WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

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

Уфа2010

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный

технический университет» на кафедре вычислительной техники и защиты

информации и кафедре промышленной электроники

Научный консультант:

д-р техн. наук, проф.

Васильев Владимир Иванович

Официальные оппоненты

д-р техн. наук, проф.

Веревкин Александр Павлович

зав. кафедрой автоматизации

технологических процессов и производств Уфимского государственного нефтяного

технического университета

д-р техн. наук, проф.

Рапопорт Эдгар Яковлевич

зав. кафедрой автоматики и управления в

технических системах Самарского

государственного технического университета

д-р техн. наук, с.н.с.

Янтурин Альфред Шамсунович,

ведущий научный сотрудник ОАО НПФ

«Геофизика»

Ведущая организация

ООО «Научно-производственное

объединение «Нефтегазтехнология»

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

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность проблемы

Состояние нефтедобывающей отрасли топливно-энергетического комплекса Российской Федерации сегодня характеризуется тем, что большинство разрабатываемых месторождений вступает в позднюю стадию эксплуатации. Характерными признаками данной стадии являются снижение объемов добычи и качества добываемой продукции, рост затрат на каждую тонну добытой нефти. Особую актуальность в этих условиях приобретает проблема повышения эффективности разработки месторождений: повышение коэффициента нефтеизвлечения, который сегодня составляет в среднем (35…40)%, снижение обводненности продукции, применение воздействий, продлевающих жизненный цикл разработки месторождения и др. Решению данной проблемы сегодня посвящены многочисленные исследования, связанные как со строительством, так и с эксплуатацией нефтедобывающих скважин.

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

  1. Разработать методологические основы оперативного управления технологическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин, включая концепцию и принципы управления, обеспечивающие повышение его эффективности.
  2. Разработать методы построения и идентификации моделей прогноза траектории движения бурового инструмента в условиях неопределенности геологической и технологической обстановки, обеспечивающие реализацию предлагаемой методологии управления.
  3. Разработать методы синтеза и адаптации алгоритмов управления движением бурового инструмента, реализующих предложенную концепцию и принципы управления процессом формирования ствола скважины.
  4. Разработать модели и методы синтеза алгоритмов управления процессом формирования профилей стволов нефтегазовых скважин с использованием  перспективных буровых инструментов.
  5. Разработать информационно-аналитическую систему поддержки принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процессе бурения, реализующую предлагаемые методы и алгоритмы.
  6. 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:

  1. 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.
  2. Методы построения и идентификации моделей управляемого (многофакторного) и трендового прогноза траектории движения бурового инструмента в условиях неопределенности геологических и технологических возмущающих воздействий.
  3. Алгоритмы синтеза и адаптации параметров бурового инструмента, решающие задачу терминального управления на основе принципа оптимального программного управления с применением моделей управляемого прогноза.
  4. Комплекс моделей, методов и алгоритмов управления профилем ствола скважины на базе перспективных буровых инструментов, обладающих улучшенными свойствами.
  5. Архитектура и программное обеспечение информационно-аналитической системы, обеспечивающая поддержку принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процессе бурения.
  6. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Новизна моделей и методов синтеза алгоритмов управления процессом формирования профилей скважин на базе перспективных буровых инструментов заключается в том, что движение бурового инструмента (робота-бура) представляется в пространстве состояний относительно отклонений от проектного профиля ствола скважины, а алгоритмы управления строятся на основе принципа автономного управления в системах сферических и прямоугольных координат, что позволяет формализовать процедуру синтеза алгоритмов управления направлением движения бурового инструмента, а также его пространственным положением, обеспечивая повышение точности формирования профиля ствола скважины.
  5. Новизной предложенной архитектуры информационно-аналитической системы поддержки принятия управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин в процессе бурения заключается в использовании алгоритмов принятия решений, основанных на концепции терминального управления и построении прогнозирующих моделей с использованием информации о ранее пробуренных, что позволяет автоматизировать и повысить эффективность принятия управленческих решений с учетом опыта строительства комплекса скважин разрабатываемого месторождения.

Практическая ценность реализации работы заключается в:

  • разработанном программном обеспечении, реализующем модели, методы и алгоритмы оперативного управления формированием профилей стволов нефтегазовых скважин, реализованном в виде модулей (подсистем) автоматизированных рабочих мест технолога – буровика на буровой площадке и инженера-проектировщика в инженерно проектном центре бурового предприятия;
  • методическом и программном обеспечении информационно-аналитической системы поддержки принятия управленческих решений в процессе бурения нефтегазовых скважин.

