Методологические основы анализа и обработки нечеткой информации на нефтегазодобывающих предприятиях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Семухин, Михаил Викторович

• Семухин, Михаил Викторович
• доктор технических наук
• 2008

Оглавление диссертации доктор технических наук Семухин, Михаил Викторович

Введение.

1 Анализ традиционного моделирования и обработки информации в нефтегазовых технологиях.

1.1 Системы нефтегазодобычи как сложные системы.

1.2 Многоуровневая структура сложных систем нефтегазодобычи.

1.3 Анализ процессов моделирования и принятия решений в нефтегазодобывающих системах.

1.4 Системный подход при моделировании сложных систем нефтегазодобычи в условиях неопределенности.

1.5 Преимущества «мягких» вычислений для моделирования и обработки геолого-промысловой информации в условиях неопределенности

1.6 Выводы по первому разделу.

2 Технология «мягких» вычислений для моделирования и принятия решений в условиях неопределенности.

2.1 Базовые описания для построения нечетких моделей.

2.2 Формализация «мягких» вычислений для обработки нечеткой информации.

2.3 Аналитические методы для «мягких» алгебраических операций.

2.4 Численные методы расчета нечетких величин.

2.5 Дискретные методы «мягких» вычислений.

2.6 Особенности решения уравнений и систем уравнений с нечеткими коэффициентами.

2.7 Выводы по второму разделу.

3 Методы принятия решений и оптимизации в нечетких условиях.

3.1 Задачи оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке

3.2 Игры в нечетко определенной постановке.

3.3 Многоуровневая структура численных методов решения, задач математического программирования и идентификации.

3.4 Динамические задачи принятия решений и особенности контроля и управления в условиях стохастической неопределенности.

3.5 Многошаговые процессы принятия решений в нечетких условиях

3.6 Выводы по третьему разделу.

4 Принципы построения системы математических моделей сложных систем в условиях неопределенности.

4.1 Стратиграфическое описание сложных систем и иерархия вложенных моделей.

4.2 Общие принципы построения системы математических моделей структурно-сложных объектов.

4.3 Процедуры интеграции разнородной информации при принятии решений в условиях неопределенности.

4.4 Многослойное моделирование в условиях неопределенности

4.5 «Мягкие» вычисления в многоуровневых модельных ограничениях.

4.6 Выводы по четвертому разделу.

5 Методы «мягких» вычислений для аналитической обработки нефтегазопромысловой информации в условиях неопределенности.

5.1 Контроль уровня неопределенности при оценке технологических и геолого-промысловых параметров.

5.2 Обработка гидродинамических исследований газовых скважин при неточных измерениях.

5.3 Оценка параметров газоносного пласта с учетом точности геолого-геофизической информации.

5.4 Аналитические расчеты параметров средней скважины и технологических показателей разработки газового месторождения.

5.5 Балансирование измерительной информации в газосборных сетях при оценке фактических дебитов скважин.

5.6 Идентификация нечетких коэффициентов гидравлических сопротивлений.

5.7 Расчеты экономических показателей разработки месторождений в условиях неопределенности исходной информации.

5.8 Выводы по пятому разделу.

6 Многослойное моделирование нефтегазопромысловых процессов и систем.

6.1 Оценка обобщенных фильтрационно-емкостных свойств скважин и уточнение коллекторских свойств пластов и пропластков.

6.2 Многоуровневая система моделей подсчета запасов газа с учетом точности геолого-геофизической информации.

6.3 Интеграция информации при подсчете запасов нефти в условиях неопределенности.

6.4 Балансировка крупноблочных моделей разработки нефтяных месторождений.

6.5 Согласование данных и расчет балансов газового месторождения для оценки процессов обводнения.

6.6 Взаимодействие вложенных моделей при расчете и идентификации режимов работы сетевого межпромыслового коллектора и газосборных сетей.

6.7 Стратиграфическая система моделей при оптимизации режимов работы сетевого межпромыслового коллектора.

6.8 Выводы по шестому разделу.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методологические основы анализа и обработки нечеткой информации на нефтегазодобывающих предприятиях»

Актуальность проблемы Разработка конструктивных методов контроля и управления сложными системами нефтегазодобычи в условиях неопределенности значительно отстает от потребностей практики, что затрудняет использование всех возможностей, предоставляемых технологией, и приводит к существенному снижению эффективности и надежности их работы.

Системы нефтегазодобычи характеризуются большой погрешностью промысловых данных, отсутствием информации об отдельных параметрах, наличием разнородной информации. Отсутствие достоверной исходной геолого-промысловой информации делает бессмысленным использование все более сложных математических моделей для анализа и прогнозирования процесса разработки. Ошибки аппроксимации и трудности вычислений становятся непреодолимыми, когда детерминированная модель экстраполируется на описание неточной системы явлений, распределенных в пространстве и во времени. В этих условиях наблюдается стремление специалистов нефтегазовой отрасли использовать упрощенные модели малой размерности и системы моделей для уменьшения неопределенности ситуации, исключения «странных» решений и получения устойчивых результатов.

В соответствии с принципом целостности сложную систему нефтегазодобычи единообразно описать точно нельзя. Вследствие этого для ее анализа на разных уровнях требуются различные методы и модели; традиционный детерминированный подход к описанию процессов разработки месторождений является необходимым, но далеко не достаточным.

Ряд зарубежных фирм (Schlumberger, Roxar, Landmark), занимающихся созданием программного обеспечения по управлению нефтегазодобывающими комплексами, все больше уделяют внимание методам и программам принятия решений в условиях неопределенности и риска. Но в основном методики сводятся к методу Монте-Карло и простейшим расчетам, чаще всего в виде отдельного пакета программ.

Неполнота данных о сложных нефтегазопромысловых системах и их отдельных элементах заставляет разрабатывать для их описания и моделирования математические структуры, которые позволяли бы в комплексе использовать все виды мультидисциплинарных данных о строении и функционировании таких систем.

Принципиальный шаг в формальных приемах описания совместного использования перечисленных видов информации, особенно качественной, которая ранее при математическом моделировании просто терялась, сделана JI. Заде введением понятия нечеткого множества.

Цель работы

Целью работы является создание методологических основ многоуровневого анализа и технологии обработки нечеткой информации в сложных нефтегазопромысловых комплексах и системах.

Основные задачи исследований

1. Системный анализ основных проблем традиционного моделирования и обработки информации на нефтегазодобывающих предприятиях.

2. Разработка теоретических методов и алгоритмов технологии «мягких» вычислений для обработки информации в условиях неопределенности.

3. Разработка методов принятия решений, оптимизации и идентификации в нечетких условиях.

4. Формирование системных требований и разработка методики построения многослойной системы математических моделей сложных объектов в условиях неопределенности.

5. Разработка алгоритмов и методов обработки нечеткой нефтегазопромысловой информации для обеспечения надежных оценок технологических и экономических параметров.

6. Разработка алгоритмов и методов многослойного моделирования нефтегазопромысловых процессов и систем, обеспечивающих эффективное функционирование нефтегазодобывающих предприятий.

Методологическими и теоретическими основами послужили работы:

• зарубежных ученых: Р. Беллмана, А. Брайсона, И. Вильсона, Д. Дюбуа, JI.

Заде, А. Коффмана, В. Кикерта, И. Мамдани, М. Месаровича, К. Негойце,

A. Прада, С. Хирагава, Хо Ю-Ши, Р. Ягера и других;

• российских ученых: А.Н. Аверкина, А.В. Алексеева, Р.А. Алиева, А.Е.

Алтунина, JT.C. Берштейна, А.Н. Борисова, В.П. Бочарникова, Ю.Н.

