Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Совершенствование управления трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании в процессе восстановления нефтяных скважин

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Исследование предлагаемого в работе метода осуществлялось на основе разработанных автором показателей эффективности управления. В результате такого исследования были получены средние значения оценок эффективности по следующим критериям: среднее время ЛПР на анализ и принятие решения о реанимации (час.), затраты на оплату труда ЛПР в процессе принятия решения (руб.), среднее время на передачу… Читать ещё >

Содержание

  • Список условных сокращений и обозначений

Глава 1. Критический анализ исследуемой области в интересах имитационного моделирования и управления.

1.1 Особенности управления нефтедобывающей компанией, актуальность проблемы.

1.2 Актуальные социальные и экономические аспекты управления процессами нефтедобывающей компании.

1.3 Технология «реанимации» как основной метод восстановления работоспособности скважин без проведения подземного ремонта.

1.4 Постановка целей, задач исследования и подход автора к их решению.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Разработка и исследование статистической имитационной модели бизнес-процесса восстановления работоспособности добывающих скважин в интересах управления трудовыми ресурсами.

2.1 Методология имитационного моделирования бизнес-процессов в контуре решения задач управления предприятием.

2.2 Детализированное описание бизнес-процесса восстановления работоспособности нефтяных скважин.

2.3 Математическая идентификация задач принятия решений и управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления нефтедобывающих скважин

2.4 Статистическое исследование бизнес-процесса в интересах имитационного моделирования.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Программная реализация имитационной модели в составе интеллектуальной аналитической подсистемы поддержки управления трудовыми ресурсами в процессе реанимирования скважин.

3.1 Проект программной реализации имитационной модели в рамках прототипа интеллектуальной аналитической подсистемы.

3.2 Программная реализация имитационной модели в составе интеллектуальной аналитической подсистемы.

3.3 Проведение экспериментов с имитационной моделью и проверка адекватности полученных результатов.

Выводы по третьей главе.

Глава 4. Применение технологии имитационного моделирования в контуре управления трудовыми ресурсами нефтяной компании при реанимировании добывающих скважин.

4.1 Метод управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления нефтяных скважин. Место имитационной модели в предлагаемой организационной системе управления.

4.2 Анализ результатов имитационного моделирования в интересах управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности скважин.

4.3 Эффективность применения интеллектуальной аналитической подсистемы на основе статистической имитационной модели для поддержки принятия решений и управления трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании в процессе реанимирования.

Выводы по четвертой главе.

Совершенствование управления трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании в процессе восстановления нефтяных скважин (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы.

На протяжении всей современной истории Россия удерживает за собой статус одного из крупнейших экспортеров топливно-энергетических ресурсовнефти и нефтепродуктов, контролируя в среднем 12−14% мирового рынка нефти. Доля топливно-энергетических ресурсов в экспорте страны достигает на сегодняшний день без малого 70%, сохраняя тенденции плавного роста, при этом доля в экспорте только нефти достигает 35%-го уровня. По словам министра промышленности и торговли РФ Христенко В. Б., «сегодня топливно-энергетический комплекс (ТЭК) является одним из важнейших, устойчиво работающих и динамично развивающихся производственных комплексов российской экономики. На его долю приходится около четверти производства валового внутреннего продукта, трети объема промышленного производства, около половины доходов федерального бюджета, экспорта и валютных поступлений страны» [63].

Таким образом, добыча нефти и нефтепродуктов в России оказывает существенное влияние не только на ВВП страны, но и на состояние мировой экономики, что делает эффективное управление в данной отрасли чрезвычайно важной и актуальной задачей.

Нефтедобывающая компания имеет в составе технические, информационные, экономические и социальные составляющие. Экономическая составляющая компании выражена системой технико-экономических показателей, определяющих в современных рыночных условиях траекторию развития как отдельных бизнес-процессов, так и компании в целом. В нефтедобывающей отрасли технология связана с экономикой настолько сильно, что исследования процессов нефтедобывающей компании должно осуществляться с учетом не только технологических, но технико-экономических показателей.

