Процесс автоматизации в нефтегазодобыче привел к созданию автоматизированных систем различного назначения, отражающих сложившееся разделение труда, которые в дальнейшем будут именоваться функциональными подсистемами (АСУ ОТ и ТП предприятий, САПРы и пр.).
Каждая функциональная подсистема имеет одну или несколько баз данных, в которых накоплен фактический материал о большинстве объектов нефтегазодобычи. В настоящее время заканчивается этап интенсивного количественного наращивания баз данных и файлов для автоматизированного получения различного рода документов. Следующим этапом явится увязка функциональных подсистем в единую систему на основе интегрированного банка данных. Такой банк должен предоставлять каждому пользователю в системе нефтегазодобычи непротиворечивую и актуальную информацию в любой момент времени. В нашем понимании "интегрированность" банка определяется не выбором единой СУБД и типового программного обеспечения для различных подсистем или организацией централизованной супербазы с доступом удаленных пользователей, а взаимосогласованностью представления данных разными пользователями и адекватностью отображения данных из одной подсистемы в другую, с тем, чтобы каждый специалист-пользователь мог работать с данными, структура которых соответствует системе его семантических абстракций [128].
Пока речь шла об изолированных функциональных подсистемах, несогласованность представлений данных не препятствовала развитию подсистем [228]. Ситуация принципиально меняется при создании системы на основе интегрированного банка данных, когда необходимо обеспечение коллективной непротиворечивости подсистем и данных. Дело осложняется еще и тем, что объекты системы нефтегазодобычи и связанные с ними предприятия территориально разбросаны, а, согласно современным представлениям [130], первичную обработку информации следует вести там, где эта информация рождается. Поэтому интегрированный банк должен функционировать в условиях вычислительной сети производственного (научно-производственного) объединения и быть распределенным как территориально, так и по сферам деятельности.
Таким образом, автоматизированная система сбора и обработки геолого-промысловой информации в нефтегазодобыче на основе интегрированного распределенного банка данных должна связывать в единый информационный конвейер функциональные подсистемы и их базы данных от низших (АСУ ОТ и ТП предприятии) до высших уровней управления в объединении, министерстве, включая отраслевую науку и проектирование.
Для понимания природы противоречий, возникающих на пути создания этого информационного конвейера, и выбора путей их разрешения следует внимательно рассмотреть природу данных вообще и конкретно в нефтегазодобыче.
Особенность человеческого восприятия такова [24], что данные рассматриваются в некотором контексте, т.е. в связи с образом объекта, существующим в сознании человека и являющимся отображением реального объекта вне его. В машинном представлении информации этот контекст формализуется через отнесение данных к идентификаторам информационных объектов, которыми оперирует специалист в своих абстрактных построениях. Информационная модель предметной области [131] отражает систему абстракций специалиста — пользователя автоматизированной системы и придает семантическое содержание данным.
Данные (инструментальный замер или результат его обработки) не несут никакой семантической нагрузки пока они не соотнесены с некоторым объектом в системе абстракций пользователя. Этот факт лежит в основе технологии баз данных, хотя при проектировании локальных оперативных баз данных на нем обычно не заостряют внимание, представляя информацию в них как нечто целое, так как в практической работе нужна только интерпретированная информация.
Особенности данных в нефтегазодобыче определяются динамичностью информационной модели системы и наличием в системе объектов, которые с точки зрения кибернетики являются "черным ящиком". Представления о структуре и свойствах таких объектов (пласт, залежь, месторождение, структура и т.д.) формируются в ходе накопления данных с датчиков (в нефтегазодобыче — со скважин). Образы этих объектов меняются с течением времени, так как анализ данных о них и сопоставление их с накопленными внутрисистемными знаниями приводит зачастую к переосмысливанию прежних представлений. Это влечет за собой не только изменение их характеристик, но и их сущности. Например, при пересчете запасов нефти и газа на месторождении новые объекты подсчета запасов могут являться объединением и разъединением прежних. По накопленным знаниям уточняются стратиграфическая привязка пластов, месторождений, состав и коллекторские свойства последних, строение и тип залежей и т.д. Как следствие — возникают новые объединения пластов, в области разработки применяются новые системы разработки, способы воздействия, вытесняющие агенты, оборудование и т.д. Последнее приводит к появлению новых типов структур данных. Все это и составляет понятие динамичности информационной модели системы, другая сторона которой — изменение идентификаторов информационных объектов в течение жизненного цикла системы.