Васильева, Л.Ф. Дементьева, Ю.В. Желтова, С.Н. Закирова, А.Н.

Кирсанова, Б.Л. Кучина, Б.Б. Лапука, В.М. Лачинова, М.И. Либерзона,

B.В. Луценко, М.М. Максимова, А.Х. Мирзаджанзаде, О.П. Недосекина,

C.А. Орловского, А.О. Полякова, С.В. Прокопчиной, А.С. Федулова,

М.М. Хасанова, Я.И. Хургина, С.П. Шарого, А.Х. Шахвердиева, О.П.

Шишкина, Ю.И. Шокина и других.

Обозначенные в работе цели из задачи диссертационного исследования ставились и решались с применением теории нечетких множеств и теории многоуровневого иерархического моделирования и управления.

Рассматриваемая методика представления и моделирования сложных систем в условиях неопределенности является синтезом известных подходов и приемов моделирования сложных объектов: макро — микро подхода для имитационного моделирования; стратиграфического описания сложных объектов; многопорядковой системной динамики вложенных процессов; координации решений в иерархических системах управления.

Научная новизна Для работы с нечеткими величинами разработана целостная технология выполнения расчетов в условиях неопределенности. Разработан подход к принятию решений в сложных системах нефтегазодобычи на основе теории нечетких множеств и теории многоуровневых иерархических систем. Научной новизной обладают следующие результаты:

1. Исследование аналитических и численных методов технологии «мягких» вычислений позволило разработать ряд простых и удобных для практики реализаций алгоритмов для обработки информации в нечетких условиях.

2. Для многошаговых процессов принятия решений в условиях независимости ошибок измерения и помех выведена рекуррентная процедура нахождения апостериорной функции принадлежности для нечеткого состояния системы, что позволяет реализовать на практике алгоритмы идентификации параметров и состояния системы в нечетких условиях.

3. Анализ принципов построения системы математических моделей структурно-сложных объектов позволил предложить методику построения многослойного описания сложной системы в условиях неопределенности, что дает возможность объединить отдельные модели и разрозненную информацию о системе на единой методологической основе.

4. Разработана процедура интеграции разнородной информации при принятии решений в многослойных моделях в условиях неопределенности. Предлагаемый подход на основе теории нечетких множеств дает возможность согласовать разрозненную приближенную информацию разных уровней описания и сузить область неопределенности.

5. Разработаны методика и алгоритмы координации нечетких многоуровневых модельных ограничений, которые позволяют уменьшить неопределенность и скорректировать функции принадлежности исходных данных таким образом, чтобы они соответствовали согласованным решениям на верхних уровнях описания системы.

6. Предложенные методы и алгоритмы обработки нечеткой нефтегазопромысловой информации дают возможность вести контроль уровня неопределенности при расчетах и оценках геолого-промысловых, технологических параметров и экономических показателей в условиях неопределенности.

7. Разработана методика многослойной интеграции информации при оценке запасов нефти и газа для уменьшения неопределенности решений и повышения надежности результатов. При наличии многоуровневой системы моделей подсчета запасов нефти и газа объемным и балансовым методами данная методика позволяет согласовать неточную геолого-геофизическую информацию и получаемые нечеткие оценки на разных уровнях обобщения.

8. Разработаны алгоритмы балансировки крупноблочных моделей разработки нефтяных и газовых месторождений, которые основаны согласовании избыточной информации, появляющейся при наличии такой многоуровневой системы моделей, и последующей корректировки нечетких решений по уровням описания. Предложенные алгоритмы позволяют проводить экспресс-оценку объема вторгшейся в продуктивный пласт воды из водоносного бассейна, восстановление материального баланса по отдельным фазам, настройку трёхмерных геолого-технологических моделей.

9. Использование многослойной системы моделей при гидравлических расчетах газосборных сетей позволило разработать эффективные алгоритмы расчета, идентификации и оптимизации режимов работы сетевого межпромыслового коллектора.

10. Разработан многоуровневый алгоритм оптимизации режимов работы сетевого коллектора с нечетким критерием, учитывающим целый ряд важных для практики особенностей системы газодобычи: координирующих нечетких параметров со стороны процесса разработки месторождения, технологического оборудования УКПГ и магистрального транспорта газа, возможность проведения расчетов при наличии неопределенности информации экспертного характера.

Практической значимостью обладают:

- оценка геолого-промысловых параметров при наличии неточных замеров и моделей;

- подсчет запасов газа объемным и балансовым методами по неточным промысловым данным; ' - подсчет запасов нефти объемным и' балансовым методами с учетом точности геолого-промысловой информации; аналитические расчеты параметров средней скважины и технологических показателей разработки газового месторождения в условиях неопределенности;

- экспресс-метод контроля и управления режимами работы газовых скважин при наличии многоуровневой системы моделей;

- оценка фактических дебитов скважин; балансировка крупноблочных моделей разработки нефтяных месторождений;

- расчет и оптимизация режимов работы межпромыслового коллектора с учетом неопределенности и «мягких» ограничений; оценка экономических показателей нефтегазовых проектов и инвестиций.

Реализация результатов работы

На основе предложенных методов были разработаны комплексы алгоритмов и программ, которые использовались в ООО «Тюменский нефтяной научный центр» ОАО «ТНК-BP Менеджмент», г. Тюмень для расчета запасов нефти объемным методом по неточным геолого-промысловым данным; в ООО «Тюменский научно-исследовательский и проектный институт природных газов и газовых технологий» (ТюменНИИгипрогаз) ОАО «Газпром», г.Тюмень — для оценки точности подсчета запасов с использованием теории нечетких множеств; в ВПО «Тюменгазпром», г. Тюмень - для контроля и рационального управления процессами разработки газовых месторождений; в ООО «Газпромразвитие» (Отдел в г. Тюмени) ОАО «Газпром» - для расчета и оптимизации стационарных режимов работы межпромысловых коллекторов сложной сетевой структуры.

Разделы работы, посвященные вопросам формализации «мягких» вычислений, методам построения системы многослойных моделей сложных объектов использовались при чтении лекций и на практических занятиях по предметам «Моделирование информационных процессов и систем», «Компьютерное моделирование» и спецкурсу «Теория нечетких множеств» и студентам специальности 071900 - Информационные системы в бизнесе в Тюменском государственном университете.

Апробация работы Основное содержание диссертационной работы докладывалось на: республиканской межвузовской конференции "Проблемы освоения нефтегазовых ресурсов Западной Сибири" (г. Тюмень, 1979); III научно-технической конференции "Проблемы улучшения использования математических методов и ЭВМ в народном хозяйстве области" (г. Тюмень, 1982); межреспубликанской научной конференции "Модели выбора альтернатив в нечеткой среде" (г. Рига, 1984); научно-технической конференции "Использование вычислительной техники в решении задач повышения эффективности производства" (г. Краснодар, 1985); всесоюзной научно-технической конференции "Нефть и газ Западной Сибири. Проблемы добычи и транспортировки" (г. Тюмень, 1985); всесоюзной научно-технический конференции "Внедрение новых технологий и методов в разработку и функционирование АСУ" (г. Свердловск, 1987); всероссийской научно-практической конференции «Технолого-инструментальные новации в управлении топливно-энергетическим комплексом: макро-, мезо- и микроуровень» (г. Тюмень, 2000); международной конференции по мягким вычислениям (г. С.-Перербург, 2003); международном научно-техническом семинаре «Информационные системы и технологии в геологии и нефтегазодобыче» (г. Тюмень, 2003); 33-ей конференции «Современные информационные технологии в нефтяной и газовой промышленности» (Черногория, 2004); 34-ой конференции «Современные информационные технологии в нефтяной и газовой промышленности» (Мальта, 2005).

