CC BY
74
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Толкунов В.П. Теория и практика коммутации машин постоянного тока. - М.: Энергия, 1979. - 224 с.
2. Качин С.И. Высокоиспользованные коллекторные электрические машины малой мощности: Дис. ... докт. техн. наук. -Томск, 2002. - 438 с.
3. Качин С.И. Улучшение эксплуатационных характеристик коллекторных машин малой мощности // Электричество. - 1997. - № 6. - С. 28-32.
4. Толкунов В.П., Карпенко Ф.Т, Белошенко В.И., Осетрова З.М. Энергетический критерий коммутации машин постоянного тока // Известия вузов. Электромеханика. - 1974. - № 7. - С. 720-723.
5. Качин С.И., Боровиков Ю.С., Качин О.С. Повышение ресурсных характеристик скользящего контакта коллекторных машин электроприводов // Известия вузов. Электромеханика. -2006. - № 3. - С. 42-47.
6. Trutt F.C., Sottile J.K., Kohler J.L. Detection of AC Machine Winding Deterioration Using Electrically Excited Vibratons // IEEE Trans. Ind. Appl. - 2001. - V. 37. - № 1. - P. 10-14.
7. Качин С.И., Боровиков Ю.С., Качин О.С., Клыжко Е.Н. Коммутирующие свойства обмоток якорей коллекторных машин электроприводов на начальном этапе коммутации // Известия Томского политехнического университета. - 2005. - Т. 308. -№ 5. - С. 136-140.
8. Качин С.И., Боровиков Ю.С., Качин О.С., Саблуков В.Ю., Клыжко Е.Н. Анализ коммутирующих свойств обмоток якорей электроприводов на завершающей стадии процесса коммутации // Известия Томского политехнического университета. -2005. - Т. 308. - № 7. - С. 103-106.
9. Боровиков Ю.С. Программно-аппаратные средства для оценки коммутационной напряженности коллекторных электрических машин: Дис. ... канд. техн. наук. - Томск, 2003. - 155 с.
УДК 519.71:622.276
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ СКВАЖИН НА НЕУСТАНОВИВШИХСЯ РЕЖИМАХ ФИЛЬТРАЦИИ С УЧЕТОМ АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ
В.Л. Сергеев, П.В. Сергеев
Томский политехнический университет E-mail: [email protected]
Рассматривается задача идентификации гидродинамических параметров скважин на неустановившихся режимах фильтрации методом кривой восстановления давления с учетом дополнительной априорной информации и экспертных оценок Приводятся результаты анализа точности оценок пластового давления и фильтрационных параметров пласта.
Задачей идентификации гидродинамических параметров скважин является построение оптимальной, в смысле заданных критериев качества, математической модели пластовой системы по результатам измерений забойного давления и дебитов скважин. Методы идентификации для гидродинамических исследований скважин (ГДИС) [1, 2] позволяют получать данные о фильтрационных и динамических свойствах нефтяных пластов и призабойной зоны скважины, определять параметры трещин гидроразрыва пласта, уточнять пластовое давление, оценивать геометрические параметры пласта и т. д. На основе ГДИС осуществляются процессы добычи флюидов, составляются технологические проекты разработки нефтяных и газовых месторождений, создаются геолого-технологиче-ские модели процессов нефтегазодобычи.
Одним из основных методов ГДИС на неустановившихся режимах фильтрации является метод кривой восстановления забойного давления (КВД), полученной при непосредственном измерении давления на забое скважины либо рассчитанной по измеренным значениям динамического уровня (метод КВУ) [1]. Наиболее общим решением задачи идентификации ГДИС по КВД является метод интегрированных моделей, который позволяет учитывать различную неоднородную, допол-
нительную априорную информацию, дает оптимальное решение задачи идентификации с обеспечением устойчивости решения, согласованности исходных данных и дополнительных априорных сведений [3-5].
Данная работа является развитием технологии интегрированных моделей при идентификации ГДИС по КВД на основе непараметрического метода аналогов (НМА) [6], который обладает гибким механизмом учета дополнительной априорной информации, представленной классом непараметрических моделей. Необходимость использования непараметрических методов связана с отсутствием достоверной информации о моделях дополнительных априорных сведений и экспертных оценок о параметрах пласта.
