Миронов С.В., Пищухин А.М. Метасистемный подход в управлении

111

6.6 Автоматизация процесса назначения метода лечения

В предыдущем параграфе сравнивалась эффективность действия раз-

личных методов лечения, но не менее важна и обратная задача – выбор груп-

пы пациентов, для которой лечение конкретным рассматриваемым методом

даст гарантированное улучшение зрительных функций.

С научной точки зрения задача деления множества пациентов на группы,

для лечения которых предпочтителен тот или иной метод, является задачей

классификации.

Классификация, в свою очередь, требует эффективных классифицирую-

щих признаков (критериев). Три подобных критерия предложены и исследо-

ваны выше.

Из результатов клинических исследований, описанных выше, видно, что

все методы дают размытые критерии их эффективности. С другой стороны,

малая размытость этих критериев говорит об устойчивости достижения по-

ложительных результатов, о слабой зависимости их от первоначального со-

стояния больного. Поэтому зоны с относительно малой дисперсией критери-

ев и помогут выявить группу больных, для которых данный метод гаранти-

рованно дает положительный результат, при условии достаточно большого

значения выбранного критерия эффективности.

При этом рассмотренные выше критерии необходимо модифицировать

заменой абсолютной длины проекции на относительную путем деления на

длину вектора необходимых изменений до нормального состояния глаза.

Кроме того, для усиления влияния направленности необходимо домножить

этот критерий еще раз на косинус угла между векторами. В результате полу-

чится несколько иной критерий

K4 = √ V

11

2

+V

12

2

… +V

1n

2

* Cos

2

α/ √ V

21

2

+V

22

2

+…+V

2n

2

. (6)

Этот критерий, конечно, потеряет информацию по отношению к крите-

рию (2) о методах лечения, ухудшающих состояние глаза, но это не является

большим недостатком, поскольку такие методы лечения легко обнаружива-

ются по первичным данным, без вычисления критериев. К тому же, в резуль-

тате нелинейности, заложенной в коэффициенте (6), он дальше разносит

классы эффективных и слабо влияющих методов лечения миопии.

Простое деление замкнутой области, включающей точки, описывающие

состояния глаз до лечения, на элементарные объемы не позволяет провести

достоверных исследований ввиду большого количества координат много-

мерного пространства. Даже при делении координатных диапазонов пополам

в шестимерном пространстве получится 128 элементарных объемов. Очевид-

но, что имеющийся статистический материал (около 400 случаев) не позво-

лит сделать достоверные выводы о дисперсии.

Поэтому предлагается провести исследование с помощью сканирования

замкнутой области, включающей точки, описывающие состояние глаз до ле-

чения, элементарным объемом. На рисунке 6.7 схематично изображено мно-

гомерное пространство параметров со сканирующим элементарным объемом.

Для упрощения рассмотрены лишь три параметра из шести. На координат-

112

ных осях выделены диапазоны изменений исходных параметров для всех па-

циентов и пунктирными линиями построен куб, включающий в себя данные

об исходном состоянии глаз всех пациентов (некоторые из этих данных изо-

бражены на схеме звездочками). Сканирующий элементарный объем выде-

лен сплошными линиями. При этом вычисленное среднее значение критерия,

равно как и его дисперсия, сопоставляются с серединой элементарного объе-

ма, отмеченного на схеме кружочком.

Выбор размеров элементарного сканирующего объема зависит от коли-

чества исходных данных. Для состоятельности оценки дисперсии (при нор-

мальном законе распределения) необходимо не менее сорока значений ис-

ходных точек /110/. При выборе размера элементарного сканирующего объе-

ма в половину диапазона изменения параметров, объем, включающий в себя

Рефракция, дптр

*

* *

*

* *

*

* *

* ОЗ

*

ЗА, дптр

Рисунок 6.7 – Схема сканирования исходных данных.

