Системная модель и база знаний проекта обустройства нефтегазового месторождения



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предлагается системная модель проектов обустройства нефтегазовых месторождений. Предложена фреймовая модель построения базы знаний проектов обустройства нефтегазовых месторождений. База знаний основывается на уже реализованных проектах, что позволяет в полной мере использовать накопленный опыт проектно-изыскательских организаций. Подход к построению базы знаний основывается на теории компактности, позволяющей судить по определенным начальным данным о ходе последующей реализации проекта с учетом анализа всех реализованных до этого проектов. Предложенная модель позволяет принимать управленческие решения по новым проектам с точки зрения экономической целесообразности, наличия необходимых компетенций и ресурсов.

Полный текст

Перспективы развития нефтегазового комплекса России, которые отражены в энергетической стратегии РФ до 2030 года [1], предполагают реализацию большого количества проектов, связанных как со строительством новых объектов добычи нефти и газа и обустройством месторождений, так и с реконструкцией существующих объектов в связи с высокой степенью их износа. Важным участником любого проекта в нефтегазовом комплексе являются проектные организации, отвечающие за принятие основных технических решений. При этом специфика организации проектных работ в нефтегазовой отрасли обусловлена сложностью создаваемых объектов, которые сочетают в себе элементы промышленного строительства, технологии и инфраструктуры, территориальную распределенность и пространственную протяженность, высокую наукоемкость проектных решений. Все это приводит к комплексности решаемых задач. Особую важность в связи с этим приобретает способность проектных организаций к быстрому анализу новых проектов, предсказыванию возможности их реализации. Алгоритм принятия решения при выборе проекта Логично, что любой проект обустройства нефтегазового месторождения должен соотноситься в итоге с некоторой целью - конечным результатом. Прежде всего, конечно, речь идет об экономическом результате (получении прибыли), но возможен также и внеэкономический результат - например выстраивание долгосрочных партнерских отношений с перспективным заказчиком, выполнение обязательств перед головной организацией, следование долгосрочной стратегии предприятия и т. д. Комплексная оценка проекта обустройства нефтегазового месторождения позволит проводить анализ потенциальной целесообразности выполнения проекта; потенциальной возможности выполнения проекта; оценивать преимущества рассматриваемых проектов в сравнении с альтернативными проектами, ранжировать проекты с целью включения их в пул проектов предприятия. Оценка выполнимости проекта При принятии управленческих решений о принятии в разработку того или иного проекта по обустройству нефтяных и газовых месторождений, как правило, руководствуются следующими принципами: - экономическая выгода от реализации проекта; - соответствие интересам акционеров предприятия; - соответствие потенциального проекта стратегическим целям предприятия; - наличие соответствующих компетенций для выполнения проекта (иными словами, наличие профессиональных знаний, необходимых для проектирования обустройства нефтегазовых месторождений); - наличие ресурсов для выполнения проекта; - учет всех наиболее существенных последствий проекта, как экономических, так и внеэкономических [2]; - обеспечение условий сопоставимости показателей эффективности для различных проектов; - учет влияния неопределенности и рисков, сопровождающих реализацию проекта; - определение предпочтительности одного из ряда показателей эффективности при их совместном использовании для оценки проекта. Рассмотрим комплексный алгоритм отбора проекта нефтегазовой отрасли; в нем оценка выполнимости проекта проводится в три этапа: сначала оценивается экономическая целесообразность проекта, на следующем этапе определяют наличие необходимых компетенций для выполнения проекта, затем наличие необходимых ресурсов для выполнения проекта (см. рисунок). Данная задача является примером многокритериальной задачи принятия решения [3]. Одна из ключевых сложностей анализа многокритериальных задач - эффект несравнимости исходов. Несравнимость исходов является в некотором смысле формой неопределенности, которая связана со стремлением лица, принимающего решение, «достичь противоречивых целей» и является т.н. ценностной неопределенностью [3]. Математическая модель многокритериальной задачи принятия решения может быть представлена в виде множества векторных оценок, содержащего полную информацию о полезности этого исхода для лица, принимающего решение [3]. Системная модель проекта нефтегазовой отрасли Используя общесистемный подход, представим систему оценки проекта обустройства нефтегазового месторождения в виде структуры, состоящей из системы управления СУ, объекта управления ОУ и среды. В нашем случае данная формализация представится в следующем виде: (1) где - система управления, представленная руководством проектной организации, которое осуществляет поддержку реализации проектов в организации и выбор этих проектов; (2) где - множество проектов по обустройству нефтегазовых месторождений. Система управления характеризуется совокупностью целей и управляющих воздействий (3) Управляющие воздействия осуществляются принятием решений по заданному проекту на различных этапах оценки: этапе оценки экономической целесообразности, этапе оценки наличия компетенций, этапе оценки наличия ресурсов, этапе оценки возможности привлечения субподрядной организации [4]. База знаний проекта нефтегазовой отрасли Объектом управления в данном случае является проект обустройства нефтегазового месторождения . Стоит отметить, что создание математической модели достаточно затруднительно из-за существования множества неопределенных параметров, а также сложных взаимосвязей между ними. Имеет смысл для принятия решений по новым проектам воспользоваться накопленным опытом и построить прецедентную модель на основе накопленных данных о многочисленных реализованных проектах и сформировать тем самым базу знаний проектов обустройства нефтегазовых месторождений. Знаниями в данном случае являются нетривиальные практически полезные и доступные для интерпретации сведения, необходимые для принятия решений в проектировании объектов нефтегазовых месторождений, заключающиеся в определенных закономерностях и систематических взаимосвязях между переменными, которые затем можно применить для исследования новых совокупностей данных [5]. Данный подход основывается на гипотезе компактности, состоящей в том, что реализации одного и того же образа обычно отражаются в признаковом пространстве в геометрически близкие точки, образуя компактные сгустки [4]. Если положить, что информативные признаки образов близки, то и целевые признаки, указывающие имя образа, тоже будут близки. Данная гипотеза равноценна предположению о наличии закономерной связи между признаками. Необходимо определенными методами сформировать базу знаний, содержащую информацию о закономерностях развития проектов обустройства нефтегазовых месторождений [7]. Базу знаний будем рассматривать как фрейм , (4) где - знания i-го проекта по обустройству нефтегазовых месторождений: , (5) где - имя фрейма áзнания проекта по обустройству нефтегазовых месторождений на этапе основных технических решенийñ; - имя фрейма áзнания проекта по обустройству нефтегазовых месторождений на этапе разработки проектной документацииñ; - имя фрейма áзнания проекта по обустройству нефтегазовых месторождений на этапе разработки рабочей документацииñ; - имя слота = áпараметры проекта по обустройству нефтегазовых месторождений на этапе основных технических решенийñ; - имя слота = áпараметры проекта по обустройству нефтегазовых месторождений на этапе разработки проектной документацииñ; - имя слота =áпараметры проекта по обустройству нефтегазовых месторождений на этапе разработки рабочей документацииñ. Рассмотрим более подробно эти массивы: , (6) где - j-е знание этапа разработки основных технических решений проекта обустройства нефтегазовых месторождений; - имя слота ái-я характеристика знания проекта обустройства нефтегазовых месторожденийñ; - заполнитель слота. , (7) где - j-е знание этапа разработки проектной документации проекта обустройства нефтегазовых месторождений; - имя слота ái-ая характеристика знания проекта обустройства нефтегазовых месторожденийñ; - заполнитель слота. , (8) где - m-е знание этапа разработки рабочей документации проекта обустройства нефтегазовых месторождений; - имя слота ái-ая характеристика знания проекта обустройства нефтегазовых месторождений ñ; - заполнитель слота. Таким образом, имеем сформированную базу знаний проектов обустройства нефтегазовых месторождений на основе фреймовой модели [8]. Заключение Предложена системная модель комплексной оценки проекта обустройства нефтегазового месторождения. Рассмотрена модель базы знаний, основанная на фреймовой модели и позволяющая прогнозировать исход проекта на основе анализа базы уже реализованных проектов, что позволит принимать объективные управленческие решения по принятию в работу новых проектов обустройства нефтегазовых месторождений на основе наличия необходимых компетенций и ресурсов.
×

