СИСТЕМА, МАШИНОЧИТАЕМЫЙ НОСИТЕЛЬ И СПОСОБ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ КАЧЕСТВА ПРОБ ПЛАСТОВЫХ ФЛЮИДОВ Российский патент 2021 года по МПК E21B49/08 G01N1/10 G06F30/20 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Техническое решение относится к области обработки данных, а именно данные качества проб пластовых нефтей.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

На текущий момент существует ряд проблем, возникающих при отборе глубинных проб пластовых нефтей, а именно:

- отсутствие единых нормативно-методических подходов к оценке качества проб пластовых флюидов;

- отсутствие единого информационного пространства для всех участников и отсутствие возможности мониторинга процессов в режиме реального времени, приводит к частичной утрате информации о пробе и процессу, а иногда и к невозможности повторного отбора проб ввиду (например, сезонной) недоступности для проведения отбора проб.

- отсутствие прозрачности и накопления структурированных данных в происходящих процессах не позволяет отследить, где происходит наибольшее количество брака, ошибок для целей корректировки процесса и выработки рекомендаций.

В настоящее время существуют различные системы, которые части решают заявленные проблемы, но не имеют комплексного подхода.

Заявленное техническое решение направлено на решение указанных проблем.

СУЩНОСТЬ

Технический результат -повышение эффективности выявления отклонения и управления качеством проб и причин такого отклонения, повышение эффективности обработки данных о пробах (в т.ч. в режиме реального времени).

Способ обработки данных качества проб пластовых нефтей, выполняемый при помощи по крайней мере одного процессора, включает следующие шаги:

формируется проект по оценке качества проб, включающий по крайней мере одну контрольную пробу и по крайней мере одну целевую и их идентификаторы

формируют сценарии критериев, включающие по крайней мере:

○ «давление в камере пробоотборника» для контрольной пробы,

○ «давление в камере пробоотборника» для целевой пробы,

○ «восстановление пробы» для контрольной и целевой пробы,

○ «PV-изотерма флюида в камере» для контрольной пробы,

○ «PV-изотерма флюида в камере» для целевой пробы,

○ «исторические данные, или данные по объекту аналогу о газосодержании флюида, газосодержание пробы и газовый фактор» для контрольной пробы,

○ «обводненность пробы» для контрольной пробы,

○ «исторические данные, или данные по объекту аналогу о плотности дегазированного флюида, плотность нефти, выделенной из пробоотборника, и плотность дегазированной нефти скважинной продукции» для контрольной пробы,

причем каждый сценарий включает один или более актов, где:

○ каждому акту задано соответствие этапу планирования или этапу работ,

○ акты связаны в последовательность,

○ после выполнения для каждого акта формируется его коэффициент k,

○ акт может быть связан обязательным переходом к следующему акту или быть терминальным актом, завершающим обработку сценария, или акт может указывать на возможность завершения сценария с формированием коэффициента k, или акт может указывать на возможное завершение без формирования коэффициента k с предложением проведения корректирующих мероприятий;

задают каждому сценарию критерия рейтинг г, вес критерия G;

задают источники поступления данных;

задают обработчики для актов, где требуется предварительная обработка данных, поступающих из заданных источников;

формируют план работ по отбору и оценке качества проб, включающий последовательность сценариев критериев и связанные с ним сущности;

последовательно выполняют процедуры по отбору и оценке качества проб, каждая процедура связана с соответствующим сформированным сценарием, и передают данные, полученные в ходе выполнения процедуры с указанием идентификатора пробы в соответствующий текущей процедуре сценарий, согласно сформированному плану работ, причем при выполнении сценария происходит последовательное выполнение актов, а если при выполнении акта имеются критические отклонения, то выполнение сценария завершается и показатель качества пробы обнуляется (становится равным нулю, отбраковывается);

при отсутствии критических отклонений определяют качество проб на основании сформированных коэффициентов k, полученных при выполнении актов, рейтингов г выполненных сценариев критериев, весов сценариев критериев G;

на основании определенного качества проб принимают решение о транспортировке проб в исследовательскую лабораторию для дальнейшего анализа;

производят анализ и профилирование выполнения сценариев критериев и при наличии расхождений формируют рекомендации по устранению недостатков и модификации процедур отбора проб.

В некоторых вариантах реализации акт может содержать одно или более действие.