Полученные результаты прошли апробацию на предприятиях нефтедобывающего комплекса при решении задач формирования сложных профилей нефтегазовых скважин, включая бурение наклонно-направленных, пологих и горизонтальных скважин, что подтверждается актами внедрения в ООО «Газпром бурение»–филиал «Центр горизонтального бурения», г. Оренбург, ЗАО «Востокгеосервис», Сахалинская обл., НИИ Технических систем «Пилот», г. Уфа и др. Результаты промысловых испытаний с использованием результатов, полученных в диссертации, при строительстве ряда скважин на месторождениях Камчатской и Сахалинской областей показали повышение точности формирования профилей стволов скважин на (35-40) %, снижение затрат на строительство на (25-30) %.

Результаты исследований используются в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин и дипломном проектировании по специальности «Промышленная электроника» (специализация «Информационно-управляющие системы»).

Апробация работы

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.
  • Международная научно – техническая конференция «Интеллектуальные автономные системы», г. Карлсруэ, Германия, 1995;
  • Международная научно-техническая конференция «Проблемы нефтегазового комплекса России», посвященной 50-летию УГНТУ, г. Уфа, УГНТУ, 1998;
  • Международный симпозиум по бурению скважин в сложных условиях, С.Петербург, 2001;
  • Международная научная конференция по нейроинформатике (ICONIP), г. Окленд, Новая Зеландия, 2008;
  • 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

По теме диссертации опубликовано 50 печатных работ, в том числе 10 статей в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 монография, 2 патента.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 254 наименований и приложений, изложенных на 335 страницах, содержит 147 рисунков и 21 таблицу.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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.

О необходимости повышения эффективности технологического процесса формирования сложных профилей нефтегазовых скважин говорит тот факт, что сегодня до 8% процентов строящихся скважин данного типа признаются не пригодными к эксплуатации по причине недопустимого отклонения их профилей от проектов. Кроме того, велика доля дополнительных временных и материальных затрат, связанных с необходимостью внеплановых восстановительных операций при критическом отклонении профилей от проекта, которая по статистическим данным сегодня составляет в среднем 30% от общих затрат на строительство скважин.

Проведенный анализ способов построения современных систем управления технологическим процессом формирования профилей скважин (СУ ТП ФПС) позволил выявить ряд причин, приводящих к снижению его эффективности. В качестве показателей эффективности технологического процесса здесь рассматриваются: а) качество сформированного профиля скважины, которое определяется его близостью к проектному профилю; б) затраты на осуществление управления технологическим процессом, представленные в виде их доли в общих затратах на строительство скважины. Обобщенная структура СУ ТП ФПС (рис. 1) включает в себя два уровня принятия управленческих решений: проектный и оперативный, реализуемые соответственно на базе инженерно-проектных центров бурового предприятия и служб буровой площадки.

Собственно технологический процесс формирования профиля ствола скважины представляет собой процесс управления траекторией движения породоразрушающего инструмента (ПРИ). Устройством, осуществляющим автоматическое управление траекторией ПРИ, является компоновка низа бурильной колонны (КНБК). К задачам проектного уровня управления данным техпроцессом относятся: 1) проектирование желаемого профиля ствола скважины, 2) проектирование КНБК. На оперативном уровне управления техпроцессом решаются задачи, связанные с устранением отклонений профиля ствола скважины от проектного в процессе бурения, включающие в себя: оперативную коррекцию параметров КНБК и оперативную коррекцию траектории его движения. Рассматриваются основные недостатки существующих подходов к решению указанных задач и возможные способы их устранения с точки зрения обеспечения заданных показателей эффективности техпроцесса.

Анализ современной методологии управления формированием профилей стволов нефтегазовых скважин показал, что в ее основе лежат следующие положения:

  • 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 θ и азимутальный α 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 (Δθ≠0, Δα≠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.

