ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1. Анализ предметной области исследования и постановка научной задачи.
1.1. Анализ буровой установки как объекта исследования.
1.2. Анализ функционирования станции геологотсхпологических исследований
1.3. Классификация осложнений при бурении скважин
1.4. Состояние вопроса идентификации предаварийных и аварийных состояний на промышлен н ых объектах
1.5. Постановка научной задачи исследования
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1
Глава 2 Определение набора признаков для распознавания предаварийных ситуаций
2.1. Структура системы распознавания.
2.2. Задача распознавания.
2.3. Отбор информативных признаков
2.3.1. Полный перебор.
2.3.2. Последовательное добавление признаков
2.3.3. Поочердное добавление и удаление признаков
2.3А. Поиск в глубину метод ветвей и границ.
2.3.5. Поиск в ширину многорядный итерационный алгоритм МГУА.
2.4. Определение набора признаков для распознавания ПАС.
2.4. Определение взаимосвязи между признаками.
2.4.2. Выбор признаков для ПАС буровой установки с использованием метода
ветвей и границ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2
Глава 3. Построение нейросетевого классификатора для анализа ситуаций на буровой
3.1. Выбор математического аппарата решения задачи распознавания.
3.1.1. Методы классификации.
3.1.2. Основные критерии кластеризации
3.1.3. Виды алгоритмов кластерного анализа.
3.1.4. Разработка классификатора на основе искусственной нейросети.
3.1.5. Выбор архитектуры нейросети.
3.2. Задача обучения нейросети.
3.2.1. Математическая постановка задачи обучения.
3.2.2. Обучение нейросети методом обратного распространения ошибки.
3.3. Анализ существующих модификаций стандартного алгоритма обучения.
3.4. Реализованные в работе модификации алгоритма обучения.
3.5. Декомпозиция задачи построения классификатора.
3.6. Выбор структуры классификатора.
3.7. Метод распознавания ПАС в процессе бурения.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.
Глава 4. Исследование эффективности предложенного метода распознавания предаварийиых ситуаций
4.1. Исследование разработанного алгори тмического и программного обеспечения
4.1.1. Исследование влияния параметров алгоритма на точность распознавания предаварийиых ситуаций
4.1.2. Исследование влияния скорости обучения для выбранных предаварийиых ситуаций
4.1.3. Исследование влияния структуры классификатора на результаты распознавания.
4.2. Исследование работы алгоритма обучения.
4.3. Распознавание штатных режимов бурения
4.4. Распознавание основных видов предаварийиых ситуаций
4.5. Использование результатов распознавания ПАС для организации снабжения буровой запчастями
4.5.1. Оценка влияния предаварийиых ситуаций на ресурс комплектующих буровой установки.
4.5.2. Типы используемых на буровых запасов элементов.
4.5.3. Разработка имитационной модели.
4.5.4. Разработка иерархии классов имитационной модели
4.5.5. Исследование имитационной модели системы снабжения ЗИП.
4.6. Система мониторинга состояния буровых и снабжения ЗИП
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список использованных источников
- Київ+380960830922