Об авторах

Николай Геннадьевич Губанов

Самарский государственный технический университет

(к.т.н., доц.), заведующий кафедрой «Автоматизация и управление технологическими процессами» Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Александр Александрович Кимлык

Самарский государственный технический университет

аспирант Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Нина Алексеевна Сизова

Самарский государственный технический университет

старший преподаватель кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами» Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Список литературы

  1. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года (http://www.minenergo.gov.ru/activity/energostrategy/)
  2. Орлов С.П., Чуваков А.В. Нечаев Д.А. Предпроектный анализ технологических схем при управлении инвестициями в региональной программе водоснабжения // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Технические науки. - 2011. - Вып. 3(31). - С. 244-247.
  3. Ример М.И. Экономическая оценка инвестиций: Учеб. пособие / Ример М.И., Касатов А.Д., Матиенко Н.Н. - 2-е изд., перераб. и доп. - Самара: СГЭА, 2003. - 452 с.
  4. Орлов С.П., Леднев А.М., Иващенко А.В. Применение модели Р2Р аутсорсинга в задачах управления проектами на предприятии нефтегазовой отрасли // Вестник Волжского университета им. Татищева. - 2013. - № 5 (21). - С. 5-10.
  5. Губанов Н.Г. Методы классификации знаний технических проектов // Мат - лы III Междунар. науч.-практ. конф. «Ашировские чтения». - Самара, СамГТУ, 2006. - С. 177-179.
  6. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. - М.: Высшая школа, 1999.
  7. Губанов Н.Г. Метод формирования баз знаний поддержки жизненного цикла сложных технических объектов // Труды пятой Всероссийской межвузовской научно - практической конф. «Компьютерные технологии в науке, практике, образовании». - Самара, СамГТУ, 2006. - С. 83-86.
  8. Арсеньев Ю.Н. и др. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы: Учеб. пособие / Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Давыдова Т.Ю. - УМО. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 270 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Самарский государственный технический университет, 2015

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах