автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Алгоритм идентификации предвестников аварийных остановов газоперекачивающих агрегатов

005004986

/'■"V-----у

ВЛАДИМИРОВ ВИКТОР АЛЕКСЕЕВИЧ

АЛГОРИТМ ВЫЯВЛЕНИЯ ПРЕДВЕСТНИКОВ АВАРИЙНЫХ ОСТАНОВОВ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩИХ АГРЕГАТОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (нефтегазовая отрасль)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 8 ДЕК 2011

Тюмень 2011

005004986

Работа выполнена в ЗАО Научно-производственное предприятие «Электронные информационные системы» и ГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» на кафедре «Автоматика и информационные технологии»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Поршнев Сергей Владимирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Семухин Михаил Викторович ТюмГНГУ, профессор кафедры «Кибернетические системы»

кандидат технических наук, с.н.с. Семикин Валерий Юрьевич Начальник отдела внедрения специализированных систем ООО «Связьгазавтоматика», г. Москва

Ведущая организация: ОАО "Специализированное управление

Волгооргэнергогаз" ДОАО «Оргэнергогаз» г. Нижний Новгород

Защита состоится декабря 2011 г. в 16 часов на заседании

Диссертационного совета Д 212.273.08 при ГОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый университет» по адресу: 625000, г. Тюмень, ул. Володарского, 38, зал им. А.Н. Косухина.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотечно-информационном центре ТюмГНГУ по адресу г. Тюмень, ул. Мельникайте, 72.

Автореферат разослан « гъ » ноября 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Л.Н. Руднева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

1. Актуальность темы исследования. С конца 80-х гг. прошлого века в России практически не проводилось обновления основных фондов предприятий. Это привело к тому, что большая часть (60-80%) технологического оборудования газотранспортных производств выработала нормативный ресурс, и его дальнейшая эксплуатация уже приводит к созданию аварийных ситуаций. С целью технического перевооружения нефтегазового комплекса, Правительством РФ разработана и утверждена Федеральная целевая программа «Энергоэффективная экономика», которая предусматривает постепенное обновление основной части оборудования.

Таким образом, сегодня, в связи с необходимостью обеспечения безопасной эксплуатации ныне действующего газотранспортного оборудования все с большей остротой встает вопрос его технического диагностирования, целями которого являются, как определение остаточного ресурса, так и заблаговременное предсказание возможных аварийных ситуаций. Важность рассматриваемой задачи подтверждается постановлением правительства РФ «О мерах по обеспечению промышленной безопасности опасных производственных объектов на территории Российской Федерации» от 28.03.2001 № 41.

Различные подходы к решению задачи диагностики газотранспортного оборудования, и газоперекачивающих агрегатов, в частности, разрабатывались в течение нескольких десятилетий многими авторами, из которых выделим работы Зарицкого С.П., Поршакова Б.П., Яковлева Е.И., Лопатина A.C. [8] и др. Целый ряд методов технической диагностики (вибродиагностика, дефектоскопия, органолептические методы, параметрические методы и др.) доведены до программно-аппаратных реализаций. Однако, несмотря на то, что исследования данной проблемы продолжаются уже несколько десятилетий и отдельные методы доведены до конкретных технических реализаций, ее окончательного решения на сегодняшний день не получено.

Необходимо отметить, что сегодня в газотранспортной отрасли активно внедряются информационно-управляющие системы (ИУС) объектов транспорта газа (ОТГ), которые помимо управления, осуществляют непрерывный сбор технологических параметров ОТГ различных уровней. Данное обстоятельство принципиально изменило ситуацию, в том числе, и с точки зрения подходов к решению задачи технической диагностики газотранспортного оборудования. Действительно, никогда ранее у служб, ответственных за безаварийную эксплуатацию ОТГ, не было в наличии такого объема технологической информации, собранной в реальном режиме времени, поэтому представляется вполне закономерным, что в современных условиях требуется разработка новых подходов к решению задачи оценки технического состояния ОТГ, в особенности, основного силового агрегата системы транспорта газа - газоперекачивающего агрегата (ГПА).

Таким образом, тема диссертационного исследования является актуальной.

Цель и задачи диссертационной работы: разработать алгоритм обработки технологической информации, позволяющий заблаговременно предсказывать возникновение условий для аварийных остановов ГПА.

Поставленная цель предполагает решение следующих основных задач:

- анализ современного состояния методов диагностики ГПА;

- определение источников информации, с которых собираемую информацию можно использовать в задаче технической диагностики ГПА;

- исследование структуры информации, используемой для оценки текущего технического состояния ГПА;

- получение по экспериментальным результатам оценки адекватности методик технической диагностики ГПА, основанных на детерминированных математических моделях;

- выбор адекватных математических методов и разработка на их основе алгоритма обработки технологической информации, позволяющего заблаговременно предсказывать возникновение условий аварийного останова ГПА.

Объект исследования: методы обработки информации, собираемой информационно-управляющей системой газотранспортного предприятия.

Предмет исследования: алгоритмы прогнозирования и оценки технического состояния ГПА.

Методы исследований. В работе были использованы методы структурного анализа, теории моделирования, спектрального и корреляционного анализа, методы теории вероятностей, метод группового учета аргументов.

Новизна полученных результатов. К основным новым результатам, полученным в диссертации, можно отнести следующие:

- результаты оценки адекватности известных методик технической диагностики ГПА; основанных на детерминированных математических моделях;

- доказательство возможности построения статистических моделей ГПА на основе анализа технологической информации, собираемой в реальном режиме времени;

- результаты исследования статистических моделей, построенных на основе метода группового учета аргументов (МГУА), в нормальном и предаварийном периодах работы ГПА;

- алгоритм выявления предаварийных состояний ГПА.

Практическая значимость работы. Разработанный алгоритм

выявления предвестников аварийных остановов прошел апробацию на ГПА, используемых в ООО «Газпом Трансгаз Югорск», и подтвердил свою работоспособность.

В настоящее время осуществляется отладка программной реализации разработанного автором алгоритма и запланированов 2011 г. ее интеграция в ИУС ОТГ, используемой в ООО «Газпром Трансгаз Югорск».

На защиту выносятся:

1) результаты оценки адекватности известных методик технической диагностики ГПА; основанных на детерминированных математических моделях;

2) доказательство возможности построения статистических моделей ГПА на основе анализа технологической информации, собираемой САУ ГПА в реальном режиме времени;

3) результаты исследования статистических моделей, построенных на основе МГУА, в нормальном и предаварийном периодах работы ГПА;

4) алгоритм выявления предаварийных состояний ГПА, основанный на анализе технологической информации, собираемой САУ ГПА.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации представлялись на Международной научно-практической конференции «Связь ПРОМ 2007», проводимой в рамках Евро-Азиатского международного форума «Связь-ПромЭКСПО 2007» (Екатеринбург, 2007); Международной научно-практической конференции «Связь ПРОМ 2008», проводимой в рамках Евро-Азиатского международного форума «Связь-ПромЭКСПО 2008» (Екатеринбург, 2008); Международной научной конференции «Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии» (г. Санкт-Петербург, 2008), IV Всероссийской научно-техническая конференция с международным участием «Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании» (Тюмень, 2010), научных семинарах Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, технических совещаниях ООО «Газпром трансгаз Югорск» (г. Югорск).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 8 печатных работ, из которых 4 в рекомендованных ВАК РФ периодических изданиях, одна - монография (издательство УрО РАН).

