автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмы автоматизации и управления технологическими процессами газопромысловых объектов с применением компьютерных моделей

□□3491581

На правах рукописи

Клепак Игорь Ярославович

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ГАЗОПРОМЫСЛОВЫХ ОБЪЕКТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация иуправление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание степени кандидата технических наук

¡1 1 ФЕВ 2010

Томск-2010

003491581

Работа выполнена в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники

Научный руководитель - доктор технических наук профессор

Дмитриев Вячеслав Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук профессор

Светланов Анатолий Антонович (Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники)

доктор технических наук Протасов Константин Тихонович (Институт оптики атмосферы ТНЦ СО РАН)

Ведущая организация - Томский политехнический университет.

Защита состоится « 4 » марта 2010 года в 15 час. 15 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.268.02 в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, ауд. 203.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники по адресу: г. Томск, ул. Вершинина, 74.

Автореферат разослан « 1 » февраля 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Мещеряков Р.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Рассматривается задача комплексного моделирования и автоматизации управления и контроля технологических процессов газопромысловых месторождений (ТП ГПМ), в которой выделяются две подзадачи: разработка и применение методик компьютерного моделирования физико-химических систем (ФХС), к которым относятся объекты ГПМ, и формирование требований к программно-техническим комплексам, включающим такие модели.

Суть решаемых задач заключается в расширении возможности исследования и управления такой сложной системы как ТП ГПМ в рамках единого эксперимента, учитывая взаимовлияние подсистем, представленных как компьютерными моделями (КМ), так и реальными.

Потребность в разработке названных методик обусловлена большой сложностью ТП ГПМ и алгоритмов оценки его текущего состояния, отсутствием способов всестороннего их анализа и структурного и параметрического синтеза.

Требуется на основе анализа и систематизации математических моделей (ММ) и алгоритмов определения параметров технологического процесса (ТП) и управления им разработать принципы построения интеллектуальной АСУ ТП газопромысловых объектов и провести ее структурный синтез с ориентацией на использование современных аппаратно-программных средства управления с учетом специфических особешюстей рассматриваемых технологических процессов и условий эксплуатации комплекса в условиях Крайнего Севера Российской Федерации.

Исходя из этого, проанализировать функции и задачи каждого уровня управления автоматизированной системы, разработать ее структуру, сформулировать и систематизировать основные требования к аппаратным средствам, разработать и исследовать программное обеспечение системы, которое включает программы моделирования объекта для целей управления, прогнозирования и принятия решений.

С учетом этого в настоящее время приоритетным направлением является создание АСУ ТП ГПМ на основе интегрированных аппаратно-программных средств или БСАОЛ-систем, которые дополняются прогнозными компьютерными моделями и набором продукционных правил.

Цель работы:

Разработка методики и алгоритмов компьютерного моделирования физико-химических процессов, происходящих в объектах ГПМ, и проведение структурного синтеза интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ для повышения эффективности управления технологическими процессами.

Задачи исследования:

1. Произвести системный анализ и декомпозицию структуры установки комплексной подготовки газа (УКПГ) с целью выявления ее функциональных блоков и межблочных связей для построения ее компьютерной модели;

2. Разработать библиотеку моделей компонентов и функциональных блоков объектов ГПМ и методику повышения их адекватности для автоматизации моделирования ФХС;

3. Обеспечить автоматизированное решение задач анализа и параметрического синтеза компьютерных моделей (КМ) основных функциональных блоков УКПГ для поиска оптимальных режимов работы этих блоков;

4. Исследовать алгоритмы, основанные на продукционных моделях знаний, для обеспечения интерактивного режима управления;

5. Выполнить структурный синтез АСУ ТП на основе современных БСАБА-систем, дополненных компьютерными моделями объектов ГПМ и продукционными моделями знаний.

Объект и предмёт исследования. Объектом исследования являются автоматизированные системы управления ТП объектов ГПМ, ориентированные на использование современных аппаратно-программных средств управления.

Предмет исследования - алгоритмы компьютерного моделирования и структурный синтез интеллектуальной АСУ ТП для автоматизированного контроля и управления ТП на объектах ГПМ.

Теоретические основы выполнения работы. Для решения поставленных в диссертационной работе задач применялись методы системного анализа, теория больших систем управления, теоретические основы построения автоматизированных систем, современные информационные технологии, объектно-ориентированное проектирование, методы компьютерного моделирования, методы оптимизации, экспертные системы и эвристические процедуры принятия решений. Методическая база работы строилась на основе исследований и практической работы автора в области проектирования и разработки АСУ ТП ГПМ и моделирования технологических процессов.

В своей работе автор опирается на труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам моделирования, оптимизации и интеллектуализации систем управления технологическими процессами, искусственного интеллекта, структуризации информационных систем.

Научная новизна диссертации:

1. На основе формализованного представления УКПГ, как объекта физико-химической природы, впервые построена ее компьютерная модель для повышения эффективности управления технологическими процессами;

2. Разработана новая методика, включающая библиотеку моделей компонентов и функциональных блоков УКПГ в формате компонентных цепей, для автоматизации моделирования ФХС;

3. Предложены алгоритмы автоматизации решения задач оптимизации характеристик основных функциональных блоков УКПГ в среде моделирования МАРС;

4. Предложена оригинальная методика и алгоритм подключения продукционных моделей знаний, учитывающих характер технологических отклонений в УКПГ и способствующих повышению качества управления;

5. Синтезирована функциональная схема интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ в составе основного контура SCADA-системы, дополненного компьютерными моделями с корректируемыми параметрами и продукционными моделями знаний, на основе которой предложен алгоритм минимизации расхода ингибитора при абсорбционной осушке природного газа.

Практическая и теоретическая ценность диссертации. Предложенные методики и алгоритмы развивают теорию моделирования многофракционных физико-химических систем, позволяют выполнить комплексное исследование и автоматизацию контроля и управления технологического процесса в ГПМ. Использование компьютерных и продукционных моделей и структур позволяет снизить затраты времени и средств на создание адекватных моделей технологического процесса, обеспечивает большую эффективность программно-аппаратных подсистем, а также позволяет расширить класс объектов моделирования и повысить уровень автоматизации АСУ ТП ГПМ. Разработанные алгоритмы компьютерного моделирования технологических процессов ГПМ позволяют практически использовать предложенные методики для построения тренажеров операторов-технологов объектов ГПМ.

Основные защищаемые положепня

1. Компонентная цепь УКПГ с многофракционными потоками в связях, построенная на основе ее формализованного представления для автоматизации моделирования физико-химических процессов;

2. Методика компьютерного моделирования ФХС, на основе которой реализована библиотека моделей компонентов и функциональных блоков УКПГ в формате компонентных цепей;

3. Алгоритмы оптимизации характеристик блоков УКПГ в среде моделирования МАРС, позволяющие автоматизировать поиск оптимальных режимов работы УКПГ;

4. Методика и алгоритм подключения продукционных моделей знаний для учета технологических отклонений в УКПГ и факторов внешней среды, которые не определены в структуре компьютерной модели;

5. Функциональная схема интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ, в которой основной контур SCADA-системы дополнен компьютерной моделью управляемого объекта с корректируемыми параметрами и продукционными моделями знаний для учета технологических отклонений с целью минимизации расхода ингибитора при абсорбционной осушке природного газа.

Реализация результатов (из актов). Результаты исследований и доведенные до инженерного уровня реализации методики и алгоритмы внедрены в филиале «Промстройкомплексмонтаж» ОАО «СибКомплексмонтаж», в ^мало-ненецком отделении ООО «Стройтрансгаз-М» и в Высшем колледже информатики, электроники и менеджмента ТУ СУР.

Апробация работы и публикации. Основные теоретические результаты, а также результаты прикладных исследований и разработок, докладывались и получили одобрение на международных и региональных конференциях, пуб-

линовались в сборниках трудов и в центральной печати: 5 статей (в том числе 2 в центральной печати: журнал «Приборы+Автоматизация»), тезисов 6-и докладов, выпущено 1 учебное пособие. На предложенные методики, разработанные алгоритмы и программные модули (модели физико-химических систем и алгоритмы оптимизации в среде моделирования МАРС) получено 2 свидетельства об отраслевой регистрации разработок.

Достоверность полученных результатов обеспечивается исходными теоретическими, методологическими и практическими данными исследований и подтверждается использованием современных методов, источников по теме диссертации, апробацией результатов, эмпирическим исследованием функционирования разработанных методик и алгоритмов.

Личпый вклад автора.

Постановка задач и разработка концептуальных положений диссертации осуществлялась совместно с научным руководителем д.т.н., профессором Дмитриевым В.М.