113

исходные данные обо всех пациентах, разбивается на восемь частей. При

этом имеющиеся четыреста исходных экспериментальных точек дадут по

пятьдесят значений в каждой из частей. Учитывая, что это очень близко к

статистическим рекомендациям, принимаем размер сканирующего объема в

направлении координатных осей в половину размера диапазона изменений

параметров. С другой стороны, было желательно уменьшать размеры скани-

рующего объема, так как это позволит максимально сузить группу пациен-

тов, для которых действие метода наиболее эффективно.

Особо необходимо обсудить размер шага сканирования. Принимая гипо-

тезу о равномерном распределении всех исходных данных, можно оценить

среднее расстояние между ними. Для четырехсот исходных значений размер

шага в направлении каждой из координатных осей должен быть в одну четы-

рехсотую размера диапазона изменений параметров. Учитывая разброс рас-

стояния между исходными точками относительно среднего значения, необ-

ходимо выбрать шаг в соответствии с дисперсией этого разброса. Малые зна-

чения шага приведут к лишним вычислениям и к временной задержке про-

граммы, так как при сдвиге элементарного сканирующего объема будет до-

бавляться и уходить слишком малое количество точек. При большом шаге

вычисления будут грубыми, кроме того, шаг не может быть больше размеров

сканирующего объема, так как в таком случае не вся экспериментальная ин-

формация будет использована. Исходя из этих рассуждений, в данной работе

принят шаг сканирования размером в одну пятисотую диапазона изменения

параметров, для параметров, изменяющихся непрерывно. Для дискретных

параметров шаг можно выбрать равным величине квантования.

При сканировании в направлениях, указанных на рисунке 6.7 стрелка-

ми, получается новая область точек с определенными значениями критерия и

дисперсии (при этом вычисления критериев и дисперсии осуществляются как

обычно с учетом результатов лечения выбранным методом, которые на схеме

никак не отражены). В этом пространстве необходимо найти точки со значе-

нием критерия, близким к максимальному, а значением дисперсии, близким к

минимальному. Для этого необходимо сортировать массивы значений крите-

рия и дисперсии. Затем, просматривая значения критерия, начиная с макси-

мального, выбрать точку с минимальной дисперсией. По этим значениям

критерия и дисперсии восстановить диапазон исходных параметров (в разме-

рах элементарного сканирующего объема). Этот диапазон и задаст группу

пациентов, для которых лечение данным методом гарантировано даст макси-

мальный эффект.

Такие исследования необходимо провести для всех, имеющихся в рас-

поряжении врача-офтальмолога, методов лечения.

По изложенному выше алгоритму была написана программа на языке

Delphi 3. Программа вынесена в приложение. Результаты расчетов по этой

программе следующие:

Электростимуляция

Диапазоны:

Острота зрения = [0.08 .. 0.85]

114

Рефракция = [2,75 .. 8,625]

Объем аккомодации = [8 .. 10]

Запас аккомодации = [2 .. 4]

ПЭЧ = [60 .. 95]

ЭЛ = [35 .. 52,5]

Амблиокор

Диапазоны:

Острота зрения = [0.02 .. 0.25]

Рефракция = [2,75 .. 8,625]

Объем аккомодации = [7,5 .. 9,5]

Запас аккомодации = [2,5 .. 4,5]

ПЭЧ = [60 .. 95]

ЭЛ = [25 .. 42,5]

Электростимуляция+ Амблиокор

Острота зрения = [0.02 .. 0.25]

Рефракция = [3,75 .. 9,625]

Объем аккомодации = [8 .. 10]

Запас аккомодации = [1,5 .. 3,5]

ПЭЧ = [90 .. 125]

ЭЛ = [35 .. 52,5]

При поступлении пациента на лечение врачу необходимо будет лишь

определить, в диапазон какого метода лечения входят значения параметров

его зрительных функций.

