Оптимизация режимов работы каротажных станций на основе анализа сложности идентификации состояния буровой скважины тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Кручинин, Александр Юрьевич

• Кручинин, Александр Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кручинин, Александр Юрьевич

Введение.

Глава 1. Обзор и анализ методов и средств оптимизации режимов работы каротажных станций.

1.1 Буровая скважина как объект геофизических исследований.

1.2 Задачи оптимизации геофизических исследований скважин (ГИС).

1.3 Аналитический обзор современных автоматизированных систем, методов и средств идентификации состояния буровой скважины.

1.4 Анализ эффективности ГИС.

1.5 Определение целевой функции и критериев оценки эффективности

1.6 Постановка задач.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка модели системы многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации буровой скважины.

2.1 Анализ сложности идентификации буровой скважины.

2.2 Репрезентативность данных как фактор качества идентификации состояния буровой скважины.

2.3 Построение структуры концептуальной модели динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации буровой скважины.

2.4 Выбор оптимальной скорости движения зонда.

2.5 Определение параметров сбора и регистрации данных.

2.6 Выбор метода идентификации состояния объекта.

2.7 Имитационная модель системы многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации состояния скважины

Выводы по главе 2.

Глава 3. Исследование модели системы многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации буровой скважины . 53 3.1 Планирование вычислительного эксперимента для исследования модели.

3.2 Особенности разработки алгоритмического и программного обеспечения исследования модели.

3.2.1 Алгоритм генерации временных рядов сигналов с заданными статистическими характеристиками на основе знаковой корреляции

3.2.2 Алгоритм геометрической передискретизации временных рядов.

3.2.3 Разработка алгоритма поиска оптимального режима.

3.3 Результаты исследования модели оптимизации режимов ГИС.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Разработка методов оптимизации режимов ГИС при идентификации пластов буровой скважины.

4.1 Особенности задачи идентификации пластов при исследовании состояния буровой скважины.

4.2 Оптимизации режимов ГИС при идентификации пластов методом

Байеса.

4.3 Контроль и прогнозирование характеристик магнитной метки каротажного кабеля на основе методов цифровой обработки сигналов

4.4 Разработка программного обеспечения для оптимизации режимов ГИС

4.5 Оценки технической и экономической эффективности идентификации пластов.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация режимов работы каротажных станций на основе анализа сложности идентификации состояния буровой скважины»

Актуальность проблемы

Одним из основных факторов повышения эффективности геологических исследований скважин (ГИС) является сокращение временных затрат на проведение подготовительных работ в производственных цехах, каротажных работ на скважине в полевых условиях и работ по обработке данных в подразделениях интерпретации результатов. Производительность работ на каждом участке в свою очередь определяется эффективностью используемых методов организационного управления ГИС и степенью автоматизации технологических операций. Особую актуальность проблема автоматизации ГИС приобретает в настоящее время в связи с усложнением геофизических задач, возросшими требованиями к качеству результатов обработки данных, большими материальными затратами на проведение работ. Одной из основных особенностей решения задач автоматизации ГИС является поиск технических решений, позволяющих повысить производительность работ при сохранении требуемых оценок качества технологического состояния буровых скважин.

Вопросам автоматизации ГИС и интерпретации результатов посвящен обширный перечень работ, к которым можно отнести научные труды Мираджанзаде А.Х., Алиева Т.М., Деркача А.С., Давыдова А.В., Кожевникова Д.А., Хургина Я.И., Урманова Э.Г., Итенберга С.С. Большое внимание оценке состояния сложных объектов уделено в работах Клира Дж., Горелика А.Л., Скрипкина В.А., Фукунаги К. и других ученых. В настоящее время для автоматизации ГИС широко используются аппаратно-программные комплексы российских и зарубежных фирм, таких как: НПЦ «Тверьгеофизика», ООО «Оренбурггеофизика», ЗАО НПФ «Элеком», НПЦ «Союзпромгеофизика».

Анализ современных публикаций по автоматизации ГИС и технико-экономических характеристик используемого оборудования показал, что, несмотря на значительные достижения в этой области, имеются еще большие резервы в оптимизации технологических процессов исследования буровых скважин. Это относится в первую очередь к задачам оптимального использования технических и трудовых ресурсов с учетом специфики каждой скважины, в частности сложности ее как объекта исследования, проявляющейся в особенностях литологического расположения геологических пластов, в распределении геомагнитного фона, в топологических параметрах и других характеристиках. Вопросы построения адаптивных систем автоматизации ГИС, направленные на использование этих резервов, на сегодняшний день не нашли должного отражения в перечисленных научных работах и технических разработках, а именно:

- известные математические модели систем автоматизации и алгоритмы управления процессами сбора, регистрации и обработки данных не позволяют оперативно оценивать качество идентификации состояния скважины и не учитывают возможность многофакторной оптимизации технологических режимов каротажных станций за счет рационального выбора скорости перемещения скважинного прибора, режимов регистрации данных и средств интерпретации результатов;

- в перечне технологических инструкций по ГИС практически отсутствуют прикладные методы мониторинга состояния намагниченности каротажного кабеля, оперативного выбора режимов работы спуско-подъемного оборудования, средств регистрации и интерпретации результатов непосредственно на буровой скважине.

