Алгоритмы и программы решения обратных задач гидродинамики скважины с погружным электронасосом тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Говорков, Денис Александрович

• Говорков, Денис Александрович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Говорков, Денис Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ НЕФТЕДОБЫЧИ НА СКВАЖИНАХ С ПОГРУЖНЫМ ЭЛЕКТРОНАСОСОМ.

1.1 Общие положения.

1.2 Гидродинамические методы исследования скважин.

1.3 Сопровождение постоянно-действующих гидродинамических моделей скважинных систем.

2. СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ «ПЛАСТ - СКВАЖИНА -НАСОС».

2.1 Общие положения.

2.2 Математическая модель вертикальной скважины с погружным электронасосом.

2.2.1 Математическая модель призабойной зоны пласта.

2.2.2 Математическая модель подъемника скважины.

2.2.3 Математическая модель погружного насоса.

2.2.4 Общий вид математической модели вертикальной скважины с погружным электронасосом.

2.2.5 Пример численного моделирования переходных процессов модели скважины с погружным электронасосом.

2.3 Обобщения математической модели скважинной системы.

2.3.1 Дополнение модели призабойной зоны пласта.

2.3.2 Дополнение модели гидравлического тракта - «насос + НКТ».

2.3.3 Подходы к моделированию динамики газообразования.

2.4 Выводы по разделу.

3 МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ГИДРОДИНАМИКИ

СКВАЖИННОЙ СИСТЕМЫ.

3.1 Общие положения.

3.2 Алгоритмы МНК - оценивания модели призабойной зоны пласта.

3.2.1 Структура данных алгоритма.

3.2.2 Схемы МНК - идентификации модели ПЗ пласта.

3.2.3 Схема МНК - идентификации модели ПЗ пласта с нелинейным притоком.

3.3 Алгоритм МНК - оценивания модели насоса.

3.3.1 Структура данных алгоритма.

3.3.2 Схема МНК - идентификации модели насоса в активном состоянии.

3.3.3 Схема МНК - идентификации модели насоса в пассивном состоянии.

3.3.4 Схема МНК - идентификации модели насоса в условиях частотной регулировки.

3.4 Алгоритмы МНК - оценивания модели скважинной системы.

3.4.1 Схема объединенной идентификации модели скважинной системы.

3.4.2 Схема раздельной идентификации модели скважинной системы.

3.5 Обеспечение устойчивости оценок схем МНК - оценивания.

3.5.1 Методы локальной непараметрической аппроксимации.

3.5.2 Схема МНК - идентификации модели разнотемповой динамики процессов в ПЗ пласта.

3.6 Выводы по разделу.

4 АПРОБАЦИЯ АЛГОРИТМОВ МНК - ИДЕНТИФИКАЦИИ

МОДЕЛИ СКВАЖИННОЙ СИСТЕМЫ.

4.1 Общие положения.

4.2 Сопоставление алгоритмов МНК - идентификации и традиционных методик ГДИС.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и программы решения обратных задач гидродинамики скважины с погружным электронасосом»

Анализ современных научно-технических публикаций по нефтегазовым технологиям (SPE, JPSE, «Нефтяное Хозяйство» и др.) свидетельствует о масштабном распространении идей и методов «интеллектуализации» процессов нефтедобычи на скважинах и пластах на основе:

• разработки и применения алгоритмов автоматизированного регулирования в режиме реального времени,

• использования средств постоянного глубинного контроля и управления.

Новые модели и методы, а также соответствующие технологические решения получили название интеллектуальных скважин (Smart Wells). Ведущие организации в этой области: Schulmberger, Well Dynamics (Halliburton), BP, Baker Hughes и т.д. Создание технологий замкнутого управления предполагает применение адекватной модели скважинной системы, описывающей основные гидродинамические процессы.

Существующие подходы в области моделирования процессов в скважине можно разделить на две основные группы:

1. Модели и методы описания гидродинамики притоков для прискважинных зон, используемые в обратных задачах по оценке фильтрационно-емкостных параметров призабойных зон (ПЗ) скважин, т.н. задачи гидродинамических исследований (ГДИС). Традиционные методики ГДИС основаны на обработке формулы радиального притока упругой модели ПЗ пласта со строго стационарными краевыми условиями на ^пусках или остановах из равновесных состояний по данным глубинных измерений, что ограничивает их применимость в условиях нормальной эксплуатации.