Еще одной особенностью данных в нефтегазодобыче является многоаспектность их представления в разных подсистемах. Каждая подсистема требует определенной информации об определенной части предметной области — проблемной среде. Проблемные среды подсистем могут находиться в различном соотношении: быть независящими, пересекающимися и включающими одна другую. При этом, однако, видение одних и тех же совокупностей реальных объектов в различных подсистемах, определяемое спецификой решаемых задач, может быть различным. В таких случаях говорят, что данные о подобной совокупности объектов имеют различные представления (различные формы совокупного выражения знаний о предметной области).
Различные представления данных включают в себя рассмотрение их в разных временных масштабах. Оперативное управление требует представления информации в масштабе суток, месяца, квартала. Планирование и связанная с ним отчетность — от суток до пятилетки. Проектирование требует анализа всей истории предыдущей деятельности.
При таком подходе к проблеме построения интегрированного банка данных ограничение его состава только оперативными базами данных влечет за собой функциональную неполноту банка. Наличие в системе пользователей, информационные потребности которых характеризуются разными временными масштабами, требует введения в состав банка дополнительного компонента — архива. Архив в интегрированном банке играет двоякую роль — интегрированного накопителя информации разных оперативных подсистем и активной компоненты, обеспечивающей информацией пользователей, работающих с большими временными интервалами: (подсчет и пересчет запасов, проектирование разработки месторождений нефти и газа, разработка рекомендаций по совершенствованию техники и технологии нефтегазодобычи и бурения и пр.). Эти задачи требуют информационной ретроспективы, которая понимается как систематическая возможность осуществления перехода от старых информационных объектов к новым (переопределенным), и наоборот, с адекватной переинтерпретацией данных. В нефтегазодобыче информационная ретроспектива затруднена ввиду изменения во времени информационных объектов (как сущности, так и идентификаторов).
Исходя из общей природы данных, такой архив можно представить как двухслойный. Первый слой — семантический, отражающий текущее представление пользователей об информационных объектах и содержащий идентификаторы объектов. Второй слой — физический — данные с такой привязкой, которая не зависит от представлений пользователей и времени. Оба слоя должны взаимодействовать посредством установления эквивалента между идентификаторами объектов в разных слоях. Если сущность информационных объектов и их идентификаторы в разных функциональных подсистемах и первом слое архива будут согласованы, то тогда будет реализована двоякая роль архива в системе.
Для достижения этого было бы достаточно привязать результаты измерений к некоторому минимальному (элементарному) информационному объекту, не меняющему своей сути за все время существования системы нефтегазодобычи, а все остальные информационные объекты строить из того или иного набора элементарных, в соответствии с существующими представлениями.
Системный анализ информационных объектов [199] показывает, что все элементы, порождающие образы геолого-промысловых информационных объектов (элементарные информационные объекты), в конечном счете, соотносятся со скважиной, точнее, с некоторыми выделенными множествами точек инклинограммы, соответствующими слоями разреза. Привязка результатов измерений к этим множествам и есть естественная идентификация данных, связанных с измерением, удовлетворяющая условию постоянства. Инклинограмма практически не меняется со временем, а смена системы координат, регистрирующих положение скважины, не меняет сущности информационного объекта, выбранного для привязки.