Значение и участие в деятельности и управлении нефтедобывающей компанией людей не могут быть переоценены, поэтому социальные аспекты управления нефтедобывающей компанией должны быть, наряду с техническими и экономическими, тщательно исследованы и учтены как при реализации оперативных планов, так и в построении эффективных стратегий развития компании.

Потребность в этом объясняется тем, что деятельность нефтяного предприятия не обходится пока без существенного активного участия человека, будь то исполнители работ или ЛПР. Даже на максимально автоматизированных предприятиях доля участия человеческого ресурса в производстве и управлении имеет исключительное значение.

Анализ подходов к управлению сложными иерархическими системами выявил множество теоретических и практических разработок, например, таких авторов, как Канторович JI.В., Кононов Д. А., КульбаВ.В., Петров A.A., Лотов A.B., Новиков Д. А., Ильясов Б. Г., Димов Э. М., Маслов О. Н., Виттих В. А. Месарович М., Такахара И., Беллман Р. Э., Саати Т. и др. Особый интерес представляют работы, связанные с управлением сложными процессами и системами на основе моделирования (в том числе и в нефтедобыче): Моисеев H.H., Бус-ленко Н.П., Дж. Форрестер, Павловский Ю. Н., Димов Э. М., Советов Б. Я., Мир-заджанзаде А. Х. Однако данные авторы не рассматривают проблемы управления трудовыми ресурсами в нефтедобывающих компаниях.

Рассмотрением вопросов, связанных с управлением трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании занимались такие специалисты как Симонов Ю. Б., Заббаров Р. Г., Салихов М. Ф., ШагиевР.Р., Дьяконова H.A. и др. Однако анализ работ данных авторов показал, что научные исследования управления трудовыми ресурсами в процессе реанимирования нефтедобывающих скважин не проводились.

Характер рассматриваемого управления трудовыми ресурсами определяется особенностями реализации процесса восстановления работоспособности скважин. Проанализированные подходы к реанимации нефтяных скважин не учитывают негативного влияния человеческого фактора в процессе сбора информации о скважине, анализа состояния скважины и принятия решений по выбору варианта восстановления, что существенно снижает эффективность проводимых мероприятий.

Недостаточная изученность проблем управления трудовыми ресурсами и влияния человеческого фактора на принятие решений в процессе восстановления нефтедобывающих скважин позволяет сделать вывод о необходимости и актуальности данного исследования.

Цель и задачи исследования

.

Цель диссертационного исследования заключается в совершенствовании управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности нефтяных скважин, основанном на разработке и использовании статистической имитационной модели процесса восстановления, входящей в состав интеллектуальной аналитической подсистемы поддержки принятия управленческих решений.

В рамках поставленной цели необходимо найти решение следующим основным задачам:

1. Провести анализ существующих подходов к управлению трудовыми ресурсами НК в процессе восстановления работоспособности скважин;

2. Разработать метод управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности добывающих скважин, основанный на использовании в управлении процессом статистической имитационной модели (СИМ) в составе интеллектуальной аналитической подсистемы (ИАП);

3. Разработать структуру организационной информационной системы управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности скважин с учетом полученного метода;

4. Разработать СИМ-модель процесса восстановления работоспособности скважин в составе ИАП для прогнозирования результатов реализации вариантов данного процесса с целью выбора наиболее эффективного управления трудовыми ресурсами;

5. Разработать программное обеспечение для полученной организационной информационной системы управления, основанной на разработанном методе, структуре и СИМ-модели в составе ИАП;

6. Оценить эффективность предлагаемого метода управления трудовыми ресурсами.

Объект исследования.

Объектом исследования является процесс управления трудовыми ресурсами при проведении мероприятий по восстановлению работоспособности добывающих скважин.

Предмет исследования.

Предметом исследования является метод управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности добывающих скважин на основе статистического имитационного моделирования.

