Основы научных исследований

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Научное исследование - это деятельность, направленная на всестороннее изучение объекта, процесса или явления, их структуры и связей, а также получение и внедрение в практику полезных для человека результатов.

Исследования включают в себя:

* научный труд или научную деятельность человека;

* предмет научного труда;

* средства научного труда.

1. Методы научных исследований

1.1 Основные этапы и особенности развития науки. Классификация научных исследований

· доклассический (ранняя античность, поиск абсолютной истины, наблюдение и размышление, метод аналогий)

· классический (XVI-XVIIвв., появляется планирование экспериментов, введён принцип детерминизма, повышается значимость науки)

· неклассический (конец XIX в, появление мощных научных теорий, например, теории относительности, поиск относительной истины, становится ясно, что принцип детерминизма не всегда применим, а экспериментатор оказывает влияние на поиск эксперимента)

· постнеклассический (конец XX в., появляется синергетика, расширяется предметное поле познания, наука выходит за свои рамки и проникает в другие области, поиск целей науки).

В зависимости от методов исследования используемые научные исследования могут быть теоретическими, теоретико-экспериментальным и экспериментальными.

Теоретичские исследования - это получение принципиально новых знаний и дальнейшее развитие системы уже накопленных знаний.

Теоретико-экспериментальные- создание новых либо совершенствование существующих средств производства, предметов потребления и пр.

Экспериментальные- использование результатов т-э исследований для создания и отработки опытных моделей техники (машины, устройства, материалы, продукты), технологии производства, а также усовершенствование существующей техники.

научный исследование статистический нефтегазовый

1.2 Методология теоретических исследований

Дедуктивный -- способ исследования, при котором частные положения выводятся из общих.

Индуктивный -- способ исследования, при котором по частным фактам и явлениям устанавливаются общие принципы и законы. Данный способ широко применяют в теоретических исследованиях. Так, Д. И. Менделеев, используя частные факты о химических элементах, сформулировал закон, известный под названием "периодический".

При теоретических исследованиях используют как индукцию, так и дедукцию. Обосновывая гипотезу научного исследования, устанавливают ее соответствие общим законам диалектики и естествознания (дедукция). В то же время гипотезу формулируют на основе частных фактов (индукция).

К общенаучным методам относятся: наблюдение, сравнение, счет, измерение, эксперимент, обобщение, абстрагирование, формализация, анализ, синтез, индукция и дедукция, аналогия, моделирование, идеализация, ранжирование, а также аксиоматический, гипотетический, исторический и системные подходы.

Виды и свойства моделей, моделирование

Моделирование - процесс создания и использования модели.

Цели моделирования:

· Познание действительности

· Проведение экспериментов

· Проектирование и управление

· Прогнозирование поведения объектов

· Тренировка и обучения специалистов

· Обработка информации

Классификация по форме представления

1. Материальные- воспроизводят геометрические и физические свойства оригинала и всегда имеют реальное воплощение (детские игрушки, наглядные учебные пособия, макеты, модели автомобилей и самолетов, зданий и сооружений и прочее).

2. Информационные - совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также их взаимосвязь с внешним миром.

1.Вербальные- словесное описание.

2. Знаковые - информационная модель, выраженная специальными знаками

(цифры, буквы, слова, рисунки).

3. Математические - математическое описание соотношений между количественными характеристиками объекта моделирования (формулы).

4. Графические - карты, чертежи, схемы, графики, диаграммы, графы систем.

Табличные -- таблицы.

Аналитические методы исследования

Аналитические методы основаны на использовании фундаментальных законов физики, химии, математики и т. д. В качестве аппарата исследований применяются методы теоретической механики, гидравлики, вероятностные методы и др.

Расчеты математические, механические, электрические, химические и пр. Самые не затратные методы исследования.

2. Методы экспериментальных исследований

Различают эксперименты естественные и искусственные.

Естественные эксперименты проводятся в естественных условиях и на реальных объектах. В зависимости от места проведения испытаний натурные эксперименты подразделяют на производственные, полевые, полигонные и т.п.

Искусственные эксперименты (лабораторные) проводятся в лабораторных условиях с применением типовых приборов, специальных моделирующих установок, стендов, оборудования и т.д. Чаще всего в лабораторном эксперименте изучается не сам объект, а его образец.

Методология эксперимента -- это постановка и последовательность выполнения экспериментальных исследований. Методология эксперимента включает в себя следующие основные этапы:

1) разработку плана-программы эксперимента;

2) оценку измерений и выбор средств для проведения эксперимента;

3) проведение эксперимента;

4) обработку и анализ экспериментальных данных.

