ЭМУЛЯЦИЯ ЭКСПЕРТНОГО ПОДХОДА К ОБРАБОТКЕ КРИВЫХ ГДИС НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО КРИТЕРИЯ МАКСИМАЛЬНОЙ ИСТИННОСТИ

Б. І. Ізюмов

Автор(и)

Б. І. Ізюмов РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Россия, 119991, Москва, Ленинский пр-т., 65, тел. (499) 6810102,

Ключові слова:

емуляція експертного підходу, гідродинамічні дослідження, свердловина, метод f-регресії.

Анотація

Метою гідродинамічних досліджень свердловин (ГДДС) є визначення моделей свердловини, пласта і меж пластів з подальшою ідентифікацію їх параметрів. Традиційно – це завдання покладається на експерта, який зіставляє реальні дані з типовими кривими зміни тиску вручну або за допомогою спеціальних програмних продуктів. При цьому виникає необхідність виявити в даних ДДІВ лінійні ділянки, за якими можливо встановити переважаючий на конкретному часовому проміжку фільтраційний режим (лінійний, радіальний тощо). Розглядається заснований на непарному критерії максимальної істинності метод кластерного нечіткого регресійного аналізу, що використовує параметри невизначеності вихідних даних у явному вигляді (метод f-регресії) . Розглянутий приклад доводить, що шляхом коректного задання невизначеностей вихідних даних і вибору параметрів методу, традиційності вирішувану експертом завдання установки кількості і параметрів лінійних ділянок кривої можливо вирішити в напівавтоматичному режимі, для подальшої ідентифікації моделі колектора та її параметрів

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1 Bourdet D.P. “Well Test Analysis: the Use of Advanced Interpretation Models”. 1st ed. The Netherlands: Elsevier, 2002.
2 Zadeh L.A. “Generalized theory of uncertainty (GTU) – principal concepts and ideas” // Computational Statistics & Data Analysis. 2006. No. 51. pp. 15-46.
3 Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А.. – М.: Наука, 1986.
4 Tanaka H., Uejima S., and Asai K. “Linear regression analysis with fuzzy model” // IEEE Transaction on System, Man and Cybernetics. 1982. No. 12. pp. 903-907.
5 Kalinina E., Wagenknecht M. “Fuzzy regression analysis and application to a crisp model” // Proceedings of the 8th Zittau Fuzzy Colloquium. Sep 2000. pp. 9-18.
6 Bandemer H., Gottwald S. “Einfuehrung in Fuzzy Methoden” (на немецком). Berlin: Akademie-Verlag, 1989.
7 Celminš A., “Least squares model fitting to fuzzy data”. Fuzzy Sets and Systems, No. 22, 1987. pp. 245-269.
8 Izyumov B. “Application of f-regression method to fuzzy classification problem” // Proceedings of the EUSFLAT Conference, Zittau. 2003. pp. 761-766.
9 Izyumov B., Kalinina E., and Wagenknecht M. “Software tools for regression analysis of fuzzy data” // Proceedings of 9th Zittau Fuzzy Colloquium. 2001. pp. 221-229.
10 Bourdet D.P., Ayoub J.A., and Pirard Y.M., “Use of Pressure Derivative in Well Test Interpretation (SPE 12777)”, SPEFE, 1989. pp. 293-302.