Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Автоматизированная система технико-экономической оценки месторождений нефти и газа

Диссертация: Автоматизированная система технико-экономической оценки месторождений нефти и газа
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Реализация результатов работы. Разработанная АС ТЭО МНГ была внедрена в лаборатории «Нечетко-стохастического моделирования месторождений природных углеводородов» ИПНГ РАН (см. приложения) и применялась для проведения ТЭО месторождений Западной Сибири и Ирака в рамках госбюджетной тематики «Создание научных основ и методов экономической оценки комплексного освоения месторождений в условиях… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Существующие автоматизированные системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа и современные подходы к созданию интеллектуальных автоматизированных систем
    • 1. 1. Анализ существующих автоматизированных систем, предназначенных для проведения технико-экономической оценки месторождений нефти и газа,
    • 1. 2. Семантические модели знаний и их компьютерная реализация
    • 1. 3. Современные информационные технологии в интеллектуальных компьютерных системах
  • Выводы
  • Глава 2. Модели технико-экономической оценки вариантов разработки месторождений нефти и газа
    • 2. 1. Статическая модель технико-экономической оценки запасов природных углеводородов
    • 2. 2. Прогнозные модели расчета и оценки технико-экономических показателей вариантов разработки месторождений нефти и газа
  • Выводы

Глава 3. Структура автоматизированной системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа. 65 3.1. Принципы построения автоматизированной системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа.

3.2. Структура автоматизированной системы технико-экономической оценки месторождений нефти и газа и функциональное назначение подсистем. 72 3.3. Интеллектуальный графический интерфейс для моделирования вычислений технико-экономических показателей вариантов разработки месторождений нефти и газа.

Выводы

Глава 4. Планирование вычислений в автоматизированной системе технико-экономической оценки месторождений нефти и газа.

4.1. Семантические функциональные сети и фреймы, как форма представления экспертных знаний в АС ТЭО МНГ.

4.2. Применение теории графов при моделировании вычислительных алгоритмов в АС ТЭО МНГ.

4.3. Алгоритмы планирования вычислений в АС ТЭО МНГ.

4.4. Пример использования АС ТЭО МНГ. 121

Выводы 134

Заключение 135

Список сокращений 136

Список литературы 136

Приложения

Автоматизированная система технико-экономической оценки месторождений нефти и газа (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. В последнее время актуальным становится создание компьютерных автоматизированных систем, способных осуществлять ввод, хранение и обработку большого объема информации с возможностью гибкой настройки на определенную математическую модель технико-экономической оценки месторождений нефти и газа (ТЭО МНГ).

На практике накоплен определенный опыт создания подобных программных разработок [31,36,48,53,54]. При этом одной из актуальных проблем для ТЭО МНГ в настоящее время является семантика экспертных знаний, их компьютерная интерпретация, а также создание интеллектуальных проблемно-ориентированных интерфейсов с целью достижения максимальной семантической совместимости конечного пользователя и компьютерной системы [13,18,25,37,40,53−60,71 -75,77,78,81 -84].

Изучение и анализ работ, посвященных вопросам семантического представления экспертных знаний и компьютерных информационных технологий, позволили разработать принцип построения автоматизированной системы (АС), который по сравнению с традиционной технологией структурного программирования, является более эффективным способом решения задачи ТЭО МНГ с помощью средств вычислительной техники.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы являлись исследования и разработка АС ТЭО МНГ, которая может являться составной частью САПРов по разработке МНГ.

Основными задачами работы, определенными поставленной целью, являлись:

• исследования и разработка принципов построения АС ТЭО МНГ адаптивной к изменениям геолого-технологической и экономической информации по месторождениям;

• разработка структуры АС ТЭО МНГ;

• создание программных средств логико-семантического моделирования и интерпретации экспертных знаний с целью гибкой настройки АС ТЭО МНГ на определенную технико-экономическую модель расчета;

• создание фреймового макроязыка для трансляции моделируемых алгоритмов в реляционную схему Кодда с целью хранения информации в наиболее распространенных форматах баз данных (Paradox, DBase).