Настоящая работа выполнена в рамках г/б НИР № 01990000102 «Исследование и разработка унифицированных методов и средств вычислительной техники для спектральной диагностики сложных объектов» ГОУ ОГУ.

Цель работы: повышение эффективности ГИС на основе новых методов и средств оптимизации режимов работы каротажных станций.

Задачи исследований:

- обзор и анализ современных методов и средств проведения ГИС;

- определение целевой функции и обобщенного критерия оценки эффективности ГИС;

- разработка и исследование модели системы многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации буровой скважины как протяженного объекта;

- разработка алгоритма и программы динамической оптимизации режимов работы каротажной станции при идентификации геологических пластов буровой скважины;

- разработка алгоритма, программы и метода мониторинга характеристик магнитной метки каротажного кабеля на основе цифровой обработки сигналов.

Методы исследований

Использованы методы теории вероятности, математической статистики, теории оптимизации, теории игр, распознавания образов. Научная новизна:

- предложена модель и алгоритмы системы многофакторной динамической оптимизации режимов работы каротажной станции, позволяющие выбирать оптимальную скорость перемещения скважинного прибора, режим регистрации данных и метод идентификации состояния скважины непосредственно в процессе проведения исследований на основе оценки сложности идентификации объекта;

- предложен параметр надежности оценок распознавания образов, предназначенный для оценки достоверности идентификации состояния скважины и характеризующий сложность идентификации объекта;

- разработан метод выбора оптимальной скорости скважинного прибора и режима регистрации данных при идентификации геологических пластов на основе метода Байеса;

- разработан метод мониторинга характеристик магнитной метки каротажного кабеля, позволяющий определять рациональные сроки его перемагничивания.

Практическая значимость и реализация результатов работы

Модель и алгоритм динамической оптимизации режимов кроме буровых скважин могут быть использованы при исследовании широкого класса протяженных объектов, к которому относятся: дорожное покрытие, магистральные трубопроводы и другие объекты.

Разработанное программное обеспечение передано для внедрения в Отрадненский филиал ООО «А. Д. Д. Сервис», используется в учебном процессе ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Новизна программных разработок подтверждается свидетельствами о регистрации программных средств в отраслевом фонде алгоритмов и программ. Основные защищаемые положения

- модель и алгоритм многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации буровой скважины;

- метод оценки сложности идентификации объектов по параметру надежности оценок распознавания образов;

- алгоритм идентификации геологических пластов буровой скважины;

- алгоритм и метод мониторинга состояния намагниченности каротажного кабеля.

Апробация результатов работы

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 5 научно-практических конференциях, из которых 4 - с международным участием. В том числе: Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием): «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2004), Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием): «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2005), Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция:

Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2005), Международная научно-техническая конференция: «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП)» (Орел, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием): «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (Оренбург, 2006).

Основные положения диссертационной работы отражены в 10 публикациях, из которых 8 статей, 2 авторских свидетельства на программные средства.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Работа изложена на 152 страницах, в том числе: основной текст на 108 страницах, 7 таблиц, 35 рисунков, список использованных источников из 159 наименований на 15 страницах, приложения на 29 страницах. Первая глава посвящена решению задач обзора и анализа методов и средств динамической оптимизации режимов работы каротажной станции, анализу эффективности ГИС. Во второй главе представлено решение задачи разработки модели системы многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации состояния буровой скважины. Третья глава описывает исследование модели. Четвертая глава содержит решение задач разработки метода выбора оптимальной скорости скважинного прибора и режима регистрации данных при идентификации геологических пластов на основе метода Байеса, метода контроля и прогнозирования характеристик магнитной метки каротажного кабеля. В заключении перечислены основные выводы и результаты работы. Приложения содержат листинги программ, акты внедрения результатов работ.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Кручинин, Александр Юрьевич

Основные выводы и результаты работы:

1. В результате проведенного анализа современных научных и технических публикаций по методам и средствам ГИС определено, что в настоящее время недостаточно внимания уделено вопросам оптимизации режимов оборудования и аппаратуры. Это проявляется в том, что в существующих системах управления каротажными работами практически отсутствует динамическая оптимизация режимов работы оборудования и аппаратуры под характеристики исследуемых скважин, вопросы определения сроков перемагничивания каротажного кабеля с целью сокращения затрат не затрагивались, практически отсутствуют конкретные методики и рекомендации для оптимизации режимов работы каротажных станций.