Методика- это совокупность мысленных и физических операций, размещённых в определённой последовательности, в соответствии с которой достигается цель исследования. Правильно разработанная методика экспериментального исследования предопределяет его ценность.

3. Статистические методы научных исследований

3.1 Характеристика статистических методов исследования в нефтегазовом производстве

Экономика предприятий нефтегазовой отрасли имеет особые методы исследования и изложения:

* методы статистического наблюдения и сравнительного анализа. Они дают возможность накапливать и сопоставлять частные и обобщающие экономические показатели , анализировать динамику предприятия, сравнивать результаты его деятельности с показателями других хозяйствующих субъектов с целью выявления наилучших результатов ;

* вероятностные и прогностические методы лежат в основе разработки хозяйственных стратегий предприятия, применяются при принятии предпринимательских решений ;

* математические модели, методы графического изображения, способствующие лучшему восприятию соотношений между различными экономическими

показателями , оценке их « поведения» под влиянием экономических ситуаций .

3.2 Понятия о генеральной и выборочной совокупности

Группа объектов, объединенных по некоторому качественному или количественному признаку, называется статистической совокупностью. Объекты, входящие в совокупность, называются её элементами, а их общее число - ее объемом.

Генеральной совокупностью называется множество всех мыслимо возможных наблюдений, которые могли бы быть сделаны при данном реальном комплексе условий или более строго: генеральной совокупностью называется случайная величина Х (икс) и связанное с ней вероятностное пространство.

Например, если производится ряд независимых измерений случайной величины x, то генеральная совокупность теоретически бесконечна (т.е. генеральная совокупность - абстрактное, условно - математическое понятие)

Выборочной совокупностью или просто выборкой объема n называется последовательность х1, х2, …, хn независимых одинаково распределенных случайных величин, распределение каждой из которых совпадает с распределением случайной величины x.

Например, результаты n первых измерений случайной величины x принято рассматривать как выборку объема n из бесконечной генеральной совокупности. Полученные данные называют наблюдениями случайной величины x, а также говорят, что случайная величина x "принимает значения" х1, х2, …, хn.

3.3 Основные числовые характеристики распределений

Законы распределения случайных величин описываются с помощью числовых характеристик.

К основным числовым характеристикам можно отнести:

1) математическое ожидание М(Х) дискретной случайной величины.

2) дисперсия дискретной случайной величины D(X)

3) среднеквадратическое отклонение (ско) дискретной случайной величины у(Х).

3.4 Случайные величины и законы их распределения

- Биноминальный закон распределения

- Геометрическое распределением

- Гипергеометрическое распред-е

- Закон распределения Пуассона

- Равномерный закон распред-я

- Нормальный закон распр-я (закон Гаусса)

- Показательный закон р-я

- Логарифмически-нормальное р-е

- распределение Стьюдента

- Распределение Фишера-Синекора

(подробнее См. Приложение 12 стр.)

4. Методы измерения физических величин

4.1 Основные метрологические понятия

Метрология -- область знаний и вид деятельности, связанные с измерениями. Традиционным объектом метрологии являются физические величины.

Приведем ряд важнейших понятий метрологии.

Мера-- это средство измерения (СИ), предназначенное для воспроизведения физической величины заданного размера: гири, концевые меры длины, нормальные элементы (меры ЭДС).

Для характеристики качества измерений устанавливают такие свойства измерений, как точность, сходимость и воспроизводимость измерений.

Наиболее широко в практике измерений используется главное свойство -- точность измерений. Точность измерений СИ определяется их погрешностью.

Погрешность указывает границы неопределенности значения измеряемой физической величины. Она характеризует точность результатов измерений, проводимых данным средством.

Погрешность не следует путать с ошибкой измерений, связанной с субъективными обстоятельствами. Погрешности измерений обычно приводятся в технической документации на СИ или в нормативных документах.

Точность -- свойство измерений, отражающее близость их результатов к истинному значению измеряемой величины. Высокая точность измерений соответствует малым погрешностям как систематическим, так и случайным.

Систематическая погрешность -- постоянная погрешность результата измерения, связанная, например, с ошибкой в градуировке шкалы. Случайная погрешность неизбежна и неустранима. Ее влияние может быть изменено обработкой результатов измерений способами, основанными на положениях теории вероятности и математической статистики.

«Точность» и «погрешность» -- понятия, во многом близкие друг другу.

Правильность -- свойство измерений, отражающее близость к нулю систематических погрешностей в их результатах. Результаты измерений правильны, когда они не искажены систематическими погрешностями.

