авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |

Модели и методы прогнозирования освоения нефтегазовых ресурсов территорий различной изученности

-- [ Страница 5 ] --

По формуле (5) получаем 0.4+0.2+0.2+0.6=1.4, и после нормирования имеем = 0.35, что интерпретируется как наличие "дефицита информации" относительно порога достаточности, выражаемой через функцию принадлежности, =0.35. Результат однозначно говорит о высоком уровне неопределённости или, выражаясь геологическим языком, о значительной недоизученности верхневизейско-нижнеартинского комплекса Косью-Роговской впадины. Переход к стоимостным показателям даёт, в соответствии с её размерами и удельными показателями затрат на обследование в районе впадины 300 руб./т.у.т., величину 1.2±0.2 млрд. долл.

Таким образом, концепция стоимостного эквивалента изученности территорий открывает возможность превращения неопределённости из фактора, препятствующего принятию обоснованных решений по выбору предпочтительных направлений ГРР, в инструмент нахождения таковых.

4. Разработан способ трансформации показателей неопределённости, выраженных функцией принадлежности, в параметры вероятностного распределения. На его основе стал возможным переход к использованию действующих методик определения эффективности инвестиционных проектов (п. 1.1 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

Поскольку менеджмент нефтегазодобывающих компаний пользуется официально рекомендованными методиками определения эффективности инвестиционных проектов, представляет практический интерес возможность установления соотношения между показателями неопределённости и вероятности для применения традиционных методик к оценке проектов ГРР с малодостоверными параметрами. «Методические рекомендации…»4 при работе над различными аспектами проблемы оценки экономической эффективности предлагают использовать вероятностно-сценарные подходы. Величины многих параметров нефтегазовых ресурсов представляют собой результат усреднения оценок и имеют то или иное рассеивание. Величина же рассеивания решающим образом зависит от степени неопределённости, в условиях которой получена усредненная оценка. При этом непосредственно использовать показатели неопределённости в экономических расчетах не удавалось из-за отсутствия необходимых методических наработок, поскольку имеют место два полярных взгляда на соотношение функции принадлежности, описывающих неопределённость в теории нечётких множеств, и показателей, применяемых в теории вероятностей. Согласно им, это либо несопоставимые величины (тогда трансформация невозможна), либо практически одно и то же (тогда трансформация не нужна). Вопрос об установления соотношений между ними, таким образом, был неактуален.

Вместе с тем в условиях высокой неопределённости, как правило, начинается обследование геологических объектов, представляющих интерес при инвестировании средств в ГРР. Неопределённость по мере накопления информации снижается, но, тем не менее, имеет место даже на стадии промышленного освоения залежи. Инвестора в первую очередь интересует оценка размера связанной с объектом залежи. Оценка может выполняться разными способами, но неизбежная при определении объёмов углеводородов ошибка имеет своим следствием риск убытков и может поставить под сомнение перспективы реализации проекта и освоения ресурсов УВ.

Теория нечётких множеств выражает понятие неопределённости посредством функции принадлежности, принимающей значения в диапазоне от 0 до 1, как и вероятность. Это совпадение побуждало некоторых исследователей к механистическим попыткам использовать взамен вероятности, однако такая подмена некорректна по причине их принципиального различия. Тем не менее, взаимосвязь между уровнем неопределённости и вероятностью при оценке объёмов УВ в залежи объективно существует и представляется возможным эту связь выразить функционально. Для этого каждую оценку запаса месторождения, потенциального или выявленного, рассмат­риваем (при исполь­зовании нормального распределения) как некую усредненную величину, предполагающую рассеивание, традиционно выражаемое через дисперсию или стандартное отклонение. Так, оценка запаса объекта при отсутствии информации (=0) предполагает стандартное отклонение. В то же время при теоретически достижимой полной определённости =1 и. Это крайние точки зависимости "неопределённость-вероятность". Между уровнями неопределённости =0 и =1 и отвечающими им параметрами нормального распределения и существует множество промежуточных состояний, где известно, а непосредственно определяется высотой "колокола" по формуле. Если установить взаимно однозначное соответствие между значениями функции неопределённости и высотой с помощью монотонно возрастающей на области определения функции (например, или, где ), то итоговое соотношение запишется как (рис. 7). Дисперсия определяет форму кривой плотности нормального распределения, которая в одном предельном случае асимптотически стремится к оси абсцисс, а в другом – к функции Дирака, соответствующей математическому ожиданию.

