ОСНОВИ НЕЧІТКОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ У ПРОЦЕСІ БУРІННЯ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН В УМОВАХ УСКЛАДНЕНЬ

Автор(и)

  • В. М. Шавранський ІФНТУНГ ; 76019, м . Івано - Франківськ , вул . Карпатська , 15; тел . (03422) 46067
  • М. В. Шавранський ІФНТУНГ ; 76019, м . Івано - Франківськ , вул . Карпатська , 15; тел . (03422) 46067

Ключові слова:

нечітка логіка, генетичні алгоритми, гібридні інтелектуальні системи, нечіткі нейронні системи, моделювання знань і процесів, системи підтримки прийняття рішень.

Анотація

Розглядається проблема використання штучного інтелекту для вирішення питань підтримки прий-няття рішень у процесі буріння нафтогазових свердловин. Проаналізовано основні напрямки штучного інтелекту. Шляхом порівняння позитивних та негативних сторін кожного з методів обрано метод, придатний для вирішення проблеми підтримки прийняття рішень при бурінні свердловин на нафту та газ.

Запропоновано новий підхід до проектування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень у нечітких умовах, що полягає в системній інтеграції різних методів моделювання нечітких знань та процесів, зокрема процесу буріння свердловин на нафту і газ в умовах ускладнень, що базується на нечіткій логіці, методи, які використовують штучні нейронні мережі з точними методами і моделями пошуку рішень, а також методи імітаційного моделювання. Запропонований підхід дозволяє створити інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень, що забезпечить розв’язання складної задачі управління в умовах ускладнень, тобто статистичної та структуральної невизначеностей, яка навчається на нагромадженому досвіді та адаптується до змін умов функціонування.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1 Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний / P. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, Л. Р. Черняховская. – М: Машиностроение, 2003. – 240 с.
2 Управление динамическими системами в условиях неопределенности / С.Т. Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев [и др]. – М.: Наука, 1998. – 452 с.
3 A modi, A. & Plaza, E. Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches. AI Communications, 7(i). – 1994. – pp.39-59.
4 Baader, F., Caivanese, D. etc. "The description logic handbook1. Theory, implementation, and applications. Cambridge University Press 2003. – 555 p.
5 Patry A. and Chapman D.(Eds.) //Dynamic modelling and expert systems in wastewater engineering//. Lewis Publisher. – 1989. – 310 pp.
6 Гаврилова Т.А. Базы знании интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. – СПб: Питер, 2000. – 384 с.
7 Guarino N., Giaretta P. Ontologies and Knowledge liases; Towards a Terminology Clarification. Towards Very Large Knowledge Bases: Knowledge Building &Knowlcdge Sharing. // IOS Press, 1995. – pp. 25-32.
8 Васильев В.И. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов. – Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 1995. – 80 с.
9 Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта; под ред. Д.А.Поспелова. – М.: Наука, 1986. – 312 с.
10 Newell, A, Unified theories of cognition // Harvard University Press, Cambridge, MA, USA. – 1990. – 360 pages.
11 Patry G. and Chapman D.(Eds.) // Dynamic modelling and expert systems in wastewater engineering. Lewis Publisher. – 1989. – 310 pp.
12 Балдин К.В. Управленческие решения / К.В.Балдин, С.Н.Воробьев, В.Б.Уткин. – М.: Издательстко-торговая корпорация «Дашков и К», 2006. – 496 с.
13 Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике / Ю.Ф.Тельнов. – М.: СИНТЕГ, 2002. – 316 с.
14 Ларичев О.И. Качественные методы принятия решений / О.И.Ларичев, Е.М.Мошкович. – М.: Наука, Физматлит, 1996. – 208 с.
15 Бондарев В.Н. Искусственный интеллект / В.Н.Бондарев, Ф.Г.Аде. – Севастополь: Изд. СевНТУ, 2002. – C. 615.
16 Рыбина Г.В. Автоматизация построения баз знаний для интегрированных экспертных систем / Г.В. Рыбина // Теория и системы управления. – 1998. – № 5.
17 Gottinger H.W. Intelligent decision support systems //Decision support systems. – 1992. – № 8 . – P. 317–332.
18 Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования / А.Н. Борисов, О.А.Крумберг, И.П.Федоров. – Рига: Зинатне, 1990. – 184 с.
19 Семенцов Г.Н. Автоматизація технологічних процесів у нафтовій та газовій промисловості: [навчальний посібник] / Г.Н.Семенцов, Я.Р.Когуч, Я.В.Куровець, М.М.Дранчук. – Івано-Франківськ: ІФНТУНГ, 2009. – 300 с.
20 Семенцов Г.Н. Автоматизація процесу буріння свердловин.: [навчальний посібник] / Г.Н. Семенцов. – Івано-Франківськ: ІФДТУНГ, 1999. – 300 с.
21 Горбійчук М.І. Оптимізація процесу буріння свердловин. / М.І. Горбійчук, Г.Н. Семенцов. – Івано-Франківськ: Факел, 2003. – 493 с.
22 Автоматизація процесів переробки нафти та газу: Навчальний посібник / Г.Н. Семенцов, М.І. Горбійчук, Л.І. Жуган, С.А. Чеховський. – Львів: Світ, 1992. – С. 225-294.
23 Шавранський М.В. Фаззі-моделювання для прогнозування прихоплень колони бурильних труб / М.В.Шавранський // Науковий вісник ІФНТУНГ. – № 1. – 2001. – С. 87 - 90.

##submission.downloads##

Опубліковано

20.10.2011

Як цитувати

Шавранський, В. М., & Шавранський, М. В. (2011). ОСНОВИ НЕЧІТКОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ У ПРОЦЕСІ БУРІННЯ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН В УМОВАХ УСКЛАДНЕНЬ. Нафтогазова енергетика, (3(16), 72–85. вилучено із https://nge.nung.edu.ua/index.php/nge/article/view/74

Номер

Розділ

ЕНЕРГЕТИКА, КОНТРОЛЬ ТА ДІАГНОСТИКА ОБ’ЄКТІВ НАФТОГАЗОВОГО КОМПЛЕКСУ

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.