Методы исследования. Основные результаты диссертационной работы получены на основе использования теории искусственного интеллекта (ИИ), теории графов и принципов построения сложных систем.

Научная новизна работы заключается в разработанном и реализованном в АС ТЭО МНГ методе логико-семантического моделирования экспертных знаний на компьютере с целью ТЭО МНГ. Этот метод позволил сформировать общую информационную базу системы, основанную на моделях геолого-экономической оценки запасов природных углеводородов и прогнозных моделях оценки технико-экономических показателей (ТЭП) МНГ.

Основным достоинством данного метода являются:

• быстрая настройка АС ТЭО МНГ на определенную модель математических вычислений ТЭП МНГ';

• возможность дальнейшего аддитивного наращивания сложности алгоритмов расчета по мере поступления более полной и точной информации о расчетных моделях ТЭП МНГ.

Основные научные результаты по проблеме создания программного обеспечения АС ТЭО МНГ и математического аппарата обработки экспертной информации, представляемые на защиту:

• сформирован необходимый набор решений для проведения ТЭО МНГ по определенной модели расчета;

• разработана структура АС ТЭО МНГ;

• разработаны и реализованы программные средства построения интенсиональных проблемно-ориентированных баз знаний, включающих наборы аналитических решений поставленной задачи;

• разработана математическая модель ведения диалога пользователя с компьютерной системой;

• разработана графовая модель построения семантических сетей для формирования баз знаний предметной области;

• проведена классификация и выявлены характерные особенности структурных связок функциональной семантической сети с целью создания универсального математического аппарата планирования расчетов ТЭГ1 МНГ на сетях;

• разработаны алгоритмы планирования вычислений на функциональных проблемно-ориентированных семантических сетях;

• разработан фреймовый макроязык для трансляции моделируемых алгоритмов в реляционную схему Кодда с целью хранения расчетной информации в наиболее распространенных форматах баз данных (Paradox. DBase).

Практическая ценность работы состоит в возможности автоматизированного построения алгоритмов расчета основных ТЭП МНГ с учетом содержания и объемов исходной геолого-технологической и экономической информации. Разработанные методы и программные средства моделирования и планирования вычислений на функциональных семантических сетях дают возможность решать проблему построения расчетных алгоритмов пользователям-непрограммистам.

Реализация результатов работы. Разработанная АС ТЭО МНГ была внедрена в лаборатории «Нечетко-стохастического моделирования месторождений природных углеводородов» ИПНГ РАН (см. приложения) и применялась для проведения ТЭО месторождений Западной Сибири и Ирака в рамках госбюджетной тематики «Создание научных основ и методов экономической оценки комплексного освоения месторождений в условиях рыночной экономики» под руководством в.н.с., д.э.н. Пономаревой И.А.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на трех научных конференциях.

1. XIV Губкинские чтения «Развитие идей И. М. Губкина в теории и практике нефтегазового дела», Москва, 1996.

2. Вторая Всероссийская конференция молодых ученых, специалистов и студентов по проблемам газовой промышленности России. Москва, 1997.

3. Научная конференция, носвященная 10-летию Института проблем нефти и газа. Москва, 1997.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из основной части и приложений. Основная часть состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений и списка литературы. Объем основной части составляет 142 страницы, список литературы содержит 84 наименования. В работе 46 рисунков и 7 таблиц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Сформирован необходимый набор решений для проведения технико-экономических вычислений по определенной модели расчета.

2. Разработаны и реализованы программные средства построения интенсиональных проблемно-ориентированных баз знаний, включающих наборы аналитических решений поставленной задачи.

3. Разработана математическая модель ведения диалога пользователя с компьютерной системой.

4. Разработана графовая модель построения семантических сетей для формирования баз знаний предметной области.

5. Проведена классификация и выявлены характерные особенности структурных связок функциональной семантической сети с целью создания универсального математического аппарата планирования технико-экономических показателей на сетях.

