Моделирование как метод научного познания и инструмент решения технических проблем

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Научное познание представляет собой исторически развивающийся процесс достижения достоверных знаний о мире, истинность которых логически обосновывается, а также эмпирически проверяется и подтверждается на основе различных видов социальной практики. Одним из широко применяемых в научном познании методов является аналогия (греч. analogia - соответствие, сходство). Аналогия - это умозаключение о сходстве объектов в определенном отношении на основе их сходства в ряде иных отношений. В свою очередь, приёмы аналогии являются исходными при разработке метода моделирования, получившего широкое распространение в условиях высокотехнологичного производства нефтегазовой промышленности. Суть метода моделирования заключается в том, что непосредственно исследуется не сам объект, а заменяющая его модель. И результаты, полученные при изучении модели, переносятся по особым правилам на реальный объект. Моделирование используется в тех случаях, когда исследуемый объект либо труднодоступен, либо его прямое изучение экономически невыгодно. Эти два метода исследования - аналогия и моделирование являются наиболее конструктивными при исследовании пластовых резервуаров нефти и газа особенно при использовании компьютерного обеспечения. Преимуществом компьютерного моделирования является логичность и формализованность создаваемых моделей, а также возможность исследовать в процессе работы с моделью информацию об изменениях параметров моделируемой физической системы. Соответственно, компьютерное моделирование включает:

- исследователя, с определенными целями изучающего закономерности процессов и явлений;

- объект исследования, представленной в форме компьютерной модели;

- инструмент моделирования - компьютер.

При моделировании разработки месторождений нефти и газа используются различные пакеты гидродинамического моделирования (ECLIPSE, ROXAR, PETREL). Математическое обоснование гидродинамического моделирования обобщено в работе Р.Д. Каневской. Она выделяет 4 этапа моделирования. На первом этапе создается математическая модель фильтрации. На втором этапе информация о строении и свойствах пласта и насыщающих его жидкостей, режимах и показателях работы скважин преобразуется к виду, требуемому для ввода в модель фильтрации. На третьем этапе моделирования осуществляется адаптация математической модели по данным наблюдений. Путем воспроизведения истории разработки месторождения осуществляется уточнение основных фильтрационно-емкостных параметров пласта, заложенных в модель. На четвертом этапе моделирования модель пласта по мере накопления информации об объекте уточняется, совершенствуется и может использоваться для дальнейшего управления процессом разработки [1, с. 7-9].

В нефтегазовом деле основы моделирования пористых сред заложены известным математиком и физиком Ч. Слихтером. Он предложил использовать физические модели, которые могут служить аналогами пористой среды коллекторов нефти и газа (фиктивный и идеальный грунт) [2, с. 11]. Но эти модели представляют собой лишь физическое, идеализированное описание пласта. В реальности коллекторы углеводородов представляют собой сложную систему. Такая система была предметом исследования в работе автора статьи А.И. Надырова [3]. Цель работы состояла в том, чтобы изучить на компьютерной модели использование системы горизонтальных скважин с целью оптимизации разработки Приобского нефтяного месторождения. В результате проведенного исследования была получена информация, характеризующая применение горизонтальных скважин на данном объекте. Выводы, полученные в работе являются важными для специалистов, занимающихся проектированием разработки аналогичных месторождений.

Результаты, полученные на основе применения метода компьютерного моделирования при решении поставленной задачи, позволили сделать следующие выводы.

1. Итогом моделирования должна стать адекватная модель пласта, отображающая данные по истории разработки и позволяющая просчитывать прогнозные варианты разработки: применение различных систем разработки, расположения скважин по площади и другие. Необходимо уметь видеть и выделять факторы, обеспечивающие адекватность модели, поскольку при гидродинамическом моделировании получаемые результаты во многом зависят от качества исходной информации. Наиболее важным является «отбраковка» ненужной информации и выявление наиболее достоверных характеристик пласта и флюидов. Немаловажным фактором является сам процесс адаптации модели, в ходе которого необходимо «проработать» каждый параметр модели относительно характеристик реального пласта.

2. Вопрос адаптации модели допустимо рассмотреть с точки зрения синергетики. Синергетика изучает процессы самоорганизации в сложных неравновесных системах, к которым следует также отнести углеводородные пласты. При их изучении было зафиксировано, что среди возможных вариантов развития углеводородных пластов нет однозначной реализации. В синергетике ключевым понятием является понятие аттрактор (англ. attract - привлекать, притягивать), который обозначает элемент системы, ориентирующий её на перестройку или переход в новое качество на основе самоорганизации. Аттрактор определяется как состояние, к которому тяготеет система [4, с. 902-913]. Что же является аттрактором при гидродинамическом моделировании? В нашем случае аттрактор - это системоорганизующие знания о реальной пластовой системе, по которой есть данные многочисленных исследований и замеров. Выстраиваемая модель должна соответствовать реальному пласту. Остаётся лишь выяснить, какие параметры модели будут выступать в качестве аттрактора. Выражаясь языком синергетики, нам необходимо выделить системоорганизующее знание о данном пласте, то есть знания о тех параметрах, которые способны в значительной степени влиять на процесс разработки. Именно это знание позволит сделать модель адекватной пласту и обеспечит её оптимальное применение при разработке.

3. Наличие синергетического фактора при решении данной технологической проблемы требует применение системно-кибернетического подхода. Для понимания процессов и явлений происходящих в пласте, и для управления ими нужно уметь выделить не только «нужные», системоорганизующие переменные, но и выявить взаимосвязи между ними - необходим системный анализ, осуществляемый на основе системно-кибернетического подхода. По своей сути, интегрированная информация для моделирования является «хаосом переменных». Конечно, нельзя назвать процесс отбора информации перед моделированием самоорганизацией, так как отбором занимается специалист. Но процесс адаптации модели можно рассматривать как своеобразную самоорганизацию переменных в адекватную модель месторождения.

Выводы. На основе проведенного исследования были разработаны принципы имитационного моделирования, применение которых позволяет избежать ошибок, допускаемых при получении исходных данных о реальных объектах, а также правильно интерпретировать результаты исследования.

Список литературы

аналогия научный познание истинность

1. Каневская Р.Д. Математическое моделирование гидродинамических процессов разработки месторождений углеводородов / Р.Д. Каневская // М. - Ижевск: ИКИ, 2002. - 140 c.

2. Чарный И.А. Подземная гидрогазодинамика / И.А. Чарный // М.: Гостоптехиздат, 1963. - 396 с.

3. Надыров А.И. Влияние расстояния между стволами горизонтальных скважин на коэффициент извлечения нефти / А.И. Надыров, И.В. Владимиров // Sciences of Europe, - 2016. - Т. 2. - №7 - C. 18-23.

4. Можейко М.А. Новейший философский словарь / М.А. Можейко // М.: Книжный Дом, 2003. - 1271 с.

Размещено на Allbest.ru