2. Определена целевая функция ГИС, позволяющая оценить затраты на исследования в зависимости от производительности работ и достоверности оценки состояния скважины. Для оценки эффективности ГИС выбран обобщенный критерий минимальных затрат.

3. Разработана модель системы многофакторной динамической оптимизации режимов регистрации и идентификации буровой скважины как протяженного объекта. Выходом модели является вектор параметров, состоящий из трех факторов, изменение которых позволяет выбирать оптимальный режим работы оборудования и аппаратуры ГИС: скорость движения каротажного зонда, режим сбора и регистрации данных, метод идентификации. В результате изменения этих факторов устанавливаются такие значения сложности идентификации и репрезентативности данных, которые соответствуют заданной величине достоверности распознавания образов. Для оценки сложности идентификации состояния объекта предложен параметр надежности распознавания, представляющий собой комплексную меру близости двух образов, позволяющий определять оценку рассогласования достоверности идентификации при вычислении управляющего воздействия.

4. Основными результатами исследования модели являются:

A) регрессионные зависимости оценки достоверности идентификации состояния объекта от надежности распознавания для метода Байеса и метода сравнения с эталоном, позволяющие оценивать достоверность исследований непосредственно по результатам распознавания;

Б) алгоритм выбора оптимального режима работы оборудования и аппаратуры ГИС, позволяющий определять и поддерживать оптимальную скорость перемещения скважинного прибора, режим сбора, регистрации и идентификации состояния скважины;

B) зависимости достоверности оценки состояния объекта от сложности идентификации образов и репрезентативности исходных данных, позволяющие определить необходимый объем данных, обеспечивающий оптимальный режим работы модели;

Г) временные диаграммы работы модели, иллюстрирующие процесс поиска и поддержания оптимального режима оборудования и аппаратуры при изменении задающих воздействий и сложности идентификации объекта.

5. Разработаны алгоритмы и программы для идентификации геологических пластов буровой скважины, позволяющие управлять режимом регистрации данных с учетом требуемых оценок по производительности и достоверности идентификации пластов. Использование данных программных средств позволяет сократить время спуско-подъемных операций более чем на 20%.

6. Разработан метод мониторинга характеристик магнитной метки каротажного кабеля, позволяющий определять рациональные сроки перемагничивания кабеля с учетом фактического состояния его намагниченности, в результате чего сокращены затраты ГИС на этапе их подготовки за счет уменьшение более чем в 2 раза общего времени перемагничивания каротажных кабелей.

Основные публикации по теме диссертации:

1. Кручинин, А.Ю. Надежность программного обеспечения: основные проблемы оценки и повышения : материалы всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» / А.Ю. Кручинин. - Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2004. - С. 113-118.

2. Кручинин, А.Ю. Выбор режима регистрации сигналов при распознавании образов по методу эталонов : материалы четвертой всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» / А.Ю. Кручинин. - Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2005. - С. 159-163.

3. Кручинин, А.Ю. Особенности построения учебного АРМ для диагностирования средств вычислительной техники : труды всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» / Т.З. Аралбаев, С.А. Гончаров, А.Ю. Кручинин. - Самара: СамГТУ, 2005. - С. 191-193.

4. Кручинин, А.Ю. Генерация временных рядов с заданным коэффициентом парной корреляции : Перспектива. Сборник статей молодых ученых / А.Ю. Кручинин. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2005. - №7. - С. 251-254.

5. Кручинин, А.Ю. Модель динамической оптимизации режимов мониторинга и диагностирования буровой скважины : материалы международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП)» / А.Ю. Кручинин, Т.З. Аралбаев. - Т2. - Орел: ОрелГТУ, 2006. - С. 81-85.

6. Кручинин, А.Ю. Особенности применения метода Байеса для идентификации пластов в буровой скважине : Перспектива. Сборник статей молодых ученых / А.Ю. Кручинин. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2006. - №8. - С. 169-173.

7. Кручинин, А.Ю. BaiesMethod - Программный модуль для использования метода Байеса в распознавании протяженных объектов : свидетельство об отраслевой регистрации разработки. Код программы по ЕСПД .02069024.0008901, инв. номер ФАП 6563 (инв. номер ВНТИЦ 50200601321) / Т.З. Аралбаев, А.Ю. Кручинин. -М.: ОФАП, 2006. - 104 Кб.

8. Кручинин, А.Ю. Recognition - адаптивный программный комплекс, предназначенный для распознавания пластов пород по результатам каротажных работ в буровых скважинах : свидетельство об отраслевой регистрации разработки. Код программы по ЕСПД .02069024.00090-01, инв. номер ФАП 6564 (инв. номер ВНТИЦ 50200601322) / Т.З. Аралбаев, А.Ю. Кручинин. - М.: ОФАП, 2006.- 1010 Кб.