Предлагаемый в работе подход к идентификации ГДИС основан на стохастической непараметрической интегрированной системе моделей КВД вида:
'Р* = Р3 (а,д) + 4,
< Рш =ф(Р3(а,д(Г)) +п, (1)
ак = Л (ак ) +Vk , к = 11,
где Р;=(Р;(/;),/=1,и), Р3(а,д)=(Р3(1,а,д(1),г=1,и) - векторы измеренных на скважине значений забойного
давления в моменты времени ^ и вычисленных на основе модели КВД, заданной с точностью до вектора неизвестных параметров а=(а1,а2,...,аи) функции Р3(/,а,д(/)); д=(д(/;),/=1,п) - значение дебита, жидкости в скважине после ее остановки; Рт=(Рт;,/=1/), ак=(ак/,/=1,р), к=1,1 - дополнительные априорные данные, экспертные оценки пластового давления и параметров модели КВД; Р3(а,д(Т)) - значение пластового давления, полученное на основе модели КВД (Т - гарантированное время исследований для восстановления пластового давления опорядка 200 ч для низкодебитных скважин); ф,/к,к=10 - неизвестоые однозначные функции; 4=(4(//),/=1,п), ц=(г1,=1,г), Н=(мк,/=1,р),к=1,/ - случайные величины, представляющие погрешности измерений забойного давления и ошибки дополнительных априорных сведений и экспертных оценок.
Задача идентификации заключается в оценивании неизвестных фильтрационных параметров а, когда функции ф/к,к=1,/ неизвестны. Можно предполагать, что эти функции ограничены, непрерывные, имеют производные и т. д. В условиях данного вида априорной неопределенности (часто говорят о непараметрической априорной неопределенности), возникает потребность в использовании непараметрических методов [7].
Задача идентификации (1) с использованием НМА [6] состоит в решении двух оптимизационных задач вида:
а*(р) = а^шт Ф(а), (3)
а
в = а^пип| |Р* - Рз (а*(в), д*)||2, (4)
где ащтщДх) обозначает точку минимума х* функции /х^х^тт/Х)- Ф(а)=||Р;-Рз(а*(в),д’)||2+ +||РМ-Р3(а*(в),д*)|^1+:Е1||-к-а к||^2 - комбинированный функционал качества модели (1), состоящий из частных квадратичных критериев качества модели КВД и моделей дополнительных априорных сведений; Wl=diag(w(ЖЖя( а°,д*)-хт;)/А,у=1ж),
W1=6iag(w(Pш( а0, -д)/в,/=1,2) - диагональные матрицы весовой функции ^ с управляющими параметрами в=(А,А); а - начальные оценки фильтрационных параметров; д*=(д*(/;),/=1,п) - оценки дебита жидкости в стволе скважины; а*(в)=( а1*(в), а2*(в),...,ап*(в)) - оптимальные оценки параметров модели КВД; в*=(А*,А*) - оптимальные оценки управляющих параметров; ||Х|| -норма вектора X. Весовые функции (ядра) обладают следующими свойствами [7]: мг(х-ы/к)^1, к^ж; м(х-и/к)^0, к^0.