Автором осуществлялась разработка ряда положений предложенных методик комплексного моделирования и автоматизации управления ТП ГПМ, проведение обзорных и теоретических исследований, доведение разработок до инженерных решений, конкретных алгоритмов, функциональных схем АСУ ТП ГПМ, алгоритма минимизации расхода ингибитора при абсорбционной осушке природного газа, интерпретация полученных результатов. Автор благодарит также доцента, к.т.н. Ганджу Т.В. за помощь в построении и практической отладке программных материалов.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений и содержит 169 страниц основного текста, 40 рисунков, 7 таблиц, 92 использованных источника и 7 приложений.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Во введении содержится обоснование актуальности темы работы, а также приведен обзор методов, имеющих отношение к исследуемым проблемам. Формулируется цель и основные задачи, решаемые в диссертации. Определяется практическая значимость полученных результатов, дается общая характеристика работы.

В первой главе «Задачи совершенствования систем управления технологическими процессами газопромысловых объектов» исследуются традиционные и современные подходы к решению проблем управления ГПМ как большой технической системы. Дается описание технологического комплекса добычи и подготовки газа на примере Валанжинских залежей УКПГ-1В, Ям-бургского месторождения, расположенных в зоне суровых природно-климатических условий в заполярной части Западно-Сибирской равнины.

Представлено описание технологической схемы УКПГ, выделяются основные функциональные блоки, связанные с очисткой природного газа от различных примесей и его осушкой.

Рисунок 1 - Структурная схема установки комплексной подготовки газа

Потоки, циркулирующие между функциональными блоками УКПГ, являются многофракционными и изменяются от блока к блоку давлением и температурой.

Исследования проблем управления объектами ГПМ показали необходимость всестороннего обследования существующей системы функционирования и управления такого объекта, как ГПМ, и формулирования требований к организации работ в условиях функционирования информационно-управляющей системы (ИУС).

Отмечено, что SCADA-системы (Supervisory Control And Data Acquisition -система сбора данных и оперативного диспетчерского управления) являются в настоящее время наиболее перспективным инструментом автоматизированного управления сложными динамическими системами (процессами) в жизненно важных и критичных с точки зрения безопасности и надежности областях.

На основе краткого рассмотрения в диссертации типовых функций известных SCADA-систем делается вывод, что современные разработки в области АСУ ТП таких крупных технических систем, как объекты ГПМ, должны ориентироваться на внедрение в их структуру SCADA-систем, в том числе с функциями автоматизированного принятия управленческих решений, реализация которых возможна при использовании компьютерных моделей (КМ).

Объектом исследования в диссертационной работе является интеллектуальная система управления технологическим процессом в УКПГ. Для ее эффективной реализации предлагается структура современной SCADA-системы, дополненная КМ установки с корректируемыми параметрами для целей оперативного прогноза ее технологических характеристик. С целью учета действия факторов внешней среды и возникающих в процессе эксплуатации технологи-

ческих отклонений в контур управления вводится библиотека продукционных моделей знаний, которые формируются в процессе эксплуатации реальной УКПГ и хранятся в базе знаний (рис. 2).

Объект УКПГ

Внешние факторы и технологические отклонения

Структура и параметры

¿Управляющие воздействия

БСАОА-система ТП УКПГ

Компьютерная модель объекта УКПГ

Состояние г объекта Скорректированные^

База данных объекта

параметры модели

Значения | Данные об объекте

установленных параметров

ОПЕРАТОР

Блок коррекции параметров

Модели функциональных блоков объекта

База данных компьютерных моделей

Результаты Прогноза работы УКПГ из моделТГТ

Результаты продукционных I правил

Экспертная система

Продукционные" правила

Библиотека продукционных моделей знаний

Рисунок 2 — Структурная схема БСЛОА-системы установки комплексной подготовки газа

Компьютерная модель УКПГ (рис. 1) состоит из моделей основных ее функциональных блоков и связей между ними. Для учета внешних факторов и технологических отклонений, которые не могут быть учтены в компьютерной модели объекта, используется библиотека продукционных моделей знаний, пополняемая оператором в процессе обучения модели. Для корректировки параметров компьютерной модели и решения задач оптимизации параметров установки используется блок коррекции параметров, с помощью которого параметры модели корректируются при отладке и обучении модели, и параметры реального объекта при решении задач параметрического синтеза. Все полученные результаты работы модели, а также измеренные величины реальной установки заносятся в базу данных объекта, и используются при обучении компьютерной модели.

Результатом данной работы должны стать разработанные модели основных функциональных блоков УКПГ, блок коррекции параметров модели, библиотека логико-лингвистических моделей внешних факторов и технологических отклонений.

Во второй главе «Компьютерное моделирование технологических процессов в УКПГ» теоретически обосновывается и практически реализуется возможность применения компьютерного моделирования на основе метода компонентных цепей как составной части БСАОА-системы УКПГ. С этой целью рассматриваются цели и задачи компьютерного моделирования ТП в УКПГ.

Выявлена необходимость построения и использования КМ таких установок как УКПГ, которая диктуется рядом практических причин, связанных в основном с автоматизацией и управлением технологическим процессом в ней.

В работе показано, что при выборе расчетно-моделирующих систем, способных решать подавляющее большинство из существующих задач, приходится учитывать наличие в этих системах следующих возможностей:

1) быстродействующей вычислительной части моделирующих систем для расчета многомерных потоков в подсистемах ГПМ и в целях создания тренажеров для операторов-технологов;

2) библиотеки моделей компонентов физико-химических систем (ФХС), построенной и отлаженной на практических тестах;

3) управления библиотеками моделей компонентов (БМК) для оперативной настройки моделирующей системы на заданный класс объектов;

4) возможностью создания кросс-средств, объединяющих моделирующую часть системы и подсистемы идентификации и оптимизации параметров и характеристик моделей блоков и устройств;

5) отладку контроллеров БСАОЛ-систем на виртуальных моделях без вмешательства в реальный технологический процесс на объекте.

В диссертации на основе сравнительного анализа произведен обоснованный выбор среды автоматизированного моделирования сложных технических устройств и систем СМ МАРС, построенной на базе метода компонентных цепей (МКЦ).

Одной из задач исследований является интерпретация данного метода для целей моделирования ФХС, к классу которых относится и УКПГ.

Исследуются основные характеристики формализма МКЦ для применения его к задачам моделирования подсистем ГПМ. При рассмотрении данного метода отмечаются его отличия от других методов компьютерного моделирования физических систем различной природы.Приведено формализованное представление схемы УКПГ (рис. 1) для целей компьютерного моделирования в формате компонентных цепей (КЦ). Эта задача потребовала расширить данный формализм для моделирования многофракционных потоков ФХС, находящихся под разным давлением и температурой.

На первом этапе строится словесный портрет системы для построения КЦ объекта и путем анализа в нем выделяются следующие структурные единицы: компоненты-объекты; параметры компонентов; связи компонентов; потоки в связях; переменные потоков; топологические узлы.

Вводится КЦ общего вида. На ее основе с учетом словесного портрета синтезируется цепь для анализа УКПГ, обеспечивающая достаточную гибкость и универсальность для отображения нужных характеристик объектов.

Совместное моделирование гидро- и термодинамических систем становится необходимым при расчете процессов, протекающих в ФХС, каковыми и являются подсистемы УКПГ.

В диссертации отмечаются особенности компьютерного моделирования физико-химических систем и рассматриваются особенности построения моделей многофракционных ФХС на простейших схемах, включающих два типа компонентов: терминаторы, как бесконечно большие емкости с заданным давлением на входе, и сопротивления потоку. Чаще всего входное давление терминатора принимается равным нулю.

В работе описаны особенности моделирования многофракционных систем, которые потребовали реализации нового подкласса вычислительных компонентов, связанных с учетом концентраций потоков веществ, протекающим по их связям. К данным особенностям можно отнести нефиксированное число компонентных уравнений в моделях компонентов ФХС, ввод переменной составляющей топологического закона, учитывающего содержание потока. При этом поток разбивается на фракции, в каждой из которых протекает отдельное вещество со своей концентрацией, сумма которых в каждом потоке в каждый момент времени должна равняться единице.

Основные компоненты гидродинамической подсистемы: емкость; сопротивление потоку; источник потока; источник давления; терминатор; ключ; измерители.

Переменными термодинамической подсистемы являются температура Т и тепловой поток (). Введены и построены модели элементарных компонентов тепловой подсистемы: тепловая емкость; тепловое сопротивление; источник теплового потока; тепловой терминатор; измерители.

Термодинамическая подсистема является подчиненной и параметрически зависимой от гидродинамической подсистемы. Это значит, что параметры части компонентов термодинамической подсистемы зависят от процессов, протекающих в гидродинамических подсистемах. Поэтому введены три макрокомпонента, позволяющих связать термодинамическую и гидродинамическую подсистемы: макро-емкость, макро-сопротивление, макро-терминатор.