Область исследования включает: разработку методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системахразработку методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системахразработку методов и алгоритмов прогнозирования оценок эффективности, качества и надежности организационных систем, что соответствует паспорту специальности 05.13.10 — «Управление в социальных и экономических системах».

Методика исследования.

Поставленные задачи диссертационного исследования решались на основе методов: теории систем и системного анализатеории управлениятеории принятия решенийтеории математического (в том числе имитационного) моделирования сложных системтеории вероятностей и математической статистикиобъектно-ориентированного анализа системв инженерии знаний.

Научная новизна результатов исследования.

1. Предложен метод управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности добывающих скважин, отличающийся применением СИМ-модели в составе ИАП, введенной в контур управления процессом.

Разработанный метод управления позволяет находить максимально эффективное в текущих производственных условиях управление бригадами восстановления добывающих скважин (БВС) путем выбора наиболее эффективных вариантов реанимации скважин на основе использования статистического имитационного моделирования процесса реанимации, уменьшить влияние человеческого фактора на процесс принятия управленческих решений и снизить неопределенность, увеличивая тем самым скорость и точность принимаемых решений и вероятность выполнения бригадами плана мероприятий по восстановлению.

2. Предложена структура организационной информационной системы управления БВС, новизна которой заключается во введении в процессы управления ИАП на основе СИМ-модели и ее использовании в управлении БВС.

3. Предложена СИМ-модель процесса реанимации добывающих скважин, новизна которой заключается в уникальном для исследуемого процесса учете множества случайных факторов и их моделировании с целью получения достоверного прогноза результатов реанимации скважин для формирования наиболее эффективных вариантов планов-графиков работ БВС.

4. Разработано программное обеспечение организационной информационной системы управления трудовыми ресурсами в процессе реанимации, новизна которого заключается в формировании наиболее эффективных вариантов планов-графиков БВС на основе обработки и интеллектуального анализа результатов моделирования процесса.

5. Разработаны оценки эффективности предложенного метода, новизна которых заключается в определении эффективности управления БВС на основе следующих показателей: время на принятие решения, время на передачу решения исполнителям, время на подготовку бригады, затраты на оплату труда лица, принимающего решение, упущенная от простоя скважины возможная прибыль, затраты на выезд бригады к скважине, вероятность успешной реанимации, вероятность выполнения бригадами плана.

Практическая значимость результатов работы заключается в использовании разработанной СИМ-модели в составе ИАП для решения задач управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления работоспособности добывающих скважин и в повышении на ее основе эффективности принимаемых управленческих решений.

Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов работы. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 010 617 318 (опубл. 03.11.2010 г.), позволяющей реализовывать предлагаемый метод управления трудовыми ресурсами в процессе реанимации добывающих скважин.

Полученные результаты используются в управлении трудовыми ресурсами НК ОАО «Татнефть».

Результаты диссертационного исследования используются также в учебном процессе курса «Имитационное моделирование экономических процессов» кафедры «Экономические и информационные системы» ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» для дневной и заочной форм обучения, второго высшего образования.

Практическая значимость подтверждается актами внедрения (приложение Б, приложение В, приложение Г).

Результаты, выносимые на защиту:

1. Метод управления трудовыми ресурсами в процессе реанимации добывающих скважин, основанный на использовании результатов статистического имитационного моделирования процесса реанимации для получения наиболее эффективного управления реанимационными бригадами и составления планов-графиков мероприятий.

2. Структура организационной информационной системы управления, предполагающая использование СИМ-модели в составе ИАП для поиска наиболее эффективного в текущих условиях управления трудовыми ресурсами в процессе реанимации добывающих скважин.

3. Статистическая имитационная модель процесса реанимации, результаты функционирования которой служат основой управлению трудовыми ресурсами.

4. Программное обеспечение организационной информационной системы управления, осуществляющее моделирование процесса реанимации скважин и автоматически формирующее на основе его результатов максимально эффективные планы-графики трудовым бригадам.

