АНАЛИЗ МНОГОЧИСЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ С УЧЕТОМ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

1. Способ, содержащий этапы, на которых
(а) принимают первую информацию, задающую набор переменных неопределенности для множества объектов и задающую функциональную зависимость между первой и второй переменными неопределенности, где первая переменная неопределенности является относящейся к первому из объектов, где вторая переменная неопределенности является относящейся ко второму из объектов;
(b) образуют значения для каждой из переменных неопределенности, при этом указанное образование включает в себя образование значения для первой переменной неопределенности и вычисление значения для второй переменной неопределенности по значению первой переменной неопределенности на основании функциональной зависимости;
(с) определяют для каждого из объектов соответствующий набор входных данных, используя по меньшей мере соответствующее подмножество значений переменных неопределенности, при этом указанное определение включает в себя
определение первого набора входных данных, соответствующего первому объекту, с использованием по меньшей мере значения первой переменной неопределенности; и
определение второго набора входных данных, соответствующего второму объекту, с использованием по меньшей мере значения второй переменной неопределенности;
(d) для каждого из объектов инициируют выполнение соответствующего набора из одного или нескольких алгоритмов, при этом каждый набор из одного или нескольких алгоритмов оперирует соответствующим набором входных данных, чтобы образовать соответствующий набор выходных данных;
(е) выполняют этапы (b), (c) и (d) множество раз для образования множества наборов выходных данных для каждого объекта;
(f) вычисляют один или несколько статистических показателей для каждого из объектов на основании соответствующего множества наборов выходных данных;
(g) образуют итоговые данные, основанные по меньшей мере частично на статистических показателях объектов;
(h) отображают картину итоговых данных на дисплейном устройстве.
2. Способ по п.1, в котором объекты представляют собой объекты, относящиеся к разведке и добыче одного или более из нефти и газа.
3. Способ по п.1, в котором набор из одного или нескольких алгоритмов для каждого объекта выбирается пользователем.
4. Способ по п.1, в котором на этапе (d)
распределяют наборы входных данных объектов к одному или нескольким удаленным компьютерам для удаленного выполнения соответствующих наборов алгоритмов; и
принимают наборы выходных данных от одного или нескольких удаленных компьютеров.
5. Способ по п.1, в котором указанная первая информация также задает одну или несколько корреляционных связей между переменными неопределенности, при этом указанное образование значений для каждой из переменных неопределенности производят с учетом одной или нескольких заданных корреляционных связей.
6. Способ по п.5, в котором переменные неопределенности включают в себя третью переменную неопределенности и четвертую переменную неопределенности, относящиеся к различным объектам из числа упомянутых объектов, при этом одна или несколько корреляционных связей включают в себя корреляционную связь между третьей и четвертой переменными неопределенности.
7. Способ по п.1, в котором этап (с) включает в себя выбор одной из двух или более моделей для включения в один из наборов входных данных на основании значения третьей из переменных неопределенности.
8. Способ по п.1, в котором этап (с) включает в себя
выбор одной из двух или более моделей на основании значения третьей из переменных неопределенности;
выбор одной из двух или более подмоделей выбранной модели на основании значения четвертой из переменных неопределенности;
при этом выбранная подмодель является пригодной к использованию для определения данных, подлежащих включению в один из наборов входных данных.
9. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, при выполнении которых
(i) принимают вторую информацию, задающую множество переменных решения;
(j) образуют значения для переменных решения, при этом значения переменных решения используют для определения наборов входных данных для объектов;
(k) вычисляют значение глобальной целевой функции по одному или нескольким статистическим показателям каждого из объектов;
выполняют оптимизатор, чтобы определить одно или несколько множеств значений для переменных решения, при этом указанное выполнение оптимизатора включает в себя выполнение по меньшей мере этапов (j), (e), (f) и (k) несколько раз, причем оптимизатор конфигурируют для поиска максимума или минимума глобальной целевой функции на протяжении по меньшей мере части пространства, определяемого переменными решения.
10. Способ по п.9, в котором оптимизатор является выбираемым пользователем из набора поддерживаемых оптимизаторов.
11. Способ по п.9, в котором указанное отображение картины итоговых данных включает в себя отображение графического представления по меньшей мере подмножества из одного или нескольких множеств значений для переменных решения.
12. Способ по п.9, в котором указанная вторая информация также задает одно или несколько ограничений на переменные решения, причем при указанном образовании значений для переменных решения соблюдают одно или несколько ограничений.
13. Способ по п.9, в котором указанная вторая информация также задает одну или несколько функциональных зависимостей между переменными решения, причем при указанном образовании значений для переменных решения соблюдают указанную одну или нескольких функциональных зависимостей между переменными решения.
14. Способ по п.9, в котором каждая из переменных решения имеет относящееся к ней множество достижимых значений, представляющих возможные результаты соответствующего решения, при этом каждая из переменных неопределенности имеет относящееся к ней множество достижимых значений.
15. Способ по п.9, дополнительно содержащий этап, при выполнении которого
(l) вычисляют значение вспомогательной функции по одному или нескольким статистическим показателям каждого из объектов;
при этом указанное осуществление оптимизации включает в себя выполнение этапов (j), (e), (f), (k) и (l) несколько раз.