Следует отметить, что при значениях управляющих параметров, равных нулю, априорная информация не учитывается, и оценки фильтрационных параметров (3) совпадают с оценками метода наилучшего совмещения (НС) [2]
а*(0) = а^шш(Ф( а) = ||Рз*-Рз(а,д*)|| ). (5)
Анализ точности оценок параметров КВД методом статистического моделирования
Анализ точности оценок фильтрационных параметров и пластового давления (3) проводился с использованием стохастической интегрированной системы моделей вида:
Р3 = Р3 (а, д) • (1 + е£),
Рт = Рз ( а , д(Т)) • (1 + с2п), а к = ак (1 + сук), к = 1,1,
(6)
где Р;=(РД/;),/=1,п), Рз(а,д)=(Р3(1,а,д(/;),/=1,п) -имитируемые значения измеренных на скважине забойных давлений и рассчитанных на основе модели КВД, учитывающей продолжающийся приток жидкости в скважину [1, 2]:
Рз (а , д(0) = Рз (¿о) +
, | (д(¿о)-д(г-т,аз)), *
ЛТГУ -г
4^а, г
1
-ехр(-
4а 2 •т
■) •, (7)
1 - гидропроводность нефтяного пласта, 2 - его пьезопроводность; д(т, а2)=д(/0)ехр(- а3т) - дебит притока жидкости в скважину; д(/0) - дебит скважины в момент ее остановки (/0); РД) - начальное значение забойн-го давления; гс=0,1 м - ржиус скважины; Рш=(-и=1,°), «=(«1к, -2к, «3к),к=ж -имитируемые значения дополнительных априорных данных и экспертных оценок пластового давления и параметров модели КВД; Р3( а,д(Т)) - значение пластового давления, рассчитанное на основе модели КВД (7); 4,П,ук,к=1,/ - векторы случайных величин, полученные с использованием датчика псевдослучайных чисел, распределенные по нормальному закону с нулевыми средними значениями и единичной дисперсией; с,/=1,3 - константы, представляющие относительный уровень ошибок.
Для решения оптимизационной задачи (3) использован метод Гаусса-Ньютона [8]
а' = а1-1 +у(• Да'-1,' = 1,2,3,..., (8)
где приращение Д а1-1 вектора фильтрационных параметров а на шаге /-1 определяется из решения систем линейных уравнений
А'-1 •Д а1-1 = В '-1,
I
А-1 = (БтБ + Бт Ж.Б + У^2,) '■-1
V з з пл 1 пл ¿к * ’
к=1
В'-1 = (БЯ + Б^вп» + Х^2к Д ^к);
Б =
ГдРз (а , д*(Г')) . — . — Л
—з----------------------'—, ' = 1,п , / = 1,3
д а.
- матрица частных производных от функции забойного давления (7) по параметрам ;
Б, =
(дРз (а , д(Т)) . = — ^
да. ’ / ,
к=1
- вектор частных производных от модели пластового давления Рз(a,q(T)) по параметрам а;
e = (P*(t,) - P3 ( а 0, q(tt)), i = im)),
~em = (PL - P3 ( a 0, q(T)), j = ),
Даk = ak -a0, k = i,l
- векторы невязок между имитируемыми значениями забойного давления, экспертными оценками пластового давления, экспертными оценками параметров модели КВД и их значениями, полученными на основе моделей:
W2k = diag(ra( р (а 0, q(T) - PL)/ß), j = Ü),
W2k = diag(ra(aj -ajk)/ß2), j = i,3), k = i, l
- диагональные матрицы весовых функций вида w(«)=exp(-«2/2), определяющие значимость дополнительных априорных данных и экспертных оценок; а° - начальные приближения параметров модели КВД; y - параметр шага в методе Гаусса-Ньютона (y=0).
Следует отметить, что при значениях управляющих параметров ß=0 процедура оценивания (8) совпадает с известным алгоритмом Гаусса-Ньютона для решения оптимизационной задачи (5) [8]
аi = аi-i +yt Даi-i, i = i,2,3,...
(DT3D3)-1 -Да'-1 = (DT3e3)'-1. (9)
Оценки управляющих параметров ß* (8) определялись путем решения оптимизационной задачи (4) методом деформированного многогранника [8]. Начальные приближения параметров 0 в алгоритме (8) рассчитывались по регуляризированному методу наилучшего совмещения [10]
а' = аi-1 +7;Д аi-1, i = 1,2,3,..., (10)
(D3TD3 + h -1)-1-Д oi-1 = (DT3e3) ‘-1
с параметром регуляризации h, который выбирался путем решения оптимизационной задачи
h* = arg min | |P3* - P3 ( a *(h), q) ||
методом дихотомии [8].
