Методы исследовании

Любое исследование может быть представлено следующим последовательным примерным циклом операций:

• анализом проблем и задач;

• рассмотрением объекта с позиций системного подхода с учетом его истории и т.д.;

• установлением свойств элементов объекта, его частей, их взаимоотношение;

• установлением предельных состояний объекта, возможного его развития;

• исследованием объекта в целом, как единой системы;

• формулировкой проблемы.

В любых научных исследованиях, в том числе и в оптимизации процессов бурения, следует придерживаться законов логики. Рассмотрим четыре закона логики.

Закон тождества требует, чтобы каждому понятию в течение определенного мыслительного акта придавалось строго определенное значение; нельзя произвольно и беспричинно менять содержание и объем понятия.

Утверждение истинности одного из двух противоположных мнений, взятых в одном и том же смысле, отношении и времени, составляет содержание закона противоречия. Если одно из мнений доказано, то тем самым отвергается другое.

Закон исключения третьего широко используется для так называемых косвен­ных доказательств. В каком-либо явлении или предмете могут быть два суждения, одно из которых утверждает что-либо, а другое отрицает.

Закон достаточного основания обосновывает всякое правильное суждение другими суждениями, истинность которых ранее была доказана. Любые рассуждения должны вытекать одно из другого, обосновываться одно другим.

Исследователь в своей деятельности широко использует методы индукции - умозаключения от частного к общему, дедукции умозаключения от общего к частному, аналогии - из выводов о сходстве предметов и явлений.

Исследование начинается с формулировки цели. Эта операция эвристическая и требует всестороннего изучения, как самого объекта, так и его взаимодействия с окружающими предметами.

Аналитические (детерминированные) методы исследований, часто называемых теоретическими, используются, главным образом, для описания простых объектов или на стадиях предварительного их изучения.

Если синтез выявляет наилучшие значения параметров, то этот процесс называется оптимизацией. При расчетах оптимальных значений параметров при заданной структуре объекта говорят о параметрической оптимизации.

Выбор оптимальной структуры объекта называется структурной оптимизацией.

В бурении широко используются методы теории вероятностей и математической статистики [4, 22, 27].

Использование тех или иных методов определяется структурой объекта, которая в свою очередь характеризуется следующими логическими элементами:

• целью решения проблемы;

• альтернативными средствами (курсы действия) решения проблемы и затратами ресурсов для каждого действия;

• связями между целями и затратами ресурсов;

• параметры оптимизации.

Общая схема исследований представлена в таблице 1.5.

.

В зависимости от сложности исследуемого объекта, в первую очередь от его структуры, применяются различные методы решения (табл. 1.5).

Лекция 3

Все исследования часто условно подразделяются на три основных группы:

• аналитические;

• экспериментальные,

• модельные.

Такое разделение весьма условно. Например, модельные исследования с использованием ЭВМ можно отнести в равной степени и к экспериментальным и к аналитическим. То же можно сказать о кибернетических методах и т. п.

Совершенно необоснованно экспериментальные исследования иногда противо­поставляются аналитическим. Каждый вид исследований имеет свои положительные и отрицательные стороны, рациональные области использования. Наиболее эффективным является комплексное использование различных методов исследования, успешно дополняющих друг друга.

В бурении большую группу составляют задачи, связанные с выбором техниче­ских средств, обоснованием различных параметров и т. п.

Очень часто задачи такого рода решаются экспериментально путем установления парных зависимостей при поддержании других факторов на постоянном уровне. Например, для режимных параметров:

V_m=f(P) при n=const и Q=const

;

V_m=f(n) при P=const и Q=const.

где: V_m - механическая скорость бурения,

п - частота вращения;

Р - осевая нагрузка;

Q - количество промывочной жидкости.

Такие зависимости обладают наглядностью, но не дают окончательного ответа на вопрос, каковы же оптимальные значения Р, п и Q. Чтобы ответить на этот вопрос, надо выполнить объем исследований, равный

N=η*a^k (1.3)

где: N - объем эксперимента;

а - число ступеней изменения факторов;

к - число факторов;

η - коэффициент, учитывающий брак в работе ц= 1,25.

Активный эксперимент позволяет быстро вскрыть нужные эффекты, целенаправленно продвигаясь к оптимальному режиму. Кроме того, хорошо спланированный активный эксперимент помогает устранить корреляцию между входными параметрами.

В практике активно используются различные методы многофакторных экспериментов, позволяющих существенным образом снизить объем эксперимента. Метод эволюционного планирования основан на стратегии подстраивании плана эксперимента к изменяющимся условиям среды и т.п. [4, 10, 20, 27, 23, 55].

Сложность решения оптимизационных задач в бурении заключается в отсутст­вии или недостаточности объема исходной информации. В таких случаях существенным образом усложняется формализация задачи и невозможность или затрудняемость использования традиционных математических методов анализа. На смену приходят методы исследования операций, методы принятия решений в условиях неопределенности и др.

Под "решением" понимаются какое-то мероприятие или мероприятия, обеспечивающие достижение определенной цели.

Общую задачу принятия решения можно свести к решению последовательных задач выбора.

На решение оказывают влияние различные ограничения, которые определяют множество возможных решений, которое обозначим через х₁, х_2….х_n.

Таким образом, требуется из х возможных решений выделить некоторые, а иногда и всего одно, которые с определенных позиций являются эффективными: х Х.

Оптимальность системы и ее эффективность оценивается так называемым показателем эффективности, под которым обычно понимается критерий или параметр оптимизации - W(Y).

Выбор решения сводится к тому, чтобы параметр оптимизации принимал мак­симальное или минимальное значения: W— > max; W—> min.

В ряде случаев оптимизация облегчается, если ее осуществлять поэтапно или последовательно после каждого "шага". Рассмотрим операцию Е, состоящую из п этапов (шагов). Охарактеризуем эффективность всей операции через W и назовем его "выигрышем". "Выигрыш" складывается из выигрышей на отдельных этапах (шагах) и;

(1.4)

где w_i- выигрыш на i-ом этапе (шаге).

Вся операция Е представляет собой управляемый процесс. На каждом этапе выбирается решение x₁, х₂,….x_n.

Совокупность всех этапных управлений представляет собой управление в целом. "Выигрыш" всей операции при таком подходе далеко не всегда является максимальным.

Если целевая функция представлена в целочисленной форме, то ее экстремальные значения приходится определять путем проведения численного эксперимента с использованием ЭВМ.

.

Дата добавления: 2014-12-25