Методи кількісної оцінки невизначеності даних для інтелектуальної підтримки-прийняття рішень у комп’ютерно-інтегрованих системах нафтогазовидобутку

Анотація

Сучасні комп’ютерно-інтегровані системи видобутку нафти і газу широко використовують інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень для моніторингу, прогнозування, діагностики та керування технологічними процесами. Ефективність функціонування таких систем значною мірою залежить від достовірності та повноти вхідних даних, які часто характеризуються наявністю похибок вимірювань, шуму, пропущених значень, неточностей моделей та мінливістю геологічних і виробничих умов. За таких обставин кількісна оцінка невизначеності є критично важливим компонентом для забезпечення надійності прогнозних моделей та підтримки обґрунтованого прийняття рішень у цифрових нафтогазових системах. Метою роботи є аналіз і систематизація сучасних методів кількісної оцінки невизначеності даних, що використовуються в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень комп’ютерно-інтегрованих систем видобутку нафти і газу, а також визначення їх придатності для роботи в умовах неповної та невизначеної інформації. У дослідженні розглянуто специфічні особливості технологічних даних нафтогазової галузі, зокрема: неоднорідність джерел інформації, нелінійний характер процесів, невизначеність вимірювань та вимоги до функціонування в режимі реального часу. У статті формалізовано задачу кількісної оцінки невизначеності в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень та проаналізовано основні типи невизначеності, що впливають на технологічні системи, а саме: алеаторну, епістемічну, вимірювальну, модельну та параметричну невизначеність симуляційних моделей. Проведено порівняльний аналіз баєсівських підходів, ансамблевих методів, методів Монте-Карло, ймовірнісних нейронних мереж і методів калібрування з позицій обчислювальної ефективності, стійкості до шумових і неповних даних, інтерпретованості результатів та сумісності з промисловими системами моніторингу й керування. Отримані результати показали, що жоден окремий метод не задовольняє повною мірою всі вимоги комп’ютерно-інтегрованих систем видобутку нафти і газу. Встановлено, що ансамблеві методи забезпечують найбільш збалансоване співвідношення між точністю оцінювання, обчислювальною складністю та можливістю використання в оперативних системах підтримки прийняття рішень, тоді як баєсівські методи та методи Монте-Карло є доцільними для задач моделювання пластів і довгострокового прогнозування. Запропоновано підхід до вибору методів кількісної оцінки невизначеності залежно від характеристик даних та операційних обмежень системи. Практичне значення роботи полягає у можливості використання отриманих рекомендацій під час розроблення комп’ютерно-інтегрованих систем моніторингу, діагностики, прогнозування та підтримки прийняття рішень для технологічних об’єктів видобутку нафти і газу в умовах невизначених і неповних даних.