Сходимость -- свойство измерений, отражающее близость друг другу результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях, одним и тем же СИ, одним и тем же оператором. Для методик выполнения измерений -- это одна из важнейших характеристик.

Воспроизводимость -- свойство измерений, отражающее близость друг к другу результатов измерений, выполняемых в различных условиях -- в различное время, в разных местах, разными методами и средствами измерений. В процедурах испытаний продукции воспроизводимость, как и сходимость, также является важнейшей характеристикой.

Эталон единицы величины -- средство измерения, предназначенное для воспроизведения и хранения единицы величины с целью передачи ее другим средствам измерений данной величины.

Поверка средства измерений (не путать со словом «проверка») -- совокупность операций, выполняемых органами государственной метрологической службы (другими уполномоченными на то органами или организациями) с целью определения и подтверждения соответствия СИ установленным техническим требованиям.

4.2 Методы определения параметров работы технологического оборудования нефтяных и газовых промыслов

Оборудование:

- Оборудование скважин

- Оборудование для фонтанной эксплуатации скважин

- Оборудование для газлифтной эксплуатации скважин

- Оборудование для насосной эксплуатации скважин

- Оборудование для поддержания пластового давления

- Оборудование для проведения ремонтных работ на скважинах

- Оборудование для сбора, подготовки и транспортировки добываемого пластового флюида

4.3 Методы контроля и диагностирования параметров надежности эксплуатации оборудования

а) Эмпирическое (основанное на практике) определение функций надежности НГДО (нефтегазодобывающего оборудования)

б) Определение динамики изменения показателей надежности НГДО

в) Распознавание типов отказов и мест их локализации в пределах месторождения

г) Метод многомерного представления данных для диагностирования аварийно-опасных участков

д) Диагностика технического состояния объектов нефтегазодобычи

е) Контроль изменения технического состояния оборудования

ж) Распознавание предаварийных состояний на основе использования методов теории детерминированного (на основании закономерных взаимосвязей) хаоса

з) Моделирование отказов ТО

и) Выбор структуры моделей, обеспечивающих прогнозирование отказов ТО.

ж) Прогнозирование отказов ТО на основе анализа временных рядов дебитов эксплуатационных скважин

з) Моделирование динамических процессов глубиннонасосной добычи нефти шланговыми установками.

5. Средства проведения измерений

5.1 Измерительные преобразователи и автоматические системы сбора данных технологических машин нефтяных и газовых промыслов

Государственная система промышленных приборов используется в целях наиболее экономически целесообразного решения проблемы обеспечения техническими средствами автоматических систем контроля, регулирования и управления технологическими процессами для разных отраслей народного хозяйства, в том числе нефтегазодобывающей промышленности. По роду энергии используемой для питания устройств и форм сигнала ГСП (гос. система пром. приборов) подразделяются:

1. Электрические

2. Пневматические

3. Гидравлические

4. Работающие без источников вспомогательной энергии.

Из электрических сигналов наибольшее распространение

получили унифицированные сигналы постоянного тока и

напряжения (0-5 мА; 0-20 мА, 0-10 мВ; -10...0...+10 В и др.).

Пневматические сигналы связи (0,02-0,1 МПа) нашли достаточно широкое применение в тех производствах, где отсутствуют повышенные требования к инерционности автоматизируемых процессов и где необходимо учитывать пожаро- и взрывоопасность производств.

Гидравлические сигналы характеризуются давлением рабочей жидкости 0,2-0,8 МПа.

К первой группе приборов и устройств ГСП относятся первичные измерительные преобразователи (датчики), измерительные приборы и устройства, которые вместе с нормирующими устройствами, формирующими унифицированный сигнал, образуют группу устройств получения измерительной информации. В связи с большим разнообразием контролируемых и измеряемых параметров, а также огромным количеством конструктивных исполнений измерительных устройств номенклатура средств этой группы является самой многочисленной.

Во вторую группу входят различные преобразователи сигналов и кодов, коммутаторы измерительных цепей, шифраторы и дешифраторы, согласовательные устройства, а также устройства дистанционной передачи, телеизмерения, телесигнализации и телеуправления.