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, основных выводов, списка использованных источников, содержащего 92 наименования и 9 приложений. Общий объем работы составляет 144 страницы, в том числе 108 рисунков, 46 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы ее цели и задачи, определена научная новизна полученных результатов и их практическая значимость, сформулированы положения, выносимые на защиту, кратко изложено содержание диссертации.

В первой главе диссертации проведен анализ современного состояния методов и средств диагностирования газотранспортных производств. Сделан вывод о том, что в условиях, когда магистральным направлением автоматизированных систем в газотранспортной отрасли является использование многоуровневых ИУС ОТГ, осуществляющих непрерывный сбор и хранение многочисленных технологических

параметров в реальном времени, в ближайшее время наиболее актуальными станут разработки не автономных диагностических систем, но систем, интегрированных в существующие ИУС, а также методы анализа и визуализации собираемой технологической информации.

Обоснованы:

1) выбор в качестве источника информации для использования в задаче технической диагностики ГПА одной из подсиситем ИУС ОТГ - системы автоматизированного управления (САУ) ГПА, разработанной под руководством автора;

2) целесообразность проведения исследований, целью которых является разработка математических моделей и алгоритмов оценки технического состояния ГПА.

Во второй главе обоснован выбор в качестве базовой методики оценки технического состояния ГПА, основанной на использовании коэффициента технического состояния (КТС) по мощности Kle, который вычисляется в предположении, что эффективная мощность агрегата является функцией, зависящей только от одной переменной - избыточного давления за осевым компрессором ра.

Проведен анализ структуры имеющихся в наличии данных, сбор и архивирование которых осуществлен в период с 25 мая по 11 июня 2004 г. и со 2 ноября 2004 г. по 10 января 2005 гг., соответственно, показавший, что:

- число измеряемых термогазодинамических параметров по каждому ГПА оказывается достаточным для проведения параметрической диагностики;

- длительности периодов наблюдения за работой ГПА, равные 464 и 1656 часов в весенне-летний и осенне-зимний период, соответственно, оказываются достаточными, для того чтобы обнаружить изменения технического состояния ГПА;

- общее количество измерений в каждый из рассматриваемых периодов, длительностью составило 45137 и 344252 измерения, что обеспечивает статистическую значимость получаемых результатов.

Проведена оценка адекватности методики оперативной параметрической диагностики по экспериментальным данным, результаты которой показали, что КТС по мощности не является монотонно убывающей функцией времени, но представляет собой некоторую комбинацию более сложных зависимостей (рис. 1, 2). В частности, оказывается, что К\е зависит от температуры окружающего воздуха Тв (рис. 3, 4) - коэффициенты корреляции между случайными последовательностями, содержащими мгновенные значения зависимостей к1е{*) и ^(О.равны -0,957±0,001 и -0,896±0,001 в весенне-летний и осенне-зимний период, соответственно. Проведенный спектральный анализ позволил обнаружить, что коэффициенты корреляции между данными спектрами в весенне-летний и осенне-зимний периоды составляют0,993± 0,001 и 0,913 + 0,001, соответственно.

В связи с обнаруженными недостатками детерминированных моделей

ГПА, используемых в задаче технической диагностики, большим объемом технологической информации, собираемой САУ ГПА в реальном режиме времени (как по числу измеряемых параметров, так и по их количеству), сделан вывод о необходимости исследования возможности применения статистических подходов в рассматриваемой задаче.

В третьей главе диссертации описана технология построения математических моделей зависимостей технологических показателей, собираемых САУ ГПА, от времени, которая основана на методе группового учета аргументов (МГУА). Полный перечень использованных технологических показателей, представлен в табл. 1.

«1г

Рис. 1. Зависимость мгновенных значений коэффициента технического состояния по мощности от времени в период с 25 мая по 12 июня 2004 г.

Рис. 2. Зависимость мгновенных значений коэффициента технического состояния по мощности от времени в период со 2 ноября 2004 г. по 10 января 2005 г.

Рис. 3. Зависимость мгновенных значений температуры окружающего воздуха от времени в период с 25 мая по 12 июня 2004 г.

Рис. 4. Зависимость мгновенных значений

температуры окружающего воздуха от времени в период со 2 ноября 2004 г. по 10 января 2005 г.

Технологические параметры, представленные в табл. 1, в соответствие с накопленным опытом эксплуатации ГПА, можно разделить на следующие группы: 1) входные параметры (№№ 4, 7, 9, 10, 11, 16-18, 20, 22); выходные параметры (№№ 1—3, 5, 6, 8, 12-15, 19, 21, 23). Всего было построено 13 математических моделей ((для каждого из технологических показателей, отнесенных к группе «Выходные параметры»). Пример одной из них представлена на рис. 5.

Таблица 1. Перечень технологических показателей группы «Режим»

№ Название параметра Обозначение параметра Единицы измерения

1. Обороты ротора турбины низкого давления (НД) N НД об/мин

2. Обороты ротора турбины высокого давления (ВД) ИВД об/мин

3. Обороты ротора силовой турбины (СТ) N СТ об/мин

4. Температура масла на входе в двигатель (Д) Тм вх Д °С

5. Температура масла на выходе из двигателя Тм вых Д °С

6. Температура масла на выходе из задней опоры двигателя (30 Д) Тм вых ЗОД °С

7. Температура газа на входе в нагнетатель (Н) ТгвхН °С

8. Температура масла на выходе из СТ Тм вых СТ °С

9. Температура газа на входе в СТ Тг вх СТ °С

10. Температура масла на входе в Н Тм вх Н °С

II. Температура воздуха на входе в осевой компрессор (ОК) Твз вх ОК °С

12. Температура транспортного газа на выходе из Н Тг вых Н °С

13. Виброскорость СТ Вибр СТ мм/с

14. Виброскорость ЗОД Вибр. ЗОД мм/с

15. Виброскорость передней опоры двигателя (ПОД) Вибр. ПОД мм/с

16. Давление масла смазки Н Рм СМ Н кгс/см"

17. Давление масла на входе в двигатель Рм вх Д кгс/см"

18. Давление топливного газа Ртг кгс/см"

19. Давление воздуха за компрессором высокого давления (КВД) Рвз за КВД кгс/см ~

20. Перепад давления топливного газа ЛРтг кгс/см"

21. Перепад давления транспортного газа на конфузоре нагнетателя лРконф Н кгс/см"

22. Давление газа на входе в нагнетатель Рг вх Н кгс/см2

23. Давление транспортного газа на выходе из нагнетателя Рг вых Н кгс/см2

Рис. 5. Зависимость мгновенных значений технологического показателя «Ы НД» от времени (1 - верхняя граница доверительного интервала уравнения регрессии, 2 -нижняя граница доверительного интервала уравнения регрессии, 3 - измеренные значения технологического показателя) Проверка показала, что коэффициент множественной корреляции модели оказался близким к единице Л = 0.918, что позволило классифицировать степень влияния независимых факторов, входящих в

модель, по шкале Чедлока как высокую, закон распределения остатков модели оказался достаточно близким к нормальному закону. Это позволило считать построенную модель адекватной. Аналогичные результаты были получены для оставшихся 12 моделей.