Геологическое обследование объектов правомерно рассматривать как неявно выраженный процесс фильтрации результатов, отсеивающий по мере поступления данных отклонения от среднего как слева, так и справа. Само значение среднего может увеличиваться или уменьшаться, но этот вопрос выходит за рамки рассматриваемой проблемы. Оценкой риска при принятии решения признается величина дисперсии и, поскольку появляется возможность её оценить, использовав показатели неопределённости, открывается возможность для оценки рисков и ранжирования предпочтительности вариантов ГРР при принятии инвестиционных решений традиционными методиками.

Рис. 7. Соответствие показателей неопределённости и вероятности

в случае нормального распределения.

5. Впервые предложен аппарат комбинаторно-вероятностного моделирования, качественно развивающий вариантный анализ в плане гарантированности рассмотрения и оценки всех основных альтернатив перспектив нефтегазодобычи на региональном уровне с учётом рисков экономического и геологического характера (п.п. 1.1 и 1.2 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

С началом преобразований народного хозяйства страны на рыночных принципах качественно возросла роль неопределённости в его функционировании и развитии. Проявилась недостаточность прежде применявшегося инструмента анализа и планирования – вариантного анализа. При пофакторном учёте основных существенных случаев реализации внешних условий и принятия технико-экономических решений всегда есть место сомнениям – все ли из достойных внимания возможностей рассмотрены, не упущено ли что-нибудь существенное? Субъективная процедура последовательного отбора привлекших внимание аналитика вариантов не даёт гарантий, что в результате будут отобраны наиболее рациональные и удачные при изменчивой рыночной конъюнктуре решения. Поэтому шли поиски инструментария более объективного и обоснованного выбора альтернатив развития экономических систем.

Как видно из рис. 1, в общей схеме формирования, оценки и выбора вариантов развития нефтегазодобычи региона центральное место занимает комбинаторно-вероятностная методика выбора вариантов. В чём причины такого предпочтения? Комбинаторно-вероятностное моделирование (КВМ) представляет собой качественное развитие вариантного анализа, традиционно используемого в исследованиях предпроектного характера. Несмотря на попытки заменить вариантный анализ моделированием и решением оптимизационных задач, объективно существующая неопределённость условий и перспектив развития сложных экономических систем, а также вызванная ею многоэтапность в принятии решений, вынуждают к неоднозначности при описании условий и путей развития объекта исследования. В этом контексте КВМ выступает как подход, синтезирующий положительные свойства, присущие вариантному анализу и оптимальному планированию. Процедура формирования и отбора вариантов, свойственная КВМ, гарантирует, что в процессе рассмотрения и оценки будут выбраны наиболее рациональные из приемлемых вариантов. Начиная с исходного набора вариантов, охватывающего всю зону неопределённости, отсеивая их в несколько этапов путем анализа различной глубины, под конец она оставляет для детальной проработки несколько наиболее достойных внимания решений. Ими будут охвачены все рациональные альтернативы будущего состояния исследуемой системы.

Глубина и полнота анализа на каждом из этапов, а значит, количество труда и времени, затрачиваемое на каждый вариант, должны находиться в обратной зависимости от мощности множества, на котором анализ проводится. В противном случае есть опасность или увязнуть в деталях, или отбросить искомое решение. Поэтому отсев недопустимых по ограничениям вариантов (на первом этапе) следует проводить по максимально упрощённой процедуре, желательно целыми группами, а отбор рациональных вариантов из числа субоптимальных (на последнем) детально, принимая во внимание и те обстоятельства, которые не могли по каким-либо причинам быть формализованы и учтены в ограничениях. Последнее определяет роль электронно-вычислительной техники при реализации анализа методами КВМ первые его этапы следует проводить в виде автоматизированных процедур на ЭВМ. Окончательный анализ и отбор решений лучше оставить за специалистом в проблемной области, что отнюдь не исключает использование им компьютера в качестве своего рабочего инструмента. Выбор степени агрегирования при выделении объектов предопределяется постановкой решаемой проблемы и возможностями информационного обеспечения. В рамках КВМ можно естественным образом производить объединение и дезагрегирование объектов совокупность нескольких объектов одной задачи можно представить как единый объект при исследовании более крупномасштабных проблем.