В третью группу устройств, называемую центральной частью ГСП, входят технические средства, предназначенные для формальной и содержательной обработки измерительной информации и формирования управляющих воздействий:

анализаторы сигналов, функциональные и операционные преобразователи, логические устройства, запоминающие устройства, автоматические регуляторы, датчики всех типов, а также управляющие вычислительные машины и устройства, в том числе микропроцессоры, микро- и миниЭВМ и др. В функциональном отношении эта группа устройств является самой сложной, поскольку они реализуют все алгоритмы автоматического регулирования и управления: от простейших задач стабилизации до автоматизации управления предприятиями или даже целыми отраслями. Устройства четвертой группы (исполнительные устройства) - это электрические, пневматические, гидравлические или комбинированные исполнительные механизмы, усилители мощности, позиционеры и некоторые вспомогательные устройства к ним, а также различные регулирующие органы, которые могут в ряде случаев являться составной частью основного технологического оборудования.

Дальнейшим развитием системы ГСП являются агрегатные комплексы (АК), создаваемые на основе технических средств, входящих в отдельные функциональные группы ГСП, и предназначенные для самостоятельного применения в соответствии с их спецификой.

5.2 Метрологические показатели измерительных средств

При выборе средства измерения в зависимости от заданной точности изготовления деталей необходимо учитывать их метрологические показатели. К ним относятся:

? Длина деления шкалы -- это расстояние между серединами двух соседних отметок (штрихов, точек и т. п.) шкалы.

? Цена деления шкалы -- это разность значений величин, соответствующих двум соседним отметкам шкалы (у микрометра она равна 0,01 мм).

? Градуированная характеристика -- зависимость между значениями величин на выходе и входе средства измерений.

? Диапазон показаний -- область значении шкалы, ограниченная конечным и начальным значениями шкалы, то есть наибольшим и наименьшим значениями измеряемой величины.

? Диапазон измерений область значений измеряемой величины, в пределах которой нормированы допускаемые пределы погрешности средства измерения.

? Чувствительность прибора -- отношение изменения сигнала на выходе измерительного прибора к изменению измеряемой величины (сигнала) на входе. Так, если изменение измеряемой величины составило Дd = 0,01 мм, что вызвало перемещение стрелки показывающего устройства на Дl = 10 мм, то абсолютная чувствительность прибора составляет S= Дl/ Дd = 10/0,01 = 1000. Для шкальных измерительных приборов абсолютная чувствительность численно равна передаточному отношению.

? Вариация (нестабильность) показаний прибора -- алгебраическая разность между наибольшим и наименьшим результатами измерений при многократном измерении одной и той же величины в неизменных условиях.

? Стабильность средства измерений -- свойство, выражающее неизменность во времени его метрологических характеристик (показаний).

5.3 Рекомендации по обеспечению высокой точности измерений и обращению с измерительными средствами

Класс точности средств измерений, являющийся их обобщенной метрологической характеристикой, определяется пределами допускаемых основной и дополнительной погрешностей. Конкретные классы точности устанавливаются в стандартах на отдельные виды средств измерений. Чем меньше число, обозначающее класс точности, тем меньше пределы допускаемых погрешностей.

6. Математическое описание результатов эксперимента

Основные сведения о случайных и детерминированных процессах

Определение: детерминированным событием будем называть такое событие, которое происходит с физической необходимостью.

Детерминированное событие можно предсказать с высокой вероятностью, исходя из существования между этим событием и другими, уже осуществившимися событиями (причинами) известной устойчивой связи, определяемой фундаментальными законами природы. Устойчивость связи предполагает, что и специфическая причина, и все дополнительные условия, определяющие следствие, действуют всегда, включая и момент времени, предшествующий событию. Например, восход Солнца на утро следующих суток есть детерминированное событие, поскольку это событие является непосредственным следствием ряда известных причин (притяжения Земли к Солнцу, вращения Земли вокруг своей оси и т. д.), действующих всегда, в том числе и непосредственно в момент времени, предшествующий восходу.

Данное выше определение детерминированного события можно перефразировать и в иной (вольной) форме: детерминированное событие, если оно уже произошло - это такое событие, которое имеет предысторию, или, если оно еще не произошло, то должно наступить с физической необходимостью. Иначе говоря, причины, вызвавшие это событие, позволяют с высокой вероятностью "восстановить историю", то есть определить цепь прошлых событий, предшествовавших рассматриваемому событию. Например, по нахождению Земли в определенный момент времени в определенной точке своей орбиты и с учетом взаимного гравитационного притяжения Земли и Солнца, а также значений их масс и скоростей можно восстановить прошлую траекторию Земли (и предсказать будущую).

Определение: случайным событием будем называть такое событие, которое при данных условиях может произойти или не произойти.

