регуляризации / И. Ф. Нугаев // труды VIII Конгресса нефтепромышленников России. Уфа. 2009. С. 205-206.

33. Система управления и мониторинга нефтедобывающей скважины / Р. В. Искужин, И. Ф. Нугаев // Электроника, автоматика и измерительные системы: межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2009. С. 140-142.

34. Оценка геофизических данных на основе RBF-сети / И. Ф. Нугаев // Электроника, автоматика и измерительные системы: межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ. 2009. С. 185-188.