6. Разработаны правила диагностики функциональной семантической сети на полноту информации.

7. Разработаны принципы планирования аналитических вычислений в АС ТЭО МНГ ориентированные на качественную оценку информационного базиса АС ТЭО МНГ и количественную оценку результатов расчетов с применением компьютерного мониторинга.

8. Разработаны алгоритмы планирования вычислений на функциональных проблемно-ориентированных семантических сетях.

9. Разработан фреймовый макроязык для трансляции моделируемых алгоритмов в реляционную схему Кодда с целью хранения расчетной информации в стандартном формате баз данных.

В представленной работе, по мнению автора, решен ряд вопросов повышения эффективности сбора и интерпретации технико-экономической информации по МНГ.

Применяемые с этой целью функциональные семантические сети, позволяют решать проблему построения расчетных алгоритмов ТЭО МНГ пользователям-непрограммистам.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Показать весь текст

Список литературы

  1. P.A. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом. /М: .Радио и связь, 1990, 260с.
  2. А.Ф. и др Оценка эффективности и планирования проектных решений в нефтегазовой промышленности./М: ГАНГ им. И. М. Губкина, 1997 г., 276 с.
  3. А.Ф. и др. Методические аспекты оценки инвестиционных проектов в нефтяной и газовой промышленности./М: Полиграф, 1996, 70с.
  4. Р., Саати Т. Конечные графы и сети. /М.: Наука, 1974, 300с.
  5. Богаткина Ю. Г, Пономарева H.A., Еремин H.A., Овчаров Л. А. Интеллектуальный графический интерфейс для моделирования технико-экономических показателей вариантов разработки нефтегазовых месторождений. // Нефтяное хозяйство, № 4, 1998, с.60−62.
  6. Ю.Г. Компьютерная система экономической оценки вариантов разработки нефтяных и газовых месторождений. // Тезисы к конференции молодых ученых Новые технологии в газовой промышленности", ГАНГ им. И. М. Губкина, сентябрь 1997, с.42−43.
  7. Ю.Г. Алгоритмы работы планировщика вычислений в информационно-расчетной системе экономической оценки вариантов разработки месторождений.// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИИОЭНГ, № 9−10, 1997, с.2−4.
  8. Ю.Г. Планирование вычислений в информацонно-расчетной системе экономической оценки вариантов разработки месторождений.// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, ВНИИОЭНГ, № 7−8, 1997, с. 11−13.
  9. Ю.Г., Бочкарева Т. Ю., Еремин H.A., Панарин А. Т. О методе системной оценки эффективности разработки крупных месторождений.// 11ефтяное хозяйство, № 1−2, 1995, с52−55.
  10. П.Бусленко В. Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. / М: Наука, 1977, 240с.
  11. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений наС-и-./ М: Бином, 1998, 550с.
  12. В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений./ М.: Наука, 1988, 384с.
  13. С.И., Романов А. Н. Организация машинной обработки экономической информации./ М: Финансы и статистика, 1988, 399с.
  14. Воронов 10.П. Компьютеризация: шаг в будущее / Н: Наука, 1990, 300с.
  15. М.Н. и др. Применение ЭВМ в добыче нефти./М.:Недра, 1982, 118с.171 иматудинов III.К., Душошкин И. И. и др. Разработка и эксплуатация нефтяных, газовых и газокопдспсатных месторождений./М.:Недра, 1988, 300с.
  16. В.М. Основы безбумажной информатики. /М.: Наука, 1987, 500с.
  17. Горбунов-Посадов М.М., Карпов В. Я. и др. Пакет прикладных программ САФРА: Системное наполнение.Препринт./ М: 1977,20с.