Введено формализованное представление многосвязной ФХС, на основе которого строятся модели агрегатов и блоков ФХС. Смесь веществ в связях компонентов характеризуется давлением и температурой, а также концентрацией веществ, входящих в ее состав. При этом в каждой точке ФХС сумма концентраций веществ должна равняться единице.

Учитывая все вышесказанное, введен обобщенный физико-химический компонент (рис. 3):

Множество входных 5У, и выходных связей БТо являются термодинамическими и характеризуется потенциальной переменной Г - температура и потоковой переменной <2 — поток теплоты.

>77

Си* Ci22

ФХК Wo

'То

Sg

С,п

С01— С022

С,/г Со/-"1

Рисунок 3 - Обобщенный компонент физико-химической системы

Множество входных Sc„ и выходных связей Sc,0 являются гидравлическими и характеризуются потенциальной переменной Р, выраженной давлением смеси, и потоковой переменной Q - расход газообразной или жидкой смеси. Также каждая гидравлическая связь характеризуется вектором концентраций (Cíj....Cíf), (С0[....С0р), каждый элемент которого характеризует долю содержания того или иного вещества в данной смеси.

Связь Sq является термодинамической и выражает количество теплоты, подводимой к данному компоненту ФХС из внешних источников без взаимодействия веществ. Если потоковая переменная, выражающая тепловой поток, положительная, то вещество ФХК нагревается, следовательно, поглощает тепло. Если же данная переменная меньше 0, то вещество, находящееся в данном компоненте, отдает тепло или охлаждается.

Примерами агрегатов и блоков ФХС являются: источник многофракционной смеси веществ, источники постоянного давления и потока, химический реактор, сепаратор, абсорбер, описанные в диссертации и реализованные в рамках библиотеки моделей компонентов ФХС среды моделирования МАРС.

(Я Мода ль o6cop6epa.mrscír

ОГ I

и-

| Р = 20 Па |

ш-

га Al

I Р -10 Па |

I

R1 Веша

Ч 0 = Юи"3/с |-1 I- I = 0 I

|

Метанол I |

I

J -ti,

Рисунок 4 - Компонентная цепь подсистемы абсорбционной осушки газа

На основе описанных в БМК ФХС компонентов построены примеры компьютерного моделирования подсистем УКПГ, к которым относятся подсистема сепараторного отделения от газа различных механических веществ и подсистема абсорбционной осушки газа. На рисунке 4 приведена компонентная цепь подсистемы абсорбционной осушки газа.

В третьей главе «Идентификация моделей УКПГ в процессе управления объектом» исследуются и реализуются алгоритмы коррекции параметров компьютерных моделей, на базе методов поисковой оптимизации для целей повышения качества управления. На первом этапе вводится обобщенная схема связи функциональных уравнений системы. Выявленные на основе исследований векторы входных воздействий X, в том числе управляемых переменных V и возмущений 2, а также выходных переменных К связаны между собой функциональными уравнениями, отражающими связь между ними. Эти уравнения, являющиеся математическими моделями процесса, в наиболее обобщенном

Рисунок 5 - Связь функциональных уравнений системы

виде можно подразделить на три группы: уравнения собственно объекта УКПГ, уравнения показателей экономической эффективности и уравнения управления, включающие уравнения связей, налагаемых системой автоматики (рис. 5).

Процесс нахождения оптимальных решений сопровождается реализацией ряда процедур, основными из которых являются:

- постановка задачи оптимизации параметров технологического режима объекта управления;

- разработка алгоршмов сбора и обработки технологической информации;

- идентификация математических моделей технологического объекта;

- расчет оптимальных режимных параметров;

- расчет технико-экономических показателей функционирования технологического объекта с учетом реализации расчетного оптимального режима.

Несмотря на то, что методология постановки и решения задачи оптимизации процессов объектов ГПМ была достаточно отработана, последующая практика показала, что, оптимизация технологических процессов на газопромысловых объектах на базе математических моделей, построенных на основе методов классической математики, обладает недостатками из-за их неадекватности реальным технологическим процессам, протекающим на этих объектах. В диссертации рассмотрены оптимизационные процессы на основе построенных в предыдущей главе компьютерных моделей

Для того чтобы КМ ФХС наиболее адекватно отображала реальные процессы, она непрерывно или периодически корректируется на основе накапливаемой истории процесса. Целевая функция (ЦФ) при этом образуется из двух потоков данных: данные, поступающие с датчиков -реальный (физический) канал; данные, поступающие с компьютерной модели - виртуальный канал (рис. 6).

Параметрическая оптимизация предполагает, что по известным входным воздействиям и откликам цепи, а также структуре объекта,

Real Canal Virtual Canal

ОбъектУКПГ Модель УКПГ в «1

СМ МАРС

* '

- Показание - Число

- Характеристика - Массив

Целевая функция

Оптимизатор

Коррекция параметров

Рисунок 6 - Схема коррекции параметров модели

производится поиск значений его параметров, оптимальных при заданном критерии.

Задача оптимизации формулируется как задача поиска минимума ЦФ в допустимой области поиска: min F(Y(X)). Результатом оптимизации является наименьшее значение ЦФ и соответствующие ему оптимальные значения корректируемых параметров. Дается формальное описание целевых функций оптимизации для корректировки моделей. Целевая функция F(Y(X)) реализует заданный пользователем критерий оптимальности. Она формируется на основании различных критериев оптимизации и вычисляется в процессе моделирования в среде МАРС, где производится анализ модели цепи. Формирование ЦФ производится путем ее аналитического описания, а в случае использования критерия формы - посредством задания дополнительно эталонной (желаемой) функции.

Для задания ЦФ реализован компонентный подход в рамках СМ МАРС. Для этого предложена модель компонента «Оптимизатор» (рис. 7). Узлы Nu Nz, ..., N„ данного компонента соответствуют параметрам ЦФ, являющихся подмножеством множества параметров компонентов КЦ исследуемого объекта. Узлы Nn+ ь N„+2, ..., Nn--m соответствуют переменным целевой функции, которые являются одновременно и переменными исследуемой КЦ. В качестве параметров компонента «Оптимизатор» пользователь может задавать: алгоритм (метод) оптимизации; для параметров целевой функции - имя Х„ с которым этот параметр входит в состав целевой функции, его начальное значение Хш (для методов с ограничениями - интервалы изменения переменной) и начальный шаг изменения значения; для переменных ЦФ - имена, которыми они представлены в целевой функции.

Целевая функция формируется пользователем в редакторе математических выражений относительно имен переменных ЦФ и (или) имен ее параметров и далее преобразуется и встраивается в основную компонентную цепь, набранную в схемном редакторе СМ МАРС.В работе на основе компонента «Оптимизатор» предлагается автоматизированное решение задач нахождения различных параметров объекта и задающих источников, при которых сформированная целевая функция достигает своего минимума. Такие задачи решаются для стационарного режима с постоянными во времени параметрами и задающими воздействиями, а также для нестационарного режима, когда задающие воздействия постоянны, а параметры компонентов или входных потоков могут меняться. Для решения задач динамической оптимизации характеристик УКПГ были выбраны Метод золотого сечения - для ЦФ с одним аргументом и Метод покоординатного спуска- для многоаргументных ЦФ.

м X, Целевая У\ -ли

n2..... хг функция у2 nn+2

n„ - х„ Ут nn+m

Рисунок 7 - Компонент «Оптимизатор»

Оптимизация параметров сепаратора. Одной из целей функционирования подсистемы сепаратора является регулирование давления газа на входе сепаратора при заданном давлении газа на его выходе. Единственным варьируемым параметров является Р/ - давление неочищенного газа на входе сепаратора. В качестве целевой функции выбрана функция:

^Ц^-^ьО))

где Р2 - необходимое заданное давление газа на выходе сепаратора; Р3 - текущее давление газа на выходе сепаратора, рассчитываемое на основе компьютерной модели; Л, - давление газа на входе сепаратора, которое изменяется от 1 до 100 МПа; С, - вектор концентраций веществ во входном потоке для текущего цикла оптимизации.

Для минимизации введенной целевой функции в работе используется метод золотого сечения, результаты работы которого в системе моделирования МАРС представлены на рис. 8 (а - концентрация примесей 10%, б - концентрация примесей 30%).

