Mathematical programming for process optimization problems in well drilling
- Authors: Lambin A.I.1
-
Affiliations:
- Irkutsk National Research Technical University
- Issue: Vol 43, No 1 (2020)
- Pages: 88-95
- Section: Exploration and Development of Mineral Deposits
- URL: https://journals.rcsi.science/2686-9993/article/view/358518
- DOI: https://doi.org/10.21285/2686-9993-2020-43-1-88-95
- ID: 358518
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.
Keywords
About the authors
A. I. Lambin
Irkutsk National Research Technical University
Email: alambin@ex.istu.edu
References
Sallan J.M., Lordan O., Fernandez V. Modeling and solving linear programming with R. Catalonia: Universitat Politècnica de Catalunya, 2015. 108 p. Vanderbei R.J. Linear programming: foundations and extensions. New York: Springer, 2014. 414 p. Luenberger D.G., Ye Y. Linear and nonlinear programming. New York: Springer, 2008. 541 p. Rao S.S. Engineering optimization: theory and practice. Hoboken: Wiley, 2009. 813 p. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / пер. с анrл. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. 416 с. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Регсдел К. Оптимизация в технике / пер с англ. В 2 кн. Кн. 1. М.: Мир, 1986. 349 с. Данциг Д. Линейное программирование, его применения и обобщения / пер с англ. М.: Прогресс, 1966. 603 с. Bornemann F. Numerical linear algebra: a concise introduction with MATLAB and Julia. Cham: Springer, 2018. 157 p. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1966. 664 с. Банди Б. Основы линейного программирования / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. Уайлд Д. Оптимальное проектирование / пер. с англ. М.: Мир, 1981. 272 с. Васильев Ф.П., Иваницкий А.Ю. Линейное программирование. М.: Факториал, 1998. 176 с. Кульневич А.Д. Линейное программирование // Молодой ученый. 2017. № 10. С. 29–32. 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. 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. Дьяконов В.П. MATLAB и SIMULINK для радиоинженеров. М.: ДМК Пресс, 2010. 976 с. 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