  18. М. Введение в SQL./ М: Лори, 1990, 375с.
  19. Дж. и др. Программирование в среде Delphi. /К: НИПФ ДиаСофт Лтд., 1995, 607с.
  20. K.M. Основы проектирования информационно-вычислительных систем./ ML: Статистика, 1977, 214с.
  21. В.А., Мельников О. И. Лекции по теории графов. / М.: Наука, 1990,382с.
  22. H.A. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики./М.: Наука, 1994, 460с.
  23. Е.И. Решатели интеллектуальных задач. / М.: Наука, 1982, 320с.
  24. Ю.П. Разработка нефтяных месторождений./ М.: Недра, 1986, 332с.
  25. Желтов 10.П., Золотухин А. Б., Пономарева И. А. Методы прогнозирования развития нефтегазового комплекса. /М.: Наука, 1991, 230с.
  26. Искусственный интеллект, кн.2. Модели и методы / под ред. Д. А. Поспелова, 1985, 400с.
  27. Искусственный интеллект. кн.З. Программные и аппаратные средства/ под ред. Захарова В. Н., Хорошевского В. Ф., 1990, 420с.
  28. Калянов Г. Н. CASE: Структурный системный анализ./М.: Лори, 1996, 242с.
  29. ЗГКахро М.И., Калья А. П., Тыугу Э. Х. Инструментальная система программирования на ЕС ЭВМ (ПРИЗ). /Финансы и статистика, 1988, 175с.
  30. Килверт Ч. Delphi 2. Энциклопедия пользователя./ К. Наукова Думка. 1996, 736с.
  31. Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач./ М: Радио и связь, 1990, 535с.
  32. В.В. Вопросы автоматизации работ по проектированию разработки нефтяных месторождений./ М.: ВНИИОЭНГ, 1988, 55с.
  33. А.Е., Шаныгин В. Ф. Организация и обработка структур данных в вычислительных системах. / М: Высшая школа. 1987, 246с.
  34. И.В., Непомнящий Б. Д. и др. ДИСУППП диалоговая система управления специализированными пакетами прикладных программ // Кибернетика, N2, 1980, с.70−76.
  35. И.П. Семантические представления./ М.: Наука, 1986, 293с.
  36. В.В., Фомичева О. Е. Интеллектуализация технологий автоматизированных систем. / М: Наука, ч.1, 1994, 101 с.
  37. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта./-М:Мир, 1991, 568с.
  38. М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. / М.: МГУ, 1985,213с.
  39. Методические рекомендации по оценке инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. /М:1994г, 80с.
  40. К.Н. Критерии и методы оценки эффективности воспроизводства запасов нефти и газа. / М: Недра, 1989, 222с.
  41. М. Графический интерфейс пользователя Секреты проектирования. /М.: Мир, 1996, 159с.
  42. М. Фреймы для представления знаний./М.: Энергия, 1979, 150с.
  43. Л.А. и др. Эффективность использования автоматизированных систем управления в нефтяной промышленности. / Сер. Экономика нефтяной промышленности, № 10, 1987, 44с.
  44. В.М. Спутник нефтянника. /М: Недра, 1977, 300с.
  45. С., Саэки Ю., Судзуки X. И др. Приобретение знаний./ М: Мир. 1990, 303 с.
  46. И.Н., Сергиенко И. В. Пакеты программ анализа данных:-технология разработки /М.:Финансы и статистика, 1988, 160с.
  47. И. А. Методологические положения и решения по экономической оценке проектирования разработки нефтяных и газовых месторождений./ Препринт № 5., М: 1990, 75 с.
  48. H.A., Богаткина Ю. Г., Лындин A.B. Модель экономической оценки вариантов разработки месторождений на условиях СРП. // Нефть, газ и бизнес, № 4, 1999, с.24−26.
  49. И.А., Богаткина Ю. Г. Информационно-расчетная система экономической оценки вариантов разработки месторождений.// Нефтяное хозяйство, № 2, 1997, с.4−5.
  50. И.А., Богаткина Ю. Г. Особенности экономической модели оценки вариантов разработки месторождений в условиях рынка.// Экономика и управление нефтегазовой промышленности. ВНИИОЭНГ, № 12, 1996, с.7−11.