Для удобства дальнейшего анализа полученные результаты сведены в единую таблицу (табл. 2), в которой номер переменной Х1 соответствует

номеру переменных в табл.1, функция вида:

/(х„х,) = а0+ ахХ1 + агХ) + ауХХ1 + + а,Х],

где коэффициенты полиномов находятся по обучающей выборке в соответствие с методом наименьших квадратов.

Таблица 2. Математические модели выходных технологических показателей

№ Название выходного параметра Математическая модель

1 Обороты ротора турбины нд +А?1 (л? (М, >[*,],)./;? (И, .И,))}

2 Обороты ротора турбины ВД

3 Обороторы ротора СТ

4 Температура масла на выходе из двигателя

5 Температура масла на выходе из ЗОД

б Температура масла на выходе из СТ

7 Температура транспортного газа на выходе из Н л-М-Иад)],.

8 Виброскорость СТ

9 Виброскорость ЗОД

10 Виброскорость ПОД

11 Давление воздуха за КВД

12 Перепад давления транспортного газа на конф узоре Н

13 Давление транспортного газа на выходе из Н А=[>2]=.$([*.],.[*,1).

Из табл. 2 видно, что:

1) в построенном множестве математических моделей технологических показателей оказываются задействованными все входные переменные;

2) для описания зависимости большинства выходных показателей (за исключением, числа оборотов турбины низкого давления и давления

воздуха за компрессором высокого давления) от времени оказывается достаточным использовать полиномы первого уровня;

3) для описания зависимостей числа оборотов турбины низкого давления и давления воздуха за компрессором высокого давления целесообразно использовать полиномы второго уровня;

4) в построенном множестве математических моделей технологических показателей, наиболее часто используются полиномы, зависящие от температуры газа на входе в силовую турбину (переменная № 7), температуры газа на входе в нагнетатель (переменная № 6) и перепада давления транспортного газа (переменная № 5).

Полученные результаты доказывают целесообразность использования МГУА для построения математических моделей, описывающих зависимости технологических показателей от времени, при этом оказывается достаточным использование полиномов первого и второго порядков.

В ходе дальнейших исследований:

1. Построено множество моделей, описывающих зависимости выходных технологических показателей от времени (13 моделей), в котором оказываются задействованными все входные переменные, что свидетельствует о сбалансированном выборе измеряемых технологических параметров.

2. Обнаружена устойчивость созданных математических моделей на временных интервалах (длительность интервала 2496 отсчетов), значительно превышающих объем обучающей выборки (200 отсчетов).

Обнаруженная устойчивость математических моделей технологических показателей, построенных на основе МГУА (по которой мы понимаем нахождение измеряемых значений контролируемого параметра внутри доверительного интервала), на достаточно длительных временных интервалах определила необходимость исследования возможности их использования в задаче обнаружения предвестников аварийных ситуаций.

В четвертой главе диссертации проведен анализ особенностей математических моделей зависимостей технологических показателей от времени на временных интервалах, включающих аварийный останов ГПА.

Для проведения анализа особенностей технологических показателей в предаварийный период были выбраны временные ряды, содержащие значения технологических показателей, приведенные к равномерной временной сетке (шаг сетки - 10 мин). Длина каждого временного ряда составляла 900 значений, т.е. начало временного ряда почти на 150 час часов отстояло от момента аварийного останова агрегата. Таким образом, выбранная длина анализируемых временных рядов позволяла гарантировать, что обучающая выборка достаточно далеко отстоит от момента аварийного останова и потому соответствует стабильному режиму работы ГПА. Исходные временные ряды, у которых обнаружены отличия в аварийном и без аварийном режимах работы представлены на

рис. 6-13. Здесь параметры модели вычислялись длительностью на временных интервалах не более 900 последовательных значений параметров, используя при этом обучающие выборки длиной 400 отсчетов. Анализ множества построенных математических моделей показал, что вне зависимости от значения начальной точки частичного временного ряда, по которому осуществлялось построение математической модели, наименьшее среднеквадратическое отклонение имеют полиномы первого уровня. Кроме того, как видно из рис. 6, 8 ,10, 12, в стационарных режимах работы ГПА измеряемые выходные технологические показатели в большинстве точек выбранного измерительного интервала не выходят за границы доверительного интервала построенных математических моделей. При этом имеются случаи выхода измеряемых выходных технологических показателей (см. рис. 1,9, 11, 13), которые, однако, оказываются кратковременными в сравнении с выбранным интервалом анализа (не более 5%). При этом обсуждаемые превышения для различных выходных технологических показателей оказываются некоррелированными друг с другом.

На временном интервале, на котором произошел аварийный останов агрегата, напротив, обнаруживается обратная ситуация - значения нескольких измеряемых технологических показателей (число оборотов турбины низкого давления, число оборотов турбины высокого давления, число оборотов силовой турбины, виброскорость задней опоры двигателя, перепад давления на конфузоре нагнетателя, температура транспортного газа на выходе нагнетателя) оказываются за пределами границ доверительных интервалов (см. рис. 8, 10, 12, 14). При этом оказывается, что отмеченные выше выходы измеряемых значений технологических показателей за границы доверительных интервалов для всех показателей синхронизованы по времени и длительности. Они возникают примерно за 36,6 часа до момента аварийного останова.

Полученные результаты можно объяснить следующим образом. Возникновению аварийного останова, несмотря на нахождение контролируемых параметров в заданных границах (уставках), предшествуют изменения внутренних механизмов функционирования изучаемой системы. Эти изменения позволяет обнаружить математическая модель, построенная на основе МГУА, поскольку в ней коэффициенты соответствующих полиномов вычисляются по контрольной выборке, соответствующей нормальному режиму работы ГПА.

Далее была проведена проверка описанного выше соотношения между доверительными интервалами математических моделей, описывающих зависимости технологических показателей от времени показателей от времени, в предаварийный период, проведенная на данном ГПА в последующие интервалы времени (4 случая аварийного останова), а также на других ГПА (3 ГПА, по 5 случаев аварийного останова каждого ГПА). Перечень технологических показателей, у которых был обнаружен выход за границы доверительных интервалов, вычисленных по соответствующим математическим моделям, представлены в таблице 3.

