Моделирование процессов нефтегазодобычи. Нелинейность, неравномерность, неопредленность

Рассмотрены проблемы моделирования, контроля и управления технологическими процессами, связанными с движением структурированных неоднородных жидкостей со сложными (неравновесными и нелинейными) характеристиками. Показано, что при описании таких сред необходимо использовать представления теории самоорганизации, отражающие наиболее общие свойства сложных природных объектов. Из-за отсутствия надежных теоретических предпосылок модели сложных систем имеют, как правило, идентификационный характер. В связи с этим часть книги посвящена рассмотрению методов и примеров решения обратных задач нефтепромысловой механики.

При управлении сложными системами часто приходится сталкиваться с недостатком информации, поэтому в книгу введена глава о методах моделирования и принятия решений в условиях неопределенности. Предлагаемый материал имеет междисциплинарный характер, в связи с чем первые главы содержат доступное широким массам читателей вводное изложение основ теории самоорганизации и теории решения обратных задач.

Книга предназначена для инженеров, научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся проблемами моделирования сложных технологических процессов.

Задачи контроля и управления технологическими процессами часто приводят к необходимости моделирования движения структурированных неоднородных сред, характеризующихся сложными (неравновесными и нелинейными) реологическими свойствами. Это типично, например, для процессов нефтегазодобычи, связанных с фильтрацией и движением по трубам таких жидкостей, как парафинистые и асфальтено-смолистые нефти, нефтеводогазовые смеси, буровые растворы, растворы полимеров и поверхностно-активных веществ. Как правило, сведения о свойствах отдельных элементов структурированных сред и особенностях процессов взаимодействия между ними отсутствуют или же получение их затруднительно. Поэтому для изучения кооперативных эффектов, имеющих место при движении реофизически сложных жидкостей, целесообразно использовать представления теории самоорганизации, отражающие наиболее общие свойства поведения сложных систем. В этой связи уместно вспомнить высказывание К. Гельвеция: «Знание некоторых принципов легко возмещает незнание некоторых фактов». Теория самоорганизации изучает поведение сложных систем, условия их устойчивости, природу неустойчивостей и эволюцию систем вдали от термодинамического равновесия. Немецкий физик Г. Хаген предложил для этой науки название синергетика (от греческого sinergia – совместное действие, сотрудничество). Методы синергетики, представляющие собой не что иное, как методы нелинейной физики, дают возможность описать многие процессы, наблюдающиеся в системах, внешне не имеющих ничего общего друг с другом, с помощью одних и тех же математических моделей, число которых относительно невелико. Таким образом, синергетика предоставляет нам некоторые veritates aeternae et uniυersales (вечные истины и универсалии), существование которых признавали схоластики. Авторы считают, что необходимо широкое внедрение идей синергетики в теорию и практику реофизически сложных сред. Как говорил Н. Винер, «важные исследования задерживаются из-за того, что в той или иной области неизвестны результаты, уже давно ставшие классическими в смежной области».В книге приводятся примеры синергетического подхода в самых различных науках – от физики до социологии. Подчеркнем, что это – не результат эклектичной «разбросанности» авторов, а желание убедить читателя в эффективности синергетики как универсального средства для моделирования и выработки стратегии управления. Усложнение физического содержания моделей за счет учета нелинейности, неравновесности и неоднородности, присущих реальным системам, приводит к выявлению новых синергетических эффектов (усиление, потеря устойчивости с возникновением колебаний, образование упорядоченных структур и т. д.), наличие которых подтверждается специально поставленными экспериментами и позволяет предложить новые методы контроля и управления сложными природными системами. Опыт, полученный нами и нашими коллегами, убедительно показал, что разумное (с привлечением здравого смысла) усложнение моделей позволяет раскрыть дополнительные возможности в разработке новых технологий. Однако цель, которую преследуют авторы, – не построение изощренно сложных моделей, а выявление новых, практически полезных эффектов. Хотя М. Фарадей и предупреждал, что «лекции, которые на самом деле учат, не могут быть популярными», авторы стремились максимально, где это возможно, упростить изложение.