- •Реферат
- •Содержание
- •1 Введение
- •1. Характеристики случайных величин и статистические методы прогнозирования
- •1.1. Характеристики случайных величин
- •1.2 Статистические методы прогнозирования
- •2 Постановка задачи статистического моделирования работы нефтедобывающей скважины
- •3 Статистический анализ показателей работы нефтедобывающей скважины
- •3.1 Предварительный анализ статистических данных
- •3.2. Статистическое исследование пиковых нагрузок
- •3.2.1 Статистический анализ пиковых нагрузок на безаварийной скважине
- •3.2.1.1 Тестирование на случайность
- •3.2.1.2 Исследование моделей авторегрессии пиковой нагрузки
- •3.2.1.3. Толерантные пределы
- •3.2.2 Статистический анализ данных аварийной скважины.
- •3.3 Выводы и рекомендации по результатам статистического анализа
- •4 Разработка экспертной системы
- •4.1 Общие принципы построения экспертной системы
- •4.2 Описание пилотного экспертной системы
- •4.2 Программная реализация экспертной системы
- •4.2.1 Листинг серверной части обмена сокетами
- •4.2.2 Листинг клиентской части
- •5 Выводы
- •Корреляционная матрица параметров нефтедобычи по скв-13488(49600)
4 Разработка экспертной системы
4.1 Общие принципы построения экспертной системы
Экспертная система диагностирования и прогнозирования аварийных ситуаций на объектах нефтедобычи должна включать в себя следующие компоненты:
базу знаний по аварийным ситуациям на скважинах в комплексе с геолого-технической информацией по скважинам и объектам разработки.
базу знаний, включающую правила выработки рекомендаций о предупреждении аварийных ситуаций на добывающих скважинах, сформированную экспертами ОАО Татнефть, НГДУ, ТатНИПИнефть и др., в том числе с использованием результатов статистического анализа таких ситуаций;
машину логического вывода, осуществляющую выработку рекомендаций о назначении мероприятий согласно правилам принятия решений базы знаний;
модуль объяснения результатов логического вывода пользователю экспертной системы, позволяющий объяснить причины принятия соответствующего решения;
информационно-справочную систему по методам анализа и предупреждения аварийных ситуаций;
Формирование баз знаний по первым двум пунктам и разработка информационно-справочной системы, по нашему мнению, могут быть выполнены на основе информации, собранной в Хранилище данных ОАО Татнефть.
Разработка машины логического вывода может быть выполнена после проведения статистического анализа аварийных и безаварийных скважин и сопоставления результатов с определением границ доверительных интервалов и рекомендаций по принятию решений.
Экспертная система постоянно должна усовершенствоваться и развиваться на базе постоянно возрастающего опыта и знаний (по другому, накопленной информации в базах) с целью дальнейшего увеличения корректности назначения ГТМ, рекомендуемых экспертной системой к назначению на скважинах, а также снижения смысловой и информационной нагрузки на пользователей экспертной системы.
4.2 Описание пилотного экспертной системы
Реализация «пилотного» проекта экспертной системы выполнена в архитектуре клиент-сервер. Сервер экспертной системы использует библиотеки языка программирования для статистической обработки данных R [3-6]. Клиентская часть реализована в средеVisual Studio 2010 на языке C#.
Экранная форма серверной части системы имеет вид, представленный на рис. 4.1.
В процессе работы выбирается номер скважины, который вводится в окно ввода и после нажатия кнопки «Анализировать» запускается анализ состояния выбранной скважины. В результате анализа выдается сообщение о состоянии скважины «Нормально» или «Аварийное» в случае обнаружения каких-либо проблем со скважиной.
Клиентская часть хранит информацию о подключении, в случае отсутствия файла конфигурации подключения выводится сообщение с просьбой ввести данные о подключении.
4.2 Программная реализация экспертной системы
В данном разделе представлены ключевые аспекты реализации экспертной системы. Полная версия и все исходные тексты системы записаны на компакт-диске, прилагаемому к данному отчету. На компакт-диске также имеется база данных, которая использовалась для статистического анализа.
|
Рисунок 4.1 – Вид экранной формы серверной части экспертной системы |
|
Рисунок 4.2 – Вид экранной формы клиентской части экспертной системы |
Клиент-сервер реализован средствами библиотеки System.Net.Sockets (для клиента в языке C#) и java.net.* (для сервера в языке Java)