Рис. 6. Зависимость мгновенных значений числа оборотов турбины низкого давления от времени (безаварийный режим работы)

Рис. 8. Зависимость мгновенных значений числа оборотов турбины высокого давления от времени (безаварийный режим работы)

ИНД,

об/мин

5х103-

4.9x10 -1-1-1-'—-

0 2х102 4х103 6х103 8х103 I, мин

Рис. 7. Зависимость мгновенных значений числа оборотов турбины низкого давления от времени (аварийный режим работы)

Рис. 9. Зависимость мгновенных значений числа оборотов турбины высокого давления от времени (аварийный режим работы)

ыст,

об/мин 4.91х103

4.9х103

4.89х103

О 2х103 4х103 бхШ3 8x103 г, мин Рис. 10. Зависимость мгновенных значений числа оборотов силовой турбины от времени (безаварийный режим работы) Вибр. ЗОД, мм/с

5 4 3 2 I

0 2х103 4х103 бхЮ3 8x103 £,мин

Рис. 12. Зависимость мгновенных значений виброскорости задней опоры двигателя от времени (безаварийный режим работы)

Рис.11. Зависимость мгновенных значений числа оборотов силовой турбины от времени (аварийный режим работы)

Рис. 13. Зависимость мгновенных значений виброскорости задней опоры двигателя от времени

Таблица 3. Результаты анализа математических моделей в предаварийный период

№ ГПА № аварийного останова Количество технологических показателей, оказавшихся за границами доверительных интервалов Перечень технологических показателей, оказавшихся за границами доверительных интервалов

1 1 6 «Ы НД», «Ы СТ», «Вибр СТ», «Вибр зод», «ЛРконф Н»

2 3 СТ», «Вибр ЗОД», «Рг вых Н»

3 8 НД», «>1 ВД», СТ», «Тм вых ЗОД», «Тг вых Н», «Вибр СТ», «Рвз за КВД», «лРконф Н»

4 9 «Ы НД», «Ы ВД», «Ы СТ», «Тг вых Н», «Вибр СТ», «Вибр ЗОД», «Рвз за КВД», «лРкоиф Н», «Рг вых н»

5 4 «Ы НД», «Ы ВД», «И СТ», «Рвз за КВД»

2 1 3 «N ВД», «Тг вых Н», «Рг вых Н»

2 7 НД», «Ы ВД», «Ы СТ», «Тм вых ЗОД», «Вибр ЗОД», «Вибр ПОД», «Рвз за КВД»

3 4 НД», СТ», «Тг вых Н», «Рг вых Н»

4 1 «Рг вых Н»

5 3 СТ», «Тг вых Н», «Рг вых Н»

3 I 2 ВД», «Тг вых Н», «лРконф Н», «Рг вых Н»

2 2 «Ы СТ», «Тм вых Д»

3 1 «Рг вых Н»

4 4 «Ы СТ», «Вибр ЗОД», «Рвз за КВД», «Рг вых Н»

5 8 «Ы НД», «Ы ВД», «Ы СТ», «Тм вых Д», «Тг вых Н», «Вибр ЗОД», «АРконф Н», «Рг вых Н»

4 1 8 НД», «N ВД», «Ы СТ», «Тм вых Д», «Тм вых ЗОД», «Вибр СТ», «АРконф Н», «Рг вых Н»

2 7 «М НД», «Ы СТ», «Тм вых ЗОД», «Тг вых Н», «Рвз за КВД», «лРконф Н», «Рг вых Н»

3 6 «И НД», «Ы ВД», «Тм вых Д», «Вибр СТ», «Вибр ПОД», «Рг вых Н»

4 2 «Рвз за КВД», «Тг вых Н»

5 4 «N НД», СТ», «Тг вых Н», «Рвз за КВД»

5 1 8 «N НД», «Ы ВД», <'.\ СТ», «Тм вых Д», «Тм вых ЗОД», «Вибр СТ», «лРконф Н», «Рг вых Н»

2 7 «Ы НД», «Ы СТ», «Тм вых ЗОД», «Тг вых Н», «Рвз за КВД», «лРконф Н», «Рг вых Н»

3 6 НД», ВД», «Тм вых Д», «ВибрСТ», «Вибр ПОД», «Рг вых Н»

4 6 «Ы НД», «Ы СТ», «Тг вых Н», «Рвз за КВД», «лРконф Н», «Рг вых Н»

5 4 «N НД», «Ы СТ», «Тг вых Н», «Рвз за КВД»

Из табл. 3 видно, что в каждом из рассмотренных случаев аварийных остановов ГПА имеются технологические показатели, измеряемые значения которых оказываются за пределами доверительных интервалов соответствующей математической модели.

Обнаруженная особенность математических моделей позволила построить следующий алгоритм обнаружения предвестников аварийных состояний:

1. Выбрать временной интервал длительностью 400 мин, соответствующий стационарному режиму работы ГПА.

2. Привести значения технологических показателей, измеренные в выбранный период времени, к равномерной временной сетке с шагом 10 мин.

3. Построить математические модели, описывающих зависимости выходных технологических показателей от времени, используя данные, полученные в п. 2, как обучающую выборку.

4. Вычислить для каждой математической модели границы доверительных интервалов прогнозных значений на временных интервалах длительностью до 9000 мин.

5. Осуществлять сравнение измеряемых значений соответствующих выходных технологических показателей и спрогнозированных значений на интервале прогнозирования.

6. При выходе измеренных значений за границы доверительного интервала более чем на 5% от длительности интервала прогнозирования (450 мин), выдать сообщение о возникновении предвестника аварийного останова.

7. При нахождении значений выбранного параметра в границах заданного диапазона и достижения конца интервала прогнозирования, повторить пп. 2-6, используя в качестве обучающей выборки измеренные значения, соответствующие последним 400 мин, интервала прогнозирования.

Работоспособность предложенного алгоритма была проверена с помощью имеющейся в распоряжении автора БД, содержащей измеренные значения технологических показателей, по 10 ГПА, расположенных на различных КЦ. Длительность сбора значений технологических показателей составила около 3 лет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ современного состояния методов и средств диагностики оборудования газотранспортных производств и установлено, что на сегодняшний день наиболее популярным оказываются методы параметрической диагностики.

2. Определены источники сбора технологической информации и исследована структура технологической информации, необходимой для оценки технического состояния ГПА.

3. По экспериментальным данным проведена оценка адекватности методики оперативной параметрической диагностики, основанной на использовании детерминированной математической модели ГПА, результаты которой показали, что вопреки теоретическим предсказаниям, коэффициент технического состояния по мощности не является монотонно убывающей функцией времени.

5. Доказана целесообразность использования МГУА для построения математических моделей, описывающих зависимости технологических показателей от времени.

6. Проведено исследование математических моделей, описывающих зависимости мгновенных значений технологических показателей от времени, позволившее установить соотношение между прогнозируемыми и измеряемыми значениями технологических показателей в безаварийный и предаварийный периоды.

7. Предложен и апробирован алгоритм выявления предаварийных состояний ГПА.

Публикации по теме диссертации

Издания, рекомендованные ВАК РФ:

1. Владимиров В.А., Дядьков С.Н., Поршнев C.B., Фридман И.С. Применение метода группового учета аргументов для построения математических моделей технологических показателей// Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика, Телекоммуникации, Управление». № 1(72), 2009. С. 87-96.

2. Владимиров В.А., Поршнев C.B., Фридман И.С. Проблемы обработки и использования технологической информации, собираемой системой автоматического управления газоперекачивающими агрегатами// Датчики и системы, 2009. № 4. С. 25-30.

3. Владимиров В.А., Дядьков С.Н., Поршнев C.B., Фридман И.С. Анализ особенностей статистических моделей газоперекачивающих агрегатов в предаварийном режиме работы// Естественные и технические науки, 2009. № 4. С. 387-397.

4. Владимиров В.А., Дядьков С.Н., Поршнев C.B., Фридман И.С. Анализ технологической информации для выявления предвестников аварийных остановов// Датчики и системы, 2009. № 8. С. 40-44.

Монография, изданная в издательстве Уральского отделения Российской академии наук:

5. Владимиров В.А. Диагностика газоперекачивающих агрегатов на основе анализа технологической информации//[С.В. Поршнев и др.] Екатеринбург: УрО РАН, 2007. 212 с.