Таким образом, вычисляя для множества пациентов этот новый крите-

рий, выбирая зоны с его максимальным значением, мы выделим значения ис-

ходных параметров, при которых данный метод лечения гарантированно

улучшит зрительные функции. При поступлении больного на лечение врачу

необходимо будет лишь определить, входят ли значения параметров, описы-

вающих состояние глаза, в данную группу.

115

7 Автоматизация процесса бурения скважины

7.1 Синтез системы управления процессом бурения

Целесообразность автоматизации процесса бурения нефтяных и газовых

скважин обусловлена преодолением ограниченных возможностей человека,

то есть придания ему совершенно новых, несвойственных по природе, ка-

честв.

Этот процесс недоступен непосредственному наблюдению и управле-

нию, поэтому здесь необходима автоматическая система, состоящая из под-

систем слежения за скоростью проходки, за качеством образующейся глини-

стой корки, за степенью тиксотропности промывочной жидкости. Кроме это-

го, имеется много других параметров, но эти – главные, отвечающие за себе-

стоимость скважины, а также за эффективность ее дальнейшей эксплуатации.

В отличие от предыдущих случаев, здесь необходимо поменять базовый

параметр, по которому разворачивается управление, и взять в этом качестве

глубину скважины. Тогда на всех трех графиках можно провести уровень

минимальных требований к указанным параметрам (рисунок 7.1). Всплески

на нижнем графике, так же как и провалы на верхнем, обусловлены остано-

вами процесса бурения для проведения спуско-подъемных операций или в

связи с возникшими осложнениями. На среднем графике всплески объясня-

ются водопроявлениями или водопоглощениями, а также возрастающими

требованиями к качеству глинистой корки при прохождении продуктивного

пласта для того, чтобы избежать его засорения фильтратом промывочной

жидкости.

Как видим, средняя скорость проходки с ростом глубины скважины па-

дает. Это обусловлено возрастанием времени проведения спуско-подъемных

операций, возрастанием твердости разбуриваемых пород, ухудшением усло-

вий очистки забоя, некоторым падением перепада давления на турбине и так

далее. Требования же к качеству промывочной жидкости, наоборот, с возрас-

танием глубины увеличиваются. Поэтому даже минимальные уровни требо-

ваний к этим параметрам приводят к перекрытию верхних половин графиков

и, следовательно, к необходимости синтеза мультиструктурной системы

управления параллельного действия. Она также является многофункцио-

116

нальной, так как за счет управления обеспечивается выполнение основных

функций промывочной жидкости и инструмента.

Тем не менее, на начальном участке бурения все ресурсы необходимо

направлять на увеличение скорости проходки, то есть здесь можно приме-

нить систему управления последовательного действия. Такая стратегия под-

тверждается анализом практической информации филиала производственно-

го объединения "Оренбургбургаз", представленного на рисунке 7.2.

Как видно из графика, ориентировочная глубина переключения с после-

довательной на параллельную систему составляет 1700 м. На практике улуч-

шение реологических свойств промывочной жидкости осуществляют на

уровне 1500 м, совмещая этот процесс со спуском обсадной колонны.

Поскольку с ростом глубины скважины возрастают требования к реоло-

гическим свойствам промывочной жидкости, а технологические параметры

уже подвергались серьезному анализу /111/, дальнейшие исследования по-

святим реологическим аспектам бурения.

Процесс бурения скважины, а также последующие показатели ее экс-

плуатации, в сильной степени зависят от состояния применяемой промывоч-

ной жидкости (с ростом глубины скважины требования к реологическим

свойствам промывочной жидкости возрастают как выяснено выше). Под со-

стоянием понимаются как ее реологические свойства (вязкость, тиксотро-

пия), так и гидравлические (давление, расход) и физико-химические (водоот-

дача, теплоемкость).

117

30

1000 ГЛУБИНА, м

100

1000 ГЛУБИНА, м

10

1000 ГЛУБИНА, м

Рисунок 7.1 – Зависимость основных параметров бурения от глубины

скважины

100

1

2

1000 Глуби-

на, м

V, м/сут

Требования к

качеству гли-

нистой корки

н/м

2

Требования к

тиксотропии

раствора

н/м

2

Потери, тыс. руб.