2. Модели численного анализа гидравлики подъемников, включая напорные характеристики насосов, ориентированны на расчет равновесных режимов работы подъемника и плохо приспособленные для анализа переходных процессов.

Растущее число публикаций по развиваемым в настоящее время алгоритмам настройки постоянно-действующих геолого-технологических моделей по данным истории разработки свидетельствует, что указанная задача применительно к моделям фильтрационных полей также далека от завершения.

Решение задачи создания новых высокоэффективных технологий проектирования и эксплуатации скважин на основе применения систем и средств глубинного контроля и оперативного регулирования требуют разработки новых форм представления моделей гидродинамики скважинных систем, объединяющих процессы в пласте, скважине и насосе. Создание подобных схем по уровню детальности описания лимитируется двум обстоятельствами:

• доступностью контроля глубинных состояний скважиной системы

• возможностью решения обратной задачи по оценке параметров моделей на основе данных натурных измерений процессов.

Решение указанной проблемы во многом связано с созданием объединенной гидродинамической модели «пласт — скважина — насос» и инструментов ее восстановления в режиме реального времени.

Целью представленной работы является совершенствование механизмов (алгоритмов) решения обратных задачи по оцениванию гидродинамических характеристик скважины в условиях нормальной эксплуатации. Исходя из поставленной цели и обозначенных выше проблем, определялись задачи исследования:

1. Разработка структурно-упорядоченных форм представления гидродинамических моделей скважинной системы, ориентированных на задачи оперативного параметрического оценивания

2. Разработка алгоритмов и программ идентификации параметров скважины по данным натурных наблюдений входо-выходных состояний в режиме нормальной эксплуатации

3. Анализ и обеспечение устойчивости результатов оценивания в условиях действия помех измерений

Объект исследования — технологии нефтедобычи для скважины, оборудованной погружным электроцентробежным насосом с частотно-регулируемым приводом. Предмет исследования — математические модели гидродинамики системы «пласт — скважина — насос» и алгоритмы устойчивого оценивания параметров модели по данным текущего контроля состояния системы.

Основные положения работы, выносимые на защиту::

1. Алгоритмы оценивания гидродинамических характеристик математических моделей скважинных систем, приведенных к кусочно-линейному виду, включая параметры пласта: среднезональное пластовое давление, гидропроводности зональных переходов «пласт - призабойная зона» «призабойная зона - забой», в условиях линейного притока, параметр гидроупругого объема призабойной зоны кололектора, параметры подъемника: коэффициенты уравнения напорной характеристики насоса, параметры сопротивлений гидравлического тракта «насос - НКТ1» во включенном и выключенном состояниях системы, на основе метода наименьших квадратов (МНК).

2. Методы повышения устойчивости оценок параметров моделей, за счет: развития приемов локальной непараметрической аппроксимации в задачах фильтрации помех измерений,

1 HKT - насосно-компрессорная труба интегро-дифференциальных преобразований модели притока в схеме итеративного последовательного оценивания параметров насоса и призабойной зоны пласта

раздельной идентификации разнотемповых процессов, характерных для скважин с гидроразрывом пласта (ГРП) по схеме последовательных приближений

Достоверность результатов исследований подтверждается логикой математических выводов алгоритмов оценивания, использованием фундаментальных законов упругой фильтрации, законов сохранения объемов и масс, сходимостью процессов вычислительного анализа с данными протоколов испытаний скважин на «Приобском» месторождении и опытной скважины на месторождении «Комсомольское» ООО «РН-Пурнефтегаз», результатами тестирования устойчивости оценок по серии многократных вычислительных экспериментов.

Научная новизна представленной работы характеризуется следующими положениями:

1. Разработаны структурно-упорядоченные формы представления математических моделей скважинной системы на основе дополнения базовой модели вертикальной скважины с линейным притоком новыми связями: нелинейной индикаторной характеристикой притока, обратным перетоком жидкости из НКТ, факторами разгазирования жидкости в подъемнике, а также методы преобразования обновленных моделей к линейно-параметрическому (регрессионному) виду.