Другие издания:

6. Владимиров В.А., Лопатин Д.А. Сбор информации на газотранспортном предприятии с использованием контроллера 1-8811//Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2008» в рамках 5-го Евро-Азиатского форума «СВЯЗЬ-ПРОМ-ЭКСПО 2008». Екатеринбург. ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2008. С. 375-377.

7. Владимиров В.А., Поршнев C.B. Фридман И.С. Информационно-управляющие системы газотранспортной отрасли//Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии: труды международной конференции СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008. С. 111-128.

8. Владимиров В.А., Поршнев C.B. Сравнительный анализ математических моделей, используемых в параметрической диагностике газоперекачивающих агрегатов// Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании: Материалы IV Всероссийской научно-технической конференции с международным участием/Под ред. О.Н. Кузякова. Тюмень: ТюмГНГУ, 2010. С. 9-13.

Подписано в печать: 18. И .2011. Формат 60x90 1/16. Усл. печ. л. 1,0.

Тираж 100 экз. Заказ №Ц"?3 Библиотечно-издательский комплекс государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Тюменский государственный нефтегазовый университет».

• 625000, Тюмень, ул. Володарского, 38.

Типография библиотечно-издательского комплекса.

625039, Тюмень, ул. Киевская, 52.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМНОЙ СИТУАЦИИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Современное состояние методов и средств диагностирования газотранспортных производств.

1.2. Система автоматического управления (САУ) газоперекачивающими агрегатами (ГПА)

1.2.1. Назначение, состав и технические характеристики САУ

1.2.2. Алгоритмы обработки технологической информации, используемые в САУ ГПА

1.2.3. Формы представления технологической информации, собираемой САУ ГПА

1.3. Постановка задач исследования

ГЛАВА 2. ОЦЕНКА АДЕКВАТНОСТИ

ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ДАННЫМ (НА ПРИМЕРЕ МЕТОДИКИ ОПЕРАТИВНОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ГПА)

2.1. Методика оперативной параметрической диагностики технического состояния ГПА в условиях эксплуатации

2.2. Структура экспериментальных данных

2.3. Оценка адекватности детерминированных математических моделей, используемых в задаче параметрической диагностики

ГПА, по экспериментальным результатам

2.4. Выводы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГПА, ОСНОВАННОЙ НА МЕТОДЕ ГРУППОВОГО УЧЕТА АРГУМЕНТОВ

3.1. Основные сведения о методе группового учета аргументов

3.2. Методика построения математических моделей зависимостей технологических показателей ГПА от времени на основе метода группового учета аргументов

3.3. Анализ математических зависимостей технологических показателей от времени

3.4. Выводы

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ В

ПРЕДАВАРИЙНЫЙ ПЕРИОД

4.1. Анализ особенностей математических моделей зависимостей технологических показателей от времени на временных интервалах, включающих аварийный останов ГПА

4.2.Алгоритм обнаружения предаварийного состояния ГПА

4.3 Выводы ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

С конца 80-х гг. прошлого века в России практически не проводилось обновления основных фондов предприятий. Это привело к тому, что большая часть (60-80%) технологического оборудования газотранспортных производств выработало нормативный ресурс и его дальнейшая эксплуатация начинает приводить к возникновению аварийных ситуаций. С целью технического перевооружения нефтегазового комплекса Правительством РФ разработана и утверждена Федеральная целевая программа «Энергоэффективная экономика» до 2010 г., которая предусматривает постепенное обновление основной части оборудования.

Таким образом, сегодня, в связи с необходимостью обеспечения безопасной эксплуатации ныне действующего газотранспортного оборудования все с большей остротой встает вопрос его технического диагностирования, целями которого являются, как определение остаточного ресурса, так и заблаговременное предсказание возможных аварийных ситуаций. Важность рассматриваемой задачи подтверждается постановлением правительства РФ «О мерах по обеспечению промышленной безопасности опасных производственных объектов на территории Российской Федерации» от 28.03.2001. № 41.

Отметим также, что обеспечение высокой эффективности нефтегазового комплекса в будущем - даже при полном обновлении средств производства, немыслимо без технологии непрерывного контроля и мониторинга технического состояния всего оборудования, конечной целью которой является переход от системы ремонтов «по регламенту» к ремонтам «по состоянию». В настоящей работе проводится исследование возможности использования информации, собираемой информационно-управляющей системой (ИУС) объектов транспорта газа (ОТГ) для технической диагностики газоперекачивающих агрегатов (ГПА), под которой, согласно определению, данному в «Политехническом словаре» [1997 г.], мы понимаем «установление и изучение признаков, характеризующих состояние технических систем, для предсказания возможных отклонений (в том числе, за допустимые пределы, вследствие чего возникают отказы), а также разработка методов и средств экспериментального определения состояния этих систем с целью своевременного предотвращения нарушений нормального режима работы».

Необходимо отметить, что различные подходы к решению задачи диагностики газотранспортного оборудования, и газоперекачивающих агрегатов, в частности, разрабатывались в течении нескольких десятилетий многими авторами, из которых выделим работы С.П. Зарицкого, Б.П. Поршакова, Е.И. Яковлева, A.C. Лопатина и др. [1-28]. Целый ряд методов технической диагностики (вибродиагностика, дефектоскопия, органолептические методы, параметрические методы и др.) доведены до программно-аппаратных реализаций. Анализ предложений на современном рынке средств диагностики энергомеханического оборудования показал, что лидирующее положение (в первую очередь, с точки зрения номенклатуры предлагаемых средств и методов измерений) в России в области технического диагностирования энергомеханического оборудования занимают АООТ «ВНИИнефтемаш», ОАО «ВНИКТИнефтехимоборудование», ОАО «Газпром», ОАО «ГИАП», ИМАШ РАН, ОАО «ЛенНИИхиммаш», МГТУ им. Н.Э. Баумана, ЗАО «НИИтурбокомпрессор им. В.Б. Шнеппа», ОАО «НИИхиммаш», РГУНГ им. И.М. Губкина, ДАО ЦКБН и ряд других организаций.

Однако, несмотря на то, что исследования данной проблемы продолжаются уже несколько десятилетий и отдельные методы доведены до конкретных технических реализаций, ее окончательного решения на сегодняшний день не получено. Данный вывод подтверждается, во-первых, не прекращающимся потоком научных публикаций, а также большим количеством докторских и кандидатских диссертаций, в которых рассматриваются различные аспекты задачи диагностики газотранспортного оборудования. Во-вторых, опытом многолетнего сотрудничества автора с ООО «Газпром Трансгаз Югорск», являющейся крупнейшей в мире газотранспортной компанией по общей длине обслуживаемых магистральных газопроводов (26 7 тыс.), показывающим, что технические разработки перечисленных выше производителей различных диагностических систем на сегодняшний день не нашли широкого применения на данном газотранспортном предприятии. Это обусловлено недостаточно высокими результатами, полученными в процессе опытной эксплуатации подобных систем в ООО «Газпром Трансгаз Югорск»; сложностью их интеграции в существующую на предприятии ИУС ОТГ, разработанную в рамках решения глобальной задачи создания единой информационной системы отраслевого диспетчерского управления транспортом газа.