В качестве переменных состояния, определяющих текущее положение и динамику движения ООТУ, принят вектор X = (XST, XDT)T, состоящий из вектора координат XS= (α, θ)Т, определяющих направление вектора скорости движения ОТУ в неподвижной системе сферических координат (α – азимут вектора скорости, θ – 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(τ) = (XS(τ)T, XD(τ)T)T, где в качестве параметра τ 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)

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 Δ(i), характерных для данного отрезка прямоугольных координат: для вертикальных и наклонных отрезков(θ<70 град): Δ(i)=[z0(i), z1(i)]; для пологих и горизонтальных отрезков (θ>70 град): Δ(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) = (αстаб, θстаб)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 .

Согласно существующим технологиям для формирования криволинейных участков применяются ориентируемые типы КНБК (ОКНБК), имеющие искусственный перекос своей оси, что обеспечивает изменение зенитного и азимутального углов, а для формирования прямолинейных участков – неориентируемые КНБК, предназначенные для стабилизации этих углов. В связи с этим, предлагается рассматривать ОТУ как многорежимный объект управления, где на различных режимах работы используются ОКНБК или НКНБК (рис. 4).

Управляемость режимов ОТУ

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 до

пустимых 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 ΔL1(i), решаемой в режиме ОКНБК, посредством выбора параметров P1(i), и задачи направленного участка длиной ΔL2(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 ΔL1(i) и ΔL2(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)

г) условий связи управления с траекторией

                               (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 ΔС, образованной пресечением областей Cдов(i)  и Стерм(i) и рассчитывается с помощью соотношения; , где SΔ, Sдов – площади соответственно областей ΔС 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:

  1. Разработка методов построения и идентификации моделей многофакторного прогноза движения ОТУ под управлением различных типов традиционных КНБК в условиях возмущающих воздействий.
  2. Разработка метода идентификации трендовой интервальной модели прогноза траектории ОТУ для оценки вероятности невыполнения локальной терминальной задачи управления.
  3. 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=(α, θ, 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, β –величины отклоняющих факторов; φF, φβ – 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):

;;. (8)

Параметрами П=(k, φ)Т кинематической модели являются: k – кривизна траектории в точке на длине l; φ – 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 {αi, θi, 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. Формирование подмножества адекватных моделей-кандидатов – отбор моделей по критерию адекватности. Трендовая модель считается адекватной, т.е. правильно отражающей систематические компоненты регрессионного ряда, если остаточные компоненты на интервале регрессии являются случайными. Для оценки адекватности модели могут быть применены критерии; RS, Дарбина-Уотсона, Стьюдента.
  4. Выбор оптимальной трендовой модели – выбор модели из множества адекватных моделей, обеспечивающей минимальное среднеквадратическое отклонение прогноза от реальной траектории. Для оценки применен метод ретроспективного прогноза.
  5. Определение границ доверительных интервалов Δθ, Δα трендов на основе известных в математической статистике методов, относящихся к определенным типам «кривых роста».

Полученная трендовая интервальная модель представляет собой области GП,α, GП,θ  в подпространстве сферических координат и поверхность GП,X в подпространстве прямоугольных координат, в рамках которых лежат прогнозируемые траектории αП(l), θП(l), XП(l) с вероятностью pдов (рис.7). В центре областей располагаются линии α*П(l), θ*П(l), X*П(l), соответствующие точечным трендовым прогнозам , которые являются математическими ожиданиями траектории.

Рисунок 7 – Трендовый интервальный прогноз в подпространствах сферических

и прямоугольных координат для линейных трендов: α*П(l)= a0 + a1l; θ*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 αсгл(l), θсгл(l), l∈LP. 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 αсгл(l), θсгл(l) с интервалом Δl.

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 Δl, шаг дискретизации принят равным Δl =1 м. С учетом дискретизации исходных данных искомая модель принимает также дискретный вид:

;        (10)

; .

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

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, l∈LП. 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).

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

Модель

Jmax (м)

Повышение точности

(Jmax(0) - Jmax)/ Jmax(0) 100%

Традиционная статическая модель КНБК (Jmax (0))

50

0

Предлагаемая модель управляемого

(многофакторного) прогноза

20

60

Предлагаемая модель трендового интервального

прогноза

10

80

Четвертая глава посвящена разработке алгоритмов автоматизированного решения задач управления технологическим процессом формирования профилей нефтегазовых скважин, таких как проектирование и оперативная адаптация параметров КНБК, оперативная коррекция профиля скважины, реализующих предложенную в работе концепцию и принципы управления.