Относительные ошибки оценок пластового давления и фильтрационных параметров пласта в зависимости от длительности исследований скважины tn=n, (п=1,2,3,...) определялись по формулам:
8п(P*) = abs((P* -Pm)/Pm),
8„j(a]) = abs((a*(h*,ß*)- ^)/^), j = 1,2, (11)
где P* = P3 (a*(h*,ß*),q*(T)),
а * = а* (h*,ß*), j = 1,2
- оценки пластового давления, (T=200 ч), гидропроводности и пьезопроводности пласта.
В качестве примера в табл. 1 приведены результаты расчета относительных ошибок оценок пла-
стового давления и фильтрационных параметров пласта в зависимости от вида интегрированной модели КВД (6) и уровня погрешностей дополнительных априорных данных и экспертных оценок.
Таблица 1. Относительные ошибки оценок пластового давления и фильтрационных параметров пласта, %
Оценки Вид интегрированной модели
1 2 3 4
{/} {Р,Рп} {p, «} KjV«}
- Уровень ошибок априорных данных, %
С2 сз С2Сз
2 5 10 2 5 10 2 5 10
12,0 3,2 5,3 7,2 3,1 4,2 6,8 1,4 2,4 4,2
«; 8,3 2,6 4,8 5,7 2,2 3,9 4,7 1,3 2,1 3,8
«2 9,8 4,4 5,6 7,4 4,6 4,3 6,9 1,6 2,3 4,3
Для указания вида модели КВД введены обозначения: {р} - априорная информация отсутствует; {р*,—м} - учет дополнительных априорных данных и экспертных оценок пластового давления; {р*, а} - учет априорных данных и экспертных оценок и фильтрационных параметров пласта; {р*,рт, а} - учет априорных данных и экспертных оценок пластового давления и фильтрационных параметров пласта.
Уровень ошибок забойного давления выбирался порядка 1 %, что соответствует точности манометров, используемых при гидродинамических исследованиях скважин [10]. Для имитации забойных давлений с относительным уровнем ошибок 1 % параметр выбирался равным с1=0,01. Для имитации векторов дополнительных априорных сведений и экспертных оценок о пластовом давлении и фильтрационных параметрах пласта при (г=1=3) с относительным уровнем ошибок 2, 5 и 10 % параметры с2,с3 выбирались равными 0,02; 0,05 и 0,1, соответственно. Данный уровень ошибок соответствует допустимым в практике нефтегазодобычи границам уровня погрешностей оценок гидродинамических параметров нефтяных пластов [10].
Забойное давление (7) и относительные ошибки оценок (11) рассчитывались для среднедебит-ной скважины д(4)=130 м3/сут, при значениях гидропроводности - 0^=80 МПа/сП, пьезопроводности 2=2500 см2/с, начальном забойном давлении РД)=16,5 МПа [10. С. 59]. Параметр а3 в модели дебита (7) рассчитывался с учетом продолжительности притока жидкости в скважину, равной 3600 с.
В табл. 2 приведены значения относительных ошибок пластового давления в зависимости от продолжительности исследований при 5 % уровне ошибок задания дополнительных априорных сведений.
В табл. 3 приведены результаты расчета длительности исследования скважин (в часах), которая необходима для обеспечения заданной точности оценок при ошибках дополнительных априорных данных, экспертных оценок пластового давления и фильтрационных параметров пласта 2 и 10 %.
Таблица 2. Относительная ошибка оценок пластового давления, %
Модель КВД Время исследований скважины 4=и, ч
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
{/} - - 46 35 12 8,1 6,3 5,7 4,9 4,3 3,8 3,3
{/,-»} 41 32 16 7,4 5,3 4,8 4,4 4,1 3,8 3,4 3,1 2,7
{р, «I 39 28 14 6,5 4,2 4,1 3,9 3,6 3,4 3,3 2,9 2,6
{р-„„ «I 21 16 7,7 3,1 2,4 2,35 2,23 2,15 2,1 2,08 2 1,6
Таблица 3. Требуемая длительность исследования скважины п, ч
Модель КВД Уровень ошибок априорных данных, %
е=0,02, у'=1,3 £=0,1,7=1,3
Р' *пл «1 «2 Р' пл «; «2
{/} 13,4 12,5 14,5 6,2 5,7 6,3
{р,р„,1 9,4 8,6 9,2 5,4 5,1 5.6
{р, «I 8,3 7,8 8,3 5.1 4,9 5,3
{р,р„, «I 6,5 6.2 6.4 3,2 3,15 3,6
Расчет требуемой длительности исследований производился с использованием уравнений
8. (а .*) = £., . = 1,2, 5 (Р*) = £3,
. V ] ' ] ^ П'-ПЛ' 3
где £, у=1,3 - заданные значения относительных ошибок гидропроводности, пьезопроводности и пластового давления (11) для определения требуемой длительности исследований и*.
