CC BY
17
Повышение качества сервиса за счёт применения инновации увеличит интерес клиентов к агенствам и сделает процесс купли-продажи недвижимости более простым и доступным для маломобильных групп населения. Применение VR-технологий может стать новой вехой развития сервиса недвижимости.
Список литературы /References
1. Подбор слов «Yandex». [Электронный ресурс]. URL: https://wordstat.yandex.ru/ (дата обращения 24.05.2019);
2. Крупнейший интернет-сервис для покупателей и арендаторов жилья. [Электронный ресурс]. URL:https://www.cian.ru/help/cian-for-professionals/36444/ (дата обращения 24.05.2019).
МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИДРОСИСТЕМ ДЛЯ КОНТРОЛЯ И
РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ РАЗРАБОТКИ
МЕСТОРОЖДЕНИЙ 1 2 Колос В.Ю. , Приходько А.С. Email: [email protected]
1Колос Виктория Юрьевна - студент; 2Приходько Александр Сергеевич - студент, кафедра разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений, Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень
Аннотация: в статье рассматриваются основные особенности моделирования гидросистем, основных проблем при построении: неполнота геолого-промысловой информации, адаптация математической модели к реальной истории разработки месторождения, проблема в математическом описании гидродинамических моделей. Также рассмотрены основные недостатки современного моделирования сложных систем. Описывается перспективное направление - имитационное моделирование, а нейронные сети являются средством управления сложными гидросистемами. Ключевые слова: моделирование гидросистем, математическая модель, адекватность модели, имитационное моделирование, «черный ящик».
MODELING OF HYDRAULIC SYSTEMS FOR MONITORING AND REGULATING PROCESSES OF DEVELOPMENT OF DEPOSITS Kolos V.Yu.1, Prihod'ko A.S.2
1Kolos Victoria Yuryevna - Student; 2Prikhodko Alexander Sergeevich - Student, DEPARTMENT OF DEVELOPMENT AND OPERATION OF OIL AND GAS FIELDS, TYUMEN INDUSTRIAL UNIVERSITY, TYUMEN
Abstract: the article discusses the main features of the modeling of hydraulic systems, the main problems in the construction: the incompleteness of geological field information, the adaptation of the mathematical model to the real history of field development, the problem in the mathematical description of hydrodynamic models. The main disadvantages of modern modeling of complex systems are also considered. It describes a promising direction - simulation, and neural networks are a means of managing complex hydraulic systems. Keywords: modeling of hydraulic systems, mathematical model, model adequacy, simulation modeling, "blackbox".
УДК 550.8
В настоящее время сложно представить эффективный контроль и регулирование процессов разработки нефтегазовых месторождений без моделирования процессов, которые происходят в нефтепромысловых гидросистемах [14, с. 108].
Однако в настоящее время не сформирована основа для построения моделей произвольных гидросистем, которая отвечала бы наиболее универсальным требованиям к описанию моделируемых процессов. Так же не существует универсального подхода к математическому описанию моделей с произвольными свойствами элементов [10, с. 84; 11, с. 48-53].
Вследствие чего существующие и создаваемые модели могут использоваться с большим количеством ограничений на описание свойств системы [5, с. 18-22].
Неполнота геолого-промысловой информации ведет к снижению достоверности или даже потере адекватности модели. Поэтому используют при моделировании гидросистем некие допущения: значения мощности и проницаемости считают условно одинаковыми в рамках каждого элемента сетки, на которые делится пласт-коллектор; сложную геометрическую форму пласта заменяют более простой геометрической формы [6, с. 29; 7, с. 56].
Один из этапов моделирования гидросистем - адаптация математической модели к реальной истории разработки месторождения и его работы. На этом этапе согласовывают результаты расчетов с фактической динамикой дренирования и заводнения объектов [1, с. 1114-1119; 3, с. 19-20].
Для построения наиболее адекватных моделей необходим достаточно большой объем достоверных исходных данных, в качестве которых выступают результаты интерпретации геофизических и гидродинамических исследований скважин, история разработки месторождений, режимы работы скважин и их координаты, а также значения пластовых и забойных давлений и др. А такая информация содержит ошибки и погрешности разного характера [2, с. 23-27; 4, с. 117-197].
Также существует проблема в математическом описании гидродинамических моделей, так как не существует аналитического описания функций распределения фильтрационно-емкостных свойств по объему пласта. Поэтому при описании моделей тоже существует ряд ограничений, описанных в трудах [8, с. 6].