16. Способ по п.15, в котором оптимизатор конфигурируют для поиска указанного максимума или минимума глобальной целевой функции, подчиненной по меньшей мере ограничению на функциональную комбинацию глобальной целевой функции и вспомогательной функции.
17. Способ по п.15, в котором указанное отображение картины итоговых данных на дисплейном устройстве включает в себя
отображение графика зависимости значения глобальной целевой функции от значения вспомогательной функции.
18. Способ, содержащий этапы, при выполнении которых
(а) принимают первые входные данные пользователя, задающие два или более алгоритмов и задающие одну или несколько связей между двумя или более алгоритмами, при этом каждая из связей представляет собой связь между выходными данными одного из алгоритмов и входными данными другого из алгоритмов;
(b) принимают вторые входные данные пользователя, задающие одну или несколько структур данных, согласованных с двумя или более алгоритмами;
(с) производят действия над одной или несколькими структурами данных в ответ на третьи входные данные пользователя, чтобы построить одну или несколько моделей для двух или более алгоритмов, при этом одна или несколько моделей включают в себя одну или несколько переменных неопределенности и одну или несколько переменных решения;
(d) принимают четвертые входные данные пользователя, задающие оптимизатор; и
(е) осуществляют оптимизацию, используя заданный пользователем оптимизатор, чтобы оптимизировать целевую функцию, при этом указанное осуществление оптимизации включает в себя
(е1) образование одного или нескольких значений одной или нескольких переменных решения, соответственно;
(е2) инициирование множества выполнений двух или более алгоритмов в соответствии с одной или несколькими связями, причем при каждом из выполнений производят действия над соответствующим набором из одной или нескольких конкретизированных моделей, определенных с помощью одной или нескольких моделей, одного или нескольких значений переменных решения и соответствующего множества из одного или нескольких конкретизированных значений одной или нескольких переменных неопределенности;
(е3) вычисление одного или нескольких статистических показателей на основании выходных данных двух или более алгоритмов, полученных в результате указанного множества выполнений;
(е4) вычисление значения целевой функции по одному или нескольким статистическим показателям; и
(е5) повторение этапов с (е1) по (е4) несколько раз.
19. Способ по п.18, в котором этапы (a)-(d) выполняют на первом компьютере, при этом в способе дополнительно
передают информацию, задающую два или более алгоритмов, информацию, задающую одну или несколько связей, информацию, задающую один или несколько статистических показателей, информацию, задающие оптимизатор, и информацию, задающую глобальную целевую функцию, на серверный компьютер, при этом этап (е) выполняют на серверном компьютере.
20. Способ по п.18, в котором серверный компьютер выполняет этап (е2) путем
(е2.1) образования множества из одного или нескольких конкретизированных значений одной или нескольких переменных неопределенности;
(е2.2) определения одной или нескольких конкретизированных моделей по одной или нескольким моделям и множеству из одного или нескольких конкретизированных значений;
(е2.3) передачи одной или нескольких конкретизированных моделей на удаленный компьютер, при этом удаленный компьютер осуществляет одно из указанного множества выполнений двух или более алгоритмов на основании одной или нескольких конкретизированных моделей; и
повторения этапов с (е2.1) по (е2.3) для распределения множества выполнений по группе из одного или нескольких удаленных компьютеров.
21. Способ по п.20, дополнительно содержащий
прием входных данных пользователя, задающих диспетчер, при этом диспетчер представляет собой программу, которая управляет указанным повторением этапов с (е2.1) по (е2.3).
22. Способ по п.18, в котором дополнительно
принимают входные данные пользователя, задающие одну или несколько вспомогательных функций, при этом каждая вспомогательная функция соответствует функциональной комбинации соответствующего поднабора одного или нескольких статистических показателей;
принимают входные данные пользователя, задающие одно или несколько ограничений, в том числе на одну или несколько вспомогательных функций и глобальную целевую функцию;
при этом указанную оптимизацию осуществляют соответственно одному или нескольким ограничениям, в том числе на одну или несколько вспомогательных функций и глобальную целевую функцию.
23. Способ по п.18, в котором один или несколько алгоритмов включают в себя алгоритмы, которые моделируют процессы, относящиеся к разведке, разработке и добыче нефти или газа.
24. Способ по п.18, в котором дополнительно
принимают пятые входные данные пользователя, задающие один или несколько статистических показателей, подлежащих вычислению на основании выходных данных двух или более алгоритмов; и
принимают шестые входные данные пользователя, задающие функциональную комбинацию из одного или нескольких статистических показателей, чтобы найти целевую функцию.
25. Способ по п.18, в котором дополнительно
отображают графическое представление хода оптимизации.
26. Считываемый компьютером запоминающий носитель, сконфигурированный для хранения программных команд, при этом программные команды являются исполняемыми для реализации любого одного из способов по пп.1-25.
27. Компьютерная система, содержащая
запоминающее устройство, сконфигурированное для хранения программных команд;
по меньшей мере один процессор, сконфигурированный для чтения и выполнения программных команд, при этом указанные программные команды являются исполняемыми для реализации любого одного из способов по пп.1-25.