Публикации По теме диссертации опубликовано 44 работы, в том числе 2 монографии и одно авторское свидетельство.

Личный вклад В публикациях, подготовленных лично автором, содержатся основные теоретические положения развиваемого подхода к анализу и обработке нечеткой информации в условиях неопределенности.

В работах, опубликованных в соавторстве с Алтуниным А.Е.,

Крел Л.Д., Чуклеевым С.Н., автор выступал как постановщик и разработчик ряда оригинальных аналитических, численных и дискретных методов обработки нечеткой информации, в том числе и с альтернативными типами операций, методов «мягких» вычислений для аналитической обработки нефтегазопромысловой информации.

В работах, опубликованных в соавторстве с Алтуниным А.Е., автор развивал идеи многослойного стратиграфического описания сложных систем в условиях неопределенности, выступал разработчиком процедуры интеграции информации при оценке запасов нефти и газа различными методами, численных методов «мягких» вычислений для координации многоуровневых модельных ограничений и алгоритмов балансировки крупноблочных моделей разработки нефтяных и газовых месторождений.

В работах, опубликованных в соавторстве с Кирсановым А.Н., Адлером автор развивал идеи многоуровневой системы моделей подсчета запасов газа объемными методами и оценки нечеткой величины газоотдачи месторождения.

В работах, опубликованных в соавторстве с Кутыревым A.JL, Крел Л.Д., Цыбульник В.Н., Губиным Е.Б., автор был постановщиком рекуррентной процедуры нахождения апостериорной функции принадлежности для идентификации нечеткого состояния системы, метода нелинейной оптимизации режимов работы сетевого коллектора с нечетким критерием, разработчиком алгоритмов гидравлического расчета и оптимизации газосборных сетей.

Основные защищаемые положения

1. Теоретически обоснованы методы и разработаны удобные для практического использования алгоритмы «мягких» вычислений для обработки нечеткой информации, позволяющие получать результаты в численном или аналитическом виде.

2. Выведены рекуррентные процедуры идентификации состояния и нечетких параметров моделей аналогично стохастическому оцениванию параметров с использованием байесовского подхода.

3. Разработана методика построения многослойной системы математических моделей сложных объектов в условиях неопределенности, позволяющая интегрировать отдельные модели разного уровня представления и разрозненную нечеткую информацию о системе на единой методологической основе.

4. Обоснованы методы и построены алгоритмы координации и согласования многоуровневых нечетких модельных ограничений, учитывающих особенности многослойной организации геолого-промысловой информации, для уменьшения неопределенности и повышения надежности результатов оценки.

5. Разработаны алгоритмы обработки нечеткой промысловой информации для гидродинамических исследований газовых скважин, оценки параметров газоносного пласта, средней скважины, технологических и экономических показателей разработки месторождения, идентификация нечетких коэффициентов гидравлических сопротивлений и фактических дебитов скважин, позволяющие вести контроль уровня неопределенности на всех этапах расчета.

6. Разработаны алгоритмы интеграция информации при оценке запасов нефти и газа, позволяющие уменьшить неопределенность и согласовывать нечеткие модели разных уровней представления - балансовые, объемные, в том числе двух- и трехмерные.

7. Разработаны методы многослойного моделирования нефтегазопромысловых процессов и систем для балансировки крупноблочных моделей разработки нефтяных и газовых месторождений, гидравлических расчетов газосборных сетей с целью повышения эффективности функционирования нефтегазодобывающих предприятий.

Структура диссертации Диссертация состоит из введения, шести разделов, списка использованной литературы, включающего 287 наименований, и двух приложений. Содержит 358 страниц текста, 58 рисунков, 17 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Семухин, Михаил Викторович

Основные выводы и рекомендации

Представленная технология выполнения расчетов в условиях неопределенности позволяет:

- Вести контроль погрешности исходных данных, коэффициентов моделей и результатов расчета на всех этапах принятия решений;

- Интегрировать разнородную информацию о нефтегазопромысловых объектах: точечные замеры и значения параметров; допустимые интервалы их изменения; статистические законы распределения для отдельных величин; нечеткие критерии и ограничения, полученных от специалистов-экспертов и т.д.

- Повышать устойчивость расчетов, возможность их проведения при неполной и неточной информации;

- Учитывать иерархическую структуру моделей сложного объекта и переходить от работы со всей моделью к работе с отдельными фрагментами;

- Включать условия существования отдельных моделей в общей многоуровневой системе моделей;

- Учитывать вложенность моделей и результатов последовательного решения задач.

В целом, рассматриваемый подход позволяет адекватно учесть разнородную информацию, имеющиеся модели и представления, свести воедино решения по разным моделям и всю имеющуюся неоднородную исходную информацию: детерминированную, статистическую, экспертную и интервальную.

Предлагаемая методика моделирования сложных нефтегазопромысловых объектов не исключает существующие методы, а позволяет объединить их в систему на единой методологической основе и дает возможность показать место каждого метода и его значимость с системных позиций.

Системный подход позволяет объединить эту разнородную информацию, упорядочить ее и преобразовать так, чтобы она стала адекватной принимаемому решению для каждого уровня описания.

На основе предложенных алгоритмов были созданы соответствующие комплексы программ. Проводимые с помощью этих комплексов расчеты показали высокую эффективность, устойчивость и хорошую скорость сходимости.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Семухин, Михаил Викторович, 2008 год

1. Абрамович Ф.П., Вагенкнехт М.А., Хургин Я.И. Решение нечетких систем линейных алгебраических уравнений LR-типа.-В сб.: Методы и системы принятия решений. Рига: РПИ,1987,с.35-47.

2. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М: Наука, 1976, 280с.

3. Александров А.В. Автоматизированное управление единой системой газоснабжения. М: Недра, 1980.

4. Алексеев А.В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений. В сб.: Методы и системы принятия решений. - Рига: РПИ, 1983,с.38-42.

5. Алексеев А.В. Проблемы разработки математического обеспечения выполнения нечетких алгоритмов. В сб.: Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. - Рига, 1984, с.79-82.

6. Аленфельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления М: Мир, 1987, 360с.

7. Алиев Р.А., Либерзон М.И. Безытеративные алгоритмы координации в двухуровневых системах. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, N 3,1986,с.163-166.

8. Алиев Р.А., Либерзон М.И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. М: Радио и связь, 1987.-208с.

9. Алиев Т.И. Исследование сложных систем на основе комбинированного подхода. Мир GPSS. http://www.gpss.ru/immod'03/009.html.

10. Алтунин А.Е. Исследование и разработка методов принятия решений в многоуровневых иерархических системах газовой промышленности. Автореферат канд. дисс., МИНХ и ГП им. И.М.Губкина, М., 1979, 24с.

11. П.Алтунин А.Е. Оптимальное управлениесистемами магистрального транспорта газа в условиях неопределенности. В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени", Труды ЗапсибНИГНИ", Тюмень, вып.51, 1981.

12. Алтунин А.Е., Востров Н.Н. Методы определения функций принадлежности в теории размытых множеств. Труды ЗапсибНИГНИ, Тюмень, вып. 154, 1980, с.62-72.

13. Алтунин А.Е., Востров Н.Н. Оптимизация многоуровневых иерархических систем на основе теории размытых множеств и методов самоорганизации. В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени", Тюмень, вып. 42,1 979, с.68-72.

14. Алтунин А.Е., Розов А.В., Семухин М.В. Оценка рисков и неопределенности при балансировании запасов нефти. Технологии ТЭК. №4, 2006, с. 2-6.