В некоторых вариантах реализации формирование коэффициента k при выполнении акта осуществляется динамически или статически на основании данных, поступающих из внешних источников.

В некоторых вариантах реализации в качестве источника данных выступает оборудование, используемое при отборе и/или обработке данных проб.

В некоторых вариантах реализации сущностями, связанными с планом работ по отбору и оценке качества проб, являются фактические исполнители операций.

В некоторых вариантах реализации для анализа и профилирования выполнения сценариев используются управление с прогнозирующими моделями МРС.

В некоторых вариантах реализации для транспортировки проб в исследовательскую лабораторию для дальнейшего анализа отбираются пробы с наибольшим показателем качества пробы q.

В некоторых вариантах реализации сценарии реализованы с использованием конечных автоматов или графов.

В некоторых вариантах реализации система компьютерной обработки данных качества проб пластовых нефтей, включает по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции, выполняемые упомянутыми процессорами с использованием оперативной памяти, причем машиночитаемые инструкции содержат шаги способа обработки данных качества проб пластовых нефтей.

В некоторых вариантах реализации система компьютерной обработки качества проб пластовых нефтей, включает по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции, выполняемые упомянутыми процессорами с использованием оперативной памяти, причем машиночитаемые инструкции содержат шаги способа обработки данных качества проб пластовых нефтей, система выполнена с возможностью получения данных из внешних источников и обработки их в режиме реального времени.

В некоторых вариантах реализации машиночитаемый носитель, содержит инструкции для выполнения способа обработки данных качества проб пластовых нефтей.

В некоторых вариантах реализации выполнение сценариев и/или актов происходит в режиме реального времени.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Пайплайн (pipeline) - это последовательность состояний, через которые проходит выполнения сценариев.

Рейтинг r - является безразмерной величиной и отражает значимость единичного критерия.

В некоторых вариантах реализации рейтинг г, устанавливается путем экспертного опроса.

В некоторых вариантах реализации эксперту (пользователю системы) предоставляется интерфейс, позволяющий отобразить и обработать ввод рейтинга для каждого критерия.

В некоторых вариантах реализации базовая ставка веса критерия g определяется на основании формулы:

где

i=1…n - число критериев качества проб;

j=1…m - совокупное количество проб;

r_ij - базовая ставка рейтинга критерия;

Вес критерия G - является размерной (в процентах) величиной рейтинга критерия:

В некоторых вариантах реализации сценарии могут представлять собой связный ориентированный (направленный) граф, в котором вершины представляют собой акты, а ребра - переходы между актами (последовательность выполнения актов).

В некоторых вариантах реализации сценарий представляет собой конечный автомат, в котором переход между актами происходит на основании интерпретации входных данных.

В некоторых вариантах реализации при выполнении акта из внешнего источника получают данные, связанные с данным актом, и формируют коэффициент k.

В некоторых вариантах реализации коэффициент k может задаваться статически (например, при помощи таблиц), где заданному значению (выявленному, полученному, вычлененному, обнаруженному, найденному) соответствует значение коэффициента k для заданного акта.

В некоторых вариантах реализации коэффициента k может задаваться динамически, путем осуществления различных математических или иных операций по обработке данных, используемых при выполнении данного акта.

В некоторых вариантах реализации при проведении анализа и профилирования выполнения сценариев может использоваться база уже выполненных ранее сценариев с поиском похожих/схожих последовательностей выполнения сценариев.

Для каждого сценария критериев при выполнении каждого акта, входные данные акта и сформированный коэффициент k представляют собой (описывают) характеристики исполнения данного сценария. Последовательность таких характеристик может описывать процесс обработки данных контрольных и целевых глубинных проб и может использоваться для выявления сходства выполнения или определения критических моментов такого выполнения и выработки рекомендаций.

В некоторых вариантах реализации для оценки сходства пайплайнов используются алгоритмы машинного обучения, например алгоритмы кластеризации (к-средних, k-means, fuzzy c-means, Густафсон-Кесселя, ЕМ-алгоритм Expectation-Maximization, CLOPE, выделение связных компонент, минимальное покрывающее дерево, послойная кластеризация).

В некоторых вариантах реализации для оценки сходства пайплайнов используется выделение частичного изоморфизма.