  51. Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. /М: Наука, 1982, 360 с.
  52. Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. / М: Наука, 1988, 280с.
  53. Г. С. Системный анализ и искусственный интеллект./ М: ВЦ АН СССР, 1980, 200с.
  54. Г. С., Поспелов Д А. Искусственный интеллект прикладные системы. / М.: Знание, 1985, 48с.
  55. Д.А. Фантазия или наука. На пути к искусственному интеллекту. / М: Наука, 1982, 220с.
  56. Д.А. Прикладные системы искусственного интеллекта./Сб.ст., N3, Кишинев, 1993, 300с.
  57. Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика./ М: Наука, 1986, 88с.
  58. Д.А., Пушкин В. Н. Мышление и автоматы. / М.:Советское радио, 1972, 222с.
  59. B.C., Островский О. М. и др. Автоматизированные системы обработки экономической информации./ М.: Финансы и статистика, 1986, 300с.
  60. М.М. Проектирование разработки нефтяных месторождений и планирование добычи нефти. / М.: ВНИИОЭНГ, 1985, 42с.
  61. Семантика и представление знаний. Труды по искусственному интеллекту. Ученые записки Тартусского гос. университета. 1980, 200с.
  62. Н.В., Аристова Л. С., Батырь И. В. Система интегрированной разработки инженерных и управленческих систем (СИРИУС). / М:1983, 362с.
  63. СоснинП.И., Ярушкина Н. Г., Евсеева О. И., Левицкий А. Ю. Проблемно-ориентированные диалоговые среды./ С.: Саратовский университет, 1995, 99с.
  64. Э.Х. Концептуальное программирование. / М.: Наука, 1984, 255с.
  65. X., Кояма Т. и др. Представление и использование знаний. / М.: Мир, 1990, 220с.
  66. В.Ф. Разработка и реализация экспертных систем -инструментальный подход.// Известия АН СССР. Техническая кибернетика № 5, 1986, с. 100−114.
  67. В.Ф. Системная информатика /№ 5, Н: Наука, 1997, с.80−121.
  68. Цаленко M.1IJ. Моделирование семантики на базах данных./ М: Наука, 1989, 286с.
  69. Ю.И. Введение в информатику. / М: Финансы и статистика, 1985, 190 с.
  70. Ю.И., Романов A.A. Компьютерная семантика./ М.:Школа Китайгородской, 1995, 342с.
  71. Р. Обработка концептуальной информации./ М.: Мир, 1980, 361с.
  72. А. Искусственный интеллект. /М.: Мир, 1985, 500с.141
  73. II.Г. Инвариантная система управления диалогом./ Ульяновск, 1988, 200с.
  74. Bouchet С., Brunei С., Anjewierden A. SHELLY: an integrated work bench for KBS development // Proc. 9th Int Workshop Expert Syst. and their Appl.-Avignon, France, 1989-Vol.l., p.303−315.
  75. Fillmor C. The case for case/ universals in lingvistic teory, Eds-hold, № 4,1968, p. 1−88.781 lendrix G.G. Expanding the Utility of Semantic Networks Through Partitioning.//Artifical Intellegence, 1976, Vol.7, p.21−49.
  76. Motta E., Eisantadt M., Pitman K., West M.. Support for klowlege acquisition in the Knowlege Engineer’s Assistant (KEATS)//Exspert systems. 1988 Vol.5, p.6−27.
  77. OGEE User Gueide, January 1992, 240 p.
  78. Quillian M.R. Semantic Memory// Reort AFCRL-66−89-Cambrridge: MIT Press, 1996, p. 251−259.
  79. Rumelhart D.E., Norman D.A. Activ semantic networks as a model of human memory"// Proceedings of the 3rd Intern Join Conf on Artiff Intell, 1973. p.450−457.
  80. Shank R., Lebowitz M., Birnbaum L. An Integrated Understnder// Amarican J. Computation Lingustics. J980, Vol. 6№L p. 13−30.
  81. VITAL: A Methodology -Based WorkBench for KBS Life Cycle Support ESPRIT-2 Project 5665 1990, 100 p.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?