15. Алтунин А.Е., Розов А.В., Семухин М.В. Оценка экономических показателей многоуровневой системы инвестиционных проектов. Технологии ТЭК. №1,2007, с. 86-88.

16. Алтунин А.Е., Розов А.В., Семухин М.В. Расчет показателей экономической эффективности инвестиционных проектов с применением теории нечетких множеств. Технологии ТЭК. № 5, 2007, с. 26-28.

17. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Вероятностный и нечеткий подходы к оценке запасов. Сборник трудов международного научно-технического семинара «Информационные системы и технологии в геологии и нефтегазодобыче». Тюмень: изд-во «Вектор Бук», 2005, с. 143-145.

18. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Иерархическая модель процесса обводнения газовых месторождений. В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени", Труды ЗапсибНИГНИ, Тюмень, вып.47, 1980, с.66-68.

19. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2002. 352 с.

20. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Основы выполнения технологических и экономических расчетов при управлении процессами нефтегазодобычи в условиях неопределенности. Нефтяное хозяйство №6, 2002, с. 59-61.

21. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Расчеты в условиях риска и неопределенности в нефтегазовых технологиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2005. 220 с.

22. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Системный анализ потенциалов нефтяных скважин. Нефть и Газ ЕВРАЗИЯ. №6, 2003, с. 42-47.

23. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Технологические расчеты при управлении процессами нефтегазодобычи в условиях неопределенности. Сборник докладов международной конференции по мягким вычислениям. Т.2. С.-Пб., изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003, с. 74-77.

24. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Алтунин Е.А., Ядрышникова О.А. Вероятностные и нечеткие оценки запасов нефти. Нефтепромысловое дело, № 10, 2003, с. 54-58.

25. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Алтунин Е.А., Ядрышникова О.А. Вероятностные и нечеткие оценки запасов нефти. «Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности». М.: ВНИИОЭНГ, №9, 2003, с.27-31.

26. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Кутырев А.Д., Григорьева И.П. Диалоговый комплекс программ по расчету стационарных режимов работы газосборного коллектора сетевой структуры. Информационный листок N3-84. ТМТ ЦНТИ, Тюмень, 1983, 4с.

27. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Кутырев А.Д., Крел Л.Д., Цыбульник В.Н., Губин Е.Б. Инструкция по расчету и оптимизации сетевых газосборных систем. Тюмень, Главтюменгазпром, 1987, 69 с.

28. Алтунин А.Е., Чуклеев С.Н., Семухин М.В. Применение теории нечеткости для оценивания технологических параметров в АСУ ВПО "Тюменгазпром". В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени", Труды ЗапсибНИГНИ, Тюмень, вып.58, 1983, с.57-59.

29. Алтунин А.Е., Чуклеев С.Н., Семухин М.В., Крел Л.Д. Методические рекомендации по применению теории нечеткости в процессах контроля и управления объектами газоснабжения. Тюмень, 1983, 136 с.

30. Алтунин А.Е., Чуклеев С.Н., Семухин М.В., Крел Л.Д. Методическое руководство по технологическим расчетам сложных систем газодобычи при неточных параметрах, Тюмень, 1984, 48 с.

31. Алтунин Е.А. Нечеткие методы идентификации и управления процессами нефтегазодобычии. Канд. дисс., ТГНГУ, Тюмень, 2002, 203с.

32. Ампилов Ю.П. Методы геолого-экономического моделирования ресурсов и запасов нефти и газа с учетом неопределенности и риска. М., Геоинформмарк, 2002., 201с.

33. Ананенков А.Г., Баранов А.В. Скважины и пласты в системах добычи газа. М.: Наука, 1999. - 239 с.

34. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М: Наука, 1977, 344с.

35. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М: Наука, 1971, 424с.

36. Аршинов В.И., Данилов Ю.А., Тарасенко В.В. Методология сетевого мышления: феномен самоорганизации. http://vAvw.synergetic.ru/society/index.php?article=adtmet.

37. Базаров М.Б., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. О построении конечно-разностных интервальных методов для обыкновенных дифференциальных уравнений. В сб.: "Вопросы вычислительной и прикладной математики", ИК АН УзССР, вып.71, 1984, с. 131-144.

38. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М: Наука, 1965.

39. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях В сб.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М: Мир, 1976, с.172-215.

40. Белоусов В.Д., Блейкер Э.М. и др. Трубопроводный транспорт нефти и газа. М: Недра, 1978, 400с.

41. Бендлер Дж. У. и др. Диагностика неисправностей в аналоговых цепях. ТИИЭР, N 8, т.73, 1985, с.35-87.

42. Березина И.В., Ретинский B.C. Оперативное управление системами газоснабжения. М: Недра, 1985, 192с.

43. Бойд Д.В. Моделирование и имитация с помощью макро-микро моделей. М., ВЦП, Е-16043, 1983, 15с.

44. Бокша В.В., Силов В.Б. Нечеткое целевое управление системами с заданным конечным состоянием. Автоматика, N 3, 1985, с.3-8.

45. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. - 256с.

46. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия — Телеком, 2007, 284 с.

47. Борщевич В.И., Ботнарь В.И. Нечеткое моделирование и проблемы его интерпретации. КПИ, Кишинев, 1984,13 с. (Рукопись депонирована в МолдНИИНТИ, N 462М-84 Деп. от 14.09.1984).

48. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике. — С-Пб: «Наука» РАН, 2001. 328с.

49. Бочарников В.П., Свешников С.В., Возняк С.Н. Прогнозные коммерческие расчеты и анализ рисков на Fuzzy for Excel. К.: 2000. - 159 с.

50. Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления М: Мир, 1972, 544с.

51. Бурков В.Н., Макаров И.М., Соколов В.Б. Модели и механизмы функционирования иерархических систем (обзор). Автоматика и телемеханика, 1977, N11, с. 106-131.

52. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М: Наука, 1980, 518с.

53. Вишневский Р. В., Грачева М. В. Использование аппарата нечеткой математики в задаче оценки эффективности инвестиций. http://bizness-plan.nm.ru/bp/bpstat/invest/stat4.htm.

54. Волков И., Грачева М. Вероятностные методы анализа рисков. Корпоративный менеджмент, http://www.cfin.ru/finanalysis/montecarlo2.slitml

55. Вороновский В.Р., Максимов М.М. Система обработки информации при разработке нефтяных месторождений. М., Недра 1975, 232 с.

56. Гайцгори В.Г. и др. Взаимосвязь задач оперативного управления производством и локальной оптимизации установок на предприятиях с непрерывной технологией. Автоматика и телемеханика, N 6, 1986, с. 135-146.

57. Грень Е. Статистические игры и их применение. М: Статистика, 1975,176с.

58. Грешилов А. А. Некорректные задачи цифровой обработки информации и сигналов. М: Радио и связь, 1984, 160с.

59. Губарев В.В., Альсова О.О., Швайкова И.Н. Интеллектуальный анализ "данных" и вариативное моделирование с системных позиций. http://inftech.webservis.ru/it/conference/ scm/2000/session8/gubarev.htm.

60. Гудмен И. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств. В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.241-264.

61. Гусев JI.A., Смирнова И.М. Размытые множества. Теория и приложения (обзор). Автоматика и телемеханика, N 5, 1973, с.66-85.

62. Гутман И.С. Методы подсчета запасов нефти и газа. М.: Недра, 1985. 223 с.

63. Дементьев Л.Ф., Кирсанов А.Н., Лапердин А.Н. Оценка точности определения основных геолого-промысловых и технологических параметров Медвежьего и Уренгойского газовых месторождений. -Труды ВНИИЭгазпрома, М, вып. 1/10, с. 16-23.

