Часть 2. Прикладные задачи пур. Примеры

19. Принятие решений в задачах идентификации в условиях неопределенности (схема процесса). Основные этапы принятия решений при идентификации жизненного цикла продукции и текущей емкости рынка [16 – слайд 32, 34; 5- стр. 112-114 , 29,30].

20. Интегрированные системы моделей (ИСМ) объектов управления. Классификация ИСМ. Линейные и нелинейные ИСМ. Матричная форма. Примеры [16 – слайд 35-37, 5].

21. Показатели качества и критерии оптимальности в задачах идентификации. Проблемы выбора показателей качества и устранения многокритериальности. Примеры показателей качества[16 – слайд 38-39, 5- стр. 24-28].

22. Проектирование оптимальных решений в линейных интегрированных системах идентификации. Задача выбора управляющих параметров. Способ сведение оптимизационной задачи оценки параметров линейной ИСМ с учетом априорной информации о параметрах к решению системы линейных алгебраических уравнений. Примеры оптимальных оценок [16- слайды 40-43; 5 - стр.29-31].

23. Проектирование оптимальных решений (определение параметров модели и управляющий параметров) в нелинейных системах идентификации с использованием метода Гаусса-Ньютона. Способ сведения оптимизационной задачи оценки параметров нелинейной ИСМ с учетом априорной информации о параметрах к последовательному решению СЛУ) [16- слайды 44 - 45; 5 - стр.44 - 47].

24. Проектирования алгоритма стратегического прогноза добычи нефти с учетом априорной информации об извлекаемых запасах. Решение оптимизационной задачи оценки параметров нелинейной ИСМ добычи нефти методом Гаусса-Ньютона[16- слайды 44 - 45; 5 - стр.93 - 99].

25. Проектирование алгоритмов идентификации кривой восстановления давления в задачах гидродинамических исследований скважин (на примере интегрированной системы моделей забойного давления с учетом дополнительной априорной информации о пластовом давлении с использованием метода оптимизации Гаусса-Ньютона).

26. Проектирования алгоритмов стратегического прогноза добычи нефти с учетом априорной информации об извлекаемых запасах и прогнозных значениях добычи нефти. Решение оптимизационной задачи оценки параметров нелинейной ИСМ добычи нефти методом Гаусса-Ньютона [16- слайды 44 - 45; 5 - стр.93 - 99].

Темы рефератов и (семинарских) занятий

(по разделу ПУР -компьютерные системы поддержки принятия решений)

( Цель рефератов знакомство с постановками задач и формирования базы знаний для выполнения курсовых проектов на пятом курсе по дисциплине «Проектирование систем управления и менеджмента»)

Тема1. Информационная система мониторинга добычи и контроля извлекаемых запасов месторождений углеводородов

1. Базы данных и знаний мониторинга добычи и контроля извлекаемых запасов нефтегазодобывающего предприятия (формирование базы данных и знаний технологических показателей объектов разработки нефтяных месторождений) [14,18]

2. Долгосрочное прогнозирование технологических показателей разработки (ТПР) нефтяных месторождений (проблемы долгосрочного прогнозирования ТПР, традиционные и современные методы прогноза ТПР – добычи нефти, оценки извлекаемых запасов, коэффициента извлечения на основе малопараметрических моделей с учетом дополнительной априорной информации и экспертных оценок) [5,14,17,19,21, 25]

3. Краткосрочное прогнозирование показателей разработки и оценка технологической эффективности геолого - технических мероприятий на основе характеристик обводнения (традиционные и современные методы с учетом дополнительной информации и экспертных оценок) [5,14, 19, 20].