118

1 - график потерь от 5% снижения скорости бурения;

2 - график потерь от осложнений при бурении.

Рисунок 7.2 - Графики потерь от снижения скорости бурения и возрас-

тания количества и тяжести осложнений

При этом очень важна точность поддержания технологических режимов

бурения, которая может быть достигнута лишь за счет хотя бы частичной

автоматизации этого процесса. Автоматизация же возможна с помощью син-

теза многоуровневой системы управления. На самой вершине (самом высо-

ком уровне) дерева формулируется цель управления. При автоматизации это-

го процесса нет необходимости рассматривать все дерево целей и подзадач

управления, так как ветвление начинается только на уровне функций. Они

задают переменные уставки, которые и реализуют непосредственное управ-

ление состоянием промывочной жидкости. По этому признаку такую систему

управления можно назвать многофункциональной.

119

Схема такого управления представлена на рисунке 7.3.

F

U

Y

Рисунок 7.3 – Схема многоуровневого управления

Здесь применяются следующие обозначения:

Y – вектор выходных показателей (скорость бурения, качество глини-

стой корки на стенке скважины, давление на забое, появление осложнений

при бурении, расход инструмента),

F – вектор возмущающих воздействий (свойства разбуриваемой породы,

качество ингредиентов промывочной жидкости, стабильность работы буро-

Объект

управления –

состояние

промывочной

жидкости

С

Подсис-

тема рас-

познава-

ния

Устройст-

во выбора

функции

P

Q

η

τ

0

В

Охлаждение

инст

ру

мента

Промывка

Враще-

Удержа-

Образова-

ние ко

р

ки

Ц

СУ

120

выхнасосов, состояние инструмента и т.д.),

U – вектор управляющих воздействий на состояние промывочной жид-

кости (С - теплоемкость, P – давление нагнетания, Q - расход промывочной

жидкости, η - вязкость, τ

0

– тиксотропные свойства, В – водоотдача),

Ц – цель управления: получение высокой производительности при ми-

нимизации затрат и должном качестве скважины (отклонения от вертикали,

инфильтрация продуктивного пласта и т.п.),

СУ – субъект управления.

В данной схеме большая роль отводится подсистеме распознавания, ко-

торая, пользуясь информацией от имеющихся датчиков – скорости бурения,

температуры промывочной жидкости, расхода и давления нагнетания, реоло-

гических свойств, определяет технологическое состояние процесса бурения.

Устройство выбора управляющей функции на основе этой, а также некото-

рой другой информации – свойствах разбуриваемой породы, качества глини-

стой корки на стенках скважины, наличия осложнений и т. д., выбирает

управляющую функцию, реализация которой внесет необходимую коррек-

цию в технологический процесс бурения. При этом выбранная функция уси-

ливает свое воздействие, а остальные функции несколько подавляются.

Как видно из схемы, на большинство устройств, задающих уставки, воз-

действует более одной функции. Следовательно перед ними должны быть ус-

тановлены сумматоры с определенным весом связи каждой воздействующей

функции. К тому же субъект управления может вмешаться в работу любого

элемента управления и поменять уставки, изменить алгоритм управления,

добавить дополнительную информацию в систему. Такая схема управления

позволяет устранить взаимные связи между управляющими воздействиями,

тем самым улучшая качественные показатели системы управления.

Таким образом, применение разработанной многоуровневой схемы

управления позволит в высокой степени автоматизировать контроль техноло-

гических параметров процесса бурения и гарантированно управлять качест-

вом пробуренной скважины при сохранении высокой скорости бурения и

низком расходе инструмента.

Миронов С.В., Пищухин А.М. Метасистемный подход в управлении

Подождите немного. Документ загружается.