2. Разработаны методы конструирования алгоритмов идентификации и правила обеспечения устойчивости оценок параметров моделей скважин, отличающиеся от типовых решений ГДИС, фактом контроля состояния системы в реальном времени, включая пуско-остановочные и частотно-регулируемые режимы эксплуатации

Практическая значимость представленной работы заключается в том, что разработанные теоретические положения, численные схемы и алгоритмы предназначены для совершенствования методов расчета и эксплуатации скважин, оборудованных электронасосами, за счет оперативной диагностики функциональности погружного оборудования с контролем выхода в нережимные состояния работы, сопровождения и прогнозирования дрейфа гидродинамических характеристик прискважинной зоны коллектора, необходимых для проведения адекватных геолого-технологических мероприятий в задачах управления разработкой участка.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Говорков, Денис Александрович

3.6 Выводы по разделу

В третьем разделе представлена методика конструирования алгоритмов идентификации гидродинамики скважинных систем на основе положений МНК. При построении решающих схем МНК - идентификации учитывались особенности, связанные с точностью и устойчивостью генерируемых оценок: неоднозначность приведения моделей скважины к линейно-регрессионному виду (2.1), обеспечение необходимого уровня информативности и полноты входных/выходных данных, соответствующего заданной сложности модели (размерности вектора параметров) в условиях преимущественного использования только данных устьевых измерений

С учетом этих особенностей, в работе были реализованы различные формы представления уравнений модели насоса (3.33) и модели ПЗ (дифференциальная1 форма (3.19)) в JIPB. Применение интегро-дифференциальных преобразований позволило снизить порядок старшей производной уравнения модели ПЗ (интегральная форма (3.28)), за счет введения итеративно-настраиваемых фильтров (3.23 —3.25).

При составлении решающих схем МНК - идентификации модели скважины на основе соответствующих представлений моделей насоса и ПЗ в JIPB учитывалась необходимость в учете интервалов постоянства кусочно-линейных параметров аппроксимаций (2.25), (2.44) на анализируемых выборках данных. Решение задачи идентификации модели скважины на отдельных интервалах видится неэффективным, т.к. в этом случае, каждому интервалу соответствовала бы своя оценка полного вектора параметров модели (3.47). При этом на разных периодах, точность оценивания может быть различна. Более того, постоянные на некоторых или всех периодах компоненты вектора, но оцениваемые на отдельных интервалах, могут не совпадать между собой

Более эффективным видится применение схемы совместной идентификации модели скважины по всей выборке измерений на основе объединенного критерия МНК (3.49). Реализация данной схемы позволяет учитывать неизменные группы параметров на общих интервалах их постоянства. Необходимость в восстановлении сигналов притока в забой (2.19) и интегральных фильтров (3.25) по данным оценок параметров моделей насоса: и пласта обуславливает переход к схеме итеративной настройки объединенного алгоритма идентификации. Численный анализ подтвердил сходимость оценок модели скважины (по среднеквадратическому отклонению) для данной схемы в условиях наличия существенного отклонении в начальном оценивании итеративных параметров (см. рисунок 30).

Дальнейшее развитие алгоритмов идентификации моделей скважинной системы связано с обеспечением приемлемого уровня устойчивости результатов оценивания на основе:

1. Применения схемы раздельной последовательной идентификации модели скважины с первичной оценкой модели насоса на выборке данных, относящихся к режиму пуска (3.52), использованием полученных оценок для восстановления сигнала притока в забой и последующей идентификацией модели ПЗ на полной выборке данных (3.53).

2. Фильтрации сигналов измерений, содержащих помеху, на основе приемов локальной непараметрической аппроксимации (JIHA), характеризующийся возможностью аналитического восстановления производной фильтруемого сигнала и гибкой настройкой параметров фильтров (интервалы осреднения, порядок аппроксимирующего полинома и т.д.)

3. Применением специальных схем идентификации моделей скважины с разнотемповостью динамики процессов в забое и пласте с учетом разделения задач оценивания «быстрой» динамики давления в забое (3.58) и «медленной» динамики давления в ПЗ (3.59).

Эффективность представленных приемов по повышению устойчивости результатов оценивания гидродинамики скважины с ГРП в условиях введения искусственной помехи в сигналы измерений подтверждается примером вычислительного анализа точности работы схемы МНК — идентификации модели ПЗ (в т.ч. и с учетом свойства разнотемповости) (см рисунок 39)

4 АПРОБАЦИЯ АЛГОРИТМОВ МНК - ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛИ СКВАЖИННОЙ СИСТЕМЫ

4.1 Общие положения

В данном разделе рассматриваются результаты апробации разработанных алгоритмов оценивания гидродинамики скважин и пластов при решении обратных задач ГДИС и при реализации технологии сопровождения постоянно-действующих гидродинамических моделей скважинных систем. При этом использовалась данные гидродинамических исследований, на неустановившийся приток и данные контроля состояния реальных объектов? -скважин «Приобского» и «Комсомольского», месторождений ООО «РН-Пурнефтегаз». Непосредственно анализировались результаты работы схемы раздельной МНК — идентификации, дополненной алгоритмом обработки информации (интерполяции, синхронизации и фильтрации входных-данных).

