Применение оптимизационных алгоритмов для решения инжиниринговых задач в условиях высокой неопределенности

UDK: 519.87:622.276
DOI: 10.24887/0028-2448-2019-11-149-152
Ключевые слова: концептуальное проектирование, интегрированное проектирование, информационная система ЭРА:ИСКРА, алгоритмы оптимизации, многовариантные расчеты, неопределенность, метамодели
Авт.: А.Ф. Можчиль (ООО «Газпромнефть НТЦ»), Д.Е. Дмитриев (ООО «Газпромнефть НТЦ»), Н.З. Базылева (ООО «Газпромнефть НТЦ»), А.А. Куриленко (ООО «Газпромнефть-Развитие»), А.Д. Ледовский (IBM Science and Technology Center), М.В. Голицина (IBM Science and Technology Center)

Для принятия обоснованных технологических решений необходимо учитывать взаимосвязь пласта, скважины и наземной инфраструктуры, что требует проведения многовариантных расчетов в условиях неопределенности. В ПАО «Газпром нефть» определение оптимального варианта разработки и обустройства месторождения выполняется на базе собственной информационной системы интегрированного концептуального проектирования ЭРА:ИСКРА. Технология, реализованная в системе, основана на выполнении серийного расчета, но при работе с большим массивом данных, расчет методом полного перебора нецелесообразен. Для решения этой задачи требуется разработка оптимизационных инструментов, позволяющих найти глобально оптимальное решение за ограниченное время.

В статье выполнена постановка задачи математической оптимизации. Проведены анализ и тестирование методов классического дизайна экспериментов, методов derivative-free, мета-эвристики и с метамоделями, в том числе предложенных в рамках работы. Предложенные алгоритмы оптимизированы с учетом поставленной задачи: адаптированы для работы при наличии физических ограничений по технической совместимости решений и допустимым значениям входных параметров. Для тестирования алгоритмов использованы результаты расчетов, выполненные в рамках одного из проектов, где рассматривались 864 варианта. Работа алгоритмов оценивалась по двум метрикам: число итераций до сходимости и сходимость алгоритма на 100-й итерации. Результаты тестирования алгоритмов свидетельствуют, что использование предложенных методов оптимизации существенно сокращает время поиска оптимального варианта разработки и обустройства месторождения в информационной системе ЭРА:ИСКРА. Это дает возможность быстрее определять глобальный оптимальный вариант и перераспределять ресурсы с рутинных операций на анализ и детальную проработку выбранного оптимального варианта.

Список литературы

1. Интегрированное концептуальное проектирование как инструмент системного инжиниринга / В.П. Батрашкин, Р.Р. Исмагилов, Р.А. Панов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 12. – C. 80–83.

2. Власов А.И., Можчиль А.Ф. Обзор технологий: от цифрового к интеллектуальному месторождению // PROнефть. – 2018. – № 3 (9). – C. 68–74.

3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2017610926. «ЭРА:ИСКРА» / А.В. Жагрин, М.М. Хасанов, Р.Р Исмагилов [и др.]; патентообладатель ПАО «Газпром нефть». – № 2016662818/16; заявл. 24.11.16; опубл. 19.01.17.

4. Пат. 2670801 РФ, G 06 F 17/50. Система интегрированного концептуального проектирования месторождения углеводородов / Р.Р. Исмагилов, Р.А. Панов, А.Ф. Можчиль, Н.З. Гильмутдинова, Д.Е. Дмитриев, Д.Е. Кондаков. – № 2017147019/08; заявл. 29.12.17; опубл. 25.10.18.

5. Выбор стратегии развития региональной инфраструктуры в условиях неопределенности добычи с использованием программного обеспечения «ЭРА:ИСКРА» / Р.Д. Хамидуллин, Р.Р. Исмагилов, А.В. Кан [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 12. – C. 64–67.

6. Интегрированная модель для комплексного управления разработкой и обустройством месторождений / Р.Р. Исмагилов, Ю.В. Максимов, О.С. Ушмаев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 12. – C. 71–73.

7. Shan S., Wang, G.G. Survey of modeling and optimization strategies to solve high-dimensional design problems with computationally-expensive black-box functions // Structural and Multidisciplinary Optimization. – 2010. – V. 41. – № 2. – Р. 219–241.

8. Rios L.M., Sahinidis N.V. Derivative-free optimization: a review of algorithms and comparison of software implementations // J. Global Optimization. – 2013. – V. 56. – P. 1247–1293.

9. Bergstra J., Yamins D., Cox D.D. Making a Science of Model Search: Hyperparameter Optimization in Hundreds of Dimensions for Vision Architectures // To appear in Proc. of the 30th International Conference on Machine Learning (ICML 2013). – 2013.




Внимание!
Купить полный текст статьи (русская версия, формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.