5. Оценки эффективности управления трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании в процессе реанимации добывающих скважин, показавшие существенное повышение эффективности управления по следующим показателям: время на принятие решения, время на передачу решения исполнителям, время на подготовку бригады, затраты на оплату труда лица, принимающего решение, упущенная от простоя скважины возможная прибыль, затраты на выезд бригады к скважине, вероятность успешной реанимации, вероятность выполнения бригадами плана.

Апробация работы.

Основные полученные в рамках данного исследования теоретические и прикладные результаты докладывались на следующих конференциях:

— XVII российская научная конференция профессорско-проеподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара, 2010 г.).

— 6-я Всероссийская зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых (с международным участием) «Актуальные проблемы науки и техники» (Уфа, 2011 г.).

— Материалы XVIII Российской научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (Самара 2011 г.).

— Материалы VIII Международной научно-практической конференции «Та-тищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики» (Тольятти, 2011 г.).

Публикации.

Основные результаты и выводы диссертационного исследования опубликованы в 10 работах, в том числе в 6 статьях, из них 4 — в изданиях, входящих в список ВАК, в 3 материалах конференций, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 73 наименований и четырех приложений. Объем работы без библиографического списка и приложений составляет 169 страниц.

Заключение

.

В работе исследованы актуальные проблемы управления трудовыми ресурсами и принятия решений в нефтедобывающей компании.

Исследование проведено с позиций теории системного анализа, что позволило выявить недостатки существующего на нефтедобывающих предприятиях подхода к управлению трудовыми ресурсами и определить, на основе результатов анализа, пути совершенствования исследуемого управления.

В результате диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. Разработан метод управления трудовыми ресурсами нефтегазодобывающей компании в процессе восстановления добывающих скважин. Метод состоит в прогнозировании (на основе статистического имитационного моделирования) основных характеристик процесса реанимации, обработке и анализе результатов прогноза и в получении на его основе вариантов восстановления рассматриваемых скважин, выборе максимально эффективного варианта из имеющихся и формировании на его основе планов-графиков БВС, с учетом приоритета выполнения работ на скважинах и полученной прогнозной вероятности успешности конечного результата. Эффективность разработанного метода значительно превосходит эффективность существующей в отрасли.

2. Разработана структура организационной системы управления процессом восстановления скважин, в которую введена СИМ-модель в составе ИАП. Предлагаемая структура позволяет снизить негативное влияние на управление трудовыми ресурсами ошибок, связанных с наличием человеческого фактора, и реализовывать исследуемое управление с минимальными экономическими потерями.

3. Разработана статистическая имитационная модель процесса реанимации добывающих скважин, позволяющая получать прогнозные значения оценок конечного состояния реанимируемых скважин как после применения каждого из вариантов реанимации в отдельности, так и после применения различных их комбинаций.

4. Разработано программное обеспечение организационной информационной системы управления на основе статистической имитационной модели, позволяющее лицу, принимающему решения, генерировать в автоматизированном режиме различные варианты эффективных управляющих воздействий (планов-графиков) на трудовые ресурсы нефтедобывающей компании, исследовать и оценивать полученные варианты и выбирать из них наилучший (в различных производственных ситуациях) по критериям времени восстановления и затрат на них.

5. Разработаны оценки эффективности в форме показателей временных и экономических затрат на восстановление скважин, позволяющие определить степень совершенствования (на основе предложенных подходов) управления трудовыми ресурсами.

Полученные в диссертационном исследовании результаты могут быть использованы в управлении нефтедобывающей компанией, заключающемся в следующем: статистическом имитационном моделировании процесса восстановления добывающих скважин в целях управленияснижении влияния ошибок, связанных с человеческого фактором, и принятии максимально эффективных решений при управлении процессом восстановления добывающих скважин на основе результатов имитационного моделированияполучении, по результатам имитационного моделирования, оценок эффективности управления трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании и выбор максимально эффективных управленческих воздействий на бригады по восстановлению скважин в процессе реанимации, с учетом сложившейся производственной ситуации.