Наиболее крупным недостатком, свойственному КВМ, следует признать экспоненциальное увеличение времени счёта по моделям с ростом числа фигурирующих в них объектов и их вариантов. Поэтому при формировании моделей динамики исследуемой системы следует избегать близких по своим характеристикам альтернатив будущего состояния объектов и системы в целом. К тому же наличие в моделях несущественно отличающихся друг от друга вариантов затрудняет последующий их анализ и выбор рациональных решений. Широкий спектр проблем, решаемых с помощью комбинаторного моделирования, естественный учёт поэтапности освоения ресурсов УВ, логических и балансовых условий, простота реализации моделей и методов на ЭВМ закономерно делают комбинаторное моделирование ведущим средством исследования и анализа перспектив вариантов развития нефтегазодобычи в современных условиях.

При выборе математических методов для реализации многовариантного анализа рассмотрим известные подходы к решению задачи выбора оптимального варианта развития объектов, входящих в систему производства и потребления энергетического ресурса, которую в общем виде можно записать как

при,

где F и G вектор-функции критериев и ограничений;

x, y булевые переменные, показатели использования вариантов, соответственно, производства (добычи) и потребления;

c  вектор цен на энергетический ресурс (в динамике);

s  затраты по вариантам развития производства ресурса;

z эффективность вариантов покрытия потребностей;

d, p показатели добычи и потребления энергоресурса.

Эти подходы можно объединить в три группы.

1. Редукция, т.е. сведение к задачам линейного программирования путем замены требования булевости переменных x и y на ограничения

и решения получившейся задачи симплекс-методом или другим. Полученное таким образом решение обладает существенным недостатком оно нецелочисленное, т.е. определяет не конкретный вариант добычи или потребления, а набор вариантов для каждого из объектов в некоторой пропорции. Попытки исправить этот недостаток например, путем выбора варианта с наибольшим «удельным весом», ведут к решению, оптимальность которого сомнительна. При этом, как правило, нарушаются ограничения. Но в практическом плане этот путь представляется самым лёгким.

2. Использование комбинаторных методов, представляющих математическую реализацию идей комбинаторного моделирования проверку на оптимальность сочетаний вариантов в ходе полного или усечённого по простым ясным правилам перебора. Эти методы дают оптимальное целочисленное решение. Для них нелинейность целевой функции и ограничений не является препятствием. Возможности решать многокритериальные задачи или вести параллельную оптимизацию по нескольким критериям, проводить отбор не только оптимального, но и всех субоптимальных решений, открывают дополнительные возможности в исследованиях. Недостатком такого подхода является экспоненциальный рост числа сочетаний вариантов, особенно с увеличением числа рассматриваемых объектов. Современная общедоступная вычислительная техника позволяет уже применять такой подход к небольшим (до 15-25 объектов) системам, и эти возможности будут расширяться. С другой стороны, большое время счёта компенсируется сокращением времени на подготовку и отладку программ для ЭВМ, поскольку они очень просты.

3. К настоящему времени разработано много алгоритмов для решения задач целочисленного, булевого и смешанного программирования. За счёт учета особенностей решаемых задач они ослабляют зависимость объёма вычислительной работы от числа вариантов, но при этом теряют многие положительные качества, свойственные более общим комбинаторным методам. Составление и отладка программ по данным методам, как правило, отнимает много времени. Другое дело, если имеются готовые и проверенные программные модули.

Таблица 3

Характеристика подходов к решению дискретных оптимизационных задач

Положительные

свойства

Подходы

I

II

III

Целочисленность получаемого решения

+

+

Работа при нелинейных целевой функции и ограничениях

+

Менее чем экспоненциальная зависимость объёма вычислений от числа объектов и их вариантов

+

+

Универсальность

+

+

Минимальное время для самостоятельного составления и отладки программ

+



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.