Разделение геолого-промысловой информации на данные, не меняющие своей сути, и семантическую часть, которая определяется интерпретацией данных в той или иной системе абстракции, а также возможность построения абстракций всех пользователей из минимальных информационных объектов, увязанных между собой через интервалы инклинограммы, позволит реализовать интеграцию данных в системе нефтегазодобычи. Информационная перенастройка системы при изменении абстракций пользователей сведется тогда к переопределению семантического эквивалента элементарных информационных объектов. Однако размеры элементарных информационных объектов, выделяемых в разрезе скважины, определяются не столько представлениями пользователей, сколько возможностью осуществления инструментального замера на выделенном объекте. Например, геофизические исследования позволяют выделять каждый слой пород в разрезе скважины. Отсюда складывается представление пользователя о разрезе скважины и, в частности, о продуктивной части разреза. В то же время замер расхода газожидкостной смеси, добываемой из скважины, производится на поверхности через групповую замерную установку по скважине в целом или даже по группе скважин. Необходимость контроля выработки запасов требует распределения этого расхода на каждый продуктивный пласт. Использование косвенных методов (по коэффициентам) ведет к искажению образов информационных объектов из-за недостаточной достоверности и к проигрышу в оценке информативности того или иного показателя. Аналогичные примеры можно привести и из других подсистем.
Таким образом, в нефтегазодобыче имеется очевидное противоречие между требованиями пользователя и возможностями инструментальных замеров. Поэтому для поддержания интегрированности данных в системе необходимо постоянно иметь согласованную схему вложенности элементарных информационных объектов разных подсистем, подобно изложенной в [199], продолжая работать над совершенствованием измерительных приборов и рассматривая скважину как основной объект автоматизации. При совершенствовании техники измерений эти схемы должны пересматриваться, но без нарушения начальной вложенности элементарных информационных объектов, представленных как интервалы инклинограммы.
Реализация изложенного требует решения следующих вопросов:
- унифицированной идентификации результатов обработки инструментальных замеров;
- системной увязки абстракции специалистов разных подсистем;
- создания технологии динамического отображения знаний и представлений специалистов в структуре данных;
- создания и ведения информационного архива с разделением его на два взаимоувязанных слоя: слоя данных и слоя ключей.
Ниже, в качестве примера, рассмотрен вопрос об унифицированной идентификации результатов обработки замеров, производимых в разное время, в разных подсистемах, как центральный при интеграции геолого-промысловой информации.
Искомый идентификатор, не зависящий от времени и удобный для пользования в автоматизированных системах, можно получить отображением трехмерных координат выбранных точек инклинограммы в целочисленный идентификатор приемлемой значности. Наглядный образ скважины описывается функцией f(x,
Подводя итог, следует отметить, что развитие автоматизации в сфере сбора и обработки геолого-промысловой информации в нефтегазодобыче сдерживают как недостаток технических средств, так и наличие в системе объективных противоречий, особенностей, описанных выше. "...Распределенная сеть ЭВМ и потоки информации в объединении [нефтегазодобыча] могут быть запроектированы при наличии типовых проектных решений по ОТ АСУ" [22, 167], если эти противоречия и особенности будут в них учтены.
Безусловным дополнением к типовым решениям является развитие и совершенствование АСУ ТП предприятий бурения и нефтегазодобычи и геофизических трестов как источников данных, подлежащих интерпретации, а также САПРов и систем научных исследований как источников перспективных данных, абстракций и обобщений, согласно которым должна производиться интерпретация данных АСУ ТП.
Первым шагом на пути интеграции данных в нефтедобыче явится введение в действующие и проектируемые подсистемы дополнительного элемента — унифицированной адресной привязки скважины и объектов на ней.
В заключение можно отметить, что САПР разработки нефтяных и газовых месторождений как подсистема ОТ АСУ с ее мощным техническим оснащением и наличием интегрированного банка математических моделей и информационных технологий — это современный инструмент оптимизации и часть инфраструктуры организации научно-исследовательских и проектных работ при долговременном управлении разработкой месторождений углеводородов. При этом решаются следующие комплексы задач.
1. Планирование и прогнозирование добычи углеводородов как долговременный технологический и экономический мониторинг месторождений и добывающих предприятий.
2. Составление проектной технологической документации (ТЭО, ТЭО КИН, проекты разработки и доразработки, ООС и др.).
3. Авторский надзор за реализацией проектов.
4. Анализ и обобщение опыта разработки. Создание принципиально новых и совершенствование существующих технологий.
Решение этих задач достигается за счет:
- повышения качества проектной документации и обоснованности проектных решений;
- снижения риска неоправданных решений;
- сокращения сроков выполнения научно-исследовательских и проектных работ и сокращения трудозатрат.