1 оптим_давление_сепаратор

С0_1 Ор«

Р1 Р2

7.77е+000 РЗ

I га

3

Е011 и1 ©—<Й>

Принеси

| С = 0

1Р5

[Р=~22.222 МПа[ [Р = 11.11* МПа| [ Р=10МПа'

РЭ1

т

ЗЕР2

■ш

-©

Р2

Т1

Принеси ]Р = 1.111 МПа]

I С = 0.1 [ С==-

Примеси

| 0=1 С

Р!3

Т2

±1

CD_0pt1

Р1 Р2

1.94е+001 РЗ

Р2

E0I1

U1

©-©

Принеси

| С = 0 |

IP5

|Р = 28.571 МПа| |Р = 14.286 МПа| j Р = 10МПа

Примеси | Р = 4.28В МПа |

j С = 0.3 |

d

21*

б)

Рисунок 8 - Результаты регулирования давлением на входе сепаратора при различных, концентрациях примесей: а) 10%; б) 30%

Оптгшиза1(ия расхода метанола при абсорбционной осушке газа. Целью оптимизации является поиск минимального давления метанола на входе абсорбера, при котором выходящий из абсорбера газ будет полностью осушен. Варьируемым параметров является давление Р2 источника метанола PS2, который изменяется с целью поиска минимального значения целевой функции

ИлЬ(сг-ф- f +(сжф -с433!2,

* V-® 2.у —\ Чзода I т^вода ^вода I '

где Свода _ концентрация воды в газовой фазе на выходе абсорбера; С^да -

концентрация воды в жидкой фазе на выходе абсорбера; С,!.'¿{а - предельно-

допустимая концентрация воды в жидкой фазе на выходе абсорбера.

Давление источника метанола Р2> являющееся единственным варьируемым параметром целевой функции, изменяется в пределах от 1 до 15 МПа.

Для минимизации такой целевой функции применяется метод золотого сечения, который реализуется в компоненте СО_Ор1 (рис. 9). Результатом данной оптимизации является минимальное значение давления метанол на входе абсорбера, при котором газ будет полностью осушен.

Рисунок 9 - Результаты оптимизации расхода метанола в системе абсорбционной осушки газа УК11Г

На основе компонента «Оптимизатор» в рамках среды моделирования МАРС в данной работе предложена система коррекции параметров компьютерной модели абсорбера с целью адекватного описания процессов, протекающих в реальном абсорбере УКПГ Ямбурского ГКМ. Для этого было проведено исследование реального абсорбера, в ходе которого были проведены замеры его входных и выходных характеристик.

Методика коррекции параметров модели абсорбера. Задача коррекции параметров модели абсорбера заключается в поиске таких значений ее параметров, при которых при тех же входных воздействиях переменные на выходе модели имели бы те же значения, что и выходные характеристики реального абсорбера. Для решения данной задачи на основе среднеквадратичного критерия, рассмотренного в диссертации, была сформирована целевая функция:

Р(Ъ,вг,Рк£и)=(Рг Он)2

где /У, О; - давление и скорость потока газа на выходе модели абсорбера; Рц, Оп - давление и скорость потока ингибитора на выходе модели абсорбера;

— давление и скорость газа на выходе абсорбера; РГц, С/'и — давление и скорость потока ингибитора на выходе абсорбера;

Независимыми аргументами целевой функции являются параметры модели абсорбера: ^ - площадь поверхности контакта фаз; Р - коэффициенты массопередачи в отдающей и принимающей фазах.

На основе исследования рельефа целевой функции для ее оптимизации был выбран метод покоординатного спуска, который реализован в компоненте «Оптимизатор» как метод многопараметрической оптимизации. Схема коррекции параметров модели абсорбера, реализованная в среде МАРС, представлена на рис. 10.

На основании изложенных в диссертации методов разработана технология оптимизации параметров модели объекта в процессе его функционирования. Применение данного подхода позволит корректировать параметры и режимы модели, повышая ее адекватность и точность управления объектом.

В четвертой главе «Построение 8САТ)А-систс,ч с обучаемыми моделями в АСУ ТП газопромысловых объектов» исследуется процессы применения современных ВСАПА-систем для автоматизированного управления

сложными динамическими системами и технологическими процессами. Отмечается, что БСАБА-системы являются на сегодняшний день наиболее эффективным инструментов совершенствования автоматизированных систем управления. В данное время актуальной проблемой является повышение точности и надежности систем диспетчерского управления, которая является одной их предпосылок появления нового подхода при разработке таких систем.

В работе предлагается дополнить современную АСУ ТП компьютерной моделью объекта управления, которая могла бы предсказывать поведение реального объекта.

Для повышения точности моделирования предложено использовать компьютерную модель с корректируемыми (обучаемыми) параметрами в составе ЗСАОА-систем. Показано, что её отличие от классической детерминированной модели состоит в том, что она представляет исследуемый объект в его прямом отображении, то есть сохраняются все действующие компоненты-объекты, их первичные параметры и связи между ними и внешней средой, в ней возможен учет отклонений от технологического режима. Ряд параметров входящих в объекты ГПМ компонентов, введены с возможностью их коррекции, как в процессе моделирования, так и в реальном масштабе времени. Значения этих параметров изменяются в процессе работы системы, т.е. происходит постоянное обучение модели.

Для учета факторов, которые невозможно учесть в компьютерной модели, вводятся продукционные модели знаний в форме «если А, то В». Взаимное дополнение данных структур моделей отражает функциональная схема АСУ ТП с элементами обучения (рис. 2). Программно-техническая реализация данной схемы, а также алгоритмы интеллектуализации управления процессом осушки природного газа в УКПГ с использованием продукционных моделей знаний рассмотрены в диссертации.

На основе разработанной структурной схемы БСАБА-системы реализован алгоритм минимизации расхода ингибитора с использованием корректируемой модели (рис. 11).

Опрос датчиков УКПГ (блок № 1 и № 5 рис. 11) производится с целью занесения в базу данных (п. 4.3.1) реальных текущих характеристик на выходе абсорбера.

Замеренные в блоке 1 значения поступают в блок № 2 «Коррекция параметров модели абсорбера», где по методике коррекции параметров модели абсорбера с помощью поисковой оптимизации определяются параметры модели - площадь поверхности контакта фаз Б и коэффициент массопередачи р, при которых модель адекватно описывает процессы, протекающие в реальном абсорбере влаги УКПГ. Поиск данных параметров производится с помощью компонента «Оптимизатор» (блок № 10), реализованного в рамках среды моделирования МАРС. Найденные параметры модели абсорбера передаются в блок № 3 «Поиск оптимального режима работы УКПГ». В данном блоке путем решения задач оптимизации с помощью компонента «Оптимизатор» выполня-

ется поиск минимально допустимого значения давления ингибитора на входе абсорбера Р1Пг_ы, при котором газ, выходящий из абсорбера, будет иметь заданную степень осушки. Решение данной задачи было представлено на рис. 9.

Рисунок 11 - Алгоритм минимизации расхода ингибитора на основе SCADA-системы и компьютерной модели УКПГ

Оптимальное значение P,„gJ„ поступает в блок № 4, где выводится на интерфейс оператора SCADA-системы как рекомендуемое значение давления ингибитора на входе абсорбера. Когда значение Р,„г_,„ установлено в реальной установке модель будет считаться прогнозной и по сигналу оператора с ее помощью отслеживается отклонение реального объекта от модельных значений.

С периодичностью, которая обеспечивается блоком № 7, производится опрос датчиков УКПГ (блок № 5). Измеренные значения через базу данных поступают на вход блока № 6, где производится вычисление текущих отклонений характеристик и их сравнение с допустимыми.

В случае превышения допустимого значения отклонения, установленного технологическим регламентом, производится переход к блоку № 8, где на основе реальных (PgJ', QgJ", PingJ~, Qing_r) и модельных (Pgjn, Qgjn, Pingjn, Qingjri) значений контролируемых параметров, a также накопленных в библиотеке экспертной системы (рис. 2) продукционных моделей знаний производится выявление сложившейся технологической ситуации и выработка ре-

комендаций персоналу по воздействию на объект и (или) его модель (блок № 9), приводящие работу объекта и БСЛВА-системы к нормативному режиму.

Представленный алгоритм (рис. 11), реализованный на основе структурной схемы БСАБА-системы с корректируемой моделью (рис. 2), позволяет автоматически обнаруживать отклонения технологического процесса в УКПГ от нормативного режима, связанные, в том числе, с недостачей или перерасходом ингибитора, выявлять их причины на основе накопленных продукционных моделей знаний и предлагать оператору БСАОА-системы рекомендуемое воздействие на объект и (или) его компьютерную модель. Применение рассмотренной функциональной структуры БСАОА-системы и реализация на ее основе данного алгоритма позволит экономить ингибитор в абсорберах влаги УКПГ газоконденсатных месторождений при осушке природного газа. Расчет условного экономического эффекта от экономии ингибитора представлен в приложении к диссертации.