4.2 Сопоставление алгоритмов МНК — идентификации, и традиционных методик ГДИС

Сопоставление' схемы, раздельной^ МНК — идентификации с традиционными методиками- ГДИС производилось с использованием- данных испытаний на неустановившийся приток на «№>-й скважине «Приобского» месторождения ООО «РН - Пурнефтегаз» Исходные параметры скважины представлены,в таблице 18

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Дано обобщение базовой модели скважинной системы, на основе конструирования дополнительных связей, учитывающих:

- нелинейность индикаторной характеристики притока, типичную для скважин с гидроразрывом пласта и обуславливающую разнотемповость динамик переходных режимов в забое и призабойной зоне,

- наличие утечек и перетоков жидкости из; насосно-компрессорной трубы в затрубное пространство, приводящее к нережимным состояниям; работы? погружного оборудования,

- факторы динамического разгазирования жидкости в подъемнике. Новые формы представления математических моделей скважин ориентированы^ на решение обратных задач1 параметрического оценивания порождающих уравнений, что, в отличии от типовых методик ГДИС, позволяет снять строгие ограничения на; режимы возбуждения и стационарность краевых условий.

2. Разработанная методика преобразования объединенных кусочно-линейных моделей скважинных систем к регрессионному виду с минимальной размерностью вектора идентифицируемых параметров основана'на: .

- раздельном, оценивании параметров притока и подъемника в схеме последовательных приближений, .

- объединенном учете кусочно-постоянных параметров модели регрессии с неизменными значениями на полном периоде наблюдений.

3. Разработаны подходы к обеспечению устойчивости оценок параметров скважинной системы на основе:

- применения схем интегро-дифференциальных: преобразований модели притока; обеспечивающего снижение порядка старшей производной до первого в переменных регрессора, •

- использования методов локальной непараметрической аппроксимации в задачах фильтрации, позволяющего перейти от некорректной процедуры численной оценки производной к более устойчивой схеме ее аналитического расчета,

- раздельной идентификации параметров разнотемповой динамики притока в призабойную зону и в забой скважины с их взаимной коррекцией по схеме последовательных приближений.

Состоятельность предложенных решений подтвердилась при решении обратных задач для опытных скважин «Приобского» и «Комсомольского» месторождений ОАО «Роснефть». Сравнительный анализ устойчивости результатов оценивания по предложенным схемам и типовым методам ГДИС (методы касательной и Хорнера) свидетельствует о возможности реализации МНК - алгоритмов в автоматизированном режиме, как технологии сопровождения постоянно-действующих гидродинамических моделей скважинных систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Говорков, Денис Александрович, 2010 год

1. Автоматизация интеллектуальных скважин дизайн и практика / пер с англ.

2. Mathieson D, Giuliani С., Ajayi A., Smithson М. Intelligent Well Automation Design and Practice / SPE 103082 , 2006.

3. Ануфриев И. E., Смирнов А. Б., Смирнова Е. К MATLAB 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 1104 с

4. Баренблатт Г. И., Борисов Ю. П., Каменецкий С. Г., Крылов А. П. Об определении параметров нефтеносного пласта по данным о восстановлении давления в остановленных скважинах. Известия Акад. Наук СССР, Отделение Технических наук, №11, 1957 г., с. 104-107.

5. Баренблатт Г. И., Максимов В. А. О влиянии неоднородностей на определение параметров нефтеносного пласта по данным нестационарного притока жидкости к скважинам. Известия Отделения Технических наук Академии Наук СССР, №7, 1958 г., с. 49-55.

6. Басниев К С, Конина И. Н., Максимов В. М. Подземная гидромеханика. Москва, «Недра», 1993 г., 414 с.

