разумевая, что оно тоже присутствует), кончая переработкой и продажей нефти и нефтепродуктов. Эти процессы известны и, без излишней детализации, их можно сформулировать следующим образом.
1. Поиск нефти
2. Разведка нефти
3. Проектирование и разработка месторождения
4. Добыча нефти
5. Транспортировка и хранение нефти
6. Переработка нефти
7. Реализация нефти и нефтепродуктов
Для последовательного «сближения» технологических процессов с информационными технологиями, представим последние также в виде нескольких крупных разделов, учитывая специфику нашей задачи.
1. Деловая информатика
2. Пакеты программ для инженерных расчетов и проектирования
3. Сетевые технологии и системы хранения данных
4. Базы данных и системы на их основе
5. Компьютерная графика и визуализация
6. Суперкомпьютеры, кластеры и методы вычисления
7. Интегрированные системы управления предприятиями ( ERP)
Первый раздел не вызывает никаких сомнений в необходимости, в той или иной мере уже используются на всех этапах бизнес-процесса «нефтегазовое дело» за редким исключением, например, для геолога, находящегося в полевой партии или бурильщика на буровой установке. Но это сейчас, — через 5-10 лет, когда предстоит работать именно Вам, скорее всего даже эти инженеры будут оснащаться ноутбуками с выходом в Интернет через спутниковую связь. Технологически для этого и сейчас нет проблем, вопрос только в соответствии затрат на такое оснащение и получаемой отдачи.
Далее рассмотрим каждый раздел бизнес-модели по порядку.
1.
2. Разведка нефти заключается в бурении разведочных скважин для того, чтобы обозначить (оконтурить) залежи, определить мощность и нефтегазонасыщенность пластов и горизонтов месторождения. Подсчитывается промышленный запас нефти, определяются ее характеристики. Этот этап, видимо, не требует особых информационных технологий, кроме раздела 1 и частично раздела 2.
Введение системы управления базами данных
... настольные (персональные) системы управления базами данных, затем с развитием коммуникаций появились распределенные системы и концепции управления крупными предприятиями - корпорациями на основе бизнес-процессов. При этом ... Этим можно объяснить существующую ситуацию, когда в узлах распределенной системы функционируют группы автоматизированных рабочих мест (АРМ), абсолютно не связанные друг с другом. ...
3. Этап проектирование месторождения, очевидно, требует раздел 2 (Пакеты программ для инженерных расчетов и проектирования) , но мы добавим и раздел 4 (Базы данных и системы на их основе), применение которых делает процесс проектирования более эффективным. Используются мощные современные пакеты программ, работающие в стандарте POSC (Petrotechnical Open Software Corporation — международный консорциум по разработке стандартов для прикладного ПО в нефтегазовой отрасли).
Следование стандартам POSC обеспечивает сопоставимость, сравнение и интеграцию данных по разведке и добыче (exploration & production) нефти и газа различных компаний. Стандарт POSC поддерживают более 80 компаний — Oracle, Schlumberger, CGG, BP, Shell, Landmark Graphics, Chevron, Hewlett-Packard, IBM и др. Для проектирования объектов обустройства месторождения применяются системы автоматизированного проектирования (CAD-системы).
Лидеры в этой области информационных технологий применяемых в нефтегазовой промышленности являются компании «Autodesk» (AutoCAD, PlanCAD) и «Microstation» (Microstation)
Добыча нефти
5. Транспортировка и хранение нефти имеет основную информационную задачу – учет и контроль. Поэтому присоединяем сюда базы данных (раздел 4) и сетевые технологии (раздел 3) в связи с территориальной распределенностью.
6. Переработка нефти осуществляется, как правило, самостоятельными юридическими предприятиями. Поэтому с информационных позиций присоединяем сюда в первую очередь раздел 7 -Интегрированные системы управления предприятиями ( ERP)
7. К этапу реализация нефти и нефтепродуктов в качестве основного присоединяем базы данных (раздел 4)
Приведенная выше модель условна, показывает только основные тенденции и предназначена только для того, чтобы сориентировать первокурсников в их выборе собственной траектории изучения информационных технологий в соответствии с той специализацией нефтегазового дела, которую они выберут.
Государственный образовательный стандарт для направления «Нефтегазовое дело», утвержденный в 2000 году по информатике содержит следующее:
понятие информации, общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации; технические и программные средства реализации информационных процессов; модели решения функциональных и вычислительных задач; алгоритмизация и программирование; языки программирования высокого уровня; базы данных; программное обеспечение и технологии программирования; локальные и глобальные сети ЭВМ; основы защиты информации и сведений, составляющих государственную тайну; методы защиты информации; компьютерный практикум.