Необходимо отметить, что внедрение ИУС ОТГ, которая помимо управления, осуществляет непрерывный сбор технологических параметров ОТГ различных уровней (более 66000 измеряемых параметров), принципиально изменили ситуацию, в том числе и с точки зрения подходов к решению задачи технической диагностики газотранспортного оборудования. Действительно, никогда ранее у служб, ответственных за безаварийную эксплуатацию ОТГ, не было в наличии такого объема технологической информации, собранной в реальном режиме времени. Представляется вполне закономерным, что в современных условиях требуется разработка новых подходов и методов к решению задачи оценки технического состояния газотранспортного оборудования.

В то же время, как показывает анализ опыта эксплуатации ИУС ОТГ в ООО «Газпром Трансгаз Югорск», появилась новая проблема, которая актуальна не только для обсуждаемого газотранспортного предприятия, газодобывающей отрасли в целом, но также и других отраслей промышленности -проблема эффективности использования собираемой системой управленческой и производственной информации впринимаемых управленческих решениях. Например, информация, собираемая с систем автоматики уровня компрессорного цеха (КЦ) системой автоматизированного управления (САУ) ГПА, разработанная под руководством автора диссертации, и передаваемая затем в базу данных реального времени (БДРВ), оказывается востребованной в основном на уровне диспетчера компрессорной станции (КС), и использу8 ется, в первую очередь, для оценки работоспособности собственно систем цеховой автоматики, но не ОТГ и всей технологической системы транспорта газа уровня КС. Кроме того, собранная в БДРВ информация далее оказывается практически неиспользуемой. Таким образом, коэффициент использования информации, собираемой ИУС ОТГ, оказывается невысоким.

Отмеченные обстоятельства определяют целесообразность разработки методов обработки технологической информации, которые обеспечат ее более полное использование. Принимая во внимание разнородность собираемой технологической информации интегрированными в ИУС ОТГ информационными подсистемами и многообразие задач, решаемых в процессе управления газотранспортным предприятием, становится очевидным, что в рамках одного исследования охватить сразу все задачи невозможно. Поэтому далее в работе рассматриваются только проблемы обработки технологической информации, характеризующей режимы работы и состояние ГПА. Данный выбор обусловлен тем, что ГПА, наряду с трубопроводной системой, является теми составляющими системы транспорта газа, состояние которых определяет ее работоспособность. (Отметим, что ухудшение технического состояния ГПА, как показывает опыт их эксплуатации, при прочих равных условиях приводит к увеличению расхода газа, потребляемого на собственные нужды турбины более чем на 5%. При этом, например, только в ООО «Газпром Трансгаз Югорск» сегодня в эксплуатации находятся более 1100 газоперекачивающих агрегатов различного типа).

Объект исследования: методы обработки информации, собираемой информационно-управляющей системой газотранспортного предприятия.

Предмет исследования: алгоритмы прогнозирования и оценки технического состояния ГПА.

Цель и задачи диссертационной работы: разработка алгоритма обработки технологической информации, позволяющей заблаговременно предсказывать возникновение условий для аварийного останова ГПА.

Поставленная цель предполагает решение следующих основных задач: 9

- анализ современного состояния методов диагностики ГПА;

- определение источников информации, с которых собираемую информацию можно использовать в задаче технической диагностики ГПА;

- исследование структуры информации, используемой для оценки текущего технического состояния ГПА;

- получение по экспериментальным результатам оценки адекватности методик технической диагностики ГПА, основанных на детерминированных математических моделях;

- выбор адекватных математических методов и разработка на их основе алгоритма обработки информации, позволяющего заблаговременно предсказывать возникновение условий аварийного останова ГПА.

Методы исследований. В работе были использованы методы структурного анализа, теории моделирования, спектрального и корреляционного анализа, методы теории вероятностей, метод группового учета аргументов.

Новизна полученных результатов. К основным новым результатам, полученным в диссертации, можно отнести следующие:

- результаты оценки адекватности известных методик технической диагностики ГПА; основанных на детерминированных математических моделях;

- доказательство возможности построения статистических моделей ГПА на основе анализа технологической информации, собираемой в реальном режиме времени;

- результаты исследования статистических моделей, построенных на основе метода группового учета аргументов (МГУА), в нормальном и преда-варийном периодах работы ГПА;

- алгоритм выявления предаварийных состояний ГПА.

Практическая значимость работы. Разработанный алгоритм выявления предвестников аварийных остановов прошел апробацию на ГПА, используемых в ООО «Трансгаз Югорск», и подтвердил свою работоспособность.

В настоящее время осуществляется разработка программной реализации разработанного автором алгоритма и запланирована ее интеграция с САУ ГПА, используемыми в ООО «Газпром Трансгаз Югорск».

На защиту выносятся:

1) результаты оценки адекватности известных методик технической диагностики ГПА, основанных на детерминированных математических моделях;

2) обоснование возможности построения статистических моделей ГПА на основе анализа технологической информации, собираемой САУ ГПА в реальном режиме времени;

3) результаты исследования особенностей статистических моделей, построенных на основе МГУ А, в нормальном и предаварийном периодах работы ГПА;

4) алгоритм выявления предаварийных состояний ГПА

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации представлялись на Международной научно-практической конференции «Связь ПРОМ 2007», проводимой в рамках Евро-Азиатского международного форума «Связь-ПромЭКСПО 2007» (Екатеринбург, 2007); Международной научно-практической конференции «Связь ПРОМ 2008», проводимой в рамках Евро-Азиатского международного форума «Связь-ПромЭКСПО 2008» (Екатеринбург, 2008); Международной научной конференции «Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии» (г. Санкт-Петербург, 2008), IV Всероссийской научно-техническая конференция с международным участием «Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании» (Тюмень, 2010), научных семинарах Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, технических совещаниях ООО «Газпром трансгаз Югорск» (г. Югорск).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 8 печатных работ, из которых 4 в рекомендованных ВАК РФ периодических изданиях, одна - монография (издательство УрО РАН).

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, основных выводов, списка использованных источников, содержащего 92 наименования и 9 приложений. Общий объем работы составляет 144 страницы, в том числе 108 рисунков, 46 таблиц.

4.3. Выводы

1. Проведен анализ особенностей математических моделей зависимостей технологических показателей от времени, построенных на основе МГУА, в предаварийный период, позволивший установить выход ряда измеряемых технологических параметров за пределы доверительного интервала соответствующей модели.

2. На основе анализа 20 случаев аварийных остановов получено подтверждение соотношения между доверительными интервалами математических моделей, описывающих зависимости технологических показателей от времени показателей, и измеряемыми значениями этих показателей в предаварийный период.

3. Предложен алгоритм выявления предвестников возникновения аварийных остановов ГПА.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ современного состояния методов и средств диагностики оборудования газотранспортных производств и установлено, что на сегодняшний день наиболее популярным оказываются методы параметрической диагностики.

2. Определены источники сбора технологической информации и исследована структура технологической информации, необходимой для оценки технического состояния ГПА.

3. По экспериментальным данным проведена оценка адекватности методики оперативной параметрической диагностики, основанной на использовании детерминированной математической модели ГПА, результаты которой показали, что вопреки теоретическим предсказаниям, коэффициент технического состояния по мощности не является монотонно убывающей функцией времени.

5. Доказана целесообразность использования МГУА для построения математических моделей, описывающих зависимости технологических показателей от времени.