7. Басниев К С. Подземная гидромеханика / Басниев К С, Кочина И. Н., Максимов В. М. Учебник для вузов. -М.: Недра, 1993. 416 с: ил

8. Батурин Ю.Е. К расчету КИН' при проектировании, разработки и подсчете запасов углеводородов нефтяных и газонефтяных месторождений- / Недропользование XXI век 2008. № 1

9. И.Богачев, И.И. Цепляев, А.С. Яговцева. Аналитический способ определения дебита вертикальной скважины в момент ее остановки* для исследования. Нефтяное хозяйство. 2004 -№11.

10. Богданов' А:А. Погружные электронасосы для добычи нефти -М.: Изд-во «Недра», 1968. 272 с: ил.

11. Борисов Ю. П., Каменецкий С. Г., Яковлев В. П. Гидроинтегратор' для решения радиальных задач неустановившейся фильтрации. Труды ВНИИ, вып. XIX, Госуд. Н.-Т. изд-во нефтяной и горно-топливной литературы, Москва, 1959 г., с. 191-208.

12. Бочаров Р.В. Исследование скважин на нестационарных режимах в системе пласт скважина: диссертация к.т.н. РГУ Губкина 2004, 128с.

13. Бронштейн И. М., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. — М.: Наука, 1980. — 576 с.

14. Бузинов С. Н., Умрихин И. Д. К определению параметров, пласта по кривой изменения давления- в реагирующей скважине. «Научный Технич. Сборник: Добыча нефти», ВНИИ, №14, 1961 г., Гостоптехиздат, Москва, с. 87-91.

15. Бузинов С.Н., Умрихин И. Д. Исследование нефтяных и газовых скважин и пластов. Издательство «Недра», Москва, 1984 г. 269 с.

16. Табдуллин Р.Ф. Эксплуатация скважин с УЭЦН в осложненных условиях. Нефтяное хозяйство. 2002 -№4. с. 62 - 64.

17. Гаджиев. М.А. Способы оценки эксплуатационных качеств систем скважина — пласт. Нефтяное хозяйство. 2002 —№5.

18. Гаджиев. М.А. Способы оценки эксплуатационных качеств систем скважина пласт. Нефтяное хозяйство. 2003 —№5.

19. Гидродинамические исследования малодебитных непереливающих скважин. / Ягафаров А.К., Федорцев В.К., Телков А.П., Шлеин Г.А., Горностаев С.Г. -Тюмень: Издательство «Вектор Бук», 2006. 352 с.

20. Гиматудинов Ш. К., Ширковский А. И. Физика нефтяного и газового пласта.Изд. третье. Издательство Недра, Москва, 1989 г., 311 с.

21. Гиматудинов Ш.К. Справочная книга по добычи нефти -М.: Недра, 1983. 399 с: ил31 .Говорков Д. А. Анализ методов исследования гидродинамических состояний скважин и пластов // Вестник Кибернетики. Тюмень.: ИПОС СО РАН, 2008.-№7.-с. 33-42.

22. Говорков 'Д.А. Анализ точности и устойчивости работы схемы МНК -идентификации гидродинамики скважинной системы. // материалы итоговой' конференции аспирантов Института нефти и газа ТюмГНГУ (Тюмень 2009)'

23. Говорков ДА., Соловьев И.Г., Фомин В.В. Анализ устойчивости МНК оценивания параметров скважинной системы // материалы конференции «Нефть и Газ Западной Сибири», (Тюмень 2007)

24. Грайфер В.И. Лысенко В Д., О рациональном объединении нефтяных пластов в один эксплуатационный объект / Нефтяное хозяйство, 2000 г., № 2

25. З&.Грайфер В:И. Лысенко В Д., Проблемы промышленной экономически эффективной разработки малопродуктивных нефтяных пластов / Нефтяное хозяйство, 2003 г., № 939Троп Д. Методы идентификации систем. М: Мир, 1979. — 302 с.

26. Желтое Ю. 77. О восстановлении заданного давления при различной проницаемости пласта в призабойной зоне и вдали от скважины. Труды

27. Института Нефти Академии Наук СССР, Нефтепромысловое дело, том 9, 1958 г., с. 184-192.

28. Жильцов В.В., Дударев А.В., Демидов В.П., Шитов Г.В., Чувикова В.В. Решения и развитие интеллектуальной технологии мониторинга и управления механизированным фондом скважин // Нефтяное хозяйств -2006.-№Ю.-С. 128-130 .

29. Каплан Л. С., Семенов А. В., Разгоняев Н. Ф. Эксплуатация осложненных скважин центробежными электронасосами. М.: Недра, 1994,- 190 с.