6.1 Методы подбора эмпирических формул

На основе экспериментальных данных можно подобрать алгебраические выражения функции, связывающие между собой экспериментальные данные.

y =f(х)

Такие формулы называют эмпирическими. Эмпирические формулы не являются основой для построения теории описывающей протекающий процесс, они лишь обобщают функциональной зависимостью отдельные точки, полученные в результате проведения эксперимента. Они подбираются и используются лишь в пределах измеренных значений аргумента x1-- xn и имеют тем большую ценность, чем больше соответствуют результатам эксперимента.

Необходимость в подборе эмпирических формул возникает во многих случаях. Так, если аналитическое выражение, описывающее протекающие процессы сложное, требует громоздких вычислений, или же процесс вообще не описывается аналитическим выражением, то эффективнее пользоваться упрощенной приближенной - эмпирической формулой.

Эмпирические формулы должны быть по возможности наиболее простыми и точно соответствовать экспериментальным данным в пределах изменения аргумента. Таким образом, эмпирические формулы являются приближенными выражениями аналитических формул. Замену точных аналитических выражений приближенными, более простыми называют аппроксимацией, а функции -- аппроксимирующими.

Аппроксимация от лат. approximo - приближаюсь.

Процесс подбора эмпирических формул состоит из двух этапов:

1 этап. Данные измерений наносят на сетку прямоугольных координат,

соединяют экспериментальные точки плавной кривой и выбирают

ориентировочно вид формулы.

2 этап. Вычисляют параметры формул, которые наилучшим образом

соответствовали бы принятой формуле. Подбор эмпирических формул

необходимо начинать с самых простых выражений.

Так, например, результаты измерений многих явлений и процессов

аппроксимируются простейшими эмпирическими уравнениями типа

у = а + bх,

где а, b -- постоянные коэффициенты.

И в прямоугольных координатах исходные данные имеют вид прямой линии.

6.2 Определение погрешности результатов эксперимента

Выполнение лабораторных работ связано с измерением различных физических величин и последующей обработкой их результатов.

Измерение- нахождение значения физической величины опытным путем с помощью средств измерений.

Прямое измерение- определение значения физической величины непосредственно средствами измерения.

Косвенное измерение- определение значения физической величины по формуле, связывающей ее с другими физическими величинами, определяемые прямыми измерениями.

Введем следующие обозначения:

А,В,С,…-физические величины.

Апр- приближенное значение физической величины, т.е. значение, полученное путем прямых или косвенных измерений.

А- абсолютная погрешность измерения физической величины.

- относительная погрешность измерения физической величины, равная:

и А - абсолютная инструментальная погрешность, определяемая конструкцией прибора (погрешность средств измерения; см. табл.1)

о А - абсолютная погрешность отсчета (получающаяся от недостаточно точного отсчета показаний средств измерения), она равна в большинстве случаев половине цены деления; при измерении времени - цени деления секундомера или часов.

Максимальная абсолютная погрешность прямых измерений складывается из абсолютной инструментальной погрешности и абсолютной погрешности отсчета при отсутствии других погрешностей:

А= и А + о А

7. Спектральный анализ функций дискретных случайных величин

Пространственно-временное и спектрально-частотное представление процессов. Применение быстрого преобразования Фурье при исследовании эксплуатационных нагрузок оборудования нефтяных и газовых промыслов.

Быстрое Преобразование Фурье (БПФ, FFT) - это алгоритм быстрого вычисления дискретного преобразования Фурье. Этот алгоритм значительно сокращает количество действий, необходимых для вычисления дискретного преобразования Фурье по соответствующей формуле.

Не углубляясь в математические подробности, можно сказать, что с помощью различных синусоид можно получить случайный сигнал, который не является периодическим.

Фурье позволяет раскладывать случайный сигнал на синусоидальные составляющие (которые называются гармониками) с частотами от N колебаний за период до одного колебания за период.

На сегодняшний день Быстрое Преобразование Фурье является основным инструментом спектрального анализа сигналов.

Быстрое Преобразование Фурье, практика использования

Применение Быстрого Преобразования Фурье позволяет виброакустическим анализаторам сигналов SignalCalc компании Data Physics обеспечивать всеобъемлющий диапазон опций для быстрых, точных и простых в использовании измерений, как во временной, так и в частотной области. Базовое программное обеспечение предлагает целый комплексный набор измерений, включающий в себя сбор данных во временной области, анализ переходных процессов, спектров сигналов, автоспектр мощности, измерение амплитуды спектра, синхронное осреднение, вычисление плотности спектра мощности, вычисление передаточной функции, когерентность, различные виды графиков с переменной об/мин, корреляцию, гистограмму, график распределения вероятностей и плотности вероятности.

Размещено на Allbest.ru