В некоторых вариантах реализации для выработки рекомендаций используется база знаний, содержащая фрагменты пайпланов с описанием вероятных проблем и рекомендаций.

В некоторых вариантах реализации графы задаются с помощью матрицы смежности и/или матрицы инциденций и/или списка смежности и/или списка дуг и/или описания Бержа.

В некоторых вариантах реализации формируют план работ по отбору и оценке качества проб, включающий последовательность сценариев критериев и связанные с ним сущности.

В некоторых вариантах реализации план работ формируется пользователем (с использованием графического, текстового или иного интерфейса) или получается из внешнего источника (сервера, базы данных).

В некоторых вариантах реализации пользователь выбирает один из предустановленных вариантов плана работ и модифицирует его под потребности.

В некоторых вариантах реализации план работ может генерироваться, формироваться на основании опросника (ответов на вопросы) с учетом известных зависимостей между сценариями и актами, например, с использованием данных о желаемом минимальном качестве проб, имеющемся оборудовании у исполнителя, доступных процессах.

В некоторых вариантах реализации производят выявление несовпадения заявленного оборудования (например, насосов, датчиков) и фактически подключенного. В некоторых вариантах реализации для выявления используют модели оборудования (виртуальные, например, на базе МРС или нейронных сетей или реализованные как виртуальные устройства или с использованием математической модели) и определяют расхождения (на основании разницы моделируемых процессов и фактических) или на основании разницы между предоставленными данными и предполагаемыми. В некоторых вариантах реализации дополнительно используются справочники оборудования.

В некоторых вариантах реализации идентификатор пробы задается/формируется в виде уникального значения, состоящего из цифр и/или букв.

В некоторых вариантах реализации идентификатор пробы наносится в виде штрих-кода, qr-кода, RFID-метки и может быть считан соответствующим оборудованием при выполнении сценариев/актов.

В некоторых вариантах реализации идентификатор пробы используется явно или неявно при выполнении сценариев/актов.

В некоторых вариантах реализации на оборудование могут быть нанесены идентификаторы, которые считываются во время исполнения сценариев/актов или используются при формировании плана работ.

В некоторых вариантах реализации обработка происходит в режиме реального времени с использованием операционной системой жесткого реального времени или операционной системой мягкого реального времени.

Ниже будут описаны некоторые варианты реализации сценариев критериев.

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «давление в камере пробоотборника» для контрольной и целевой пробы, включает по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• используемый тип пробоотборника,

• используемая технология определения давления в камере,

• принцип генерирования информации о давлении,

• принцип генерирования информации об объеме,

• принцип генерирования информации о температуре;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• результаты сквозного замера,

• результаты точечного замера при температуре окружающей среды,

• коэффициент к акта восстановления пробы,

• результаты точечного замера при температуре отбора после восстановления пробы;

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «давление в камере пробоотборника» для контрольной и целевой пробы, включает по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• используемый тип пробоотборника,

• используемая технология определения давления в камере,

• принцип генерирования информации о давлении,

• принцип генерирования информации об объеме,

• принцип генерирования информации о температуре;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• результаты сквозного замера,

• результаты точечного замера при температуре окружающей среды,

• коэффициент k акта восстановления пробы,

• результаты точечного замера при температуре отбора после восстановления пробы,

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «Кривая давления и температуры в камере при восстановлении пробы» для контрольной и целевой пробы» включает по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• используемый тип пробоотборника,

• наличие в камере пробоотборника внутреннего перемешивающего элемента,

• наличие возможности фиксации камеры для предотвращения движения камеры при ее взрывной разгерметизации,

• принцип генерирования информации о давлении,

• принцип генерирования информации об объеме,

• принцип генерирования информации о температуре,

• количество датчиков температуры установки на каждую восстанавливаемую пробу;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• кривая зависимости температуры камеры от времени восстановления,

• кривая зависимости давления в камере от времени восстановления;

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «PV-изотерма флюида в камере» для контрольной и целевой пробы включает по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• используемый тип пробоотборника,

• используемый тип насоса,

• наличие в камере пробоотборника внутреннего перемешивающего элемента,

• принцип генерирования информации о давлении,

• принцип генерирования информации об объеме,

• принцип генерирования информации о температуре;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• результаты точечного замера при температуре окружающей среды,

• коэффициент k акта восстановления пробы,

• результаты точечного замера при температуре отбора после восстановления пробы;