Алгоритм синтеза программы управления ОТУ

Алгоритм представляет собой численную реализацию метода синтеза, представленного во второй главе в виде задачи многопараметрической оптимизации и содержит следующие основные этапы: задание начальных условий и ограничений; определение оптимальных значений отдельных параметров путем цикличного поиска их приращений с учетом ограничений до тех пор, пока улучшается показатель качества; проверка выполнения краевых терминальных условий и ограничений траектории: если ограничения выполнены, то параметры найдены; если ограничения не выполнены, то задача не решена и требуется изменение структуры КНБК.

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) = (α1(i), θ1(i)) в режиме ОКНБК с помощью одного управляемого параметра – угла установки отклонителя P1(i) = φ за минимальную длину ΔL1(i) корректирующего участка. Применяемые сегодня в практике направленного бурения методы расчета угла установки отклонителя φ решают задачу определения константного значения φ=const, обеспечивающего вывод траектории на заданное направление, не учитывая условия минимизации длины участка коррекции. Предлагаемый алгоритм рассчитывает переменное значение параметра φ, зависящее от степени отклонения азимутального и зенитного углов от требуемого, т.е φ=φ(, ). Алгоритм основан на множестве решающих правил нечеткой логики, обеспечивающих выбор таких значений φ, которые приводят к одновременному снижению отклонений и с максимальной скоростью. Согласно данным правилам, определенным сочетаниям знаков отклонений sign(), sign() соответствуют определенные интервалы значений ∈[min, max], обеспечивающие снижение уровней отклонений. Правила строятся на основе анализа влияния параметра на знаки производных сферических координат dα/dl, d/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).

Рисунок 9 – Обобщенная структура перспективной КНБК

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 = (α, θ, x, y, z)Т – вектор координат состояния ПРИ; П=(k, φ)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, ΔX, U0, ΔU, 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

                       

Линеаризованную модель БР целесообразно далее представить в операторной форме X(s) = WБР(s) U(s), где WБР(s) – матрица передаточных функций, s – оператор Лапласа:

, или        (13)

где        

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 α и θ. Система содержит основные (сепаратные) каналы управления: φ→α и k →θ.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 α и θ. 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).

Рисунок 10 – Структура САР пространственного положения БР

Для решения данной задачи предложен двухрежимный подход: 1) управление координатами x, y с параметром z, на вертикальных и наклонных участках (θ < 70 град) на основе сепаратных каналов управления: φ→y и k →x; 2) управление координатами z, y с параметром x, на пологих и горизонтальных участках (θ > 70 град) на основе сепаратных каналов управления: φ→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

Концепции управления

Jmax

(м)

Повышение точности

(Jmax(0) - Jmax) / Jmax(0) 100%

Управление на базе традиционных буровых инструментов 

Традиционное регулирование направления движения ПРИ (сферические координаты) (Jmax (0))

50

0

Терминальное управления движением ПРИ

(прямоугольные координаты)

25

35–40

Управление на базе перспективных буровых инструментов 

Традиционное регулирование направления движения БР (сферические координаты)

10

70–80

Регулирование пространственного положения  ПРИ (сферические координаты)

5

80–90

Эффективность применения разработанной ИАС«Навигатор» исследовалась в процессе промысловых испытаний с использованием телеметрических систем предприятия НИИ Технических систем «Пилот» г. Уфа.

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.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

  1. Разработана методология принятия оперативных управленческих решений по формированию профилей стволов нефтегазовых скважин, включающая в себя:
  • 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) %.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

В рецензируемых журналах из списка ВАК

  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.

Патенты

  1. 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.
  2. 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.

Монография

  1. 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.).

Другие публикации

  1. 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.
  2. 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)
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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)
  10. 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.
  1. 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)
  2. Информационно-аналитическая система контроля траекторий нефтегазовых скважин. / И. Ф. Нугаев // Электроника, автоматика и измерительная техника: межвуз. научн. сб. Уфа : УГАТУ. 2007. С. 147–151.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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)
  8. 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)
  9. Оценка геофизических данных на основе нейросетевой регуляризации  / И. Ф. Нугаев // труды VIII Конгресса нефтепромышленников России. Уфа. 2009. С. 205–206.
  10. 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.
  11. Оценка геофизических данных на основе RBF-сети / И. Ф. Нугаев // Электроника, автоматика и измерительные системы: межвуз. научн. сб. Уфа : УГАТУ. 2009. С. 185–188.

Диссертант                                                        И.Ф. Нугаев






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.