Основи нечіткої інтелектуальної системи підтримки прийняття рішення у процесі буріння нафтогазових свердловин в умовах ускладнень

Abstract

Розглядається проблема використання штучного інтелекту для вирішення питань підтримки прийняття рішень у процесі буріння нафтогазових свердловин. Проаналізовано основні напрямки штучного інтелекту. Шляхом порівняння позитивних та негативних сторін кожного з методів обрано метод, придатний для вирішення проблеми підтримки прийняття рішень при бурінні свердловин на нафту та газ. Запропоновано новий підхід до проектування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень у нечітких умовах, що полягає в системній інтеграції різних методів моделювання нечітких знань та процесів, зокрема процесу буріння свердловин на нафту і газ в умовах ускладнень, що базується на нечіткій логіці, методи, які використовують штучні нейронні мережі з точними методами і моделями пошуку рішень, а також методи імітаційного моделювання. Запропонований підхід дозволяє створити інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень, що забезпечить розв’язання складної задачі управління в умовах ускладнень, тобто статистичної та структуральної невизначеностей, яка навчається на нагромадженому досвіді та адаптується до змін умов функціонування.

Рассматривается проблема использования искусственного интеллекта для решенных вопросов поддержки принятия решений при бурении нефтегазовых скважин. Проанализированы основные направления искусственного интеллекта. Путем сравнения позитивных и негативных сторон каждого из методов выбран метод, который подходит для решения проблемы поддержки принятия решений при бурении скважин на нефть и газ. Предложен новый подход к проектированию интеллектуальных систем поддержки принятия решений в нечетких условиях, который состоит в системной интеграции различных методов моделирования нечетких знаний и процессов, в частности процесса бурения скважин на нефть и газ в условиях осложнений, базирующийся на нечеткой логике, методы, которые используют искусственные нейронные сети с точными методами и моделями поиска решений, а также методы имитационного моделирования. Предложенный подход позволяет создать интеллектуальную систему поддержки принятия решений, что обеспечит решение сложной задачи управления в условиях осложнений, то есть статистической и структуральной неопределенностей, обучающейся на накопленном опыте и адаптируется к изменениям условий функционирования.

The problem of artificial intelligence application for decision support while drilling of oil and gas wells is considered. The main areas of artificial intelligence are analyzed; by comparing negative and positive aspects of every method. The most suitable method for solving the problem in decision support while drilling of oil and gas wells have chosen. There was proposed a new approach to design intelligent systems for decision support in fuzzy terms that is integration of different methods for modeling fuzzy knowledge and processes, in particular oil and gas drilling process in terms of complications based on fuzzy logic, methods in which artificial neural network with exact methods and solution models and also methods of stimulation modeling are used. The proposed approach allows creating intelligent system for decision support that provides the solution of management problems in terms of complications, that is statistical and structural uncertainty that is studied on the accumulated experience and is adapted to changing functional conditions.