Таким образом, описанный в диссертации подход предоставляет возможность на базе БСАОЛ-системы и среды моделирования МАРС создать программно-технический комплекс, позволяющий моделировать состояние объекта управления; поддерживать модель в состоянии, адекватном реальному объекту, за счёт ее обучения и оптимизации; производить расчет необходимых значений параметров ТП и объекта управления; прогнозировать состояние ТП и объекта управления; моделировать нештатные ситуации.

Новые возможности позволили приступить к созданию тренажеров для обучения персонала, в т.ч. для работы в условиях нештатных ситуаций.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Целью настоящей работы было построение методик и реализация алгоритмов компьютерного моделирования физико-химических процессов, происходящих в объектах газопромысловых месторождений (ГПМ) и проведение синтеза интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ с ориентацией на использование современных аппаратно-программных средств управления. Для достижения поставленной цели удалось успешно решить сформулированные задачи исследования, результатами которых стало следующее:

1. Построена компонентная цепь УКПГ, как объекта физико-химической природы, да основе ее формализованного представления для целей управления ТП в ней.

2. Предложена методика и реализована библиотека моделей компонентов и функциональных блоков, позволяющая выполнять автоматизированное моделирование ФХС на примере УКПГ.

3. Сформированы компонентные цепи основных функциональных блоков УКПГ и реализованы алгоритмы оптимизации их характеристик в среде МАРС.

4. На основе предложенной методики разработан алгоритм подключения продукционных моделей знаний для учета технологических отклонений и факторов внешней среды.

5. Синтезирована функциональная схема интеллектуальной SCADA-системы ГПМ, включающая КМ объекта с корректируемыми параметрами и продукционные модели знаний, на основе которой предложен и реализован алгоритм минимизации расхода ингибитора.

Предложенные методики и алгоритмы развивают теорию моделирования, позволяют выполнить комплексное исследование и автоматизацию контроля и управления технологическим процессом в объектах ГПМ, увеличивая адекватность моделей реальным процессам и подсистемам. Использование компьютерных и продукционных моделей позволяет снизить затраты времени и средств на создание адекватных моделей технологического процесса, обеспечивает большую эффективность программно-аппаратных подсистем, а также позволяет расширить класс объектов моделирования и повысить уровень автоматизации АСУ ТП ГПМ. Разработанные алгоритмы компьютерного моделирования технологических процессов ГПМ, позволяют практически использовать предложенные методики для решения широкого круга прикладных задач, включая построение обучающих тренажеров.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях из перечня ВАК:

1. Дмитриев В.М. Применение моделей с корректируемыми параметрами в SCADA-системах АСУ ТП газопромысловых объектов / В.М. Дмитриев,

A.A. Бусыгин, И.Я. Клсиак / «Приборы + автоматизация». - 2007. - № 9. — С. 34-39.

2. Дмитриев В.М.. Автоматическое регулирование расхода метанола при абсорбционной осушке газа в установке комплексной подготовки газа/

B.М.Дмитриев, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак// «Приборы + автоматизация». -2008.-№ 8. -С. 52-58.

Остальные публикации:

1.Тапалов Э.Л. Проблемы автоматизации технологических процессов газопромысловых объектов / Э.Л. Тапалов, Н.И. Куриленко, И.Я. Клепак // Межвузовский сборник научных трудов. - Тюмень - Издательство «Вектор-бук». - 2006. - С. 224.

2.Дмитриев В.М. Компонентное представление установки комплексной подготовки газа для компьютерного моделирования / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак // Аппаратно-программные сродства автоматизации технологических процессов: Сборник статей / Под. ред. Ю.А. Шурыгина. -Томск: Изд-во Том. ун-та, 2006 г. Вып. 3. - С. 321-327.

3.Дмитриев В.М. Применение SCADA-систем в АСУ ТП газопромысловых объектов месторождений Крайнего Севера / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак // Аппаратно-программные средства автоматизации технологических процессов: Сборник статей / Под. ред. Ю.А. Шурыгина. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2006 г. Вып. 3. - С. 314-320.

4.Дмитриев В.М. Оптимизация режимов сепарации газового потока в установке комплексной подготовки газа с использованием компьютерных моделей / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак // Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития: Доклады Международной научно-практической конференции. - Томск: Изд-во «В-Спектр», 2007. -4.2.-С. 23-26.

5. Дмитриев В.М. Автоматизация и управление технологическими процессами нефтегазовых месторождений / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, A.A. Бусыгин, И.Я. Клепак // Томск, Издательство Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, 2007. - 187 с.

6. Дмитриев В.М. Библиотека моделей компонентов среды моделирования МАРС для анализа и синтеза характеристик газопромысловых объектов /

B.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак // Компьютерные учебные программы и инновации. - № 9. - 2008 г. - С. 138-139.

7.Ганджа Т.В. Библиотека моделей компонентов среды моделирования МАРС для автоматизированного решения задач параметрического синтеза технических объектов / Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак// Компьютерные учебные программы и инновации. - № 9. - 2008 г. - С. 139.

8. Ганджа Т.В. Компонентное представление физико-химических систем для компьютерного моделирования / Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак, A.A. Бусыгин // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции студентов и аспирантов «Химия и химическая технология в XXI веке». - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008.-С.201.

9.Бусыгин A.A. Компьютерное моделирование технологических процессов в установке комплексной подготовки газа с технологическими отклонениями / A.A. Бусыгин, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак// Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований '2009». Том. 5. Технические науки. - Одесса. Черноморье, 2009. -С. 49-55.

10. Клепак И.Я. Оптимизация расхода метанола в УКПГ на основе компонента управления «Оптимальный режим» / И.Я. Клепак, Т.В. Ганджа, О.С. Затик// «Новые технологии в газовой промышленности». Тезисы докладов Восьмой Всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов. - Открытое акционерное общество «Газпром». Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина. - Москва, 2009. -

C. 24.

Подписано к печати 20.01.2010. Формат 60*841Лб. Печать трафаретная. Бумага офсетная. Гарнитура «Times New Roman». Печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ 4.

Издательство «В-Спектр» ИНН/КПП 7017129340/701701001, ОГРН 1057002637768 634055, г. Томск, пр. Академический, 13-24, тел. 49-09-91. E-mail: bmv@sibmail.com

Список принятых сокращений.

Введение.

Глава 1.Задачи совершенствования систем управления технологическими процессами газопромысловых объектов.

1.1 Характеристика объекта управления.

1.2 Описание технологической схемы сбора и подготовки газа на УКПГ

1.3 Проблемы управления ГПМ как большой системы.

1.4 Применение SCADA-систем для реализации новых возможностей в процессах управления.

1.5 Необходимость модернизации АСУ ТП газопромысловых объектов.

1.6 Выводы.

Глава 2. Компьютерное моделирование технологических процессов в УКПГ

2.1 Концептуальная модель процесса компьютерного моделирования сложных технических устройств и систем.

2.2 Метод компонентных цепей.

2.3 Интерпретация метода компонентных цепей для ФХС.

2.3.1 Формализованное представление УКПГ для моделирования.

2.3.2 Формализованное представление физико-химических систем для компьютерного моделирования в среде моделирования МАРС.

2.3.3 Модели компонентов ФХС.

2.4 Адаптация системы компьютерного моделирования для анализа процессов в УКПГ.

2.5 Примеры компьютерного моделирования подсистем УКПГ.

2.5.1 Пример сепараторного отделения от газа различных веществ.

2.5.2 Пример абсорбционной осушки газа.

2.6 Выводы.

Глава 3. Идентификация моделей УКПГ в процессе управления объектом.

3.1 Обоснование целесообразности применения методов оптимизации и искусственного интеллекта в задачах управления газопромысловыми объектами.

3.2 Построение оптимизационных моделей.

3.3 Формальное описание целевых функций оптимизации для корректировки моделей.

3.4 Примеры оптимизации модельных конструкций блоков УКПГ.

3.4.1 Задача оптимизации параметров сепаратора.

3.4.2 Задача оптимизации расхода метанола при абсорбционной осушке природного газа.

3.4.3 Модель системы слежения за изменением концентрации влаги в выходном потоке.

3.5 Система коррекции параметров прогнозной модели абсорбера.

3.6 Выводы.

Глава 4.Построение SCADA-систем с обучаемыми моделями в АСУ ТП газопромысловых объектов.

4.1 Требования к современным АСУ ТП.

4.2 Алгоритм управления технологическими процессами ГПМ с использованием корректируемых моделей.

4.2.1 Функциональная схема алгоритма управления.

4.2.2 Специальные модули системы управления.

4.3 Оптимизация управления параметрами технологического процесса в АСУ ТП ГПМ.

4.3.1 Сбор данных и база данных

4.3.2 Следящая система для корректировки параметров объекта и модели.

4.4 Комплексная схема работы современной SCADA-системы с прогнозной моделью.