9. Кручинин, А.Ю. Контроль и прогнозирование характеристик магнитной метки каротажного кабеля на основе методов цифровой обработки сигналов : материалы пятой всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» / Т.З. Аралбаев, А.Ю. Кручинин, Д.А. Скатеренко. - Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2006. - С. 132-138.

10. Кручинин, А.Ю. Оптимизация сроков перемагничивания каротажного кабеля на основе прогнозирующей модели / А.Ю. Кручинин, Д.А. Скатеренко, Т.З. Аралбаев // Вестник ИжГТУ. - 2007. - №3. - С. 1-3.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кручинин, Александр Юрьевич, 2007 год

1. Абчук, В. А. Экономико-математические методы: Элементарная математика и логика. Методы исследования операций / В.А. Абчук. -М. .-Союз, 1999.-318 с.

2. Атовмян, И.О. Надежность автоматизированных систем управления / И.О. Атовмян, А.С. Вайрадян и др.; под ред. Я.А. Хетагурова. М. : Высш. шк., 1979.-287 с.

3. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. М. : Наука, 1976.-279 с.

4. Алексеев, В.И. Корреляционно-экстремальные контрольно-измерительные устройства / В.И. Алексеев, В.П. Тарасенко // Автоматизация и современные технологии. 1993. - №3. - С. 34-36.

5. Алексеев, Ф.А. Ядерная геофизика при исследовании нефтяных месторождений / Ф.А. Алексеев. -М.: Недра, 1978. 359 с.

6. Алиев, Т.М. Автоматический контроль и диагностика штанговых насосных установок / Т.М. Алиев, А.А. Тер-Хачатуров. М. : Недра, 1988.-232 с.

7. Аралбаев, Т.З. Построение адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов на основе принципов самоорганизации : монография / Т.З. Аралбаев. Уфа : Гилем, 2003.-248 с.

8. Аттетков, А.В. Методы оптимизации / А.В. Аттетков, С.В. Галкин, B.C. Зарубин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 440 с.

9. Аузин, А.А. Геофизические исследования в скважинах: вопросы терминологии и классификации // Вестник Воронежского университета. 2005. - № 1. - С. 216-221.

10. Барабаш, Ю.Л. Коллективные статистические решения прираспознавании / Ю.Л. Барабаш. М.: Радио и связь, 1983. - 224 с.

11. Бендат, Дж. Прикладной анализ случайных данных / Дж. Бендат, А. Пирсол ; пер. с англ. В.Е. Привальского и А.И. Кочубинского ; под ред. И.Н. Коваленко. М.: Мир, 1989. - 540 с.

12. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматического управления / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. СПб.: Изд-во «Профессия», 2004. - 752 с.

13. Бескровный, Н.И. Система сбора/регистрации данных каротажа в реальном времени / Н.И. Бескровный, Е.А. Кулигин // Каротажник. -2001.-№78.-С. 21-22.

14. Бимер, А. От пласта до трубопровода: решения в масштабе всего месторождения / А. Бимер, Я. Брайант, В. Верма и др. // Нефтегазовое обозрение. 1999. - Осень. - С. 24-41.

15. Благодатских, В.А. Стандартизация разработки программных средств. / В.А. Благодатских, В.А. Волонин, К.Ф. Поскакалов ; под ред. О.С. Разумова. М.: Финансы и статистика, 2003. - 288 с.

16. Блейхут, Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов / Р. Блейхут; пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 448 с.

17. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс ; пер. с англ. М.: Мир, 1974. - 408 с.

18. Болотин, В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций / В.В. Болотин. М.: Машиностроение, 1984. - 312 с.

19. Большая советская энциклопедия. 3-е изд. - 1969-1978 гг.

20. Бурькова, Е.В. Основы теории управления / Е.В. Бурькова. Оренбург : ИПК ГОУ ОГУ, 2005. - 120 с.

21. Ван дер Варден, Б.Л. Математическая статистика / Б.Л. Ван дер Варден ; пер. с немецкого. М. : Изд-во иностранной литературы, 1960. -341 с.

22. Васильев, В.Н. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам / В.Н. Васильев, И.П. Гуров. СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 1998. - 240 с.

23. Верхаген, К. Распознавание образов: состояние и перспективы / К. Верхаген, Р. Дёйн и др.. -М.: Радио и связь, 1985. 103 с.

24. Временная инструкция о порядке, составе и формах представления информации о конструкциях, проходке и эксплуатации глубоких скважин в Государственный банк цифровой геологической информации. М.: ГлавНИВЦ, 1997. - 101 с.

25. Гайдышев, И.П. Анализ и обработка данных. Специальный справочник / И.П. Гайдышев. СПб.: Питер, 2001. - 751 с.

26. Гамбаров, Г.М. Статистическое моделирование и прогнозирование / Г.М. Гамбаров, Н.М. Журавель, Ю.Г. Королев и др.; под ред. А.Г. Гренберга. М.: Финансы и статистика, 1990. - 384 с.

