CC BY
14
5. Hopfield, J.J. "Neural" Computation of Decisions in Optimization Problems / J.J. Hopfield // Biological Cybernetics. Springer-Velar, 1985. - Pp. 141-152.
6. Ma'ndziuk Jacek. SolvingtheTravellingSalesmanProblemwith a Hopfield - typeneuralnetwork / Jacek Ma'ndziuk // Demonstratio Mathematica. - 1996. - Vol. 29(1). - Pp. 219-231.
7. Тарков М.С. Нейрокомп'ютерш системи / М.С. Тарков. [Електронний ресурс. - Доступ-ний з http://www.intuit.ru / department/expert/neuro.
8. Ritesh Gandhi Implementation Of Traveling Salesman's Problem Using Neural Network, ECE 559 Neural Networks December 3, 2001. [Electronic resource. - Mode of access http://
Надклано до редакцй' 17.02.2016 р.
БрындасАМ, РожакП.И, Семенишин Н.О., Курка Р.Р. Реализация задачи выбора оптимального авиамаршрута нейронной сети Хопфилда
Приведена искусственная нейронная сеть Хопфилда для нахождения оптимального авиамаршрута. Входными данными для сети является матрица расстояний между маршрутами. Для сравнения эффективности полученных результатов разработано программное приложение, которое реализует решения задачи коммивояжера нейронной сети и с помощью полного перебора ("brute force") всех возможных маршрутов. Показано, что сеть находит удовлетворительный по длине маршрут, он отличается от оптимального в среднем на 7-8 % в случае количества городов более 15, при этом время и количество итераций для сходимости сети существенно меньше. С умным выбором сетевых параметров получено почти 100 % сходимость для формирования корректных маршрутов.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть Хопфилда, задача коммивояжера, устойчивое состояние системы, матрица расстояний, матрица перестановок.
Bryndas A.M., Rozhak P.I., Semenishin N.O., Kurka R.R. Implementing of the Problem of Choosing the Optimal Flight Rout by a Hopfield Neural Network
The Hopfield artificial neural network that is used to find the optimal flight routes is described. The input data for the network is the matrix of distances between routes. To compare the effectiveness of the results software application is developed that is to solve the travelling salesman problem using neural networks and through complete enumeration ("brute force") of all possible routes. After receiving the data we can say that the network is a satisfactory long route, which is different from the optimal average of 7-8 % for the number of cities over 15, while the time and the number of iterations for convergence of the network is much smaller. With an excellent choice of network parameters almost 100 % correct convergence to create routes are received.
Keywords: Hopfield artificial neural network, travelling salesman problem, stable state system, the distance matrix, the matrix of permutations.
УДК 622.013:519.1
СИСТЕМА П1ДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р1ШЕНЬ 13 УСУНЕННЯ УДАР1В I В1БРАЦ1Й П1Д ЧАС ГЛИБИННО-ПОХИЛОГО БУР1ННЯ
Т.М. Матвшшв1, В.М. Теслюк2
Розроблено арх^ектуру та структуру системи шдтримки прийняття ршень (СППР) iз усунення ударiв i вiбрацiй у процес глибинно-похилого буршня. Розроблено алгоритм функцюнування системи та шформацшне забезпечення, яке охоплюе базу да-них реального часу, базу моделей та правил i базу знань експерпв. У процес реалiзацil системи база знань експерпв грунтуеться на моделях на основi мереж Байеса. Розробле-ний програмний продукт, у режим порадника, придатний для промислового викорис-
1 acnip. Т.М. Матвшк1в - НУ "Л^вськаполггехнка";
2 проф. В.М. Теслюк, д-р техн. наук - НУ "Львгвська полггехнка"
тання шд час буршня похило-скерованих свердловин за допомогою сучасних MWD-, LWD-, RSS-систем.
Ключовг слова: СППР, глибинно-похиле буршня, удари та BÍ6p3D;u, база даних, база знань.
