Большой объем - исходная информация
Cтраница 2
Следует отметить, что при использовании газогидродинамических методов для определения взаимодействия между работающими скважинами необходимо иметь большой объем исходной информации. В процессе разработки месторождений объем имеющейся информации весьма незначителен, так как определение геолого-физических параметров пласта, показателей разработки месторождений и систематические замеры устьевых скважин связаны со значительными трудностями и характеризуются большими погрешностями. Поэтому для решения указанных вопросов авторы выбрали статистический метод, позволяющий решать поставленные задачи в условиях недостаточной исходной информации. [16]
Однако эта методика недостаточно используется в промышленности, особенно в мелкосерийном производстве, вследствие сложности расчетов и большого объема исходной информации. [17]
При этом, главной особенностью задачи управления сложными технологическими процессами являются неоднозначность в выборе управляющих воздействий, нечеткость и большой объем исходной информации, необходимость учета множества ограничений на технологические параметры и ресурсы управления, через которые задается состояние объекта. Данные особенности определяют ситуационный характер формирования управляющих воздействий. [18]
 |
Выделение фрагментов месторождения массивного ( а и пластового ( б типа, характеризующих различные части залежи. [19] |
В противном случае, если это не представляется возможным, необходимо моделировать залежь полностью, но при этом требуется большой объем исходной информации. Поэтому для проведения математических экспериментов были использованы фрагменты месторождения, характеризующие центральную и прикон-турную части залежи. [20]
Степень выработки газоконденсатного пласта и особенности процессов разработки традиционно определяют по результатам газогидродинамических и геофизических исследований, что требует для своей реализации наличия большого объема исходной информации, достоверность которой оказывает существенное влияние на конечный результат. [21]
Такой вывод объясняется тем, что электронные машины обладают высоким быстродействием при производстве расчетных операций, с одной стороны, и возможностью хранить в запоминающих устройствах большой объем исходной информации - с другой. [22]
Использование точных методов решения задач фильтрации многокомпонентных углеводородных смесей с фазовыми превращениями, массопереносом компонентов между фазами, диффузионными потоками в фазах и действием капиллярных сил требует применения высокоскоростных ЭВМ с большой памятью, а также большого объема исходной информации об изменениях физико-химических свойств газовой и жидкой фаз. Однако специфика процесса вытеснения газоконденсатной смеси сухим газом позволяет значительно упростить постановку задач фильтрации многокомпонентных углеводородных смесей. [23]
Для других случаев концентрации напряжений используются в основном приближенные способы, основанные на применении соответствующих кинематических гипотез или численных методов ( метод упругих решений, конечно-элементный метод, метод интегральных уравнений и др.) Однако указанные способы применяют в основном в исследовательских, а не инженерных целях, поскольку решение многих задач для различных режимов эксплуатации в случае статического, и особенно циклического нагружения конструкций требует значительного машинного времени и большого объема исходной информации. Получаемые при этом результаты применимы для конкретных конструкций, материала и уровня нагрузок. Практика инженерных расчетов базируется в основном на применении задач теорий упругости пластин, оболочек и стержней или на использовании результатов прямого экспериментального изучения местных напряжений и деформаций. Последнее, как известно, применяется для весьма ответственных машин и конструкций в силу сложности и трудоемкости экспериментов по анализу процессов эксплуатационного нагружения. [24]
Выходная информация задачи может быть использована для анализа технологических операций, подготовки различных производственных отчетов, заявок и справок. Большой объем исходной информации в базе данных, возможность свободной выборки нужных сведений, обобщение значений показателей с применением методов математической статистики, а также большие вычислительные возможности задачи позволяют выполнять весьма разветвленные анализы по различным показателям. При этом ограничения на отбор информации могут относиться к любому показателю, используемому при решении задачи. [25]
Большой объем исходной информации, использованной для повторного уточнения закона распределения, подтверждает достоверность этого вывода. Практическое значение его заключается в том, что вероятностное распределение проницаемости и коэффициента а можно установить уже в период разведки при наличии достаточного объема лабораторных исследований керна и промысловых исследований скважин, что и было сделано при составлении проекта разработки Вуктыльского месторождения. [26]
При характерных для рассматриваемых условий зна-чительных колебаниях геометрических и фильтрационных показателей отдельных элементов водоносного комплекса, возможности описания процессов переноса на основе традиционных, статистически усредненных расчетных схем весьма ограничены. Применение в этих условиях детерминированных моделей требует нереально большого объема исходной информации, конкретизирующей миграционные и фильтрационные параметры в пределах всей области, на которую распространяется прогноз. [27]
Корреляционное отношение как статистический критерий взаимодействия скважин наряду со многими достоинствами имеет один существенный недостаток. Диагностирование застойных зон с его помощью представляет собой довольно сложную и в некоторых случаях эвристическую процедуру, требующую большого объема исходной информации. [28]
Понятно, что такая схематизация зональной неоднородности не всегда будет точной. Поэтому в особо ответственных случаях, например, при составлении уточненных проектов разработки крупных месторождений, проводимом на основе большого объема исходной информации, правильность такой схематизации целесообразно проверить. Для этого можно использовать показатель Е, составленный по типу меры рассеяния К. [29]
Автоматизированные системы управления выполняют также справочно-ин-формациояные функции. Выполнение этих функций необходимо, когда имеются задачи, для решения которых нет формализованных машинных методов, или решение задачи требует большого объема исходной информации. [30]
Страницы: 1 2 3