Предложенный в данной работе метод управления трудовыми ресурсами нефтедобывающей компании существенно отличается от существующего в отрасли использованием в контуре управления СИМ-модели в составе ИАП, позволяющей прогнозировать результаты выполнения процесса реанимации скважин и принимать на их основе наиболее эффективные в сложившейся ситуации решения, относящиеся к управлению бригадами по восстановлению нефтяных скважин.

Внедрение СИМ-модели в составе ИАП в существующую в нефтедобывающем предприятии систему управления определило необходимость разработки на ее основе структуры организационной информационной системы управления, позволяющей использовать результаты моделирования в целях управления трудовыми ресурсами компании.

Разработанная в рамках исследования интеллектуальная аналитическая подсистема поддержки управления трудовыми ресурсами в процессе восстановления добывающих скважин содержит статистическую имитационную модель, которая позволяет на основе ретроспективных данных о скважинах осуществлять прогноз процесса реанимации и выбор, по результатам такого прогноза, наиболее эффективных вариантов реанимации скважин, определяющих, в свою очередь, управление бригадами по восстановлению.

ИАП функционирует во взаимодействии с КИС предприятия и ЛПР, роль которого заключается, главным образом, в контроле и подтверждении реализации полученных на СИМ-модели в ИАП управляющих воздействий на трудовые ресурсы нефтедобывающей компании.

Исследование предлагаемого в работе метода осуществлялось на основе разработанных автором показателей эффективности управления. В результате такого исследования были получены средние значения оценок эффективности по следующим критериям: среднее время ЛПР на анализ и принятие решения о реанимации (час.), затраты на оплату труда ЛПР в процессе принятия решения (руб.), среднее время на передачу информации исполнителям (час.), среднее время на подготовку бригады к реанимации (час.), продолжительность реанимации (час.), упущенная от простоя скважины возможная прибыль (руб.), затраты на выезд бригады к скважине (руб.), вероятность успешного результата реанимации скважины, вероятность выполнения бригадной плана. Анализ данных оценок показал значительное увеличение эффективности по всем выделенным показателям.

