кандидат технических наук, доцент кафедры нефтегазового дела, Институт недропользования
664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия
Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Oil and Gas Department, Institute of Subsoil Use
83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russia
Оптимизационные задачи, решаемые средствами линейного программирования, представляются в виде равенств или неравенств, а функция цели линейна. Методы линейного программирования широко распространены при решении задач техники, пищевой отрасли, химической индустрии. Эта распространенность объясняется доступностью математического обеспечения для решения задач линейного программирования большой размерности и возможностью их анализа при вариации исходных данных. Построение модели линейного программирования включает такие части, как определение переменных задачи, составление ограничений в виде неравенств и представление цели решения в виде линейной функции. В статье дано описание математической постановки задачи и представлена конкретная реализация этого описания на примере так называемых смесевых задач. В данном случае смесью является буровой раствор, технологическое качество которого зависит от входящих в него ингредиентов, стоимость его приготовления должна быть минимальной. Построение модели задачи осуществлялось путем решения ее графоаналитическим методом с привлечением программного кода построения графиков и специального кода решения задач линейного программирования среды MATLAB. Произведен анализ решения задачи, рассмотрены пути улучшения решения путем реорганизации состава смеси.
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.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.