Анализ результатов моделирования показывает, что учет дополнительных априорных сведений и экспертных оценок позволяет увеличить более, чем в два раза точность оценок пластового давления и параметров КВД предлагаемого метода интегрированных моделей (ИМ) (3), (4) по сравнению с методом (НС) (5), в котором априорная информация не учитывается, и сократить время исследований. Значительное увеличение точности наблюдается при непродолжительных исследованиях скважин порядка 5...6 ч (табл. 2).
Анализ точности оценок параметров КВД
по промысловым данным
Анализ точности оценок пластового давления и фильтрационных параметров (3) проводился с использованием промысловых гидродинамических исследований скважины Самотлорского месторождения Тюменской области. Результаты гидродинамических исследований, проводимых в течение 6 сут. методом кривой восстановления уровня (КВУ), приведены в табл. 4. В табл. 5 приведены данные по скважине и экспертные оценки фильтрационных параметров и энергетического состояния пласта к моменту исследования скважины.
На рис.1 представлены исходные (табл. 4) и восстановленные значения КВД, полученные с использованием модели (7) и алгоритма (8) при длительности исследования 143 ч. На рис. 2 и в табл. 6 приведены значения относительных ошибок параметров КВД (11) в зависимости от длительности снятия КВУ и вида интегрированной модели.
Таблица 4. Промысловые данные ГДИС
Дата Время суток Уровень, м Забойное давление, МПа
21.07.05 11,40 1515 11,09
21.07.05 12,40 1294 13,33
21.07.05 13,40 1208 14,29
21.07.05 14,40 1129 15,12
21.07.05 15,40 1074 15,68
22.07.05 8,15 936 18,91
22.07.05 13,00 848 17,99
22.07.05 18,40 811 18,45
23.07.05 10,08 787 18,74
23.07.05 14,15 769 18,91
23.07.05 18,09 761 19,03
24.07.05 9,26 742 19,22
24.07.05 13,08 730 19,32
24.07.05 18,27 721 19,42
25.07.05 10,00 719 19,44
25.07.05 13,02 716 19,55
25.07.05 18,13 710 19,73
26.07.05 10,04 700 19,85
26.07.05 14,34 690 19,94
26.07.05 18,05 681 20,03
27.07.05 9,30 680 20,02
Таблица 5. Дополнительные данные и экспертные оценки гидродинамических параметров
Перечень сведений Значения
Радиус скважины, м 0,108
Пластовое давление, МПа 19,0
20,7
21,5
Гидропроводность, Дсм/сП 65
70
85
Пьезопроводность, см2/с 1,5
2,0
4,0
Дебит жидкости , м3/сут. 144
Забойное давление, МПа 10,6
1 25 49 73 97 121
Длительность исследований, ч Рис. 1. Значения забойного давления скважины: 1) исходные и 2) восстановленные по модели КВД (7)
Относительные ошибки оценок пластового давления и параметров КВД, приведенные в табл. 6, рассчитывались при значениях пластового давления - Рпл=20,3 МПа, гидропроводности -а=75 МПа/сП, пьезопроводности - а2=3 см2/с, полученные по алгоритму (8) при длительности исследований 154 ч.