Однако информатика и информационные технологии, последние десятилетия находятся в состоянии непрерывной технической революции, поскольку новые технологические решения не только быстро изобретаются, но и не менее быстро внедряются в производство, меняя кардинальным образом информационные возможности техники и заставляя нас переучиваться как минимум раз в 5 лет. Эта тенденция нашла свое отражение в международном стандарте по изучению информатики в университетах, получившему название: “Computing Curricula 2001”. Но этот очень объемный и достаточно подробно расписанный документ предназначен в первую очередь для подготовки IT-специалистов. Для подготовки прикладных инженеров изучение информатики заключается в выборке из этого плана тех конструкций, которые более всего необходимы в их будущей профессиональной деятельности.
Тема работы Разработка системы автоматизированного управления ...
... Разработка системы автоматизированного управления блока сепарации установки комплексной подготовки нефти Утверждена приказом директора (дата, номер)??? Срок сдачи студентом выполненной работы: ХХ г. ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ: Исходные данные к работе ...
Поэтому, наполнение вышеперечисленного стандарта конкретным материалом, на наш взгляд, должно быть, по-возможности, максимально фундаментальным.
Существует множество определений терминов «информатика» и «информация». Мы, в силу вышесказанного, выберем определение информатики, сформулированное в Оксфордском университете: «Информатика – это наука об информационных процессах и связанных с ними явлениями в природе, обществе и человеческой деятельности». Для инженерного образования это определение без потери сущности можно ограничить: «Инженерная информатика — это наука об информационных процессах и связанных с ними явлениями в профессиональной деятельности инженера». В этом определении главную роль играет связь между информационными процессами и теми явлениями, которые их вызывают. Чтобы уметь ее устанавливать, нужно научиться извлекать информацию из данных. Такие знания являются фундаментальными и мало зависят от того, какой Pentium, или какая операционная система сейчас в моде.
данные, информацию и знания.
Данные – это отображенные на некотором носителе свойства объектов, которые могут быть измерены или сопоставлены с определенными эталонами.
Информация
объективность и субъективность.
Знания – систематически подтверждаемая опытным или логическим путем информация об объекте.
Таким образом, схему общую схему информационных процессов можно представить в виде:
получение, переработка, передача, хранение и использование.
Получение, Переработка (обработка), Передача (прием)
Хранение данных тоже интуитивно понятный всем процесс. С ним неразрывно связано понятие носителя данных , которые подразделяются по физическим принципам записи на: электрические, магнитные, оптические (применяются сейчас).
Научные исследования ведутся над созданием химических носителей (подобно ДНК) и физических носителей, основанных на квантовых эффектах ядерной физики. Основные характеристики, с которыми сталкивается каждый инженер, — это ёмкость носителя, или связанная с ней плотность записи , и скорость записи/чтения данных.
Использование, Получение информации
- Информация достоверна, если она не искажает истинное положение дел. Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений.
- Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполнота информации сдерживает принятие решений или может повлечь ошибки.
- Ценность информации зависит от того, какие задачи мы можем решить с ее помощью.
- При работе в постоянно изменяющихся условиях важно иметь актуальную, т. е. соответствующую действительности, информацию.
- Информация становится понятной, если она выражена языком, доступным людям, для которых она предназначена.
- Информация становится полезной, если принимающий ее человек считает, что может ее где-то использовать, в противном случае придумали специальный термин — информационный шум или спам.
абсолютные и относительные, приборные и методические, случайные и неустранимые.
Погрешность измерений. Точность и достоверность результатов измерений
... А и истинным значением А 0 : ∆=А-А 0 . относительную погрешность - как отношение абсолютной погрешности измерения к истинному значению: δ=Δ/А0 Так как А 0 =Аn , то на практике ... обеспечивает получение результата измерений в соответствии с выбранным методом. Измерение – единственный источник информации о свойствах физических объектов и явлений. Подготовка к измерениям включает: анализ поставленной ...
Абсолютная погрешность, Относительная погрешность, Приборная погрешность –, Методические погрешности —
- Погрешность измерений. Все измерительные приборы имеют определенный класс точности. Например, если термометр с классом точности 1 показывает температуру 100 градусов, это означает, что истинное значение температуры может находиться в диапазоне от 99 до 101 градуса (погрешность измерения 1%)
- Погрешность округлений. Измеренные аналоговыми приборами величины для дальнейшей обработки преобразуются в цифровой код. Значение наименьшего разряда аналогово-цифрового преобразователя называют погрешностью округления, так как числа, меньше его значения становятся недоступными для использования. Погрешность округления может возникать и при дальнейшей уже цифровой обработке данных, если используются разные типы данных. Например, если первоначально число имело тип DOUBLE, то у него было доступно 15 цифр в мантиссе, а затем его преобразовали в тип SINGLE, то у него стало доступно только 7 цифр в мантиссе, остальные попали в погрешность округления.