6. Проведено исследование математических моделей, описывающих зависимости мгновенных значений технологических показателей от времени, позволившее установить соотношение между прогнозируемыми и измеряемыми значениями технологических показателей в безаварийный и предаварийный периоды.

7. Предложен и апробирован алгоритм выявления предаварийных состояний ГПА.

1. Гриб В.В. Диагностика технического состояния нефтегазохимических производств. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2002. 268 с.

2. Зарицкий С.П., Чарный Ю.С., Шульман М.Х. Диагностирование надежностей узлов газоперекачивающих агрегатов с газотурбинным приводом //ОИВНИИЭгазпром. Транспорт и хранение газа, 1984. № 6. 53с.

3. Зарицкий С.П., Лопатин A.C., Диагностика газоперекачивающих агрегатов. В 5-ти ч. М.: Диагаз, 2003.

4. Поршаков Б.П., Апостолов A.A., Козаченко А.Н., Никишин B.J1. Газотурбинные установки на газопроводах. М: ФГУП Издательство «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2004. 216 с.

5. Грачев В.В., Щербаков С.Г., Яковлев Е.И. Динамика трубопроводных систем. М.: Наука, 1987. 438 с.

6. Яковлев Е.И. Современные методы диагностики магистральных газопроводов. JL: Недра, 1987. 232 с.

7. Поляков Г.Н., Пиотровский А.Г., Яковлев Е.И. Техническая диагностика трубопроводных систем. СП.: Недра, 1985. 448 с.

8. Микаэлян Э.А. Техническое обслуживание энерготехнологического оборудования, газотурбинных газоперекачивающих агрегатов системы сбора и транспорта газа. Методология исследования, анализ и практика. М.: Недра, 2000. 357 с.

9. Лопатин А. С. Научные основы создания систем диагностического обслуживания газотранспортного оборудования компрессорных станций. Дисс. докт. техн. наук.М., 1998. 300 с.

10. Котова, Е. Е. Исследование и разработка автоматизированной интеллектуальной системы для диагностики газоперекачивающего агрегата. Автореф. дисс.канд. техн. наук: СПб., 1994.

11. Костарева С.Н. Совершенствование методов диагностирования технического состояния газоперекачивающих агрегатов на основе данных производственного мониторинга. Автореф. дисс.канд. техн. наук. Уфа, 2004.

12. Сулейманов А.Р. Энергосбережение в технологических процессах трубопроводного транспорта. Автореф. дисс.канд. техн. наук. Уфа, 2005.

13. Семенов A.C. Комплексный анализ работоспособности газоперекачивающих агрегатов на основе прогноза остаточного ресурса. Автореф. дисс.канд. техн. наук. Тюмень, 2004.

14. Юкин Г.А. Диагностирование, оперативный контроль и оптимизация режимов работы ГПА. Автореф. дисс. канд. техн. наук. Уфа, 2003.

15. Годолевский А.Ю. Разработка системы сервисного обслуживания газопроводов Западной Сибири. Дисс. канд. техн.наук. Тюмень, 2008.

16. Зарицкий С.П. Диагностика газоперекачивающих агрегатов с газотурбинным приводом. М: Недра, 1987. 272с.

17. Ястребова H.A. и др. Техническая диагностика и ремонт компрессоров. М.: ЦНИИТЭхимнефтемаш, 1991, 4.2. 60 с.

18. Зарицкий С.П. Диагностическое обслуживание оборудования компрессорных станций. Обз. инф. Серия «Газовая промышленность на рубеже XXI века», 2000. 56 с.

19. Максименко C.B., Поляков Г.Н., Тру фанов А.Н. Методы и средства технической диагностики оборудования компрессорной станции. Обзорная информ. Серия «Транспорт и подземное хранение газа». M.: ВНИИЭгазпром, 1990.66 с.

20. Неразрушающий контроль и диагностика. Справочник под ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, 1995.

21. Ахмедзянов A.M., Дубровский П.Г., Тунаков А.П. Диагностика состояния ВГД по термогазодиномическим параметрам. М.: Машиностроение, 1983. 206 с.

22. Рахмилевич 3.3. Компрессорные установки. М.: Химия, 1989. 272 с.

23. Орбис-Дияс B.C. Ранняя диагностика состояния центробежных компрессоров в услоиях эксплуатации. Автореф. дисс. канд. техн. наук. М.: МИХМ, 1990.

24. Пластинин П.И., Дегтярева Т.С., Светлов В.А., Сячинов A.B. Автоматизированная система измерений, накопления и обработки данных при испытаниях поршневых компрессоров // Компрессорная техника и пневматика, 1997, вып.3-4 (16-17). С.12-14.

25. ГОСТ 20073-81. Компрессоры воздушные поршневые стационарные общего назначения. Правила приемки и методы испытаний.

26. ISO 1217. Displacement Compressors Acceptance tests.

27. Милованов В.И. Долговечность малых холодильных компрессоров.-М.: Агропромиздат, 1991. 174 с.

28. Добровольский И.Г. Повышение достоверности оценивания параметров технического состояния компрессорных машин //Контроль. Диагностика, 2002, №6. С.32-35.

29. Басавин A.A. Разработка и реализация информационно-управляющей системы объектов транспорта газа ООО «Тюментрансгаз». Дисс.канд.техн. наук. Екатеринбург, 2005.

30. Отраслевая система оперативно-диспетчерского управления (ОСОДУ) ЕСГ России. Общесистемные технические требования. РАО «Газпром» ОАО «Газавтоматика», Москва, 1997. 142 с.

31. Матвеевский Б.Р. Приборное обеспечение для трибодиагностики узлов трения в процессе эксплуатации / Сб. трудов Первой международнойконф. «Энергодиагностика» (Москва, сентябрь 1995 г.). Т.З: Трибология. М.: ИРЦ "Газпром", 1995. С.344-346.

32. Постников В.И. Исследование и контроль износа машин МПА. М.:Атомиздат, 1973. 167с.

33. Новиков В.В., Константинов И.О. Мониторинг малых скоростей изнашивания и коррозии методом радиоиндикаторов. Обнинск: ГНЦ РФ ФЭИ, 2000. 28с.

34. ИСО 2372-74. Станки. Правила оценки механической вибрации при рабочих скоростях от 10 до 200 об/с.

35. ГОСТ ИСО 10816-1-97. Вибрация. Контроль состояния машин пол. 1результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 1. Общие требования.

36. BS ISO 10816-2-2001. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 2. Наземные паровые турбины и генераторы мощностью свыше 50МВт со скоростями вращения 1500, 1800, 3000 и 3600 об/мин.

37. ГОСТ Р ИСО 10816-3-99. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 3. Промышленные машины номинальной мощностью более 15 КВт и номинальной скоростью от 120 до 15000мин.

38. ГОСТ Р ИСО 10816-4-99. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 4. Газотурбинные установки.

39. ИСО 10816-5-2000. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 5. Агрегаты для гидроэлектростанций и насосных станций.

40. ИСО 10816-6-95. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 6. Машины с возвратно-поступательным движением номинальной мощностью более ЮОКВт.

41. ГОСТ 25364-97. Агрегаты паротурбинные стационарные. Нормы вибрации опор валопроводов и общие требования к проведению измерений.

42. ГОСТ Р ИСО 7919-1-99. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на вращающихся валах. Общие требования.

