Cтраница 3
Первый из них связан с минимизацией стоимостных затрат на СИ, а второй - с минимизацией вариаций информативных координат ХТП и показателей качества продукции, возрастающей с увеличением размерности системы управления. Очевидно, что оба указанных фактора находятся в определенном противоречии, требующим принятия компромиссного решения. Для сложных систем трудность нахождения такого решения усугубляется сильной взаимосвязью координат объектов, вследствие чего существенную роль играет распространение погрешностей измерения отдельных переменных в системе. [31]
Характеристика взаимосвязи факторов внешней среды особенно важна и значима для мирового рынка. Руководители организаций не могут больше рассматривать внешние факторы изолированно. Изменения внешней среды в конце XX - начале XXI веков характеризуются большой динамичностью и сильной взаимосвязью ее факторов. Выживание организации в современном мире все более зависит от уровня знаний о всей внешней среде. [32]
Согласно данным Kroll, Schepeler and Angin ( 1986), влияние странных образов на вослроизведение переоценивается. Для своего эксперимента они разработали предложения четырех типов, содержащие по два ключевых существительных. Среди них были: предложения с умеренным правдоподобием ( У - П), в которых два существительных связаны не очень сильно; предложения с низким правдоподобием Щ - П), в которых определения создавали законченный образ со слабой взаимосвязью существительных; предложения с высоким правдоподобием ( В - П), описывающие правдоподобный образ с сильной связью существительных; и предложения с высокой странностью ( В-С), описывавшие странный образ с сильной взаимосвязью двух критических существительных. [33]
Для оценки информативности и взаимосвязи геолого-физических параметров для второй группы объектов ( центр группирования - залежь яснополянского надгоризонта 43-го объекта разработки) проведен анализ, подобный анализу для первой группы. Совместный анализ для первой и второй групп объектов показывает, что информативность отдельных показателей для них довольно сильно отличается при близкой информативности групп в целом. Выделенные наиболее информативные показатели довольно легко дают шести главным компонентам смысловую геологическую интерпретацию. Очень сильными взаимосвязями характеризуются пористость и нефтенасыщенность с соответствующими коэффициентами вариации. [34]
Полосы поглощения, связанные с возбуждением электронов разных типов, лежат в различных областях спектра. Они достаточно характеристичны и мало меняются при переходе от одного соединения к другому. В ближней УФ-области ( 180 - 400 нм) лежат полосы возбуждения а - и я-электронов, причем для возбуждения я-элек - тронов необходимы меньшие энергии. При наличии сильной взаимосвязи между я-электронами возможно появление полос поглощения в видимой области спектра ( 400 - 750 нм), что приводит к появлению окраски. Полосы поглощения, расположенные в области 200 - 750 нм, очень чувствительны к различным структурным изменениям в молекуле, поэтому они широко используются в органической химии. Они доступны для исследования. [35]
Рассматриваемые опытные участки по проведенной классификации наиболее близки к объектам второй группы залежей Волго-Урапьской нефтегазоносной провинции, характеризующимся высокой степенью геологической неоднородности, насыщенным высоковязкими асфальтосмо-листыми нефтями. Для прогноза нефтеотдачи по этой группе объектов взяты адаптационные геолого-промысловые модели по пятому варианту. Модель учитывает геологические и технологические показатели до 60 % обводненности продукции, а после 60 % представляет собой рекурентную зависимость. Учитывая то, что геологическая характеристика для объектов второй группы довольно-таки сложная, а фактические геолого-физические характеристики находятся в сильной взаимосвязи между собой, что значительно ухудшает результаты регрессионного анализа, для расчетов взята адаптационная модель, в которой геолого-физическая характеристика учитывается с помощью фиктивных параметров, которыми являются главные компоненты. Основным преимуществом этой модели является то, что главные компоненты взаимонезависимы, что улучшает статистические характеристики при расчетах. Применяемые модели действительны при определенных пределах изменения геолого-физических и технологических параметров. Одним из основных групп параметров, влияющих на нефтеотдачу, являются физико-химические свойства пластовых флюидов. При этом действительна следующая закономерность: чем ближе фактические значения параметров к средним значениям этих параметров для данной модели, тем точнее проводимый прогноз. [36]