30. Карнаухов М.Л., Климов М.Ю., Пьянкова Е.М Исследование процессов фильтрации жидкости к горизонтальным скважинам / Территория Нефтегаз, 2008 г., № 12

31. Крылов А. П. и др. Научные основы разработки нефтяных месторождений. / Крылов А. П., Глоговский М.М., Мирчинк М. Ф., Николаевский Н. М., Чарный И. А. — Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004.-416 стр.

32. Кузовков Н.Т. Модальное управление и наблюдающие устройства.- М:. Наука.- 1976. 184 с.50 .Кулъпин Л.Г., Бочаров Г.В. Современные принципы компьютерной интерпретации данных гидродинамических исследований скважин. 2001 — №8.

33. ЪЪЛоусон Ч., Хентон Р. Численное решение задач, метода наименьших квадратов. -Mi: Наука 1986 г. 189с.

34. Лысенко В.Д., Грайфер В. И. Рациональная разработка нефтяных месторождений: Москва; «Недра», 2005 г.,.414: с.

35. Лысенко В.Д, Разработка нефтяных месторождений; Проектирование и анализ М.: Недра 2003. - 638 с.

36. Ляпков П. Д. К расчету режима работы погружного центробежного насоса в нефтяной скважине. Труды ВНИИ, вып. 51. М., «Недра», 1967,.с. 151-—166.

37. Максимов В.П., Эксплуатация нефтяных месторождений в осложненных условиях М.: Недра; 1976:— 236 с.

38. Маскет М. Течение однородных жидкостей в пористой среде. — Москва: Гостоптехиздат, 1949.- 87 стр.

39. Меньшов Б.Г., Ершов М.С., Яризов АД. Электротехнические установки, и комплексы в нефтегазовой-промышленности: Учеб. для вузов. 2000.- 437с.;

40. Муравьев И.М., Крылов А.П. Эксплуатация нефтяных месторождений -Ленинград: Гостоптехиздат, 1949.

41. Мухаметзянов Р.Н., Фахретдинов Р.Н., Стрижнёв К.В., Ковалева А.А., Федосеев А. Ф. Аспекты применения геолого-гидродинамического моделирования для проектирования и мониторинга геолого-технических мероприятий // Нефтяное хозяйство, 2007, №10. С. 86-89.

42. Новые принципы и технологии разработки месторождений нефти и газа / Закиров С.Н., Закиров Э.С., Индрупский И.М., и др. -М.: 2004.

43. Оперативная оптимизация 15000 скважин с ЭЦН / пер с англ. Zdolnik S., Pashali A., Markelov D., Volkov M. Real-time Optimization Approach for 15,000 ESP Wells // SPE 112236, 2008

44. Оценивание динамических характеристик коллекторов на основе фильтров Калмана / пер с англ. Zhang D., Lu Z., Chen Y. Dynamic Reservoir Data Assimilation with an Efficient Dimension-Reduced Kalman Filter / SPE 95277.

45. Перспективы развития технологий интеллектуальных скважин и пластов / пер с англ. Daves D. Joint Industry Project: Added value from Intelligent Well & Field systems Technology http://www.pet.hw.ac.uk/research.

46. Погружные центробежные насосы для нефти: Католог-справочник, ОКБ БН -М:ЦИНТИХИМНЕФТЕМАЩ, 1970

47. Растригин Л.А., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию систем управления М.: Энергия 1978 г. — 216с

48. Рочев А.Н. Повышение информативности гидродинамических исследований скважин Нефтяное хозяйство. 2005 —№5.

49. Смоляк С. А., Титаренко Б. П. Устойчивые методы оценивания. М.: Статистика, 1980. - 208 с.

50. Соловьёв И.Г., Говорков Д. А. Факторы устойчивости МНК-оценок параметров модели притока вертикальной скважины // НТЖ «Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности». 2009,-№9.-С.31-35.

51. Соловьев И.Г., Говорков Д.А., Фомин В.В. Технология адаптивного наблюдения глубинных состояний гидродинамики нефтяных скважин //НТЖ «Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности» 2007, -№ 8. С.30-34.

52. Соловьев И.Г., Иерархия адаптивных технологий нефтедобычи реального времени // НТЖ «Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности». 2008. — № 2, С.20-28.

