Mathematical programming for process optimization problems in well drilling

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Optimization problems solved by means of linear programming are presented in the form of equalities or inequalities, the target function being linear. Linear programming methods are widely used in solving problems for engineering, food industry, and chemical industry. This prevalence is due to the availability of the software for solving high-dimensionality linear programming problems and the possibility to analyze the problems when varying the source data. Constructing a linear programming model includes determining the variables of the problem, setting constraints in the form of inequalities, and representing the solution objective as a linear function. The article presents the description of the problem’s’ mathematical formulation and the specific realization of the description for the so-called ‘mixture’ problems: the mixture is the drilling mud, its technological quality being a function of the ingredients, and the preparation cost should be minimal. The construction of the problem model is realized by solving it with the semigraphical method using a program code for graphing and a special code for solving linear programming problems in the MATLAB environment. The problem solution is analyzed, and the ways to improve the solution by reorganizing the mixture composition are suggested.

About the authors

A. I. Lambin

Irkutsk National Research Technical University

Email: alambin@ex.istu.edu

References

  1. Sallan J.M., Lordan O., Fernandez V. Modeling and solving linear programming with R. Catalonia: Universitat Politècnica de Catalunya, 2015. 108 p.
  2. Vanderbei R.J. Linear programming: foundations and extensions. New York: Springer, 2014. 414 p.
  3. Luenberger D.G., Ye Y. Linear and nonlinear programming. New York: Springer, 2008. 541 p.
  4. Rao S.S. Engineering optimization: theory and practice. Hoboken: Wiley, 2009. 813 p.
  5. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / пер. с анrл. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. 416 с.
  6. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Регсдел К. Оптимизация в технике / пер с англ. В 2 кн. Кн. 1. М.: Мир, 1986. 349 с.
  7. Данциг Д. Линейное программирование, его применения и обобщения / пер с англ. М.: Прогресс, 1966. 603 с.
  8. Bornemann F. Numerical linear algebra: a concise introduction with MATLAB and Julia. Cham: Springer, 2018. 157 p.
  9. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1966. 664 с.
  10. Банди Б. Основы линейного программирования / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989.
  11. Уайлд Д. Оптимальное проектирование / пер. с англ. М.: Мир, 1981. 272 с.
  12. Васильев Ф.П., Иваницкий А.Ю. Линейное программирование. М.: Факториал, 1998. 176 с.
  13. Кульневич А.Д. Линейное программирование // Молодой ученый. 2017. № 10. С. 29–32.
  14. Бородин Г.А., Титов В.А., Маслякова И.Н. Использование среды MatLab при решении задач линейного программирования // Фундаментальные исследования. 2016. № 11-1. С. 23–26.
  15. Рыкин О.Р. Линейное программирование в Матлабе. Универсальные линпрогоптимизаторы: производительность и табличный формат результата. Задания и задачи: монография. СПб.: Изд-во СПбПУ, 2016. 208 с.
  16. Дьяконов В.П. MATLAB и SIMULINK для радиоинженеров. М.: ДМК Пресс, 2010. 976 с.
  17. Карганов С.А. Решение задач линейного проектирования методов структурной оптимизации // Управление экономическими системами. 2012. № 7 (43). URL: http://uecs.ru/uecs43-432012/item/1443-2012-07-13-06-59-58 (02.12.2019).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».