Длительность исследований, ч
Рис. 2. Относительные ошибки оценок пластового давления: 1) метод НС, 2) метод ИМ с учетом информации о пластовом давлении и 3) информации о пластовом давлении, гидропроводности и пьезопроводности
Таблица 6. Относительная ошибка оценок пластового давления, гидропроводности и пьезопроводности, %
Гидродинамические параметры Модель КВД Длительность исследований скважины, ч
1 2 3 4 5 21 26 32 47 70 95 119 143
Пластовое давление ■и - - 37 34 32 38 15 12 10 6 3,2 1,3 0,6
{Ррп,} 23 18 15 13 11 6,3 4,2 3 2,1 2,1 1,4 1,1 0,5
{р', «} 24 19 17 14 10 7,5 5,8 4,4 2,8 2,3 1,7 0,8 0,4
{Р',Р'n,,-} 15 12 9 7 6 3,7 2,1 1,5 1,1 0,9 0,7 0,6 0,3
Гидропроводность {р} - - 16 14 12 15 7,4 5,1 3,9 3,1 1,5 0,7 0,2
{Р,Рп,} 14 11 8,3 6 4,7 4,8 2,9 2,3 1,6 1,2 0,8 0,3 0,12
{р, «} 15 12 9,7 5 4,3 4,5 3,1 2,5 1,7 1,3 0,9 0,4 0,14
{РрШ,-} 6 5 4,2 3,7 3 1,8 1,2 0,8 0,6 0,2 0,1 0,09 0,06
ь ст о н д о в о р п о ф ь П {р} - - 21 18 16 17 9 7 5 2,8 1,6 0,8 0,6
{р",рп,} 10 8 6 4,5 4 3,6 2,4 1,8 1,5 1,3 1,1 0,9 0,5
{р, «} 11 9 7 5,7 5 4,1 2,7 2 1,8 1,5 1,3 1,1 0,6
{Ррш,-} 9 6 5,4 4 2,8 1,6 1,4 1,1 0,8 0,6 0,4 0,2 0,1
Следует отметить, что использование указанных выше параметров КВД в качестве точных, пригодных для сравнения значений, подтверждается расчетами, приведенными в табл. 6 и на рис. 2, 3, а именно, при продолжительных исследованиях более 120 ч относительные ошибки оценок, полученных методами (НС) (5) и (ИМ) (8), малы и практически совпадают. Результаты, представленные на рис. 1, также подтверждают хорошее согласование исходных данных КВД, приведенных в табл. 1, с их восстановленными значениями.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Шагиев Р.Г. Исследование скважин по КВД. - М.: Наука, 1998, 304 с.
2. Кульпин Л.Г Мясников Ю.А. Гидродинамические методы исследований нефтегазовых пластов. - М.: Недра, 1974. - 200 с.
Длительность исследований, ч
Рис. 3. Оценки пластового давления: 1) метод НС, 2) метод ИМ с учетом информации о пластовом давлении, гидропроводности и пьезопроводности
Анализ результатов, приведенных в табл. 6, показывает, что учет дополнительных априорных сведений и экспертных оценок позволяет значительно, в два раза и более, увеличить точность оценок пластового давления и параметров КВД предлагаемого метода (8) по сравнению с методом НС (9), сократить время исследований. Например, для получения оценок пластового давления с относительной ошибкой порядка 1 % длительность исследований составляет 50 ч (табл. 6). Длительность исследований для модели {р}, не учитывающей дополнительные априорные данные, составляет 120 ч.
Выводы
Предложенный метод интегрированных моделей (3), (4) для идентификации ГДИС на неустано-вившихся режимах фильтрации и алгоритмы оценки параметров КВД (8) позволяют:
1. Учитывать дополнительные априорные данные и экспертные оценки гидродинамических параметров (пластовое давление, гидропроводность, пьезопроводность и т. д.).
2. Получать оценки гидродинамических параметров в условиях априорной неопределенности о статистических характеристиках ошибок дополнительных априорных данных и экспертных оценок.
3. Значительно, в два раза и более, повысить точность оценок параметров и сократить продолжительность исследований скважин по сравнению с традиционным методом НС (5), что позволит уменьшить затраты на проведение исследований и увеличить добычу нефти.
3. Сергеев В.Л. Интегрированные системы идентификации. -Томск: Изд-во НТЛ, 2004. - 240 с.
4. Сергеев П.В., Сергеев В.Л. Интегрированные системы идентификации гидродинамических исследований скважин с учетом априорной информации // Современные гидродинамические
исследования скважин: Труды Междунар. форума исследователей скважин и второй научно-практической конф. Институт нефтегазового бизнеса. - М.: 2004. - С. 188-196.