Предложенный в работе метод управления трудовыми ресурсами предназначен для использования в типовой нефтедобывающей компании.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. ГУ-ВШЭ. М: ЮНИТИ, 1998 г. — 1022 с.
  2. В.Б., Акулова О. В. Экономическая теория Учебное пособие. Петрозаводск: ПетрГУ, 2002.
  3. Э.К., Сирота A.A. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем / Под общ. ред. д.т.н. A.A. Сироты. M.: Диалог-МИФИ, 2009. — 416 с.
  4. Анализ средств имитационного моделирования бизнес-процессов / Димов Э. М., Луковкин C.B., Халимов P.P. // Телекоммуникации, № 8, 2010. -С. 43−48.
  5. Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. Пер. с англ. М.: Наука, 1969. 119 с.
  6. Бизнес-процесс «реанимации» нефтяных скважин с точки зрения технологии имитационного моделирования / Вильданов H.A., Димов Э. М., Сали-хов М.Ф., Халимов P.P. // Инфокоммуникационные технологии, том 8, № 3,2010 г.-с. 82−87.
  7. Бизнес-словарь, 2001 г. http://www.businessvoc.ru
  8. Большой толковый социологический словарь (Collins). Том 2 (П-Я): Пер. с англ. М.: Вече, ACT, 1999. — 528 с.
  9. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. (+CD). Спб.: Питер, 2003. — 688 е.: ил.
  10. Ю.В., Лободинский Ю. Г. Основы теории систем управления (исследование и проектирование). М.: Радио и связь, 2004. — 256 е.: ил.
  11. Н.Ю. Методология анализа динамики поведения сложных систем // Вестник Северо-Кавказского государственного технического университета. № 2 (19), 2009 г. — с. 107−111.
  12. В.А. Парадигма ограниченной рациональности принятия решений: препринт. Самара: Учреждение Российской академии наук «Институт проблем управления сложными системами РАН», 2009. — 28 с.
  13. В. А. Эволюционное управление сложными системами //Известия Самарского научного центра Российской Академии наук. 2000. № 1.
  14. В.А., Скобелев П. О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени // Автометрия, 2009. Т. 45, № 2. — с. 78−87.
  15. О. Краткий словарь по социологии. Кыштым, 2001. — 215 с.
  16. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. Изд. 7-е, стер. М.: Высш. шк., 2000. — 479 е.: ил.
  17. Э.М. Имитационное моделирование и оптимизация управления в сложных производственных системах. Саратов, 1983. — 168 с.
  18. Э.М., Маслов О. Н., Скворцов А. Б. Новые информационные технологии: подготовка кадров и обучение персонала. Часть I. Реинжиниринг и управление бизнес-процессами в инфокоммуникациях. Научное издание. М.: ИРИАС, 2005. 386 е.: ил. 67.
  19. A.C., Пирогов В. В., Полотовский С. Н., Матвеева Е. А. Интегрированные системы управления производством машиностроительных предприятий: монография / под ред. A.C. Ивановой. Самара: ООО Издательство «Ас Гард», 2011. — 312 с.
  20. .П., Мартыщенко Л. А., Табухов М. Е. Управление в экономических и социальных системах. Системный анализ. Принятие решений в условиях неопределенности. СПб.: «Нордмед-Издат», 2001. -248 с.
  21. Информационно-управляющие системы в нефтедобывающей промышленности / под редакцией С. Т. Кусимова, Б. Г. Ильясова, В. И. Васильева. -М.: Машиностроение, 2008. 319 с.
  22. Качество программного обеспечения. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Ka4ecTBOnporpaMMHoroo6ecne4eHHH.
  23. А.Г. Основы организационного моделирования (бизнес-моделирования) http://orgstructura.ru/?q=systems-of-organization
  24. Социологический словарь проекта SOCIUM (ССПС, 2003). URL: http ://voluntary.ru/dictionary/5 72
  25. А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2006. — 816 с.
  26. Д.А., Косяченко С. А., КульбаВ.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. URL: http://www.econ.asu.ru/lib/sborn/fmmath2001 /pdf/1 .pdf
  27. В.Л., Зиновьев В. В., Игнатьев Я. Б. Методы имитационного моделирования дискретных систем. Обзор программных продуктов. -КемНЦ СО РАН, 2003 г.
  28. А.Г., Эдер Л. В., Мамахатов Т. М. Россия на мировых рынках нефти и нефтепродуктов // Бурение & Нефть. 2011. — № 5. — С. 16−20.
  29. КрейгФ.Ф. Разработка нефтяных месторождений при заводнении. М.: Недра. 1974.-С. 192.
  30. H.A., Кульба В. В., Ковалевский С. С., Косяченко С. А. Методы анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем. М.: Физ-мат. лит., 2002.
  31. В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф, 1997. — 224 с.
  32. .Ю., Постовалов С. Н., Чимитова Е. В. О распределениях статистики и мощности критерия типа Никулина. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2001. Т. 67. — № 3. — С. 52−58.