43. BS ISO 7919-2-2001. Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на вращающихся валах. Наземные паровые турбины и генераторы мощностью свыше 50МВт со скоростями вращения 1500, 1800, 3000 и 3600 об/мин.

44. Толстов А.Г. К вопросу о пространственном нормировании уровней вибрации// Газовая промышленность. Серия: Диагностика оборудования и трубопроводов, 2001. № 2. С.3-10.

45. VDI 2056. Критерии оценки механических колебаний машин.

46. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М. Машиностроение, 1987. 283 с.

47. Соколинский Л.И., Якубович В.А. Вибрационное диагностирование центробежных компрессоров. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1987. 63 с.

48. Браун Д.Н., Иэргэнсен И.Ц. Мониторизация состояния машинного оборудования путем анализа механических колебаний //Химическое и нефтяное машиностроение, 1988, №12. С.38; 1989, №1. С. 41.

49. Гриб В.В., Сафонов Б.П., Жуков Р.В. Динамика механизма движения поршневого компрессора с учетом зазоров в подвижных соединениях// Вестник машиностроения, 2002, № 4. С.3-7.

50. Гриб В.В., Жуков Р.В. Особенности спектральной вибродиагностики поршневых компрессорных машин //Компрессорная техника и пневматика, 2001, №8. С.30-32.

51. Goldman P., Muszynska А. Application of full spectrum to rotating machinery diagnostics // ORBIT, 1999, v.20, №1. pp. 17-21.

52. Берков Ю.П., Дубровский B.M., Комлык М.Ю. и др. Система диагностирования технического состояния газоперекачивающего оборудования //Химическое и нефтяное машиностроение, 1993, №11. С. 1719.

53. Вдовина Г.В., Кожин H.H. Опыт оснащения газоперекачивающих агрегатов контрольно-измерительной аппаратурой//Химическое и нефтегазовое машиностроение, 2002. №6. С.36-37.

54. Клишин Г.С., Парасына A.C., Городничев A.A., Наумов П.А. Технические средства защиты и диагностики энергоустановок //Химическое и нефтегазовое машиностроение, 2000, № 9. С.29.

55. Краковский Ю.М., Лукьянов A.B., Эльхутов С.Н. Программный комплекс вибродиагностики роторных машин //Контроль. Диагностика, 2001, №6. С.32-36.

56. Вербило A.C., Дунаевский В.П., Субботин М.И., Клименко А.Н. Аппаратура СВКА 1 для контроля механического состояния компрессорных агрегатов//Химическое и нефтегазовое машиностроение, 2000, №9. С.27-28.

57. Мынцов A.A., Мынцова О.В., Шкумат А.Г. Опыт эксплуатации переносных систем диагностирования агрегатов роторного типа //Контроль. Диагностика, 2001, №1. С.7-11.

58. Гусев В.К., Стрельченко А.Н. Разработка требований к модели представления данных в системах вибродиагностики//НТС Газовая промышленность. Серия: Диагностика оборудования и трубопроводов, 1997, №2. С.6-13.

59. Сула A.C., Каравашкин Э.А. Информационный микроскоп «Диаграф» новый инструмент для технической диагностики//НТС Газовая промышленность. Серия: Диагностика оборудования и трубопроводов, 1997, №2. С. 13-25.

60. Давыдов В.М., Жуков Р.В. Диагностика, как неотъемлемая часть ремонта оборудования по техническому состоянию//Безопасность труда в промышленности, 2002, № 3. С. 12-14.

61. Еранов А.П., Тукбаев Р.Х. Проблемы обеспечения прочности и надежности при разработке и эксплуатации компрессорного оборудования // Компрессорная техника и пневматика, 2002, №1. С .14-15.

62. Еранов А.П. Тукбаев Р.Х., Галимзянов А.И. Применение системы ANSYS для решения задач прочности и надежности при проектировании компрессорной техники//Сборник трудов Второй конференции пользователей программного обеспечения CAD-FEM GmbH. M, 2002.

63. Владимиров В.А., Поршнев C.B., Фридман И.С. Проблемы обработки и использования технологической информации, собираемой системой автоматического управления газоперекачивающими агрегатами// Датчики и системы, 2009. № 4. С. 25-30.

64. Панкратов B.C., Герке В.Г., Сарданашвили С.А., Митичкин С.К. Комплекс моделирования и оптимизации режимов работы ГТС. М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2002. 56 с.

65. Авиационные двигатели в наземных условиях/ Под ред. Шашкина. Д.: Машиностроение, 1984. 228 с.

66. Ахмедзянов A.M., Дубровский П.Г., Тунаков А.П. Диагностика состояния ВГД по термогазодиномическим параметрам. М.: Машиностроение, 1983. 206 с.

67. Гуляев A.B. Чаплыга В.А., Кедровский A.B. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени. Киев: Наукова Думка, 1986. 224 с.

68. Дорошко С.М. Контроль и диагностирование технического состояния газотурбинных двигателей по вибрационным параметрам. М.: Транспорт, 1984. 264 с.

69. Карасев В.А., Ройтман А.Б. Доводка эксплуатационных машин. Вибродиагностические методы. М.: Машиностроение, 1986. 192 с.

70. Кеба И.В. Диагностика авиационных газотурбинных двигателей. М.: Транспорт, 1980. 248 с.

71. Мозгалевский A.B., Калявин В.П. Системы диагностирования судового оборудованияю JI. Судостроение, 1982. 140 с.

72. Мозгалевский A.B., Койда А.Н. Вопросы проектирования систем диагностирования. Л.: Энергоатомиздат., 1985. 112 с.

73. Поляков Г.Н., Пиотровский А.Г., Яковлев Е.И. Техническая диагностика трубопроводных систем. СП.: Недра, 1985. 448 с.

74. Практическая диагностика газотурбинных двигателей/Под ред. В.П. Степаненко М.: Транспорт, 1985. 102 с.

75. Ямпольский В.И., Белоконь Н.И., Пилипосян Б.Н. Контроль и диагностирование гражданской авиационной техники. М.: Транспорт. 1990. 182 с.

76. Попков В.И., Мышинский Э.Л., Попков О.И. Виброакустическая диагностика в судостроении. Л.: Судостроение. 256 с.

77. Анализ расхода газа собственных нужд предприятия. СТП 0015422330-94. Югорск: ООО «Тюментрансгаз», 1994.

78. Физическая энциклопедия. Т. 4. М.: Научное издательство «Большая российская энциклпедия», 1994. С. 26.

79. Поршнев С.В., Владимиров и др. Диагностика газоперекачивающих агрегатов на основе анализа технологической информации. Екатеринбург, 2007. 204 с.

80. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1982. 290 с.

81. Помехоустойчивость моделирования / Ивахненко А. Г., Степашко В. С. Киев: Наукова думка, 1985. 216 с.

82. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техшка, 1975. 312 стр.

83. Справочник по типовым программам моделирования/А.Г Ивахненко, Ю.В. Коппа, B.C. Степашко// Киев: Техшка, 1980. 184 с.

84. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. К.: Техшка, 1984.

85. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987. 120 с.

86. Ивахненко А.Г., Ивахненко Г.А. Обзор задач, решаемых по алгоритмам Метода Группового Учета Аргументов (МГУ А)// http://www.gmdh.net