5. Сергеев П.В., Сергеев В.Л. Идентификация гидродинамических исследований скважин на основе метода интегрированных моделей // Доклады ТУСУР. - 2004. - № 2 (10). -С. 99-106.
6. Сергеев В.Л. Идентификация систем с учетом априорной информации. - Томск: Изд-во НТЛ, 1999. - 146 с.
7. Тарасенко Ф.П. Непараметрическая статистика. - Томск: Изд-во Томского гос. ун-та, 1975. - 292 с.
8. Пантелеев А.В., Летова ТА. Методы оптимизации в примерах и задачах. - М.: Высшая школа, 2002. - 544 с.
9. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. - М.: Наука, 1979. - 288 с.
10. Хисамов Э.И., Сулейманов Р.Г., Фахруллин Р.Г. и др. Гидродинамические исследования скважин и методы обработки результатов измерений. - М.: ВНИИОЭНГ, 1999. - 227 с.
УДК 681.3.06
АРХИТЕКТУРА И ОБЩАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ С ПАКЕТНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ ДАННЫХ
М.А. Сонькин, Е.Е. Слядников
Томский научный центр СО РАН Томский политехнический университет E-mail: [email protected]
Сформулированы принципы построения, предложены архитектура и общая технология функционирования интегрированных информационно-телекоммуникационных систем с пакетной передачей информации по различным каналам связи для труднодоступных объектов. Материал рассмотрен в приложении к средствам доведения данных от платформ сбора данных берегового и морского базирования до центров единой системы обработки метеоинформации.
1. Введение
С развитием информационных технологий в области цифровых методов передачи данных появилась возможность создания информационных территориальных систем, обеспечивающих высокую эффективность, оперативность, надежность и достоверность передачи данных для труднодоступных объектов [1, 2]. Применительно к технической среде и существующей технологии сбора, передачи и обработки гидрометеоинформации, используемых в настоящее время в гидрометеослужбах России и зарубежья, наиболее целесообразным, по нашему мнению, является подход, предполагающий «имплантацию» или «встраивание» пакетных режимов обмена данными по радиоканалу и спутниковым системам связи в действующие телекоммуникационные технологии гидрометеослужб [3, 4]. Такой подход с учетом широкого распространения радиосредств в качестве основных каналов связи при передачи данных от труднодоступных метеостанций (ТДС) в кустовые или региональные центры сбора данных (ЦСД) требует создания технологий комплексного использования различных каналов связи путем интеграции соответствующих аппаратных и программных средств.
Для реализации технологии комплексного использования радиоканала в сочетании с другими каналами связи разработано семейство унифицированных аппаратно-программных терминалов [3, 4], обеспечивающих надежную документированную связь по проводным, спутниковым и радиоканалам.
Способность встраиваться в действующую технологию информационного обмена, используемую в гидрометеослужбе, обеспечивает сквозную технологию доставки гидрометеоинформации. Используемые микропроцессорные терминалы имеют возможность стыковки со стандартной аппаратурой, применяющейся для автоматической регистрации метеоданных. Такие аппаратно-программные терминалы стали базовым компонентом для создания автоматизированных рабочих мест оператора ТДС.
Целью настоящей работы является формирование предложений по архитектуре и сквозной технологии функционирования интегрированных ин-формационно-телекоммуникаионных систем с пакетной передачей информации по различным каналам связи для доведения данных от платформ сбора данных (ПСД) берегового и морского базирования до центров единой системы обработки метеоинформации.
По оценкам экспертов и специалистов «ВНИИ гидрометеорологической информации - мировой центр данных» Росгидромета - полных аналогов данной продукции в России и странах СНГ нет, а зарубежные комплексные решения неприемлемы в данной отрасли [5]. Чаще всего в состав современного автоматического информационно-измерительного комплекса (ИИК), осуществляющего измерение параметров окружающей среды, входит контроллер на базе микропроцессора. Разработчики интеллектуальных ИИК, как правило, одновременно решают задачу передачи данных по линиям