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «исторические данные, или данные по объекту аналогу о газосодержании флюида, газосодержание пробы и газовый фактор» для контрольной пробы, включают по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• наличие внешних данных (включающие по крайней мере: исторические данные о газосодержании флюида; данные по объекту аналогу о газосодержании флюида; результаты испытания скважины с замером газового фактора) о газосодержании пластовой нефти;

• принцип генерирования информации об объеме выпущенного газа;

• технология замера объема жидких фаз;

• технология замера объема выпущенного газа;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• расхождение газосодержания и внешних данных о газосодержании;

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «обводненность пробы» для контрольной пробы включают по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• технология замера объема жидких фаз;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• результаты замера при разрядке камеры,

• наличие графического изображения мерного цилиндра;

В некоторых вариантах реализации сценарий критерия «Исторические данные, или данные по объекту аналогу о плотности дегазированного флюида, плотность нефти, выделенной из пробоотборника, и плотность дегазированной нефти скважинной продукции» для контрольной пробы, включает по крайней мере следующие акты:

○ На этапе планирования работ (по отбору и оценке качества проб):

• наличие внешних данных (включающие: исторические данные о плотности дегазированного флюида; данные по объекту аналогу о плотности дегазированного флюида, результаты испытания скважины с замером плотности дегазированного флюида) о плотности дегазированной нефти скважинной продукции,

• принцип генерирования информации о замеренной плотности,

• технология замера плотности;

○ На этапе выполнения работ (по отбору и оценке качества проб):

• расхождение замеренной плотности и плотности дегазированной нефти скважинной продукции;

После выполнения (по факту выполнения) акта в сценарии может реализовываться следующая логика: акт может быть терминальным актом (имеет признак окончания выполнения сценария/завершения), завершающим обработку сценария, или акт может указывать на возможность завершения сценария с формированием коэффициента к, или акт может указывать на возможное завершение без формирования коэффициента к с предложением проведения корректирующих мероприятий.

Некоторые акты могут быть связаны с другими актами в рамках сценария.

Некоторые акты могут иметь признак окончания выполнения сценария (терминальный акт).

В некоторых вариантах реализации из одного акта может быть более одного перехода к другим актам (акт связан с несколькими другими актами) и переход осуществляется в зависимости от текущих данных, полученных при выполнении акта.

Ниже приведены примеры сценариев, заданных для иллюстративности в табличном виде.

В некоторых вариантах реализации сценарии могут задаваться на языке программирования, например, Lua, JavaScript, Python и другие.

В некоторых вариантах реализации обработчики, связанные с актами (обработчики для актов), могут производить нормирование данных, математические операции, логические операции. В некоторых вариантах реализации обработчики могут задаваться пользователями или получаться из внешних источников.

В некоторых вариантах реализации для акта «Наличие графического изображения мерного цилиндра» может использоваться обработчик, проверяющий соответствие загруженного изображения требуемому, с использованием алгоритмов компьютерного зрения (CV), например, OpenCV.

В некоторых вариантах реализации в качестве источника данных может выступать используемое при получении и/или обработке проб оборудование (насосы, датчики, манометры и т.д.), например, подключенное к сети интернет или хранящее данные, доступные путем загрузки соответствующих log или иных файлов (хранящих информацию об оборудовании и/или производимых им операциях).

В некоторых вариантах реализации в качестве источников данных может выступать компьютерное оборудование исполнителя данных работ, например, смартфон, ноутбук или иное компьютеризированное устройство, выполненное с возможностью отправки данных об оборудовании, операциях, результатах обработки. В некоторых вариантах реализации такое оборудование выполнено с возможностью отображения подсказок (например, при помощи интерфейса), корректирующих мероприятий на основании обработки предоставленных данных.

В качестве иллюстративного примера рассмотрим возможную последовательность актов сценария «давление в камере пробоотборника» и их фактическую интерпретацию.

В случае, если производится сквозной замер:

1. Анализ результатов показал отсутствие неконтролируемых и несогласованных изменений в камере пробоотборника. Акт завершается, сценарий завершается, коэффициент акта k - максимален.

2. Анализ результатов показал наличие неконтролируемых и несогласованных изменений в камере пробоотборника (предположим, произошла утечка). Акт завершается, сценарий завершается, фиксируется критическое отклонение, качество пробы устанавливается неудовлетворительное и предлагается ее утилизация.