4.5 Алгоритмы интеллектуализации управления процесса сушки газа в УКПГ с использованием продукционных правил.

4.5.1 Продукционные правила и модели.

4.5.2 База знаний подсистемы диагностики состояния технологических процессов УКПГ.

4.6 Алгоритм минимизации расхода ингибитора с использованием корректируемой модели.

4.7 Выводы по главе.

Актуальность. Комплексная автоматизация управления и контроля технологических процессов газопромысловых месторождений (ТП ГПМ) с подключением моделирования является важной современной задачей, в которой выделяются две подзадачи:

• разработка и применение методик компьютерного моделирования физико-химических систем (ФХС), к которым относятся объекты ГПМ;

• формирование функциональной структуры программно-технических комплексов, включающих такие модели.

Суть решаемых задач заключается в расширении возможности исследования и управления такой сложной системы как ТП ГПМ в рамках единого эксперимента, учитывая взаимовлияние подсистем, представленных как компьютерными моделями, так и реальными.

Потребность в разработке названных методик обусловлена большой сложностью ТП ГПМ и алгоритмов оценки его текущего состояния, отсутствием способов их всестороннего анализа.

Требуется на основе анализа и систематизации математических моделей и алгоритмов определения параметров технологического процесса и управления им разработать принципы построения интеллектуальной АСУ ТП газопромысловых объектов и провести структурный синтез интеллектуальной АСУ ТП газопромысловых объектов с ориентацией на использование современных аппаратно-программных средств управления с учетом специфических особенностей рассматриваемых технологических процессов и условий эксплуатации комплекса «объект плюс система управления» на Крайнем Севере Российской Федерации. Провести структурный синтез интеллектуальной АСУ ТП газопромысловых объектов с ориентацией на использование современных аппаратно-программных средств управления и, исходя из этого, проанализировать функции и задачи каждого уровня управления автоматизированной системы, разработать ее структуру, сформулировать и систематизировать основные требования к аппаратным средствам и программам управления, расчета, прогнозирования и принятия решений.

С учетом этого в настоящее время приоритетным направлением является создание АСУ ТП установки комплексной подготовки газа на основе программно-технических комплексов (ПТК) и SCADA-систем.

Актуальность данных исследований обусловлена:

1. Важностью разработки современных АСУ ТП на газопромысловых месторождениях (ГПМ);

2. Особенностями режимов работы ГПМ в условиях Крайнего Севера;

3. Устаревшим характером АСУ ТП, эксплуатируемых на ГПМ;

4. Новыми тенденциями в построении АСУ ТП на базе SCADA-систем и компьютерных моделей.

Цель работы. Разработка методики компьютерного моделирования физико-химических процессов, происходящих в ГПМ, и проведение структурного синтеза интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ для повышения эффективности управления технологическими процессами.

Задачи исследования:

1. Произвести системный анализ и декомпозицию структуры комплексной подготовки газа (УКПГ) с целью выявления ее функциональных блоков и межблочных связей для построения компьютерной модели;

2. Разработать библиотеку моделей компонентов и функциональных блоков объектов ГПМ и методику повышения их адекватности для автоматизации моделирования ФХС;

3. Обеспечить автоматизированное решение задач анализа и параметрического синтеза компьютерных моделей (КМ) основных функциональных блоков УКПГ для поиска оптимальных режимов работы этих блоков;

4. Исследовать алгоритмы, основанные на продукционных моделях знаний, для обеспечения интерактивного режима управления;

5. Выполнить структурный синтез АСУ ТП на основе современных

SCADA-систем, дополненных компьютерными и продукционными моделями знаний.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются автоматизированные системы управления ТП объектов ГПМ, ориентированные на использование современных аппаратно-программных средств управления.

Предмет исследования - алгоритмы компьютерного моделирования и структурный синтез интеллектуальной АСУ ТП для автоматизированного контроля и управления ТП на ГПМ.

Теоретические основы выполнения работы. Для решения поставленных в диссертационной работе задач применялись методы системного анализа, теория больших систем управления, теоретические основы построения автоматизированных систем, современные информационные технологии, объектно-ориентированное проектирование, методы компьютерного моделирования, методы оптимизации, экспертные системы и эвристические процедуры принятия решений. Методическая база работы строилась на основе исследований и практической работы автора в области проектирования и разработки АСУ ТП ГПМ и моделирования технологических процессов.

В своей работе автор опирается на труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам моделирования, оптимизации и интеллектуализации систем управления технологическими процессами, искусственного интеллекта, структуризации информационных систем.

Научная новизна:

1. На основе формализованного представления УКПГ, как объекта физико-химической природы, впервые построена ее компьютерная модель для повышения эффективности управления технологическими процессами;

2. Разработана новая методика, включающая библиотеку моделей компонентов и функциональных блоков УКПГ в формате компонентных цепей, для автоматизации моделирования ФХС;

3. Предложены алгоритмы автоматизации решения задач оптимизации характеристик основных функциональных блоков УКПГ в среде моделирования МАРС;

4. Предложена оригинальная методика и алгоритм подключения продукционных моделей знаний, учитывающих характер технологических отклонений в УКПГ и способствующих повышению качества управления;

5. Синтезирована функциональная схема интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ в составе основного контура SCADA-системы, дополненного компьютерными моделями с корректируемыми параметрами, а также продукционными моделями знаний, на основе которой предложен алгоритм минимизации расхода ингибитора при абсорбционной осушке природного газа.

Практическая и теоретическая ценность диссертации (из актов). Предложенные методики и алгоритмы развивают теорию моделирования многофракционных физико-химических систем, позволяют выполнить комплексное исследование и автоматизацию контроля и управления технологического процесса в ГПМ. Использование компьютерных и продукционных моделей и структур позволяет снизить затраты времени и средств на создание адекватных моделей технологического процесса, обеспечивает большую эффективность программно-аппаратных подсистем, а также позволяет расширить класс объектов моделирования и повысить уровень автоматизации АСУ ТП ГПМ. Разработанные алгоритмы компьютерного моделирования технологических процессов ГПМ позволяют практически использовать предложенные методики для построения тренажеров операторов-технологов ГПМ.

Основные защищаемые положения

1. Компонентная цепь УКПГ с многофракционными потоками в связях, построенная на основе ее формализованного представления для автоматизации моделирования физико-химических процессов;

2. Методика компьютерного моделирования ФХС, на основе которой реализована библиотека моделей компонентов и функциональных блоков УКПГ в формате компонентных цепей;.

3. Алгоритмы оптимизации характеристик основных функциональных блоков УКГТГ в среде моделирования МАРС, позволяющие автоматизировать поиск оптимальных режимов работы УКПГ;

4. Методика и алгоритм подключения моделей продукционных знаний для учета технологических отклонений в УКПГ и факторов внешней среды, которые не определены в структуре компьютерной модели;

5. Функциональная схема интеллектуальной АСУ ТП объектов ГПМ, в которой основной контур SCADA-системы дополнен компьютерной моделью управляемого объекта с корректируемыми параметрами и продукционными моделями знаний для учета технологических отклонений с целью минимизации расхода ингибитора при абсорбционной осушке природного газа.

Реализация результатов (из актов): Результаты исследований и доведенные до инженерного уровня реализации методики и алгоритмы внедрены в филиале «Промстройкомплексмонтаж» ОАО «СибКомплексмонтаж», в Ямало-ненецком отделении ООО «Стройтрансгаз-М» и в Высшем колледже информатики, электроники и менеджмента ТУ СУР.

Апробация работы и публикации. Основные теоретические результаты, а также результаты прикладных исследований и разработок, докладывались и получили одобрение на международных и региональных конференциях, публиковались в сборниках трудов и в центральной печати: 4 статьи (в том числе 2 в центральной печати: журнал "Приборы +автоматизация"), тезисов 6-и докладов, выпущено 1 учебное пособие. На предложенные методики, разработанные алгоритмы и программные модули (модели физико-химический систем и алгоритмы оптимизации в среде моделирования МАРС) получено 2 свидетельства об отраслевой регистрации разработок (см. приложение 8).

Достоверность полученных результатов обеспечивается исходными теоретическими, методологическими и практическими данными исследований и подтверждается использованием современных методов, источников по теме диссертации, апробацией результатов, эмпирическим исследованием функционирования разработанных методик и алгоритмов.

Личный вклад автора.

Постановка задач и разработка концептуальных положений диссертации осуществлялась совместно с научным руководителем д.т.н., профессором Дмитриевым В.М.

Автором осуществлялась разработка рада положений предложенных методик комплексного моделирования и автоматизации управления ТП ГПМ, проведение обзорных и теоретических исследований, доведение компьютерных моделей до инженерных решений, конкретных алгоритмов, функциональных схем АСУ ТП ГПМ, алгоритма минимизации расхода ингибитора при абсорбционной осушке природного газа и интерпретации полученных результатов.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений и содержит 169 страниц основного текста, 42 рисунка, 7 таблиц, 95 использованных источников и 7 приложений.