27. Глебов, Н.И. Методы оптимизации / Н.И. Глебов, Ю.А. Кочетов, А.В. Плясунов. Новосибирск : НГУ, 2000. - 105 с.

28. Глушков, В.М. Введение в кибернетику / В.М. Глушков. Киев : Изд-во АН УССР. 1964.-324 с.

29. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. М.: Высш. шк., 2004. - 479 с.

30. Голд, Б. Цифровая обработка сигналов / Б. Голд, Ч. Рэйдер. М. : Сов.радио. 1973.-368 с.

31. Головин, Б.А. Контроль за разработкой нефтяных и газовых месторождений геофизическими методами / Б.А. Головин, М.В. Калинникова, А.А. Муха. Саратов : СГУ, 2005. - 30 с.

32. Гольденберг, JI.M. Цифровая обработка сигналов / JI.M. Гольденберг, Б.Д. Матюшкин, М.Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1990. - 256 с.

33. Горелик, A.JI. Методы распознавания / A.JI. Горелик, В.А. Скрипкин. -М.: Высш. шк, 2004. 261 с.

34. Городецкий, В.И. Элементы теории испытания и контроля технических систем / В.И. Городецкий, А.К. Дмитриев, В.М. Марков ; под ред. P.M. Юсупова. JI.: Энергия, 1978. - 192 с.

35. Губерман, Ш.А. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике / Ш.А. Губерман. М.: Недра, 1987. - 261 с.

36. Давыдов, А.В. Прямая задача гамма-каротажа Электронный документ. / А.В. Давыдов, В.А. Давыдов. Эл.адрес: http://prodav.narod.ru/nuclear/ index.html. Проверено 10.05.2007.

37. Даджион, Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро ; пер. с англ. М.: Мир, 1988. - 488 с.

38. Датчик меток глубины. Паспорт. АЯП 2.890.013 ПС. Грозный. - 29 с.

39. Деркач, А.С. Многоцелевые комплексные технологии контроля, строительства и эксплуатации нефтегазовых скважин / А.С. Деркач. -М.: ГУП, 2002. 268 с.

40. Деркач, А.С. Особенности и перспективы использования методов промыслово-геофизического контроля на нефтяных и газовых месторождениях Оренбургской области / А.С. Деркач, Р.Г. Темиргалеев и др.. М.: ВНИИОЭНГ, 1995. - 72 с.

41. Дженкинс, Г. Спектральный анализ и его приложения / Г. Дженкинс, Д. Ватте ; пер. с англ. -Т 1.-М.: Мир, 1971.-316 с.

42. Дженкинс, Г. Спектральный анализ и его приложения / Г. Дженкинс,

43. Д. Ватте ; пер. с англ. Т 2. -М.: Мир, 1971. - 285 с.

44. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт ; пер. с англ. Г.Г. Вайнштейн, A.M. Васьковский ; под ред. В.Л.Стефанюка. -М.: Мир. 1976.-511 с.

45. Дьяконова, Т.Ф. Применение ЭВМ при интерпретации данных геофизических исследований скважин / Т.Ф. Дьяконова. М. : Недра, 1991.-220 с.

46. Жовинский, В.Н. Корреляционные устройства / В.Н. Жовинский, В.Ф. Арховский. М.: Энергия, 1974. - 248 с.

47. Журавлев, Ю.И. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок / Ю.И. Журавлев, В.В. Никифоров // Кибернетика. -1971.-ЖЗ.-С. 1-11.

48. Зазирный, Д.В. Система непрерывного мониторинга протяженных объектов для предотвращения экономического и экологического ущерба // Нефтяное хозяйство. 2006. - №5. - С. 132-133.

49. Закревский, А.Д. Логика распознавания / А.Д. Закревский. М.: Наука и техника, 1988.- 118 с.

50. Заславский, Г.М. Стохастичность динамических систем / Г.М. Заславский. М.: Наука. 1984.-271 с.

51. Зверев, В.А. Выделение сигналов из помех численными методами / В.А. Зверев, А.А. Стромков. Нижний Новгород : ИПФ РАН, 2001. -188 с.

52. Иванов, А.И. Биометрическая идентификация личности по динамикеподсознательных движений / А.И. Иванов. Пенза : Изд-во Пензенского гос. университета, 2000. - 188 с.

53. Ивахненко, А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем / А.Г. Ивахненко. Киев : Наукова думка, 1982. -296 с.

54. Инженерные изыскания для строительства. Технические требования к производству геофизических работ. Каротажные методы. РСН 75-90. Москва 1990.

55. Итенберг, С.С. Интерпретация результатов геофизических исследований разрезов скважин / С.С. Итенберг. М. : Недра, 1972. -312 с.

56. КАРАТ-П: Технология производства работ. Тверь, 1997. - 562 с.