64. Дозорцев В.М., Шестаков Н.В. Процедуры системного подхода и его преимущества по сравнению с моноаспектным и комплексным подходами. Планета КИС 2000. http://www.russianenterprisesolutions.com/mana/m050Q3.html.

65. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии (проблемы теории сложных систем). М., Сов. Радио, 1976, 296 с.

66. Дудников Е.Е., Цо диков Ю.М. Типовые задачи оперативного управления непрерывным производством. М: Энергия, 1979, 279с.

67. Дюбуа Д., Прад А. К анализу и синтезу нечетких отображений. В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.229-240.

68. Ермаков В.Н., Кирсанов А.Н., Кирсанов Н.Н. и др. Геологические модели залежей нефтегазоконденсатных месторождений Тюменского Севера. -М.: Недра, 1995.-464 с.

69. Жабрев И.П., Хургин Я.И. Нечеткая математическая модель при подсчете запасов. Геология нефти и газа. № 11,1993. http://www.geolib.narod.ru/Journals/OilGasGeo/1993/ll/Stat/lQ/statlO.html.

70. Желтов Ю.В. и др. Разработка и эксплуатация нефтегазоконденсатных месторождений. М: Недра, 1979, 254с.

71. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М: Мир, 1976, 165с.

72. Захаров А.В., Шокин Ю.И. Алгебраическое интервальное решение систем линейных интервальных уравнений Ах = в и Ах + d = в. Препринт ВЦ СО АН СССР, N 5, Красноярск, 1987, 17с.

73. Земляков С. Д., Рутковский В.Ю. Координатно-параметрическое управление. Определение, возможности, проблемы. Автоматика и телемеханика, 1976, N2, с. 107-115.

74. Зыков В.В. Введение в системный анализ: Моделирование, управление, информация. Учебное пособие для вузов. Тюмень: Изд-во Тюменского университета, 1998, 244 с.

75. Инструкция по комплексному исследованию газовых и газоконденсатных пластов и скважин. Под ред. Г.А. Зотова, З.С. Алиева. М., Недра, 1980, 301 с.

76. Иоффе О.П., Лысенко В.Д. Выступления на научно-практической конференции /В кн. Проектирование и разработка нефтяных месторождений (Материалы научно-практической конференции в г. Москве, ЦКР, 6-8 апреля 1999 г.). — М.: ВНИИОЭНГ, 1999. — С, 389-391.

77. Кадет В.В., Хургин Я.И. Современные вероятностные подходы при решении задач микро- и макро-уровня в нефтегазовой отрасли. — М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Институт компьютерных исследований, 2006. — 240 с.

78. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. М: Наука, 1975, 432с.

79. Каланда Л.В., Салиева Р.Н. Правовое обеспечение деятельности хозяйствующих субъектов в нефтегазовом секторе экономики. М.: Статут, 2001.-158 с.

80. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука, 1986, 222с.

81. Кандель А., Байатт У.Дж. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика. Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников, т. 66, 1978, N12, с.37-61.

82. Карасев В.И., Потеряев А.Г., Шпильман В.И. Как получить прибыль с нерентабельных месторождений. // Нефть и капитал. — 1996. №9. -С.25-28.

83. Карповский Е.Я., Чижов С.А. Оценка показателей качества программных средств с использованием лингвистических переменных. Управляющие системы и машины, N 2, 1987, с. 17-19.

84. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. М: Мир, 1982,216с.

85. Кафаров В.В. и др. Алгоритм компактного преобразования информационной структуры матриц математических моделей сложных технических систем. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, N 3, 1980, с.32-41.

86. Кашьян Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М: Наука, 1983, 384с.

87. Кейн Л.А. Искусственный интеллект в обрабатывающих отраслях промышленности. Нефть, газ и нефтехимия за рубежом, N 9, 1986, с. 117-122.

88. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М: Радио и связь, 1981, 560с.

89. Кирсанов А.Н., Семухин М.В., Адлер В.В. Подсчет запасов газа с использованием теории нечетких множеств. Петрофизическое обеспечение подсчета запасов нефти и газа. Тр. ин-та ЗапСибНИГНИ. Тюмень, 1989, с.86-107.

90. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М: Энергия, 1974.

91. Кноринг Л.Д. Основы теории оптимизации разработки нефтяных месторождений. Л: 1980, 304с.

92. Козюкова Т.И. Координируемость многокритериальных взаимосвязанных задач линейного программирования. В кн.: Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига, 1980, с.99-107.

93. Командровский В.Г. Разработка принципов повышения информативности исследования сложных объектов и систем нефтегазовой отрасли. Докт. дисс. М.: РГУНГ им. И.М. Губкина, 2005, 268с.

94. Комплексный алгоритм функционирования АСДУ ЕСГ. Отчет ВНПО "Союзгазавтоматика", М, 1983, 85с.

95. Компьютерная система ВОЗИР (Вероятностная Оценка Запасов и Ресурсов). http://www.vimseis.ru/Vozir/page4.htm.

96. Конопляник А. К вопросу о создании в России Государственной нефтяной компании. Нефть, газ и право. 1999. №4.

97. Конопляник А., Лебедев С. Проектное финансирование в нефтегазовой промышленности: мировой опыт и начало применения в России. Нефть, газ и право. 2000. №1-2.

98. Ш.Корженко М.А., Лянгузов Д.Б. Адаптивное управление технологическими процессами газодобычи в условиях неопределенности. "Известия ВУЗов" "Нефть и газ" N6, 1981, с.78-81.

99. Коротаев Ю.П., Закиров С.Н. Теория и проектирование разработки газовых и газоконденсатных месторождений. М., Недра, 1981, 294 с.

100. Коротаев Ю.П., Зотов Г.А., Кичиев К.Д. Методика проектирования разработки газовых и газоконденсатных месторождений. М: Недра, 1966, 88с.

101. Костюченко С.В., Муслимов Э.Я. База знаний «Методы гидродинамического регулирования системами разработки нефтяных и газонефтяных иесторождений» для экспертной системы. Нефтяное хозяйство №4; 2000, с. 57-62.

102. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М: Радио и связь, 1982, 432с.

103. Крел JI.Д. Метод оптимизации стационарного режима работы межпромыслового коллектора сетевой структуры при нечеткой функции цели. -В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени". Тюмень: ЗапСибНИГНИ, 1985, вып. 65, с.58-61.

104. Кричлоу Г.Б. Современная разработка нефтяных месторождений -проблема моделирования. М: Недра, 1979.

105. Крылов Н.А., Батурин Ю.Н. Геолого-экономический анализ освоения ресурсов нефти. — М.: Недра, 1990.

106. Кубрин С.С. Теория анализа и синтеза информационно-аналитических систем оптимальной обработки шахтных полей и месторождений. Автореф. докт. дисс. -М.: МГГУ, 2002, 43с.

107. Кулик М.Н. Методы системного анализа в энергетических исследованиях. Киев: Наукова думка, 1987, 200с.

108. Кучин Б.Л. Оперативная информация в АСУ магистральных газопроводов. М: Недра, 1979.

109. Кучин Б.Л., Алтунин А.Е. Информационные системы управления объектами газоснабжения. М: Недра, 1989.

110. Кучин Б.Л., Алтунин А.Е. Управление системой газоснабжения в осложненных условиях эксплуатации. М: Недра, 1987, 209с.

111. Лаврентьев М.М. Некорректные задачи математической физики и анализа. М: Наука, 1980.

112. Лапук Б.Б и др. Комплексное решение проблемы разработки группы газовых и газоконденсатных месторождений. М: Недра, 1970, 287с.