4.7 Выводы по главе

1. Рассмотрены общие характеристики SCADA-систем для целей построения современных АСУ ТП ГПМ.

2. Исследован состав и назначение входящих в них подсистем, их основные параметры и характеристики.

3. Рассмотрены специальные модули, включающие тандемную структуру из компьютерных моделей и продукционных правил. Данные модули дополняют типовую SCADA систему, с целью придания ей новых свойств, повышающих точность моделирования и эффективность алгоритмов управления.

Заключение

Целью настоящей работы было построение методик и реализация алгоритмов компьютерного моделирования физико-химических процессов, происходящих в газопромысловых объектах (ГПМ) и проведение синтеза интеллектуальной АСУ ТП газопромысловых объектов с ориентацией на использование современных аппаратно-программных средств управления. Для достижения поставленной цели удалось успешно решить сформулированы задачи исследования, результатами которых стало следующее:

1. Построена компонентная цепь УКПГ, как объекта физико-химической природы, на основе ее формализованного представления для целей управления ТП в ней;

2. Предложена методика и реализована библиотека моделей компонентов и функциональных блоков, позволяющая выполнять автоматизированное моделирование ФХС на примере УКПГ;

3. Сформированы компонентные цепи основных функциональных блоков УКПГ и реализованы алгоритмы оптимизации их характеристик в среде МАРС.

4. На основе предложенной методики разработан алгоритм подключения продукционных моделей знаний для учета технологических отклонений и факторов внешней среды.

5. Синтезирована функциональная схема интеллектуальной SCADA-системы ГПМ, включающая КМ объекта с корректируемыми параметрами и продукционных моделей знаний, на основе которой предложен и реализован алгоритм минимизации расхода ингибитора.

Предложенные методики и алгоритмы развивают теорию моделирования, позволяют выполнить комплексное исследование и автоматизацию контроля и управления технологическим процессом в ГПМ, увеличивая адекватность моделей реальным процессам и подсистемам. Использование компьютерных и продукционных моделей позволяет снизить затраты времени и средств на создание адекватных моделей технологического процесса, обеспечивает большую эффективность программно-аппаратных подсистем, а также позволяет расширить класс объектов моделирования и повысить уровень автоматизации АСУ ТП ГПМ. Разработанные алгоритмы компьютерного моделирования технологических процессов ГПМ, позволяют практически использовать предложенные методики для решения широкого круга прикладных задач на ГПМ.

1. Гальперин Н.И. Основные процессы и аппараты химической технологии. В двух книгах. М.: Химия, 1981. - 812 с.

2. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1979. - 496 с.

3. Тапалов Э.Л., Проблемы автоматизации технологических процессов газопромысловых объектов / Э.Л. Тапалов, Н.И. Куриленко, И.Я. Клепак // Межвузовский сборник научных трудов. Тюмень. - Издательство «Вектор-бук» - 2006. - С. 224.

4. МирошникИ.В. Теория автоматического управления. Линейные системы. СПб.: Питер, 2005. - 336 е.: ил.

5. МирошникИ.В. Теория автоматического управления. Нелинейные и оптимальные системы. СПб.: Питер, 2006. - 272 е.: ил.

6. Нейлон К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. -М.: Энергоатомиздат, 1991. 286 е.: ил.

7. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. 270 с.

8. Таненбаум Э. Архитектура компьютера. 5-е изд. (+CD). СПб.: Питер, 2007. - 884 е.: ил.

9. Система управления Ямбургский газоконденсатным промыслом / А.А. Абдуллаев, Ф.М. Абдуллаев, К.Р. Айда-заде и др.// Приборы и системы управления. 1990. - № 2. - С. 9-11.

10. Официальный сайт ОАО «НПО «Промавтоматика»» Электронный ресуср. Режим доступа: http://www.promavtomatika.com/, свободный.

11. Understanding SCADA system security vulnerabilities, Riptech, Inc. -2001. January.

12. Распределенная АСУ ТП УКПГ Юбилейное Адвантек Инжиниринг Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.advantekengineering.ru/ грго-duct 9.html. свободный.

13. Гиттис Э.И. Аналого-цифровые преобразователи: Учебное пособие для ВТУЗОВ/ Э.И, Гитис, Е.А. Пискунов. М.: Энергоиздат, 1981. - 360 е.: ил.

14. Предко М. Руководство по микроконтроллерам. В двух томах. Том 1. М.: Постмаркет, 2003. - 416 с.

15. Назначение, структура и основные функции SCADA-систем Элек-троннывй ресурс. Режим доступа: http://www.votum.if.ua/uk/publications/ scada.htm, свободный.

16. Пакет прикладных программ, SCADA-система «Контур II» Электронный ресурс. Режим доступа: http://contour.com.ua, свободный.

17. Пакет прикладных программ, SCADA-система «АТЛАНТ» Электронный ресурс. Режим доступа: http://atlant.ien.ru, свободный.

18. Альперович И.В., Архитектура комплекса программ FIX. / И.В. Альперович, И.И. Толмасская // Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика. 1997. - № 8.

19. Куцевич Н. SCADA-системы или муки выбора. ЗАО РТСофт. Электронный ресурс. Режим доступа: www.rtsoft.ru, свободный.

20. OpenSCADA project Электронный ресурс.- Режим доступа: http://oscada.diyaorg.dp.ua, свободный.

21. Промышленное программное обеспечение SIMATIC Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.automation-drives.ru/as/products/software/index.php, свободный.

22. LabView 8.20. Вводный курс и демо-версия. Электронный ресурс. Режим доступа: http://digital.ni.com/worldwide/russia.nsf/web/ all/23E4433486EFFC4486256EA0006F05F7, свободный.

23. Зюзьков В.М. Искусственный интеллект и экспертные системы. Часть 1: Учебное пособие. Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 1999. - 49 с.

24. Введение в математическое моделирование. Учебное пособие. // Под ред. П. В. Трусова. М.: Логос, 2004.

25. ДьяконовВ.П. MathCAD 7.0 в математике, физике и в Internet/ В.П. Дьяконов, И.В. Абраменкова. -М.: Нолидж, 1998. 352 с.

26. Потемкин В.Г. Система MatLAB: Справочное пособие / В.Г. Потемкин. М.: Диалог МИФИ, 1997. - 350 с.

27. Дьяконов В. П. Simulink 4. Специальный справочник. СПб.: «Питер», 2002. - С. 528.

28. Моделирование сложных систем: монография / Н.П. Бусленко. 2-е изд., перераб. - М.: Наука. Физматлит, 1978. - 400 е.: ил.

29. Дмитриев В.М., Формализованное представление систем с информационно-энергетическими потоками в связях / В.М. Дмитриев,

30. A.В. Шутенков // Компьютерные технологии в образовании. Под ред.

31. B.М. Дмитриева. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. - Вып. 2. - С. 15-22.

32. Калабеков Б.А. Методы автоматизированного расчета электронных схем в технике связи: Учеб. пособие для вузов / Б.А. Калабеков, В.Ю. Лапидус, В.М. Малафеев. М.: Радио и связь, 1990. - 272 е.: ил.

33. АрайсЕ.А., Моделирование неоднородных цепей и систем на ЭВМ / Е.А. Арайс, В.М. Дмитриев. М,: Радио и связь, 1982. - 160 е., ил.

34. АрайсЕ.А. Автоматизация моделирования многосвязных механических систем / Е.А. Арайс, В.М. Дмитриев. М.: Машиностроение, 1987. -240 с.

35. Дмитриев В.М. Автоматизация моделирования промышленных роботов / В.М. Дмитриев, JI.A. Арайс, А.В. Шутенков. М.: Машиностроение, 1995. - 304 с.

36. Дмитриев В.М.Среда моделирования МАРС. Монография/ В.М. Дмитриев, А.В. Шутенков, Т.Н. Зайченко, Т.В. Ганджа, А.Н. Кураколов. -Томск: В-Спектр, 2007. 296 с.

37. Кафаров В.В. Системный анализ химической технологии. Топологический принцип формализации / В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов. М.: «Наука», 1979. - 304 с.

38. Селезнев В.Е., Методы и технологии численного моделирования газопроводных систем / В.Е. Селезнев, В.В. Алешин, Г.С. Клишин М.: Едитори-алУРСС, 2002 г.-448 с.

39. Селезнев В.Е., Основы численного моделирования магистральных трубопроводов / В.Е. Селезнев, В.В. Алешин, С.Н. Прянов/ Под ред. В.Е. Селезнева. М.: КомКнига, 2005. - 496 с.