  33. A.B., Моисеев H.H., Петров A.A. Некоторые вопросы моделирования программного метода управления социально-экономической системой. // Модели и алгоритмы программного метода планирования сложных систем. М., 1979. — с. 4−14.
  34. H.H. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие для слушателей программы eMBI. М.: Академия АйТи, 2005 г. — 164 с.
  35. Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС, 2002. — 300 с.
  36. М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.
  37. Минэнерго России. Рекомендации по определению видов ремонтных работ в скважинах, эксплуатируемых организациями нефтедобывающей, нефтеперерабатывающей, газовой и нефтехимической промышленности // Промышленный еженедельник. № 28. — 2008.
  38. А.Х., Филиппов В. П., Аметов И. М. Системные методы в нефтедобыче. М.: Издательство «Техника». ООО «ТУМА ГРУПП», 2002. — 144 с.
  39. А.Х., Хасанов М. М., Бахтизин Р. Н. Моделирование процессов нефтегазодобычи. Нелинейность, неравновесность, неопределенность. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2005. -368 с.
  40. H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. -526 с.
  41. Д.А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998. — 216 с.
  42. Д.А. Теория управления организационными системами. М.: Физматлит. 2-е издание, 2007. — 584 с.
  43. Ю.И. Простые математические модели и их роль в постижении мира. URL: http://www.pereplet.ru/obrazovanie/stsoros/292.html
  44. Положение о ведении технологической работы в цехах добычи нефти и газа в ОАО «Татнефть»: СТО ТН 020 2007 / Инженерный центр ОАО «Татнефть». — Альметьевск, 2007. — 204 с.
  45. С.А. Аппроксимативный анализ случайных процессов. 2-е изд., перераб. И доп. / СНЦ РАН, 2001. — 380 е.: ил.
  46. Е.Г., Соловьенко К. Н. Самоорганизация социально-экономических систем: Учеб. пособие. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. -172 с.
  47. Г. Ф., Татарова Г. Г. Коэффициент конкордации в анализе социологических данных. Социология: 4M. 2005 г. № 20.
  48. Руководство по эксплуатации скважин штанговыми насосами. 2 часть / Производственное ордена Ленина объединение «Татнефть» им. В. Д. Шашина Альметьевск, 1992. — 442 с.
  49. Система ситуационного управления // Андреев Г. И., Латышев Н. В., Остапенко С. Н. и др. Свидетельство на полезную модель 13 103 U1 РФ, МПК 7 G05B17/00, № 99 124 885/20 — заявл. 01.12.1999 — опубл. 20.03.2000.
  50. Теория систем и системный анализ / Димов Э. М., Диязитдинова А. Р., Скворцов А. Б.: учебное пособие. Самара: ООО «Офорт», ГОУВПО «ПГАТИ», 2006. — 255 е.: ил.
  51. A.A., Федулов Ю. Г., Цыгичко В. Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. Изд. 2-е стереотипное. М.: КомКнига, 2007. — 280 с.
  52. Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика). пер. с англ. Гвишиани Д. М. — М.: Прогресс, 1971 г. — 340 с.
  53. М.А. Корреляционный анализ: Учебное пособие для вузов. -Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. 31 с.
  54. В.Б. Россия на мировых рынках нефти и газа // Экономика России: XXI век. URL: http://www.ruseconomy.ru/nomerl8200501/ecl4.html
  55. P.P., Дьяконова Н. А., Человеческие ресурсы нефтегазовых компаний. Издание 2-е, переработанное и дополненное. М.: Институт нефтегазового бизнеса, 2006. — 328 с.
  56. Ю.И. Семантика самоорганизующихся систем. М.: Академический проект, 2003. — 176 с.
  57. Г. А., Шепталина Л. И. Общая теория систем и системный анализ: учебное пособие Челябинск, изд-во ЮУрГУ, 2007 — 101с.
  58. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации: Задачи и методы стохастического программирования. Изд. 2-е. М.: КРАС АНД, 2010. — 400 с.
  59. Anderson darling test Электронный ресурс. U.S. Department of Commerce, National Institute of Standards and Technology’s web site. — Режим доступа: http://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refmanl/auxillar/andedarl.htm, свободный. Загл. с экрана.
  60. Anylogic. Учебное пособие по агентному моделированию. XJ Technologies Company Ltd., 2004. 53 с.
  61. Gallien J. Systems Optimization and Analysis lectures. OMG, MIT Sloan school of management, 2002. — 17 p.
  62. Macal С. M., North M. J. Tutorial on agent-based modeling and simulation part 2: How to model with agents // Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference. IEEE, 2006 — p. 73−83.
  63. Thomas L. Saaty, Kevin P. Kearns. Analytical Planning: The Organization of Systems. Pergamon Pr, 1985. — 212 p.
Заполнить форму текущей работой