113. Лачинов В.М., Поляков А.О. Информодинамика или Путь к Миру открытых систем. СПб, Изд.: СПбГТУ, 1999.

114. Луценко В.В. Оценка целесообразного объема использования трехмерных математических моделей при ' проектировании объектов разработки. Нефтяное хозяйство, №1, 2000,с.53-56.

115. Луценко Е.В., Симанков B.C. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное издание) / Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. Краснодар, 1999. -318 с.

116. Магомедов И.А. и др. Применение теории нечетких множеств к задачам управления нестационарными процессами. В сб.: Методы и системы принятия решений. Рига: РПИ, 1984, с.60-65.

117. Максимов Ю.И. Имитационные модели оперативного планирования и управления магистральным транспортом газа. Новосибирск: Наука, 1982, 194с.

118. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 136 с.

119. Мантри В.Б. и др. Программы оптимизации работы газопровода. Нефть, газ и нефтехимия за рубежом, N 7, 1986, с.56-60.

120. Маргулов Р.Д., Тагиев В.Г., Гергедава Ш.К. Организация управления газодобывающим предприятием. М: Недра, 1981.

121. Марков Ю.Г. Функциональный подход в современном научном познании. Новосибирск: "Наука", 1982 С. 239.

122. Маркушевич Н.С. Автоматизированная система диспетчерского управления.-М: Энергоатомиздат, 1986, 136с.

123. Математические методы и вычислительные машины в энергетических системах. (Обзор). М: Энергия, 1975, 216с.

124. Математические модели информационных процессов и управления. Учеб. для вузов. М., Недра, 2001, 247 с.

125. Мелихов А.Н. и др. Лингвистический терминальный комплекс. Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. Рига: РПИ, 1984, с. 140-142.

126. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М: Наука, 1985,278с.

127. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем. М: Мир, 1973.

128. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем. М: Мир,

129. Методические указания по расчету линейной части МГ в АСУ ТП транспорта газа. М: Мингазпром, 1982, 62с.

130. Мирзаджанзаде А.Х., Шахвердиев А.Х. Динамика, информация и нефтедобыча. Геология нефти и газа. № 07, 1995.

131. Михалевич B.C. и др. Алгоритм согласования решений в распределенной системе взаимосвязанных задач с линейными моделями. Кибернетика, N 3, 1988, с. 1-8.

132. Могилевский В.Д. Методология систем: вербальный подход./ Отд-ние экон. РАН; науч.-ред. Совет изд-ва «Экономика».- М.: ОАО «Издательство «Экономика», 1999.-251 с.

133. Моисеев Н.Н. и др. Методы оптимизации. М: Наука, 1978, 351с.

134. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М: Наука, 1981,488с.

135. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М: Наука, 1975, 528с.

136. Морозов В. А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. М: Наука, 1987, 240с.

137. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. М: Мир, 1981; 179с.

138. Недашковский Н.А. Параллельный метод для решения систем линейных алгебраических уравнений. Кибернетика, N 4, 1987, с. 110-112.

139. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами. Журнал «Аудит и финансовый анализ, №2,2000, (http://www.cfm.ru/press/afa/2000-2/08-2.shtmn.

140. Недосекин Д-Д-, Прокопчина С.В., Чернявский Е.А. Информационные технологии интеллектуализации измерительных процесов. СПб.: Энергоатомиздат, 1995. 187 с.

141. Нечеткие множества в системах управления. Методическое пособие. / В.Я. Пивкин, Е.П. Бакулин, Д.И. Кореньков; Новосиб. гос. ун-т, Физич.фак-т -1997. 42с.

142. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М: Радио и связь, 1986, 408с.

143. Никоненко И.С., Васильев Ю.Н. Газодобывающее предприятие как сложная система. М.: ОАО «Издательство Недра», 1988. - 343 с.

144. Норвич A.M., Турксен И.Б. Построение функций принадлежности. В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.64-71.

145. Норвич A.M., Турксен И.Б. Фундаментальное измерение нечеткости. В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.54-64.

146. Норри Д., Ж. де Фриз. Введение в метод конечных элементов. М: Мир, 1981, 304с.

147. Оден Д.Т. Конечные элементы в нелинейной механике сплошных сред. М: Мир, 1976, 464с.

148. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. М: Наука, 1979.

149. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М: Наука, 1981, 203с.

150. Основы системологии: Учебное пособие / М.Ф. Бондаренко, Е.А. Соловьева, С.И. Маторин,- К.: УМК ВО, 1998,- 122 с.

151. Павловский Ю.Н. Агрегирование сложных моделей и построение иерархических систем управления. В сб.: Исследование операций. Вып.4, ВЦ АН СССР, М., 1974, с.3-38.

152. Петков П.И., Димитров З.И., Иванов М.С. Иерархичные децентрализованные системы управления. София: Техника, 1985, 136с.

153. Поспелов Г.С. и др. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М: Наука, 1985, 424с.

154. Принципы существования сложных систем. Окно в живую вселенную, 28.10.2001. http://www.integro.ru/system/ots/principexsys.htm.

155. Прокопчина С.В. Байесовские интегрирующие технологии на основе интеллектуальных и мягких измерений//Сборник докладов конференции SCM'99. СПб: СПбГЭТУ, 1999 - с.25-32.

156. Пфанцагль И. Теория измерений. М: Мир, 1976, 166с.

157. Райе Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение. -М: Мир, 1984, 264с.

158. Растригин JT.A. Системы экстремального управления. М: Наука, 1974

159. Резников А.П. Обработка накопленной информации в затрудненных условиях. М: Наука, 1976.

160. Рыбников А.В., Саркисов Г.Г. Стохастические геологические модели — методы, технологии, возможности. Нефтяное хозяйство, №6, 2001,с.22-25.

161. Сатаров М.М., Понамарев А.И. Новый методрасчета средних дебитов скважин при проектировании разработки газовых месторождений. Газовая промышленность, 1974, №6, с.31-35.

162. Семухин М.В. Алгоритм оценки состояния процесса разработки газовой залежи. В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени". Тюмень: ЗапСибНИГНИ, 1983, вып. 57, с.35-37.

163. Семухин М.В. Алгоритм расчета сети материальных потоков, имеющей древовидную подструктуру. Известия ВУЗов "Нефть и газ", вып. 3. -Тюмень, ТюмГНУ, 1998, с.82-85.

164. Семухин М.В. Взаимодействие многоуровневых моделей при оптимизации режимов работы сетевого межпромыслового коллектора. Нефтегазовое дело. Уфа, 2007. http://www.ogbus.ru/authors/Semukhin/Semukhin2.pdf

165. Семухин М.В. Компьютерное моделирование. Учебно-методическое пособие. Тюмень: ТюмГУ, 2001, 38с.

166. Семухин М.В. Крупноблочные двухуровневые балансовые модели разработки нефтяных месторождений. Нефтепромысловое дело. М.: ВНИИОЭНГ, №8, 2007, с. 7-11.

167. Семухин М.В. Методы расчета и анализа технологических процессов добычи газа с учетом точности определения промысловой информации. Канд. дисс. Тюмень: ТюмИИ, 1984, 139с.

168. Семухин М.В. Моделирование информационных процессов и систем. Учебно-методическое пособие. Тюмень: ТюмГУ, 1998, 50с.

169. Семухин М.В. Нечеткие оценки запасов нефти. Сборник докладов международной конференции по мягким вычислениям. Т.2. С.-Пб., изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003, с. 164-167.

170. Семухин М.В. Построение комплекса алгоритмов контроля обводнения газовых месторождений. В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени", вып.54, Тюмень, 1982, с.77-79.