57. Кармалита, В.А. Цифровая обработка случайных колебаний / В.А. Кармалита. М.: Машиностроение, 1986. - 80 с.

58. Кижаев, С.А. Комплексная автоматизация бумагомассного агрегата / С.А. Кижаев. Самара : Самарский университет, 2003. - 422 с.

59. Клещев, К.А. Проект Классификация скважин, бурящихся при геолого-разведочных работах и разработке нефтяных и газовых месторождений (залежей) / К.А. Клещев, П.Т. Савинкин, В.И. Пороскун и др. // Геология нефти и газа. 1995. - №9. - С. 22-26.

60. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Дж. Клир ; пер. с англ. Зуева. М.: Радио и связь, 1990. - 539 с.

61. Кнут, Д.Э. Искусство программирования / Д.Э. Кнут. Т 2 - М. : Диалектика, 2004. - 832 с.

62. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика / В.А. Колемаев, В.Н. Калинина. М.: ИНФРА-М, 1997. - 302 с.

63. Комаров, С.Г. Геофизические методы исследования скважин / С.Г. Комаров. -М.: Недра, 1973. 498 с.

64. Кривко, И.Н. Промыслово-геофизическая аппаратура и оборудование / И.Н. Кривко. М. :Недра, 1981. - 387 с.

65. Криволапое, Г.И. Пути повышения точности определения глубины спуска скважинного прибора : труды школы семинара «Физика нефтяного пласта» / Г.И. Криволапов. - М.: 2002. - С. 171-174.

66. Кручинин, А.Ю. Генерация временных рядов с заданным коэффициентом парной корреляции : Перспектива. Сборник статей молодых ученых / А.Ю. Кручинин. Оренбург : ГОУ ОГУ, 2005. -№7.-С. 251-254.

67. Кручинин, А.Ю. Оптимизация сроков перемагничивания каротажного кабеля на основе прогнозирующей модели / А.Ю. Кручинин, Д.А. Скатеренко, Т.З. Аралбаев // Вестник ИжГТУ. 2007. - №3. - С. 1-3.

68. Кручинин, А.Ю. Особенности применения метода Байеса для идентификации пластов в буровой скважине : Перспектива. Сборник статей молодых ученых / А.Ю. Кручинин. Оренбург: ГОУ ОГУ, 2006.- №8. -С. 169-173.

69. Куликовский, K.JI. Методы и средства измерений / K.JL Куликовский, В.Я. Купер. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 448 с.

70. Липаев, В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств / В.В. Липаев. М.: СИНТЕГ, 2003. - 520 с.

71. Липаев, В.В. Надежность программных средств / В.В. Липаев. М. : Синтег, 1998.-232 с.

72. Макклеллан, Дж.Г. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов / Дж.Г. Макклеллан, Ч.М. Рейдер. М. : Радио и связь, 1983. -264 с.

73. Марпл-мл., C.JI. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С.Л. Марпл-мл. М.: Мир, 1990. - 584 с.

74. Маскет М. Физические основы технологии добычи нефти / М. Маскет. МоскваИжевск : НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2003. -606 с.

75. Методическая инструкция по использованию аппаратуры ДРСТ-2, РСК-М, РК-60Л и РК-140 при массовых поисках. М.: Недра, 1969. -57 с.

76. Мирзаджанзаде, А.Х. Математическая теория эксперимента в добыче нефти и газа / А.Х. Мирзаджанзаде, Г.С. Степанова. М.: Недра, 1977. -228 с.

77. Мирский, Г.Я. Радиоэлектронные измерения / Г.Я. Мирский. М. : Энергия, 1975.-597 с.

78. Мхитарян, B.C. Теория вероятностей и математическая статистика / B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин и др.. М. : Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 1998.- 170 с.

79. Непомнящих, И.А. О типах геофизических измерений геологических объектов. // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. 2004. - №5. - С. 36-41.

80. Никитин, А.Л. Теоретические основы обработки геофизической информации / А.Л. Никитин. М.: Недра, 1986. - 234 с.

81. Нуссбаумер, Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток / Г. Нуссбаумер. М.: Радио и связь, 1985. - 248 с.

82. Олссон, Г. Цифровые системы автоматизации и управления / Г.

83. Олссон, Дж. Пиани. СПб.: Невский Диалект, 2001. - 557 с.

84. Оппеигейм, А.В. Цифровая обработка сигналов / А.В. Оппенгейм, Р.В. Шафер.-М.: Связь, 1979.-416 с.

85. ОСТ 153-39.1-005-00 Кабели грузонесущие геофизические бронированные. Общие технические условия. М. : Минтопэнерго РФ, 2000.

86. Отнес, Р. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы / Р. Отнес, JI. Эноксон ; пер. с англ. В.И.Хохлова ; под ред. И.Г.Журбенко.- М.: Мир, 1982.-428 с.

87. Паклин, Н.Б. Анализ геофизических данных // Бурение и нефть. 2005. -№5.-С. 38-40.