Вступ. Постiйне збшьшення обсягiв буршня стимулюе подальший роз-виток як вибiйних систем у 6ypÍHHÍ - MWD, LWD та RSS, так i pÍ3HOMamTHHx прикладних iнформaцiйних програм опрацювання даних - шформацшних систем контролю та шдтримки прийняття рiшень [1-3]. Розвиток високоточного та якiсного бyрiння [4] неможливий без вдосконалення як самого наземного бурового комплексу, так i розроблення та впровадження рiзномaнiтних програмних iнформaцiйних систем контролю та регулювання процесу бyрiння. Однiею iз таких систем е розроблена система шдтримки прийняття ршень з дентифжацп та усунення вiбрaцiй шд час бyрiння.
Дослiдження показують, що пiд час роботи з потоками даних у сферi мо-шторингу та контролю за процесом буршня нафтогазових свердловин нaйбiльш поширеною на сьогодш е aрхiтектyрa "клiент-сервер". Вона мае кшька iстотних переваг над архтктурою центрaлiзовaних обчислень, що використовувалась починаючи з 50-х рокiв [5]. Ця aрхiтектyрa дае змогу штегрувати рiзнi приклад-нi програми та характеризуеться масштабшстю i достyпнiстю програмного за-безпечення. Для обмiнy даними мiж серверами та клiентaми використовують вiдносно новий протокол обмiнy даними WITSML, що керуеться стандартами компанп Energistics [6] та на цей час проходить активний шлях свого розвитку.
1. Побудова архггектури СППР Í3 усунення ударiв i BÍftpauni
Розроблена СППР складаеться iз таких стaдiй: aнaлiзy проблеми, розроблення початкового прототипу, промiжного вaрiaнтa та юнцевого продукту. Сис-теми шдтримки прийняття ртень належать до 1С нового поколiння. У класич-ному розумшш СППР [7] - це шформацшна система, що мiстить таю компонента: шгерфейс користувача (User Interface); систему керування базами даних - СКБД (Data Management System); систему управлшня базами моделей -СУБМ (Model Management System); систему управлшня базами знань (Knowledge Engine); систему управлшня поввдомленнями (СУП).
Архггектура СППР iз усунення ударш i вiбрaцiй визначалася характером взаемодц основних ii складових елеменпв: iнтерфейсy користувача; бази даних, бази моделей i правил та бази знань експертш. Також архтктура розроблено! СППР охоплюе iнфрaстрyктyрy комyнiкaцiй i мереж для шгеграцп зi зов-нiшньою системою автоматизованого yпрaвлiння процесом буршня похило-скерованих i горизонтальних свердловин. Архггектуру розроблено! СППР представлено на рис. 1.
2. Розроблення структурно'' схеми та алгоритму функцюнування
СППР
Структура системи пiдтримки прийняття рiшень складаеться з окремих модyлiв, що взaемодiють iз основним модулем монiторингy та yпрaвлiння i не мають прямо! взаемодп мiж собою. Отже, система набувае переваг модульного шдходу, що дае змогу доповнювати ii новими модулями та зaмiнювaти чи вдос-коналювати наявш
1з функщонального погляду, СППР складаеться iз таких компонент: ш-терфейс користувача; модуль захоплення даних реального масштабу часу; модуль мотторингу та управлшня даними; модуль реатзацп моделей та алгорит-мiв; модуль вiзуалiзацil параметрiв бурiння; бази даних та знань.
Рис. 1. Архтектура СППР з iдентифiкацii та усунення в1брацшу процеа глибинно-похилого буртня
Структуру системи тдтримки прийняття ршень зображено на рис. 2. Розроблена система е пбридною СППР, що об'еднуе в собi кiлька типiв шфор-мацшних СППР, саме:
1. СППР на основi даних (ЭОЗЗ) - ршення Грунтуеться на основi аналiзу не-перервних даних щодо наявностi ударiв i вiбрацiй у реальному масштабi часу.
2. СППР на основi моделей (МОББ) - рiшення Грунтуеться на основi моделю-вання ресурсу роботи ЕСП.