40. Ларман К. Применение UML и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ и проектирование: Учебн. Пособие: Пер. с англ. / К. Ларман. В.: Вильяме, 2001. - 496 с.

41. Арайс Е.А. Алгоритмы и программы анализа сложных цепей и систем. / Е.А. Арайс, Л.А. Арайс, В.М. Дмитриев. ТГУ, 1976. - 169 с.

42. Кафаров В.В., Принципы моделирования химико-технологических систем (Введение в системотехнику химических производств). Серия «Химическая кибернетика» / В.В. Кафаров, В.Л. Перов, В.П. Мешалкин. М.: «Химия», 1974. - 334 с.

43. Система автоматизации моделирования управляемого электропривода // В.М. Дмитриев, Т.Н. Зайченко, В.М. Зюзьков и др. Томск: Изд-во ТГУ, 1997.-92 с.

44. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии: Учебник для ВУЗов. Изд. 2-е. В 2-х кн. Часть 1. Теоретические основы процессов химической технологии. Гидромеханические и тепловые процессы и аппараты. М.: Химия, 1995. - 400 е., ил.

45. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии: Учебник для ВУЗов. Изд. 2-е. В 2 кн. Часть 2. Массообменные процессы и аппараты. М.: Химия, 1995. - 368 е.: ил.

46. Ландау Л.Д., Гидродинамика / Л.Д. Ландау, Е.М. Лифшиц. М.: «Наука», 1986. - 736 с.

47. Трухин А.В. Модели компонентов многофракционной гидравлико-тепловой системы // Компьютерные технологии в образовании / Под ред. В.М. Дмитриева. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. Вып. 2. - С. 51-62.

48. Гликман Б.Ф. Математические модели пневногидравлических систем. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 368 с.

49. Теплотехника: Учебн. для вузов / А.П. Баскаков, Б.В. Берг, O.K. Витт и др.; Под ред. А.П. Баскакова. 2-е изд., перераб. -М.: Энергоатомиздат, 1991. - 224 е.: ил.

50. ГанджаТ.В., Компонентное представление физико-химических систем для компьютерного моделирования / Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак,

51. A.А. Бусыгин // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции студентов и аспирантов «Химия и химическая технология в XXI веке». -Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. С. 201.

52. Кафаров В.В. Математические основы автоматизированного проектирования химических производств: Методология проектирования и теория разработки оптимальных технологических схем / В.В. Кафаров, В.Л. Перов,

53. B.П. Мешалкин. М.: Химия, 1979. - 320 е., ил.

54. Квакернаак X. Линейные оптимальные системы управления / X. Квакернаак, Р. Сивал // М.: Издательство «Мир», 1977. 653 с.

55. Дмитриев В.М. Архитектура универсального вычислительного ядра для реализации виртуальных лабораторий / В.М. Дмитриев, А.В. Шутенков, Т.В. Ганджа// Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика.-2004. № 2. - С. 24-28.

56. Кураколов А.Н. Работа в среде моделирования «МАРС» // Компьютерные технологии в образовании / Под ред. В.М. Дмитриева. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. - Вып. 2. - С. 93-103.

57. Ерошкин М.А. Язык представления математических выражений для реализации редактора Макрокалькулятора / М.А. Ерошкин, Т.В. Ганджа// Компьютерные технологии в образовании / Под ред. В.М. Дмитриева. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. - Вып. 2. - С. 23-28.

58. Дмитриев В.М. Система отображения математических выражений в язык компонентных цепей / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, М.А. Ерошкин // Компьютерные технологии в образовании / под ред. Дмитриева В.М. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. - Вып. 2. - С. 29-39.

59. Дмитриев В.М. Расчетно-моделирующая среда для учебных и научных лабораторий / В.М.Дмитриев, Т.В. Ганджа// Вестник Московского городского педагогического университета. 2004. - № 2 - С. 4СМ-5.

60. Моделирование сложных систем // Бусленко Н.П. Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука». - М.: 1978. - 400 с.

61. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Т. 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Учебн. пособие. М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2004.-464 с.

62. Максимей И.В. Математическое моделирование больших систем: Учеб. Пособие для спец. «Прикладная математика». МН.: Высш. шк., 1985. -119 е., ил.

63. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации в теории управления: Учебное пособие / И.Г. Черноруцкий. СПб.: Питер, 2004. - 256 е.: ил.

64. Кулиев A.M. Оптимизация процессов газопромысловой технологии / A.M. Кулиев. В.Г. Тагиев -: Недра, 1984. 200 с.

65. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин, В.Г.Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.Ф.Мищенко.- М.: Физматлит, 1961.392 с.

66. Алексеев В.М. Оптимальное управление/ В.М.Алексеев, В.М. Тихомиров, С.В. Фомин. М.: Наука, 1979. - 430 с.

67. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1969. - 408 с.

68. Канторович JI.В. Функциональный анализ/ Л.В.Канторович, Г.П. Акилов. 4-е изд., испр. - СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2004. -816 с.

69. Беллман Р. Прикладные задачи динамического программирования // Р. Беллман, С. Дрейфус ; пер. А.А. Первозванский. М.: Наука, 1965. - 457 с.1

70. Норенков И.П. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры: Учеб. пособие для ВУЗов. / И.П. Норенков, В.Б. Маничев. М.: Высш. школа, 1983. - 272 е.: ил.

71. САПР: Системы автоматического проектирования: учеб. пособие для техн. ВУЗов. В 9 кн. Кн. 5. Автоматизация функционального проектирования// П.К. Кузьмик, В.Б. Маничев; Под ред. И.П. Норенкова. М.: Высш. шк., 1988. - 141 е.: ил.

72. Основы научных исследований: Учеб. для техн. ВУЗов / В.И. Крутов, И.М. Глушко и др. Под ред. В.И. Крутова, В.В. Попова. М.: Высш. шк., 1989.-400 с.

73. Дрейпер Н., Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. М.: Статистика, 1973. - 392 с.

74. Банди Б. Методы оптимизации: Вводный курс: Пер. с англ. / Б. Банди. М.: Радио и связь, 1988. - 128 е.: ил.

75. Ананенков А.Г. АСУ ТП промыслов газоконденсатного месторождения Крайнего Севера / А.Г. Ананенков, Г.П. Ставкин, Э.Г. Талыбов. -М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 1999. 230 с.

76. Анисимов Д.Я. Использование нечеткой логики в системах автоматического управления// Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика. 2001. - № 8. - С. 39-42.

77. Ганджа Т.В. Параметрический синтез технических объектов // Компьютерные технологии в образовании. Под ред. В.М. Дмитриева. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2001. - Вып. 1. - С. 194-200.

78. Бесекерский В.А. Теория систем автоматического регулирования, издание третье, исправленное // В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. -М.: Издательство «Наука», Главная редакция физико-математической литературы. 1975. - 768 с.

79. Дмитриев В.М. Автоматизация функционального проектирования электромеханических систем и устройств преобразовательной техники / В.М. Дмитриев, Т.Н. Зайченко, А.Г. Гарганеев, Ю.А. Шурыгин. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2000. - 292 с.

80. Дмитриев В.М. Автоматическое регулирование расхода метанола при абсорбционной осушке газа в установке комплексной подготовки газа/ В.М.Дмитриев, Т.В. Ганджа, И.Я. Клепак// «Приборы+автоматизация» -2008.-№8.-С. 52-58.

81. Носач В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров. М.: Бином, 1994. - 381 с.

82. Тапалов Э.Л. Перспективное оборудование для новых технологий подготовки газа на промыслах / Э.Л. Тапалов, И.Я. Клепак // IV Научная конференция молодых ученых, аспирантов и соискателей. ТюмГАСА. - Тюмень. -2004.

83. Дмитриев В.М. Применение моделей с корректируемыми параметрами в SCADA-системах АСУ ТП газопромысловых объектов / В.М. Дмитриев, А.А. Бусыгин, И.Я. Клепак// Приборы+автоматизация. 2007. - № 9. - С. 34-39.

84. Piche S., Keeler J., Martin G., Вое G., Johnson D., Gerules M. Neutral network bases model predicative control // NIPS'1999, Vol. 12, Paper № 1029 Электронный ресурс. Режим доступа: http://nips.divuzone.org/divu/nipsl2/1029.divu, свободный.

85. Технология Microsoft ADO .NET. / Ч.А. Кариев. // Курс лекций Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.intuit.ru/department/se/msadonet/, свободный.

86. Коберниченко А.В. Visual Studio 6. Искусство программирование. -М.: «Нолидж», 1999. 255 с.

87. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information control, 1996, V. 18, № 3, p. 338383.

88. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Пер. с английского. М.: Мир, 1976. -С. 165.

89. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1998. - 280 с.146