При проведении исследований и испытании некоторых моделей было установлено, что погрешность прогнозирования с использованием таких моделей связана с неточностью исходного материала, неточностью расчета неустановившегося потокораспределения [12, с. 1].
Поэтому появляется потребность в новых методах моделирования гидросистем. Наиболее перспективным вариантом выступает имитационное моделирование, которое реализуется за счет искусственных нейронных сетей [13, с. 54-60].
За основу такого моделирования выступает принцип "чёрного ящика", где описывается внешнее поведение системы [9, с. 17-22].
Преимущества таких систем заключается в следующем:
1. Возможность построения любых сложных систем.
2. Возможность решать технологические задачи при наличии минимального объема исходных данных.
3. Возможность обучать нейронные сети.
Таким образом, нейронные сети являются перспективным средством управления сложными гидросистемами, при использовании которых можно избежать ряд ошибок и допущений при разработке месторождений, контроле и регулировании этих процессов.
Список литературы /References
1. Стрекалов А.В., Саранча А.В. Применение нелинейных законов фильтрации природных поровых коллекторов в гидродинамических моделях. Фундаментальные исследования. № 11/2015. Часть 6. 1114-1119 c.
2. Грачев C^., Cтрекалов А.В., Cаранча А.В. Особенности моделирования трещинопоровых коллекторов в свете фундаментальных проблем гидромеханики сложных систем. Фундаментальные исследования. № 4 (часть 1), 2016. Стр. 23-27.
3. Симонова Е.Н., Стрекалов А.В. Интеграционный подход к проектированию разработки месторождений. Западно-Сибирский нефтегазовый конгресс. Инновационные технологии в нефтегазовой отрасли Сборник научных трудов Международного научно-технического конгресса Студенческого отделения общества инженеров-нефтяников - Society of Petroleum Engineers (SPE), 2016. С. 19-20.
4. Глумов Д.Н., Стрекалов А.В. Критерии оценки и развития режима течения многофазной системы для численных гидродинамических моделей. © Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2016. №6. С. 117-197.
5. Боженюк Н.Н., Стрекалов А.В. Параметры неопределенности гидродинамических моделей - допустимость варьирования и степень влияния на конечный результат. Бурение и нефть. 7/2016. С. 18-22.
6. Glumov D.N., Sokolov S. V., Strekalov A. V. Assessment of Drained Gas Reserves in the Process of Gas and Gas Condensate Field Operation in Water Drive. SPE-187863-MS. Society of Petroleum Engineers, 2017. SPE Russian Petroleum Technology Conference, 16-18 October, Moscow, Russia.
7. Mulyavin S.F., Filippov A.I., Steshenko I.G., Bazhenova O.A., Kolev Z.M., Cheban S.E. and Urvantsev R. V. The mechanism of reserve recovery during waterflooding "International Journal of Mechanical Engineering and Technology (IJMET).Volume 9. Issue 3, March 2018. Pp. 1007-1013.
8. Боженюк Н.Н., Стрекалов А.В., Белкина В.А. Геологическая модель викуловских отложений с учетом анализа связности коллектора и данных по горизонтальным скважинам. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2018. Т. 329. № 4. С. 30-44.
9. Облеков Г.И., Копусов С.С., Галиос Д.А., Стрекалов А.В., Попов И.П. Совершенствование системы мониторинга разработки месторождения природного газа и газового конденсата. Нефтепромысловое дело, 2018. № 1. С. 17-22.
10. Гладков Е.А. Геологическое и гидродинамическое моделирование месторождений нефти и газа: учебное пособие / Е.А. Гладков. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2012. С. 84.
11. Повышев К.И., Вершинин С.А., Верниковская О.С. Комплексная модель «Пласт -Скважина - Инфраструктура» и ее возможности // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2016. № 2. С. 48-53.
12. Интегрированное моделирование как инструмент оценки влияния режимов работы скважин и наземной сети сбора на разработку нефтяной оторочки / О.С. Ушмаев, Р.Т. Апасов, И.Л. Чамеев [и др.] // SPE182007, 2016.
13. Оптимизация обратной закачки газа с целью увеличения нефтеотдачи на нефтегазоконденсатном месторождении / О.С. Ушмаев, И.Л. Чамеев, Д.Ю. Баженов, А.А. Артамонов // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2016. № 2. С. 54-60.
14. Кубланов М.С. Математическое моделирование. Методология и методы разработки математических моделей механических систем и процессов: Учебное пособие. Часть I. Третье издание. М.: МГТУ ГА, 2004. С. 108.