В случае, если сквозной замер не был реализован, объективная информация по термобарическим условиям в камере пробоотборника является безвозвратно утраченной, поэтому акту (соответственно всем последующим актам) присваивается понижающий коэффициент 0,5. В таком случае обязательный порядок действий, следующий:

1. Производится замер при температуре окружающей среды;

2. При наличии установки восстановления пробы - производится восстановление пробы до условий отбора;

3. Производится замер при температуре отбора.

В СТО РМНТК 153-39.2-002-2003 «Нефть. Отбор проб пластовых флюидов» предусматривается оценка допустимой величины снижения давления в камере пробоотборника при изменении температуры от температуры отбора до температуры дневной поверхности, составляющая 0,2÷2,5 атм/°С. Предположим, что:

1. При величине снижения давления, составляющей менее 0,2 атм/°С - данные наиболее достоверны, акту присваивается максимальный коэффициент;

2. При величине снижения давления, составляющей от 0,2 до 2,5 атм/°С, вероятность кондиционности пробы обратно пропорциональна величине падения давления; коэффициент рассчитывается по формуле:

где:

Р' - расхождение между давлением в камере пробоотборника при температуре окружающей среды Р_к, и давлением в точке отбора Р_о, отнесенная к разнице между температурой точки отбора Т_о и температурой окружающей среды Т_к, атм/°С.

3. При величине снижения давления, составляющей более 2,5 атм/°С, акту присваивается минимальное значение 0,1.

4. При давлении в камере, равном атмосферному - пробоотборник имеет прямую гидродинамическую связь с атмосферной, что является критическим отклонением; анализ заканчивается, акт и сценарий завершаются.

Ниже представлен один из иллюстративных вариантов реализации рейтинга критериев, критичности критерия и веса критерия, заданные в табличном виде.

В некоторых вариантах реализации при прохождении каждого акта производится внесение данных в автоматические генерируемые/формируемые формы и их последующее получение согласно сценарию и формирование рекомендаций по возможности исследования проб.

- Определяют сценарный коэффициент К для каждого сценария следующим образом:

- численный коэффициент акта критерия ;

○ S=1…s - совокупное количество выполняемых действий внутри сценария критерия.

- Определяют (формирует отчет) q для данной пробы следующим образом:

- Определяют Q комплекта проб объединенным признаком связанности (например, отбираемых одним пользователем) следующим образом:

○ Где m - общее количество проб, объединенных идентификационным признаком.

В некоторых вариантах реализации после определения качества проб (комплекта проб) на основании показателя качества пробы q принимается решение о транспортировке проб в лабораторию, при этом проба признается пригодной к исследованию в случае, если показатель качества пробы q составляет более нуля.

В некоторых вариантах реализации для исследования в лаборатории отбираются пробы с наибольшим показателем качества пробы q.

В некоторых вариантах реализации на основании определенного качества проб формируются рекомендации по отбору проб для дальнейшей транспортировки в лабораторию.

В некоторых вариантах реализации производят анализ и профилирование выполнения сценариев критериев и при наличии расхождений формируют рекомендации по устранению недостатков и модификации процедур отбора проб. В качестве неограничивающего иллюстративного примера ниже приведены следующие варианты рекомендаций:

○ для увеличения показателя качества пробы по сценарию «Давление в камере пробоотборника» для контрольной пробы по акту «Технология определения давления в камере» при выполнении работ с домкратным насосом может быть сформирована рекомендация использовать пробоотборник с автономным датчиком давления в приемной камере;

○ для увеличения показателя качества пробы по сценарию «Восстановление пробы» для целевой пробы» по акту «Кривая зависимости температуры нагрева от времени восстановления» при нестабилизированной температуре может быть сформирована рекомендация продолжить нагрев пробы до полной стабилизации температуры;

○ для увеличения показателя качества пробы по сценарию «PV-изотерма флюида в камере» для контрольной пробы» по акту «Принцип генерирования информации о давлении» в случае выполнения работ с ручной записью данных, может быть сформирована рекомендация обратиться к производителю манометра для обсуждения возможности модернизации оборудования и настройке автоматического сбора данных;

○ для увеличения показателя качества пробы по сценарию «Исторические данные, или данные по объекту аналогу о газосодержании флюида, газосодержание пробы и газовый фактор» для контрольной пробы» по акту «Технология замера объема жидких фаз» при отсутствии у исполнителя работ мерного цилиндра, может быть сформирована рекомендация обратиться к поставщику лабораторной посуды для закупки мерного цилиндра.