171. Семухин М.В. Разрешимость нечетких и интервальных уравнений. Вестник Тюменского государственного университета, вып.2. Тюмень, ТюмГУ, 1998, с.23-26.

172. Семухин М.В. Расчет и оптимизация нелинейной системы для сети материальных потоков. Сборник статей "Математическое и информационное моделирование". Тюмень, ТюмГУ, 1997, с.118-124.

173. Семухин М.В. Теория информации. Учебно-методическое пособие. -Тюмень: ТюмГУ, 1999, 48с.

174. Семухин М.В. Теория нечетких множеств. Учебно-методическое пособие. Тюмень: ТюмГУ, 1999, 50 с.

175. Семухин М.В., Крел Л.Д. Кутырев А.Л. Алгоритм расчета стационарного режима работы межпромыслового коллектора сетевойструктуры. В сб.: "Проблемы нефти и газа Тюмени". Тюмень:

176. ЗапСибНИГНИ, 1984, вып. 61, с.66-68.

177. Семухин М.В., Ядренников О.П. Контроль состояния иерархической системы газодобычи. Тезисы докладов республиканской межвузовской конференции "Проблемы освоения нефтегазовых ресурсов Западной Сибири". Тюмень: ТюмИИ, 1979, с.32.

178. Справочник по нефтепромысловой геологии. /Под ред. Н.Е. Быкова, М.И. Максимова, А.Я. Фурсова. М., Недра, 1981, 525.

179. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Проектирование разработки. Ш.К. Гиматудинов, Ю.П. Борисов, М.Д. Розенберг и др. М., Недра, 1983, 463 с.

180. Сурков Г.И. Об одном подходе к иерархической структуризации единой системы газоснабжения страны и координации моделей ее локальных подсистем. Методология системных исследований, ВНИИСИ, Новосибирск, 1982, с.84-94.

181. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Оптимизация систем транспорта газа. М: Недра, 1975.

182. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р., Брянских В.Е. Оптимальное развитие систем газоснабжения. М: Недра, 1981, 294с.

183. Сушон А.Р. Организация и экономика геологоразведочных работ за рубежом. М.: Недра, 1979. 173 с.

184. Тараненко Б.Ф., Герман В.Т. Автоматическое управление газопромысловыми объектами. М:Недра, 1976.

185. Тараненко Б.Ф., Марбин З.С. Оптимальное распределение заданного отбора газа между скважинами. В сб. "Проблемы нефти и газа Тюмени", вып.ЗЗ, 1977, с.52-56.

186. Тетерев И.Г., Шешуков H.JL, Нанивский Е.М. УправлениеIпроцессами добычи газа. М: Недра, 1981, 248с.

187. Тихонов А.Н. и др. Регуляризующие алгоритмы и априорная информация. М: Наука, 1983, 200с.

188. Уайт Дж.Р. Повышение эффективности НПЗ с помощью крупноформатных электронных таблиц. Нефть, газ и нефтехимия за рубежом, N 11, 1986, с. 106-111.

189. Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В!Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Статистика, 1979, 279с.

190. Федулов А.С. Модели, методы и программные средства обработки нечеткой информации в системах поддержки принятия решений на основе когнитивных карт. Автореф. докт. дисс. -М.: МЭИ (ТУ), 2007, 38с.

191. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М: Наука, 1966.

192. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах. Под ред. К.Т. Леондеса. М: Мир, 1980, 408с.

193. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М: Наука,1978.

194. Хасанов М., Карачурин Н., Тяжев Е. Оценка извлекаемых запасов нефти на основе феноменологических моделей. Вестник инжинирингового центра ЮКОС, №2, 2001, с.3-7.

195. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М: Мир, 1973,468с.

196. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М: Мир, 1975.

197. Хинан У.А. и др. Применение методов расчета погрешностей при определении объема неучтенного газа. Нефть, газ и нефтехимия за рубежом, N 12, 1987, с.57-61.

198. Хирагава С. Вероятностная модель для оценки запасов нефти. Перевод Ц-8373, М., 1973.

199. Хисматуллина Ф.С., Сыртланов В.Р., Сыртланова B.C. Некоторые аспекты методики адаптации гидродинамических моделей неоднородных нефтяных пластов. Нефтяное хозяйство №1, 2005, с. 47-51.

200. Хог Э., Арора Я. Прикладное оптимальное проектирование. М: Мир, 1983,478с.

201. Хьюбер Дж.П. Робастность в статистике. М: Мир, 1984, 304с.

202. Цыпкин Я.З. Адаптивные методы выбора решений в условиях неопределенности. Автоматика и телемеханика, 1976, N 4, с.78-91.

203. Частиков А.П., Леднева И.Ю. Использование байесовской сети при разработке экспертных систем с нечеткими знаниями. КубГТУ, г. Краснодар. http://ito.edu.ru/2000/II/5/5152.html.

204. Черных А.А. Электронный курс лекций по дисциплине Моделирование. НГТУ, г. Новосибирск, 2003. http://ermak.cs.nstu.ru/~shalag/Bookyindex.php.

205. Чуклеев С.Н. К вопросу о разрешимости нечетких уравнений. В сб.: Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. Рига: РПИ, 1984, с.95-96.

206. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М: Энергоатомиздат, 1983, 184с.

207. Шарый С.П. Алгебраический подход во "внешней задаче" для интервальных линейных систем // Фундаментальная и прикладная математика. 2002. - Т. 8. - Вып. 2. - С. 567-610.

208. Шарый С.П. Оптимальное внешнее оценивание множеств решений интервальных систем уравнений. Ч. 2. // Вычислительные технологии. — 2003. — Т. 8. -№ 1.-С. 84-110.

209. Шахвердиев А.Х., Максимов М.М., Рыбицкая Л.П. Моделирование залежей нефти с позиций системной оптимизации процессов. Нефтяное хозяйство, №12, 2000,с. 19-22.

210. Шершков В.В., Шириков В.Ф. Математическое моделирование процессов в системах газоснабжения. Деп.ЦНИТЭИ, М, 1986, 250с.

211. Шишкин О.П. Автоматизированные системы управления предприятиями нефтяной промышленности. М., Недра, 1981, 160 с.

212. Шокин И.Ю. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981, 112 с.

213. Щавелёв Л.В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений. СУБД. 1998. - № 4.

214. Ягер P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств. В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.71-78.

215. Atsushi Degawa. Улучшение методов обнаружения и подавления "плохой" информации при оценке состояния энергосистем. "Дэнки гаккай ромбуси, Trans. Inst. Elec. Eng. Jap.", 1984, N2, p.69-76.

216. Bellman R., Kalaba K., Zadeh L.A. Abstraction and pattern classification. J.Math. Anal, and Appl., v. 13, Nol, Jan, 1966.

217. Bellman R.E., Gierts M. On the analitical formalism of theory of fuzzy sets.'Tnform. Sci.", 1973, v.5, N2, p.149-156.

218. Bonissone P.P., Tong R.M. Editorial: reasoning with uncertainty in expert systems."Int. J. Man-Mach. Stad.", 1985, N3, p.241-250.

219. Brdis M., Roberts P.D. Optimal structures for steady-state adaptive optimizing control of large-scale • industrial processes. "Int.J.Syst. Sci.", 1986,N10,p. 1449-1474.

220. Caines P.E. On the adaptive control of stochastic systems with random parameters: a counterexample. "Ric. automat.", 1982, N1, p.190-196.

221. Carlsson C. Fuzzy systems: basis for modeling methodology? "cybernetics and Systems", N15, 1984, p.361-379.

222. Chang S.S.L. Application of fuzzy set theory to economics. "Kybernetes", 1977, v.6, p.203-208.

223. Dubois D., Prade H. Fuzzy real algebra: Some rezults. "Fuzzy Sets and Systems". 1979, v.2,N4, p.327-348.

224. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: Theory and applisations. -New York: Acad. Press, 1980, 394p.

225. Dubois D., Prade H. Operations on fuzzy numbers. Int. J.System sci., 1978, v.5, N2, p.613-626.

226. Dubois D., Prade H. Systems of linear fuzzy constraints. "Fuzzy Sets and Systems". 1980, v.3, N1, p.37-48.

227. Findeisen W., Malinowski K. Two-level control and coordination for dynamical systems. Archiwum automatiki i telemechaniki. Т. XXIV, N1, p.3-27.

228. Fine T.L. Theories of Probability: An Examination of Foundations, Academic Press, New York, 1973.

229. Flondor P. An example a fuzzy system. "Kybernetes". 1977, p.229-230.

230. Funy J.W., Fu K.S. An axiomatic approach to rational decision making in a fuzzy environment. "Fuzzy Sets and Their Application to Cognitive and Decision Processes", New York, 1975, p.227-257.

231. Goguen Y.A. The logic of inexact concepts. "Synthese", v. 19, p.329-373.

232. Golden B.L. Nonlinear programming on a microcomputer. "Comput. and Oper. Res.", 1986, N2-3, p.149-166.

233. Gorzalczany M.B. Interval-Valued Decisional Rule in Signal Transmission Problems. "Arhiwum automatyki i telemechaniki", t.XXX, N2, 1985, p.159-168.

234. Govind R. Synthesis of fuzzy controllers for process plants. "Proc. Int. Conf. Cybern. and Soc., Tokio-Kyoto", New York, 1978, v.2-3, p. 1228-1232.

235. Hurst S.L. Multiple-valued logic-its status and its future. "IEEE Trans. Comput.", 1985, N12, p. 1160-1179.

236. Kaucher E. Interval analysis in the extended interval space IR // Comput. Suppl. 1980. V. 2. P. 33-49.

237. Kickert W.Y.M. Fuzzy theories on decision-making. "Martinus Nijhoff Social Sciences Division", Netherlands, 1978, 182p.

238. Kitowski J. Zastosowanie relacyjnych rownan rozmytych. "Zesz. nauk. AGH: Autom.", 1984, N37, 107p.

239. Kralik J., Stiegler P. A universal dynamic simulation models of gas pipeline networks. "IEEE Trans. Syst. Man. and Cybern.", 1984, N4, p.597-606.

240. Kralik J., Stiegler P., Vostry Z., Zavorka J. Modelovani dynamiky rozsahlych siti. Praha, Akademia, 1984, 364p.

241. Lee K.Y. Coordinated control of distributed-parameter systems. "Distrib. Parameter Contr. Syst.", Oxford, 1982, p.213-238.

242. Leitmann G. Deterministic control of uncertain systems. "Mat. Model. Sci. and Technol., 4 th Int. Conf. Zurich, 15-17 Aug. 1983, New York, 1983, p.1-9.

243. Mamdani E.H., Efstathion H.J. Higher-order logics for handling uncertainty in expert systems. "Int. J. Man-Mach. Stud.", 1985, N3, p.243-259.

244. Mariton M., Drouin M., Abou-Kandil H., Due G. Une nouvelle methode de decomposition-coordination. 3 e partie: Application a la commande coordonnees-hierarchisee des procesus complexes. "APII", 1985, N3, p.243-259.

245. Marouf A.A., Al-Assadi S.A.K. Computeraided discretization of continuous data control systems. "Comput. Aided Des.", 1985, N4, p.169-178.

246. Michalska H., Ellis J.E., Roberts P.D. Joint coordination method for the steady-state control of large-scale systems. "Int. J. Syst. Sci.", 1985, N5, p.605-618.

247. Miyamoto S., Ikeda S., Sawaragi Y. Identification of distributed systems and the theory of regularization."J. Math.Anal. and Appl.", 1978, N1, p.77-95.

248. Ostermark R. Sensitivity analysis of linear fuzzy programs: an approach to parametric interdepedence. "Kybernetes", 1987, N2, p. 113-120.

249. Pal S.K., Majumaer D.D. Effect of fiizzyfication on the plosive cognition system. "Int. J. Systems Sci.", 1978, v.9,N8, p.873-886. •

250. Powerspice simulates circuits faster and more accurately. "Electronics", N34, 1985, p.50-51.

251. Prade H. A computional approach to approximate and plausible reasoning with applications to expert systems. "IEEE Trans. Pattern Anal, and Mach. Intel.", 1985, N3, p.260-283.

252. Sager T.W. Nonparametric maximum. Likelihood estimation of spatial patterns. "The Annals of Statist.", 1982, N4, p. 1125-1136.

253. Schwandt H. Newton-like interval methods for large nonlinear systems of equations on vector computers. "Comput. Phys. Commun.", 1985, N1-3, p.223-232.

254. Shehabi S.A., Roberts P.D. Classical, smoothed and filtered least squares parameter estimation of nonlinear industrial prcesses. "Int. J. Systems Sci.", 1984, N7, p.759-771.

255. Tanaka H., Fan L.T., Lai F.S., Toguchi K. Fault-tree analysis by fuzzy probability. "IEEE Trans. Reliab.", 1983, N5, p.453-457.

256. Togai M., Watanabe H. A VLSI implementation of fuzzy iference engine." 2nd Conf. Artif. Intell. Appl., Miami Beach, Fla, Dec.11-13, 1985". Washington, D.C., 1985, p. 192-197.

257. Uehara K., Taguchi E. Интерфейс преобразователя аналоговых сигналов в сигналы логики размытых множеств. "Дэнси цусин таккай ромбунси, Trans. Inst. Electron, and Commun. Eng. Jap.", 1984, N4, p.391-396.

258. Villon P.F., Yvon J.P. Numerical method for solution of an optimal control problem related to gas transportation network. "IFAC 3rd Sympos. Contr. of Distributed Parameter Systems." Toulouse, 1982, p.245-250.

259. Ward R.K. Comparison and diagnosis of errors for six parameter estimation methods. "Int. J. System. Sci.", 1984, N7, p.745-758.

260. Willaeys D. Some of the properties of fuzzy discretisation. "Fuzzy Inf., IF AC Symp. Marseille, 19-21 July, 1983." Oxford, 1984, p.61-69.

261. Wilson I.D. Foundations of hierarhical control. "International Journal of Control" 29, N6, 1979, p.899-933.

262. Wismer D.A. Distributed multilevel systems. In D.A. Wismer (Ed): Optimization Methods for Large-Scale Systems. McGraw-Hill, New York. Chap.6, p.233-273.

263. Yager R.R. Fuzzy sets, probilities and decision. "J. of Cybern.", N10, 1980, p.1-18.

264. Yamazaki Т., Sugeno M. Самоорганизующийся нечеткий регулятор. "Кэйсоку дзидо сэйге гаккай ромбунсю, Trans. Soc. lnstrum. and Contr. Eng.", 1984, N8, p.720-726.

265. Yuxiang Wu. Математическая модель многослойного оценивания, построенная в рамках теории нечетких множеств. "Мэйтан сюэбао, J.China Coal. Soc.", 1985, N1, р.21-33.

266. Zimmermann H.J., Zysno P. Quantifying vagueness in decision models. "European Journal of Operational Reseach", N22, 1985, p.148-158.

267. Zwick M., Schwartz D.C., Lendaris G.C. Fuzziness and catastrophe. "Proc. Int. Conf. Cybern. and Soc., Tokyo-Kyoto, Nov.", 1978, New York, v.2-3, p.1237-1241.385