MATHEMATICAL MODEL OF INTELLECTUAL DECISION SUPPORT SYSTEM TO IDENTIFY THE DIFFICULTIES IN DRILLING WELLS V. M. SHAVRANSKYI
Keywords:
drilling process, mathematical model, complications, intelligent systems, control, management.Abstract
Розглядається питання розроблення загальної інформаційної моделі об’єкта контролю і керування у випадку виникнення ускладнень у процесі буріння свердловин, а також математична модель нечіткої інтелектуальної системи для виявлення ускладнень у процесі буріння нафтогазових свердловин, а саме: визначено склад і характеристики вхідних і вихідних змінних нечіткої інтелектуальної системи; математичну модель нечіткої бази правил; модель функції належності лінгвістичних змінних; модель системи нечіткого логічного висновку і дефазифікація вихідного показника, що дає змогу точніше і швидше виявляти ускладнення.
Downloads
Download data is not yet available.
References
1 Семенцов Г.Н. Автоматизація процесу буріння свердловин: [навчальний посібник] / Г.Н. Семенцов. – Івано-Франківськ: Факел, 1998. – 191 с.
2 Степанов Н.В. Моделирование и прогноз осложнений при бурении скважин / Н.В.Степанов. – М.: Недра, 1989. – 252 с.
3 Шавранський В.М. Математична модель нечіткої бази знань ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин в умовах ускладнень / В.М. Шавранський // Інтелектуальні технології в системному програмуванні (ІТСП-2013):
2-га Всеукраїнська науково-практична конференція молодих учених та студентів: збірник наукових праць. – Хмельницький: Тріада-М, 2013. – С. 238-247.
4 Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств; Пер. с франц./ А. Кофман. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.
5 Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / Ротштейн А.П. – Винница: УНІВЕРСУМ.–Вінниця, 1999. – 320 с.
6 Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба. – М.: Горячая линия - Телеком, 2007. – 288 с.
7 Борисов В.В. Нечеткие модели и сети /В.В.Борисов, В.В.Круглов, А.С.Федулов. – М.: Горячая линия - Телеком, 2007. – 284 с.
8 Шавранський В.М. Математична модель нечіткої бази знань для ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин в умовах ускладнень / В.М. Шавранський // Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у
виробництві та освіті: стан, досягнення та перспективи розвитку: Всеукраїнська науково-практична Internet-конференція: тези доп. –Черкаси, 2013. – С. 10-12.
9 Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани, А.А. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д.Вязилов. – М.: Эдиториал
УРСС, 2001. – 304 с.
10 Шавранський В.М. Модель функціїналежності лінгвістичних змінних для ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин /В.М. Шавранський // Інформатика, математика, автоматика: тези доп. Науково-технічна конференція. – Суми, 2013. – С.94.
11 Беллман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях: В кн. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Р. Беллман, Л.Заде. – М.: Мир, 1976. – С. 172-215.
12 Заде Л. Понятие лингвистической переменной и её применение к принятию приближенных решений / Л.Заде. – М.: Мир, 1976. –167 с.
13 Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в системе MATLAB /С.Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. – 2003. – №2. – С.9-15.
14 Шавранський В.М. Оптимізація нечіткої бази знань ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин/ В.М. Шавранський // Інтелектуальні технології в системному програмуванні (ІТСП-2013): Всеукраїнська науково-
практична конференція молодих учених та студентів: збірник наукових праць. – Хмельницький: Тріада-М, 2013 – С. 265-266.
2 Степанов Н.В. Моделирование и прогноз осложнений при бурении скважин / Н.В.Степанов. – М.: Недра, 1989. – 252 с.
3 Шавранський В.М. Математична модель нечіткої бази знань ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин в умовах ускладнень / В.М. Шавранський // Інтелектуальні технології в системному програмуванні (ІТСП-2013):
2-га Всеукраїнська науково-практична конференція молодих учених та студентів: збірник наукових праць. – Хмельницький: Тріада-М, 2013. – С. 238-247.
4 Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств; Пер. с франц./ А. Кофман. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.
5 Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / Ротштейн А.П. – Винница: УНІВЕРСУМ.–Вінниця, 1999. – 320 с.
6 Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба. – М.: Горячая линия - Телеком, 2007. – 288 с.
7 Борисов В.В. Нечеткие модели и сети /В.В.Борисов, В.В.Круглов, А.С.Федулов. – М.: Горячая линия - Телеком, 2007. – 284 с.
8 Шавранський В.М. Математична модель нечіткої бази знань для ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин в умовах ускладнень / В.М. Шавранський // Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у
виробництві та освіті: стан, досягнення та перспективи розвитку: Всеукраїнська науково-практична Internet-конференція: тези доп. –Черкаси, 2013. – С. 10-12.
9 Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани, А.А. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д.Вязилов. – М.: Эдиториал
УРСС, 2001. – 304 с.
10 Шавранський В.М. Модель функціїналежності лінгвістичних змінних для ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин /В.М. Шавранський // Інформатика, математика, автоматика: тези доп. Науково-технічна конференція. – Суми, 2013. – С.94.
11 Беллман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях: В кн. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Р. Беллман, Л.Заде. – М.: Мир, 1976. – С. 172-215.
12 Заде Л. Понятие лингвистической переменной и её применение к принятию приближенных решений / Л.Заде. – М.: Мир, 1976. –167 с.
13 Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в системе MATLAB /С.Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. – 2003. – №2. – С.9-15.
14 Шавранський В.М. Оптимізація нечіткої бази знань ІСППР при керуванні процесом буріння свердловин/ В.М. Шавранський // Інтелектуальні технології в системному програмуванні (ІТСП-2013): Всеукраїнська науково-
практична конференція молодих учених та студентів: збірник наукових праць. – Хмельницький: Тріада-М, 2013 – С. 265-266.
Downloads
Published
19.05.2014
How to Cite
Шавранський, В. М. (2014). MATHEMATICAL MODEL OF INTELLECTUAL DECISION SUPPORT SYSTEM TO IDENTIFY THE DIFFICULTIES IN DRILLING WELLS V. M. SHAVRANSKYI. Oil and Gas Power Engineering, (1(21), 101–111. Retrieved from https://nge.nung.edu.ua/index.php/nge/article/view/296
Issue
Section
POWER ENGINEERING, CONTROL AND DIAGNOSTICS OF OIL AND GAS COMPLEX FACILITIES
.png)
1.png){kind=logo}