В некоторых вариантах реализации определяют показатель качества комплекта проб по признаку связанности. В качестве признака связанности могут выступать признаки:

○ проект (пробы, отобранные в рамках одного проекта);

○ пробоотборник (пробы, отобранные одной моделью пробоотборника);

○ исполнитель работ;

○ период проведения работ.

В некоторых вариантах реализации если в качестве признака связанности используется признак «Исполнитель работ», то показатель качества комплекта проб с этим признаком может быть использован для формирования рейтинга исполнителя работ за указанный период.

В некоторых вариантах реализации производится анализ качества проб исполнителя работ с использованием технического анализа (например, линии тренда) для определения тенденции изменения качества проб во времени и принятии последующих решений. В некоторых вариантах реализации при таком анализе учитываются изменения оборудования и выполнения сценариев (актов) за период времени с выявлением/определением «узких мест», повлиявших на показатели качества проб.

В некоторых вариантах реализации система может включать одно или более компьютеризованных устройств обработки, выполняющих способ обработки данных качества проб пластовых нефтей, одного или более компьютеризованных устройств исполнителя, используемых для ввода данных (в качестве источника данных) согласно выполняемому сценарию.

В некоторых вариантах реализации для профилирования и рекомендаций используется управление с прогнозирующими моделями (МРС, model predictive control), которая является улучшением классического управления с отрицательной обратной связью, в котором учитывается предсказание поведения объекта управления на различные типы входных воздействий. Обратная связь используется для корректировки неточностей, связанных с внешними помехами и неточностью математической модели объекта управления. Регулятор полагается на эмпирическую модель процесса для того, чтобы предсказать дальнейшее его поведение, основываясь на предыдущих значениях переменных состояния. Модель объекта управления обычно выбирается линейной.

В некоторых вариантах реализации формируют визуальное отображение выполнения сценариев/актов и индикатора качества проб-(ы) (фиг. 1).

Фиг. 2 представляет пример компьютерной системы общего назначения используемой для реализации описанного способа - персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.

Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.

Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23.

Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, а также дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканер и т.п.Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через интерфейс USB 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта. Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены).

Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 2. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.

Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет.В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать роутер 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Роутер 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством USB порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.

Изобретение относится к области обработки данных, а именно данных качества проб пластовых нефтей. Техническим результатом является повышение эффективности выявления отклонения и управления качеством проб и причин такого отклонения, повышение эффективности обработки проб. Способ обработки данных качества проб пластовых нефтей, выполняемый при помощи по крайней мере одного процессора, включает следующие шаги: формируется проект по оценке качества проб, включающий по крайней мере одну контрольную пробу и по крайней мере одну целевую и их идентификаторы; формируют сценарии критериев, причем каждый сценарий включает один или более актов, где: каждому акту задано соответствие этапу планирования или этапу работ, акты связаны в последовательность, после выполнения для каждого акта формируется его коэффициент k, акт может быть связан обязательным переходом к следующему акту или быть терминальным актом, завершающим обработку сценария, или акт может указывать на возможность завершения сценария с формированием коэффициента k, или акт может указывать на возможное завершение без формирования коэффициента k с предложением проведения корректирующих мероприятий; задают каждому сценарию критерия рейтинг r, вес критерия G; задают источники поступления данных; задают обработчики для актов, где требуется предварительная обработка данных, поступающих из заданных источников; формируют план работ по отбору и оценке качества проб, включающий последовательность сценариев критериев и связанные с ним сущности; последовательно выполняют процедуры по отбору и оценке качества проб, каждая процедура связана с соответствующим сформированным сценарием, и передают данные, полученные в ходе выполнения процедуры, с указанием идентификатора пробы в соответствующий текущей процедуре сценарий, согласно сформированному плану работ, причем при выполнении сценария происходит последовательное выполнение актов, а если при выполнении акта имеются критические отклонения, то выполнение сценария завершается и показатель качества пробы обнуляется; при отсутствии критических отклонений определяют качество проб на основании сформированных коэффициентов k, полученных при выполнении актов, рейтингов r выполненных сценариев критериев, весов сценариев критериев G; на основании определённого качества проб принимают решение о транспортировке проб в исследовательскую лабораторию для дальнейшего анализа; производят анализ и профилирование выполнения сценариев критериев и при наличии расхождений формируют рекомендации по устранению недостатков и модификации процедур отбора проб. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 2 ил., 10 табл.

