А. А. Хамухин. Информатика для направления «Нефтегазовое дело». Лекция 1

Вид материала

Лекция

Содержание Разведка нефти Добыча нефти Транспортировка и хранение нефти Переработка нефти Модуль №1. Основы информатики и информационных технологий Переработка (обработка) Передача (прием) Абсолютная погрешность Приборная погрешность – Методические погрешности Погрешность округлений. Методическая погрешность. Случайные погрешности. Погрешности допущений.

Подобный материал:

• А. А. Хамухин. Информатика для направления «Нефтегазовое дело», 202.72kb.
• Mathcad 0, 50.56kb.
• Компьютерные сети, 257.11kb.
• Пример программы чтения/записи на диск (на 10 точек) 5 Массивы, 155.38kb.
• Выполнение программы по шагам 4 Кнопка Точка останова (Toggle Breakpoint), 195.44kb.
• Основные принципы действия и характеристики аппаратного и программного обеспечения, 260.2kb.
• Рабочая программа для направления «Нефтегазовое дело», 240.95kb.
• Учебно-методический комплекс по дисциплине опд. Ф. 01" Начертательная геометрия. Инженерная, 796.72kb.
• Рабочая программа для магистров направления 650700 "Нефтегазовое дело" специальности, 220.38kb.
• Ло» в учебный процесс по дисциплине «Графика» внедрена рабочая тетрадь по разделу «Начертательная, 34.69kb.

ВВЕДЕНИЕ

Какую роль играет информатика в нефтегазовом деле? Какие информационные технологии используются там сейчас, и будут использоваться через 5 лет? Чтобы ответить на эти вопросы необходимо разделить термин «нефтегазовое дело» на составляющие, т.е составить бизнес-модель. Также необходимо сгруппировать и информационные технологии тематически (ввиду их огромного количества), чтобы сопоставить затем их элементам бизнес-модели.

Под «нефтегазовым делом» будем понимать все технологические процессы начиная от поиска нефти (слово «газ» далее опускаем, подразумевая, 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 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. Поиск нефти осуществляется сочетанием геологических, геофизических и геохимических методов. Задачей геологического этапа является составление структурных карт с характеристиками осадочных и горных пород. Поскольку все карты сейчас составляются в электронной форме, присоединим сюда раздел 5 (Компьютерная графика и визуализация) из IT-модели. В геофизических методах при поиске нефти преобладает сейсморазведка, задачей которой является восстановление геометрии подземных пород по распространению сейсмических колебаний, возникающих при искусственных взрывах. А это очень вычислительно-затратные задачи. Поэтому присоединяем сюда раздел 6 (Суперкомпьютеры, кластеры и методы вычисления). Для геохимических методов ничего не будем присоединять, так как они состоят в химическом анализе проб газа, взятых из бурового раствора или керна. Результирующей информацией этого этапа является установления факта наличия месторождения нефти и предварительная оценка его запасов.
   
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.
   
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.
   
4. Добыча нефти c позиции информационных технологий требует в связи с территориальной распределенностью применения сетевых технологий (раздел 3) а также суперкомпьютерных вычислений (раздел 6) для моделирования гидроразрыва пласта и повышения нефтеотдачи.
   
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.

В таких условиях изучение информатики на первом курсе ВУЗа не должно приводить к тому, что к моменту получению диплома выпускником его знания, полученные на первом курсе, оказались морально устаревшими и ненужными. Поэтому, наполнение вышеперечисленного стандарта конкретным материалом, на наш взгляд, должно быть по-возможности максимально фундаментальным.

Модуль №1. Основы информатики и информационных технологий

Тема №1. Введение в теорию информации. Основные характеристики информационных процессов

Лекция 1

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.

В соответствии с таким подходом то, что ранее называли информацией, в настоящее время подразделяют на данные, информацию и знания.

Данные – это отображенные на некотором носителе свойства объектов, которые могут быть измерены или сопоставлены с определенными эталонами.