53. Соловьев И.Г., Фомин В.В. Вопросы конструирования и управления скважинами с УЭЦН при освоении // НТЖ Автоматизация , телемеханизацияи связь в нефтяной промышленности. — М.: ОАО «ВНИИОЭНТ», 2005. -№8. -с. 15-19.

54. Телков А. 77. Подземная гидрогазодинамика. Уфа, Издательство Уфимскогогнефтяного института, 1974 г., 224 с.

55. Технология замкнутого управления интеллектуальными скважинами / пер с англ. Going W.S., . Thigpen B.L., Chok, P.M., A.B. Anderson A.B., Vachon G.P. Intelligent-Well Technology: Are We Ready for Closed-Loop Control / SPE 99834, 2006.

56. Токарев А.П., Пьянкова E.M, Карнаухов M.JI. Интерпретация кривых восстановления уровня / Известия высших учебных заведений. Нефть и газ 2009. № 3

57. Толпаев В.А., Захаров В.В. Вывод уравнений для расчета давления в стволе нефтедобывающей скважины и анализ их решений // Изв. вузов. Нефть и газ. 2004. - № 1-е. 47-53.

58. Тускаев Н.Г., Гизатуллин Р.Г. Математическая модель работы скважины с УЭЦН. Нефть и Газ. 2004 -№2. с. 23 - 28.

59. Тяпов О.А., ГарифуллинА.Р., Басов С.Г., Ханжин В.Г. Современные системы управления электронасосами при периодических режимах эксплуатации скважин // Нефтяное хозяйств 2008. - №2. - С.94-96.

60. Универсальная методика подбора УЭЦН к нефтяным скважинам. / Филиппов В.Н., Агеев Ш.Р., Гендельман Г.А., Гопан А.И., Горькова Г.Е.) М., ОКБ БН, 1979, 169 с.

61. Управление зональными притоками в интеллектуальных скважинах / пер с англ. Muradov К.М., Davies D.R. Zonal Rate Allocation in Intelligent Wells / SPE 121055, 2009.

62. Управление разработкой месторождения с использованием интеллектуальных скважин / пер с англ. Glandt С.А. Reservoir Management Employing Smart Wells: A Review. - SPE Journal, 12, 2005: 281-288 / SPE 81107.

63. Федоров K.M., Печерин Т.Н. Сравнительная эффективность диагностики причин обводнения продукции / Известия высших учебных заведений. Нефть и газ 2009. № 4

64. Филиппов В. Н. Надежность установок погружных центробежных насосов для добычи нефти. М:ЦИНТИХИМНЕФТЕМАЩ, 1983, 48 с

65. Цыпкин Я. 3. Основы информационной теории идентификации. М: Наука, 1984.-320 с.

66. Чарный И. А. Исследование скважин методом восстановления динамического

67. Чарный И. А. Подземная гидрогазодинамика. Гостоптехиздат, Москва, 1962 г.,

68. Чарный И. А., Умрихин И. Д. Об одном методе определения параметров пластов по наблюдениям неустановившегося режима притока к скважинам. Углетехиздат, 1957 г., 47 с.

69. Чарный И.А Подземная гидрогазодинамика. — Москва: Гостоптехиздат, 1963. 152 стр.

70. Шешуков А.И., Федоров В.Н., Мешков В.М. Влияние ствола скважины на достоверность гидродинамических исследований. 2001 -№4.

71. Щелкачев В. Н. Основы подземной нефтяной гидравлики. Гостоптехиздат, Москва, 1945.

72. Щелкачев В. Н. Упругий режим пластовых водонапорных систем. Гостоптехиздат, М., 1948.

73. Щелкачев В. Н., Донцов К. М. Сопоставление исследований скважин различными методами. Нефт. хоз.-во, № 2-3, 1945.

74. Щелкачев В.Н., Лапук Б. Б. Подземная гидравлика. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 736 стр.

75. Щуров В.И. Технология и техника добычи нефти: Учебник для вузов. М: ООО ТИД «Альянс», 2005. — 510 с.

76. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. — М.: Мир, 1975. 683 с.

77. Юсупов П. М. Элементы теории идентификации технических объектов. -М.: Изд-во МО СССР, 1974. 202 с.

78. Ягафаров А.К. Гидродинамические исследования малодебетных непереливающих скважин / Ягафаров А.К., Федорцев В.К., Телков А.П. — Тюмень: Изд-во «Вектор Бук», 2006. -352 с.