1. Способ обработки данных качества проб пластовых нефтей, выполняемый при помощи по крайней мере одного процессора, включающий следующие шаги:

- формируется проект по оценке качества проб, включающий по крайней мере одну контрольную пробу и по крайней мере одну целевую и их идентификаторы;

- формируют сценарии критериев, включающие по крайней мере:

«давление в камере пробоотборника» для контрольной пробы,

«давление в камере пробоотборника» для целевой пробы,

«восстановление пробы» для контрольной и целевой пробы,

«PV-изотерма флюида в камере» для контрольной пробы,

«PV-изотерма флюида в камере» для целевой пробы,

«исторические данные или данные по объекту-аналогу о газосодержании флюида, газосодержание пробы и газовый фактор» для контрольной пробы,

«обводненность пробы» для контрольной пробы,

«исторические данные или данные по объекту-аналогу о плотности дегазированного флюида, плотность нефти, выделенной из пробоотборника, и плотность дегазированной нефти скважинной продукции» для контрольной пробы,

причем каждый сценарий включает один или более актов, где:

каждому акту задано соответствие этапу планирования или этапу работ,

акты связаны в последовательность,

после выполнения для каждого акта формируется его коэффициент k,

акт может быть связан обязательным переходом к следующему акту или быть терминальным актом, завершающим обработку сценария, или акт может указывать на возможность завершения сценария с формированием коэффициента k, или акт может указывать на возможное завершение без формирования коэффициента k с предложением проведения корректирующих мероприятий;

- задают каждому сценарию критерия рейтинг r, вес критерия G;

- задают источники поступления данных;

- задают обработчики для актов, где требуется предварительная обработка данных, поступающих из заданных источников;

- формируют план работ по отбору и оценке качества проб, включающий последовательность сценариев критериев и связанные с ним сущности;

- последовательно выполняют процедуры по отбору и оценке качества проб, каждая процедура связана с соответствующим сформированным сценарием, и передают данные, полученные в ходе выполнения процедуры, с указанием идентификатора пробы в соответствующий текущей процедуре сценарий, согласно сформированному плану работ, причем при выполнении сценария происходит последовательное выполнение актов, а если при выполнении акта имеются критические отклонения, то выполнение сценария завершается и показатель качества пробы обнуляется;

- при отсутствии критических отклонений определяют качество проб на основании сформированных коэффициентов k, полученных при выполнении актов, рейтингов r выполненных сценариев критериев, весов сценариев критериев G;

- на основании определённого качества проб принимают решение о транспортировке проб в исследовательскую лабораторию для дальнейшего анализа;

- производят анализ и профилирование выполнения сценариев критериев и при наличии расхождений формируют рекомендации по устранению недостатков и модификации процедур отбора проб.

2. Способ по п.1, в котором формирование коэффициента k при выполнении акта осуществляется динамически или статически на основании данных, поступающих из внешних источников.

3. Способ по п.1, в котором в качестве источника данных выступает оборудование, используемое при отборе и/или обработке данных проб.

4. Способ по п.1, в котором сущностями, связанными с планом работ по отбору и оценке качества проб, являются фактические исполнители операций.

5. Способ по п.1, в котором сценарии реализованы с использованием конечных автоматов или графов.

6. Способ по п.1, в котором для анализа и профилирования выполнения сценариев используется управление с прогнозирующими моделями MPC.

7. Способ по п.1, в котором для транспортировки проб в исследовательскую лабораторию для дальнейшего анализа отбираются пробы с наибольшим показателем качества пробы q.

8. Система компьютерной обработки и описания изображения керна, включающая по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции, выполняемые упомянутыми процессорами с использованием оперативной памяти, причем машиночитаемые инструкции содержат шаги способа обработки данных качества проб пластовых нефтей по п.1.

9. Машиночитаемый носитель, содержащий инструкции способа обработки данных качества проб пластовых нефтей по п.1.