- Методическая погрешность. Практически ВСЕ численные методы расчета дают результат только с некоторой погрешностью. Обычно методы устроены так, что эта погрешность или заранее известна (из теоретического описания метода), или ее можно заранее задать и гарантированно достигнуть по ходу вычислений. Последние численные методы называют итерационными, где итерация – это повторяемая многократно последовательность вычислений, в результате которой решение приближается к истинному значению. Для этих методов главными характеристиками являются: условия сходимости и скорость сходимости. Если не выполняются условия сходимости, то истинное решение не будет достигнуто. Пример методическое погрешности -погрешность усечения. Многие математические объекты, такие как интегралы, производные, алгебраические и трансцендентные функции, определяются в действительности как пределы бесконечных последовательностей операций. В случае дифференцирования простых функций, имеющиеся правила дают значения этих пределов точно, в виде формул. Но так бывает далеко не всегда: вместо бесконечной последовательности вычислений приходится ограничиваться конечным числом шагов. Получающаяся ошибка приближенного результата называется ошибкой усечения
- Случайные погрешности. Возникают за счет внешних помех при передаче или хранении данных (например, радиопомехи в радиоканалах, при скачках напряжения питания, механических повреждениях, в сильных электромагнитных полях) и за счет грубых ошибок человека, оперирующего с данными. Основные методы защиты данных от случайных погрешностей – дублирование данных, избыточное кодирование, математическое восстановление (интерполяция, аппроксимация).
- Погрешности допущений. При постановке задачи исследования некоторого объекта часто, из-за его сложности, приходится заранее ограничивать его свойства, то есть создавать и исследовать упрощенную модель. Например, при исследовании биологической защиты ядерного реактора его можно считать не трехмерным, а одномерным объектом. Такое допущение, конечно, заранее вносит некоторую погрешность, но оно оправдывается целями исследований и существенно упрощает математическое описание, то есть сокращает затраты на исследования (материальные и временные)
- Нанотехнологии
http://www.nanonewsnet.ru/
Аналого-цифровые преобразователи и системы сбора данных по курсу
... физических величин: давления, уровня, потока, температуры, ускорения и т.д. 1.3. Аналого-цифровой преобразователь Бурный рост и развитие микропроцессорной техники привели к тому, что обрабатывать и хранить информацию, ... сигналов, как допустимая погрешность измерений и скорость ... удобную для обработки, например, в электрический сигнал. ... заканчивая размером микросхемы. Данные характеристики указываются в ...
Современная технология изготовления кремниевых микросхем почти исчерпала свои возможности по плотности размещения элементов (0.13 мкм).
Дальнейший рост возможен только со специальными системами отвода тепла на жидких теплоносителях.
Нанотехнологии имеют множество направлений исследований — от создания ультра дисперсного порошка для копировальных аппаратов до высокоемких энергонезависимых микросхем оперативной памяти на нанотрубках, которые дадут очередной скачок в поколениях персональных компьютеров. Нанотехнологии находят применение не только в информатике, например – сверхпрочные волокна на углеродных нанотрубках.
- Суперкластеры и параллельные вычисления
Нефтегазовая отрасль является одним из основных потребителей, стимулирующих разработку все более мощных суперкомпьютеров и суперкластеров с параллельной обработкой информации. Это связано с большой вычислительной сложностью некоторых задач, например, таких, как: обработка геофизической информации, визуализации и моделирования пластов и др. См. след. лекцию
- Нейронные сети и генетические алгоритмы
http://www.statsoft.ru/
Направление «Нейроинформатика». Предназначены для решения многих задач, в том числе задачи моделирования сложных систем и нелинейного анализа данных, которые наиболее актуальны в нефтегазовом деле (анализ геофизических данных, моделирование гидроразрыва пласта и др.).
Основные достоинства методик: слабая чувствительность к помехам и пропускам в данных, возможность параллельной обработки данных высокой размерности, использование обучения сетей вместо трудоемкой алгоритмизации задачи.
Наибольшее распространение получил пакет для работы с нейросетями «STATISTICA Neural Networks».
- Распределенные базы знаний
Огромное и увеличивающиеся экспоненциально количество доступной информации с появлением глобальной сети Интернет делает проблему ее использования в профессиональной деятельности. Разнообразие и несогласованность форматов, отсутствие структурированности, «лоскутная» автоматизация – все это становится тормозом в далнейшем применении информационных технологий. Одно из направлений решения этой проблемы – это создание интегрированных систем управления предприятиями (ERP-систем), создание распределенных систем управления знаниями на базе языка XML. В нефтегазовой отрасли наибольшее распространение находят решения от фирмы ORACLE.