Информация – осознанные (понятые) субъектом (человеком) данные, которые он может использовать в своей (профессиональной) деятельности.

Таким образом два главных свойства информации: объективность и субъективность. Объективность информации состоит в том, что она всегда получается из данных о свойствах некоторых объектов. А субъективность состоит в том, один человек(субъект) может извлечь из некоторых данных информацию, а другой – нет. Привести примеры.

Знания – систематически подтверждаемая опытным путем информация об объекте.

Таким образом схему общую схему информационных процессов можно представить в виде:




Традиционно различают 5 видов «информационных» процессов, хотя точнее их назвать процессами с данными: получение, переработка, передача, хранение и использование.

Получение данных состоит в измерении количественных или сопоставлении образцам качественных свойств некоторых объектов. Основная характеристика этого процесса – погрешность измерения. Ее подразделяют на: абсолютную, относительную, приведенную, приборную, методическую, случайную и др. погрешности. С ней связаны такие характеристики, как точность измерения и класс точности приборов. Привести примеры

Переработка (обработка) данных состоит в преобразовании первичных измерений в вид, пригодный для передачи, хранения и использования данных. В этом процессе первичную роль играют АЦП (аналогово-цифровые преобразователи), после которых данные переводятся в двоичный код, попадают в компьютер и дальнейшее преобразование уже производится на них с помощью различных алгоритмов. Главная характеристика этого процесса – разрядность цифрового представления данных. Эта характеристика несет с собой дополнительную неустранимую погрешность данных. Насколько значимое искажение в информацию внесет эта погрешность? Рассмотрим это более подробно в разделе «Системы счисления». Привести примеры

Передача (прием) данных интуитивно понятный всем процесс, который в последнее время широко применяется в локальных, корпоративных и глобальных компьютерных сетях. Главные характеристики, которые мы должны знать – это пропускная способность и помехоустойцивость различных средств связи (коммутируемая ТЛС, выделенная ТЛС, ЦЛС, ВОЛС, СЛС, аналоговый модем, ADSL-модем, цифровой модем, радиомодем, WAP, GPRS, Ethernet и др.). Привести примеры

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 данных заключается в извлечении информации из данных, с помощью визуализации, систематизации, структурирования, статистической и математической обработки. Здесь находят применение компьютерная графика, технологии баз данных, экспертные системы, пакеты типа DATA MINING. Именно этот процесс должен представлять наибольший интерес для прикладных специалистов, поскольку непосредственно связан с их профессиональной деятельностью. Главной характеристикой на этом этапе является вычислительная мощность используемых компьютеров, так как решение подобных задач требует больших вычислительных затрат. Вычислительная мощность компьютеров складывается из нескольких характеристик: это производительность процессора, разрядность и их количество в системе , объем оперативной памяти и кэш-памяти, тактовая частота системной шины, объем доступного дискового пространства и скорость обмена данными с ним, а также ряд других.


Погрешности


Подразделяются на: абсолютные и относительные, приборные и методические, случайные и неустранимые.

Абсолютная погрешность – это отклонение от истинного значения в некоторых единицах измерения.

Относительная погрешность – это разность между истинным и наблюдаемым значениями, разделенная на истинное значение и умноженная на 100%. Относительная погрешность может применяться как со знаком, так и по модулю.

Приборная погрешность – это максимальная погрешность, которую гарантирует измерительный прибор. Она еще называется приведенной погрешностью, так как показывает абсолютную погрешность, отнесенную (приведенную) к максимальному значению шкалы измерения прибора.

Методические погрешности - это те погрешности, которые могут возникнуть после измерений в результате применения методов обработки данных


Источники погрешностей

1. 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%)
   
2. 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.
   
3. 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
   
4. 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).
   
5. 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)
   

Перспективные исследования в информатике и применение их в нефтегазовом деле

1. Нанотехнологии
   

ссылка скрыта

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.

2. 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

3. Нейронные сети и генетические алгоритмы
   

ссылка скрыта


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».

4. 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.

ссылка скрыта


Привести примеры, дать задание на написание рефератов