Winners of the contest “UMNIK”
“Young Scientist” . # 30 (320) . July 2020
1
ПО БЕ Д И Т Е Л И КО Н КУ Р С А У М Н И К В РА М К А Х Н А Ц И О Н А Л Ь Н О Й П Р О Г РА М М Ы « Ц ИФР О ВА Я Э КО НОМ И К А Р О С С И ЙС КО Й Ф Е Д Е РА Ц И И »
Комплексный подход к разработке программного обеспечения для автоматизации работы инженерно-технического персонала нефтегазодобывающего предприятия на примере ПО «Автогеолог» Валеев Денис Рамилевич, специалист ПАО «Варьеганнефтегаз» (г. Радужный)
Н
еблагоприятная конъюнктура рынка в сфере ТЭК, характеризующаяся низкой ценой на жидкие углеводороды, истощениям залежей с традиционными запасами, вводом в разработку трудно извлекаемых запасов (ТРиЗ), ставит задачу повышения качества принимаемых решений инженерно-техническим персоналом. Разработка программного обеспечения, основанного на математических моделях анализа и обработки промысловых данных с целью поддержки принятия решений инженерами нефтегазодобывающего предприятия является одним из наиболее перспективных направлений в области повышения эффективности работ предприятий ТЭК. Автоматизация процессов принятия решений — действенный способ увеличения эффективности производственных процессов, уменьшения нагрузки на персонал вызванной монотонной и однообразной работой, которую возможно возложить на ЭВМ, снижения затрат, связанных с некорректностью решений и ошибками. Нефтяной промысел относится к сложным промышленным системам, имеющим колоссальные объёмы обрабатываемой и генерируемой информации. Автоматизация работы сотрудников нефтегазодобывающих предприятий является сложной задачей, требующей скрупулёзного анализа и верификации промысловых данных, учета высокой степени неоднородности системы принятия решений. В ходе реализации программного обеспечения для автоматизации работы геологических служб нефтегазодобывающих предприятий «АвтоГеолог» был разработан следующих алгоритм проектирования информационных систем: 1. Определение и детальное рассмотрение основных должностные обязанности промыслового геолога нефтегазодобывающего предприятия, путем проведения анализа рабочего дня каждого из сотрудников. Упрощенный результат проведенного анализа представлен на рисунке 2 в виде Use case диаграммы универсального языка разработки UML. 2. Для каждой задачи решаемой сотрудником геологической службы необходим подбор наиболее подходящего способа анализа данных исходя из неопределенности системы. Классические методы управления и нечеткие системы являются эффективными и наиболее производительными в случае, когда для решаемой задачи имеется научно обоснованная зависимость между влияющими и прогнозируемыми параметрами. В случае высокой неопределенности системы, когда предсказать прогнозируемую величину невозможно, целесообразно использовать методы машинного обучения.