3. СППР на основi знань (КОББ) - для прийняття ршень використовують ме-режi Байеса та дiаграми впливу, що Грунтуеться на знаннях експер™ про причини та ознаки виникнення ударiв i вiбрацiй [8, 9].
4. СППР на основi сшлкування (СОББ).
Функцiональну схему системи управлшня усуненням ударiв i вiбрацiй зображено на рис. 3. Алгоритм функщонування розроблено! шформацшно! системи мютить такi основнi параметри:
1. СППР дае змогу отримувати даш в режимi реального масштабу часу iз WITSM потоку, що в режимi стрiму постiйно доповнюеться новими даними про процес буршня, яю надходять iз поверхневих i глибинних давачiв.
2. За допомогою модуля монiторингу та управлшня даними, отриманi данi ви-користовують для аналiзу поточного стану та записуються в реляцiйну базу даних СППР.
3. За допомогою моделей та алгоршчшв [9-11] аналiзуeться шформащя отри-мано1 iз нових даних реального масштабу часу на предмет наявност та виз-начення достовiрностi ударiв i вiбрацiй. Проводиться анаиз рiвня вiбрацГí та вираховуеться ресурс роботи електронних свердловинних приладiв (ЕСП).
4. У р^ загрози передчасно1 поломки ЕСП СППР приймае ршення про потребу усунення вiбрацiй та вiдображае його на екраш.
5. На основi iдентифiкацiй виду вiбрацiй пропонуеться алгоритм усунення цього чи шшого виду вiбрацiй.
6. Усшшшсть подолання вiбрацiй у певних геолопчних умовах заноситься в базу знань, що впливатиме на подальше прийняття рiшення iз усунення вiбрацiй. Отже, вiдбуваеться занесення нових знань та навчання системи.
Модуль мониторингу та управлшня даними
База даних База База
^ Моделей Знань Експерт1в
та правил
Рис. 2. Структура системи тдтримки прийняття рШень 1з усунення ydapie i
eidpai^rn nid час буртня
3. Розроблення структури SQL БЗ
Для полегшення доступу та аналiзу даних, бази даних розроблено'1 СППР роздшено на 3 групи: базу даних RT (данi реального масштабу часу); база моделей i правил; база знань експерпв.
Велике сховище witsml даних масштабу тдприемства, що мiстить данi iз усiх свердловин, у розроблену СППР не входить. Також у цьому сховищi даних мiстяться неструктурованi дат, що збери^аються iнакше, нiж структуроваш да-нi. WITSML Web-сервери забезпечують потужну платформу для неструктуро-ваних даних i документiв. Архiтектура бази даних RT використовуе локальний
SQL сервер. Структуру БД RT представлено на рис. 4. Основною таблицею е таблиця data, що мiстить даш реального масштабу часу. Список ydx наявних даних зберiгаеться у таблицях logCurvelnfo.
Рис. 4. Структура бази даних КТ СППР для збереження даних реального масштабу часу
База моделей 1 правил призначена для збереження моделей 1 правил, що можуть бути використаш для моделювання р1зномаштних процес1в буршня з метою покращення прийнятих системою р1шень. На цьому етап1 розроблення сюди включено модель ощнювання ресурсу роботи ЕСП та алгоритм усунення удар1в та в1брацш, описаний вище.
База знань експерпв складаеться i3 таблиць умовних ймовiрностей, що використовуються в мережах Байеса [7, 10]. Розроблеш таблиц мiстять знания експерпв у сфеpi буpiння та мiстять iнфоpмацiю, що дае змогу побудувати при-чинно-наcлiдковi зв'язки мiж появою певних видiв вiбpацiй та piзноманiтними факторами, що приводять до ii виникнення. На початковому eтапi формування, заповнення таблиць ймовipноcтeй вiдбуваетьcя за допомогою знань експерпв. За наявноcтi велико! кшькосп спостережень таблицi модифiкуютьcя на оcновi даних спостережень. Нижче наведено таблищ, що мютять eкcпepтнi знання про фактори, як впливають на латеральш вiбpацil та хаотичну змiну крутильного моменту на pотоpi (рис. 5).