88. Патрик, Э. Основы теории распознавания образов / Э. Патрик ; пер. с англ.; под ред. Б.Р.Левина. М.: Сов. Радио, 1980. - 408 с.

89. Пискунов, Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления / Н.С. Пискунов. Т 2. - М.: Наука, 1970. - 576 с.

90. Пищухин, A.M. Автоматизация на основе мультиструктурных схем : монография / A.M. Пищухин. Оренбург : ОГУ, 2001. - 258 с.

91. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / Под ред. Э.К. Лецкого. М.: Мир, 1977. - 551 с.

92. Правила геофизических исследований и работ в нефтяных и газовых скважинах / Министерство топлива и энергетики РФ и Министерство природных ресурсов РФ от 28 декабря 1999 года №445/323, Москва, 1999.

93. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии: Сер. Академические чтения / Г.С. Поспелов. - М.: Наука, 1988. - 280 с.

94. Применение цифровой обработки сигналов / Под ред. Э. Оппенгейма.- М.: Мир, 1980.-552 с.

95. Рабинер, Р. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Р.

96. Рабинер, Б. Гоулд. М.: Мир, 1978. - 848 с.

97. Рабочая книга по прогнозированию / Редкол.: И.В. Бестужев-Лада. -М.: Мысль, 1982.-430 с.

98. РД Техническое описание и инструкция по эксплуатации грузонесущих бронированных кабелей. М.: Минтопэнерго РФ и МПР РФ, 1998.

99. Ребрин, Ю.И. Основы экономики и управления производством / Ю.И. Ребрин. Таганрог : Изд-во ТРТУ, 2000. - 145 с.

100. Руднев, О.В. Телеизмерительные системы в промысловой геофизике / О.В. Руднев. М. :Недра, 1992. - 376 с.

101. Руководство по эксплуатации хранения и обслуживанию кабелей геофизических грузонесущих бронированных (ОСТ 153-39.1-005-00). -ООО «Псковгеокабель»: Псков, 2004. 23с.

102. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. СПб.: КОРОНА принт; М.: Альтекс-А, 2004. - 384 с.

103. Савельев, И.В. Курс общей физики / И.В. Савельев. Т 3. - М.: Наука, 1982.-304 с.

104. Самарский, А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / А.А. Самарский, А.П. Михайлов. М. : Физматлит, 2001. -320 с.

105. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. -СПб.: Питер, 2002. 608 с.

106. Сизиков, B.C. Устойчивые методы обработки результатов измерений / B.C. Сизиков. СПб.: Спецлит, 1999. - 240 с.

107. Симанков, B.C. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов : монография / B.C. Симанков, Е.В. Луценко. Краснодар : Изд-во ТУ КубГТУ, 1999. - 318 с.

108. Скляр, Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение / Б. Скляр. М.: Вильяме, 2003. - 1104 с.

109. Советов, Б.Я. Моделирование систем / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. -М.: Высшая школа, 1985. 272 с.

110. Тейлор, Дж. Введение в теорию ошибок / Дж. Тейлор. М. : Мир, 1985.-272 с.

111. Тененев, В.А. Классификация пластов по результатам геофизических исследований скважин / В.А. Тенеев, М.А. Сенилов, Н.Б. Паклин // Вестник ИжГТУ. Вып. 5 - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2002. - С. 14-16.

112. Техническая инструкция по проведению геофизических исследований и работ приборами на кабеле в нефтяных и газовых скважинах. М.: Министерство Энергетики Российской Федерации, 2001.

113. Трахтман, A.M. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах / A.M. Трахтман, В.А. Трахтман. М. :Сов. Радио, 1975. -208 с.

114. Ту, Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. М. :Мир, 1978.-412 с.

115. Тутубалин, В.Н. Теория вероятностей и случайных процессов / В.Н. Тутубалин . М. :Изд-во МГУ, 1992. - 400 с.

116. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов / Б. Уидроу, С. Стириз ; пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.

117. Урманов, Э.Г. Спектрометрический гамма каротаж нефтяных скважин / Э.Г. Урманов. М. :ВНИИОЭНГ, 1994 - 81 с.

118. Урманов, Э.Г. Использование данных спектрометрического гамма-каротажа при изучении разрезов нефтегазоразведочных скважин / Э.Г. Урманов, A.M. Фролов // Геология нефти и газа. 1993. - №8. - С.13

119. Фоменко, В.Г. Геолого-геофизическое моделирование основа оптимизации поисков, разведки и разработки газовых месторождений // Каротажник. - 2001. - №83. - С. 45-48.

120. Френке, JI. Теория сигналов / JI. Френке. М.: Советское радио, 1974. -344 с.

121. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу. М. : Мир, 1977.-320 с.

122. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / К. Фукунага. М.: Наука, 1979. - 368 с.

