Доц., к.т.н. Чигур І.І.

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу,

м. Івано-Франківськ

АНАЛІЗ ДЖЕРЕЛ ІНФОРМАЦІЙНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО КОНТРОЛЮ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ПОРОДОРУЙНІВНОГО ІНСТРУМЕНТУ

Породоруйнівний інструмент є складним об’єктом контролю, що функціонує в умовах інформаційної невизначеності у зв'язку із чим оператору-бурильнику важко оперативно оцінити його стан по наявних інформаційних ознаках на гирлі свердловини.

Вхідною інформацією в цьому випадку є значення технологічних параметрів, виміряних давачами, розміщеними безпосередньо на буровій установці. Сигнали давачів передаються по каналу зв’язку в обчислювальний комплекс, який в режимі радника допомагає оператору-бурильнику визначити момент підйому породоруйнівного інструменту для заміни в зв’язку з його зношенням [1].

При контролі технічного стану доліт в процесі буріння свердловини переважають два основних типи невизначеності: випадковість та нечіткість.

Випадкова, тобто ймовірнісна або стохастична невизначеність обумовлена тим, що процес буріння є невідтворюваним і нестаціонарним, стохастичним, розвивається в часі і протікає в умовах значної апріорної невизначеності, яка обумовлена наявністю високого рівня адитивних шумів в каналах передачі інформації “вибій – гирло свердловини” та зміною фізико-механічних властивостей гірських порід, тобто умов буріння [2].

Відомі способи [2] оперативного контролю детерміновані і в них використовуються математичні моделі, структуру і коефіцієнти яких визначають на початок чергового рейсу долота, але нестаціонарність і стохастичність процесу буріння приводить до суттєвої зміни параметрів математичної моделі і як наслідок великої похибки контролю технічного стану доліт.

Початкова невизначеність параметрів математичної моделі при зміні умов буріння і при дії на режимні параметри перешкод з невідомими статистичними характеристиками може бути знята застосуванням адаптивних методів контролю [3].

Ця невизначеність параметрів математичної моделі могла б бути знята і за допомогою апріорної інформації про адитивні шуми, що діють на контрольований об’єкт. Але на практиці апріорну інформацію про адитивні шуми, що мають місце під час роботи долота, отримати неможливо і тому розробка методів і алгоритмів контролю технічного стану доліт ведеться на базі апостеріорної інформації про процес буріння.

Природно, що на стадії проектування та розробки системи контролю технічного стану долота апріорі невідомо, який елемент долота і коли вийде з ладу, яка аварія або ускладнення станеться під час роботи долота. Ця випадкова (ймовірнісна) невизначеність підпорядковується законам Байєса.

Ймовірність прийняття рішення про заміну долота повинна визначатися за заданою сукупністю поточних даних виходячи з апріорної ймовірності факту і умовних ймовірностей, що пов’язують евристичні знання та спостереження за цими фактами.

Невизначеність другого типу пов’язана з поняттям нечіткості [4] і використанням нечіткої логіки. Класична логіка відома як найбільш теоретична і точна наука. Але вона має суттєвий недолік – з її допомогою неможливо описати асоціативне мислення людини, тому що класична логіка оперує лише з двома поняттями і не користується проміжними значеннями, в зв’язку з чим реальна невизначеність і нечіткість явищ замінюється ілюзією двозначної чіткої логіки.

Однак чітка модель не еквівалентна поняттю точна модель. Синонім чіткої моделі скоріше за все є поняття “груба модель”, оскільки в ній нема місця реально існуючій невизначеності і різноманітності поведінки об’єкта і можливості його багатозначного опису. Присудження моделям статусу “чітких” часто ототожнюють з такими поняттями як правильні, точні, що є перешкодою у взаєморозумінні навіть досвідчених спеціалістів, оскільки такий підхід не залишає місця для компромісних розв’язків [5].

В процесі буріння можуть виникнути різноманітні аварійні ситуації (прихоплення бурильного інструменту, прихоплення долота, обвал стінок свердловини) та ускладнення (зони з аномально високими пластовими тисками, звуження стовбура свердловини, карстові пустоти, утворення “сальника” та ін.), параметричні ознаки яких можуть співпадати з ознаками зношення породоруйнівного інструменту, що вносить додаткову невизначеність в результати контролю.

Ситуація ускладнюється, у випадку коли додаткову невизначеність вносять давачі технологічних параметрів або канал зв’язку, по якому інформація надходить до показуючих приладів або до автоматизованої системи контролю [1]. Це обумовлено тим, що в системі «давачі - канал зв’язку - вхід обчислювального комплексу» (інформаційно-вимірювальний канал) можуть виникнути стани, обумовлені як зовнішніми так і внутрішніми факторами (електромагнітні перешкоди, зміна характеристик каналу зв’язку, поломки вимірювальних пристроїв та інші), які вносять додаткову інформаційну невизначеність в результати контролю технічного стану породоруйнівного інструменту, через появу недостовірної інформації про значення контрольованих технологічних параметрів.

Недостовірна вихідна інформація з'являється при відмовах інформаційно-вимірювального каналу, які поділяються на повні і часткові (метрологічні). Повна відмова наступає при виході з ладу вимірювального перетворювача (давача) або пошкодженні лінії зв'язку з обчислювальним комплексом. При частковій відмові технічні засоби зберігають працездатність, однак похибка вимірювання відповідного параметра стає вище допустимого значення. Зі збільшенням кількості вимірюваних технологічних параметрів росте ймовірність появи в системі контролю недостовірної інформації. В зв'язку із цим, однією з найважливіших функцій первинної обробки інформації в системі автоматизованого контролю технічного стану породоруйнівного інструменту є контроль її вірогідності.

Таким чином, розглянуто основні джерела невизначеності процесу буріння, які можуть привести до неоднозначного трактування результатів контролю технічного стану породоруйнівного інструменту. Одним із шляхів часткового подолання інформаційної невизначеності є застосування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, що базуються на експертних системах на базі фаззі-логіки та нейромережевих системах [6].

Література

1. Семенцов Г.Н., Чигур І.І. Основні концепції створення автоматизованої системи контролю за технічним станом породоруйнівного інструменту. Нафтогазова енергетика. – 2007. - №1. – С. 61-63.

2. Ситников Н.Б. Моделирование и оптимизация процесса бурения геологоразведочных скважин: Автореф. дис... д-ра Техн. наук: 05.13.07 / Уральская государственная горно-геологическая экспедиция. – Екатеринбург. - 2000 – 41 с.

3. Чигур І.І., Горбійчук М.І., Семенцов Г.Н. Визначення частоти опитування давачів пристрою контролю технічного стану шарошкових доліт // Методи та прилади контролю якості. - 1999. - №4– С. 61-65.

4. Ямпольський Л.С., Лавров О.А. Штучний інтелект у плануванні та управлінні виробництвом: Підручник. – К.: Вища школа, 1998. – 255 с.

5. Усенко В.В. Методы декомпозиции при оптимизации многосвязных нечетких систем./ Теория и практика построения и функционирования АСУТП. - Сб. научн. трудов. М.: Издательство МЭИ. - 1998. – С. 193-206.

6. Чигур І.І. Застосування нейро-фаззі моделювання для розпізнавання нештатних ситуацій, що виникають в процесі буріння свердловин на нафту і газ. Академічний вісник Криворізького територіального відділення Міжнародної Академії комп’ютерних наук і систем. – Кривий ріг. – 2004 - №13. - С. 78-80.