Edit Functions View
Vib_tor Biöpauii латеральи
Resonans false true
КНБК Stiff Soft Stiff Soft
Профшь Vertical Directional Horizontal Vertical Directional Horizontal II Vertical ll Directional Horizontal 1 Vertical 1: Directional Horizontal
false 1 l 1 1 1 1 |0.4 0.3 |0.3 0.3 0.2 0.2
true a 0 № » 0 9 |0.6 0.7 |o.7 0.7 0.8 0.8
Рис. 5. Таблищ умовних ÜMoeipnocmeü вершин "dT" та "Ыбраци латеральш"
Приклад штерфейсу користувача СППР iз усунення удаpiв i вiбpацiй у пpоцeci глибинно-похилого буpiння зображено на рис. 6.
Рис. 6.1нтерфейс користувач СППР h усунення ударiв i вiбрацiü
1нтерфейс користувача е головним компонентом у проект СППР. Вш розмщений безпосередньо у ктентш зпдно з арх1тектурою "товстого кл1ента" (thick-client). Основну форму 1нтерфейсу користувача зображено на рис. 6.
1нтерфейс користувача складаеться 1з таких блоков-панелей: блок 1шщ-ал1зац11 СППР, який призначений для задавання користувачем вхвдного WITSXML файлу 1з стргмом даних у реальному масштаб1 часу та шдексацп вхщних даних; блок анал1зу даних реального масштабу часу, що передае онов-леш даш поточного часового зр1зу на вхщ мереж Байеса та д1аграм впливу; панель стр1му даних реального масштабу часу, яка вщображае поточш та кторич-ш даш, якими оперуе система. Висновки:
1. Розроблено архитектуру СППР i3 усунення ударiв i вiбрацiй та и взаeмодiю i3 системою автоматизованого управлiння процесом бурiння похило-скеро-ваних свердловин.
2. Побудовано структурну схему та алгоритм функцюнування СППР, що мк-тить: штерфейс користувача, модуль захоплення даних реального масштабу часу, модуль мониторингу та управлшня даними, модуль реалiзацil моделей та алгоритмiв, модуль вiзуалiзацii' параметрiв процесу бурiння, бази даних та знань.
3. Розроблено функцюнальну схему системи управлшня усуненням ударiв i вiбрацiй та складено алгоритм функцiонування розроблено!' шформацшно!' системи.
4. Розроблено структуру баз даних i знань, яю для полегшення доступу та аналiзу даних подiленi на: базу даних RT, базу моделей i правил, базу знань експерив.
Лiтература
1. Bommer P. A primer of oilwell drilling: a basic text of oil and gas drilling / P. Bommer // 7-th ed. University of Texas, Austin, 2008. - Pp. 135.
2. Breyholtz O. Drilling Automation: Presenting a Framework for Automated Operations / O. Breyholtz, M. Nikolaou // SPE Drilling & Completion. - Vol. 27, Number 1, March, 2012. - Pp. 118-126.
3. Baik H.S. Decision support system for horizontal directional drilling / H.S. Baik, D.M. Abraham, S. Gokhale // Tunelling and Undrgraund Space technology, 2003. - Pp. 99-109.
4. Мала прнича енциклопедш / за ред. В.С. Бшецького. - Т. Ш. - Донецьк : Схвдний вид. дм, 2013. - 644 с.
5. Маляр А.В. Системи автоматизованого керування i мониторингу процесом видобування нафти : монографш / А.В. Маляр, Б.С. Калужний. - Львгв : Вид-во НУ "Львгвська шштехнжа", 2012. - 272 с.
6. Microsoft займется нефтегазовой промышленностью // NewsMe. - 2009. [Электронный ресурс. - Доступный с http://newsme.com.ua/business/277074/
7. Бвдюк П.1. Проектування комп'ютерних шформацшних систем шдтримки прийняття рь шень : навч. посiбн. / I. Бвдюк, Л. Коршевнюк. - К. : Вид-во ННК "1ПСА", НТУУ "КПТ, 2010. -196 с.