123. Фурман, Я.А. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А.Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев и др.; под ред. Я.А.Фурмана. М. :ФИЗМАТЛИТ, 2003. -592 с.

124. Фурман, Я.А. Комплекснозначные и гиперкомплексные системы в задачах обработки многомерных сигналов / Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.А. Роженцов и др. ; под ред. Я.А. Фурмана. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 456 с.

125. Фурман, Я.А. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений / Я.А. Фурман, А.Н. Юрьев, В.В. Яншин. Красноярск : Изд-во Краснояр. ун-та, 1992. - 248 с.

126. Харкевич, А.А. Борьба с помехами / А.А. Харкевич. М.: Наука, 1965. - 275 с.

127. Хмелевской, В.К. Геофизические методы исследований / В.К. Хмелевской, Ю.И. Горбачев, А.В. Калинин и др.. Петропавловск-Камчатский: изд-во КГПУ, 2004. - 232 с.

128. Хмелевской, В.К. Геофизические методы исследования земной коры / В.К. Хмелевской. Часть 1. - Международный университет природы, общества и человека «Дубна» ,1997. - 276 с.

129. Хотяшов, Э.Н. Проектирование машинной обработки экономической информации / Э.Н. Хотяшов. М. : Финансы и статистика, 1987. -246с.

130. Хургин, Я.И. Проблемы неопределенности в задачах нефти и газа / Я.И. Хургин. М.: ИКИ, 2004. - 320 с.

131. Черноруцкий, И.Г. Методы оптимизации в теории управления / И.Г. Черноруцкий. СПб.: Питер, 2004. - 256 с.

132. Шабаев, Ю.Н. Эффективность метода ВП при выделении и определении характера насыщения сложно построенных коллекторов / Ю.Н. Шабаев, М.Г. Мифтахов // Геология нефти и газа. 1995. - №1. С. 28-34.

133. Шашков, В.Б. Обработка экспериментальных данных и построение эмпирических формул / В.Б. Шашков. Оренбург : ГОУ ОГУ, 2005. -150 с.

134. Шевеленко, В.Д. Спектры сигналов как источник измерительной информации : сборник научных трудов / В.Д. Шевеленко. Оренбург : ОГУ, 1996.-С. 69-78.

135. Шимко, П.Д. Оптимальное управление экономическими системами / П.Д. Шимко. СПб.: Бизнес-пресса, 2004. - 240 с.

136. Экономика / Под ред. А.С.Булатова. М.: Изд. БЕК, 1995. - 511 с.

137. Элланский, М.М. Петрофизические основы комплексной интерпретации данных геофизических исследований скважин / М.М. Элланский.-М.: ГЕРС, 2001.-147 с.

138. Юэн, Ч. Микропроцессорные системы и их применение при обработке сигналов / Ч. Юэн, К. Бичем, Дж. Робинтсон. М. : Радио и связь, 1986.-296 с.

139. Яглом, A.M. Корреляционная теория стационарных случайных функций. С примерами из метеорологии / A.M. Яглом. JT. : Гидрометеоиздат, 1981. - 280 с.

140. Activities of the Solar Influences Data analysis Center Электронный документ. Эл.адрес: http://sidc.oma.be. Проверено 10.05.2007.

141. Friedman Н.Р., Rubin J. On some invariant criteria for grouping data. -Amer. State. Assoc. J. 62. 1967. - P. 1159-1178.

142. Frigo M. FFTW Электронный документ. // USA, Massachusetts Institute of Technology. Эл.адрес: http://www.fftw.org. Проверено 10.05.2007.

143. Hatton L. Does OO Sync With How We Think? IEEE Software, vol. 15, no. 3, May 1998.-P. 21-25.

144. Highleyman W.H. The design and analysis of pattern recognition experiments, Bell System Technical Journal, 41, (March 1962) P. 723744.

145. Kosko B. Fuzzy Engineering. Prentice-Hall, New Jersey, 1997. 549 p.

146. Numerical recipes in C: the art of scientific computing /William H. Press . . . et al.. USA, Cambridge University Press, 1992. - 287 p.

147. Pao Y-H. Adaptive pattern recognition and neural network. Addison-Wesley, 1989.-309 pp.

148. Shannon C.E. A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27, July and October 1948. P. 379-423.

149. Srihari S.N. On choosing measurements for invariant pattern recognition. -Information Sciences, 21,1980.-P. 1-11.

150. Utgoff P.E., Clouse J.A. A Kolmogorov-Smirnoff Metric for Decision Tree Induction MA 01003: Technical Report / Department of Computer Science University of Massachusetts, Amherst 1996. - 10 p.

151. Verhagen C.J.D.M., Duin R.P.W., Graen F.C.A., Joosten J.C. and Verbeek P.W. Progress Report on Pattern Recognition, Rep. Prog. Phys, 1980, v. 43, №6.-P. 785-831.124