8. Матвiйкiв Т.М. Комп'ютерне моделювання промиву бурово! колони : зб. наук. праць / Т.М. Матвшюв, В.М. Теслюк, А.Е. Струк, Р.В. Загарюк // ППМЕ ¡м. Г.Е. Пухова НАН Украши. - 2012. - № 63. - С. 111-118.
9. Теслюк В.М. Формалiзована интегральна оцшка ресурсу роботи та ризику поломки буро-вих телеметричних систем / В.М. Теслюк, Т.М. Матвшюв // Вiсник Национального унiверситету "Львiвськаполiтехнiка". - Сер.: 1нформацшш системи тамережi. - Львгв : Вид-во НУ "Львгвська полiтехнiка". - 2011. - № 705. - С. 19-21.
10. Matviykiv T.M. Use of influence diagrams for decision support in drilling automation / T.M. Matviykiv, V.M. Teslyuk // Journal of Global Research in Computer Science (JGRCS). - India, 2013. -Vol. 4, No. 4 (April). - Pp. 1-7.
11. Teslyuk V. Computer Modeling of Drill String Washout / V. Teslyuk, T. Matviykiv, A. Struk // Proc. of the X Intern. Conf. on The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM'2009). - Lviv-Polyana, Ukraine, 2009. - Pp. 51-52.
Надклано до редакщ! 24.02.2016 р.
Матвийкив Т.М., Теслюк В.Н. Система поддержки принятия решений по устранению ударов и вибраций при глубинно-наклонном бурении
Разработана архитектура и структура системы поддержки принятия решений по устранению ударов и вибраций в процессе глубинно-наклонного бурения. Разработан алгоритм функционирования системы и информационное обеспечение, которое включает базу данных реального времени, базу моделей и правил, а также базу знаний экспертов. В процессе реализации системы база знаний экспертов базируется на моделях на основании сетей Байеса. Разработанный программный продукт, в режиме советчика, пригодный для промышленного использования при бурении наклонно-направленных скважин с помощью современных MWD-, LWD-, RSS-систем.
Ключевые слова: СППР, глубинно-наклонное бурение, удары и вибрации, база данных, база знаний.
Matviykiv T.M., Teslyuk V.M. Decision Support System for Shocks and Vibrations Mitigation in Directional Drilling
The development of decision-support system (DSS) for shocks and vibration mitigation in downhole directional drilling is described. System architecture, operation algorithm and schematic diagram design are specified. The DSS incorporates real-time databases, rule-based and expert knowledge databases. During the design process, we use Bayesian Networks modelling for expert knowledge implementation. The proposed system works in an advisor mode. It can be used in downhole directional drilling of oilfield wells with modern MWD-, LWD-, RSS-systems.
Keywords: DSS, downhole directional drilling, shocks and vibrations, database, knowledge base.
УДК 004.31
МЕТОД МУЛЬТИБАЗИСНОГО АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО ПЕРЕТВОРЮВАЧА ХААРА-КРЕСТЕНСОНА НА ОСНОВ1 КОМПАРАТОР1В З ПАРАФАЗНИМИ ВИХОДАМИ
В.Я. пХ2
Проаналiзовано юнукга методи формування та кодування технолопчних даних на низових ргвнях розподшених комп'ютеризованих систем, звщки видно, що на практищ найширше застосування знайшли перетворювачi форми шформацй на осж^ аналого-цифрового перетворювача (АЦП) рiзних тишв. Запропоновано структуру АЦП Í3 засто-суванням компаратс^в з парафазними виходами та реалiзащi лопчного елемента, що виключае АБО на лопчних елементах I-НЕ з парафазними входами та з'еднаш мiж собою шверсними виходами. Отже, запропоноване вдосконалення структури дае змогу шдвищити його швидкодвд та зменшити часову складшсть перетворень у 2,5-3 рази. При цьому зменшення апаратно'! складност становить близько 30 %.
1 acnip. В.Я. nix - 1вано-Франшвський НТУ нафти i газу
2 наук. кергвник: проф. Я.М. Николайчку, д-р техн. наук - Тернопщьський НЕУ
