автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация и гибридное моделирование дискретно-непрерывных технологических процессов управления транспортом газа

На правах рукописи

РОЩИН АЛЕКСЕЙ ВЛАДИСЛАВОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ И ГИБРИДНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТОМ ГАЗА

Специальность 05.13.05 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□□3492143

Москва-2010

003492143

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Кандидат технических наук, доцент

Бернер Леонид Исаакович, доцент МАДИ(ГТУ), г.Москва Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Строганов Виктор Юрьевич, профессор МГТУ им,Н.Э.Баумана,

г.Москва

Кандидат технических наук, Зимин Валерий Анатольевич Генеральный директор, внедренческой фирмы «ЭЛНА». г.Москва

Ведущая организация: Открытое акционерное общество Научно-производственное объединение «Промавтоматика» (ОАО «НПО Промавтоматика»), г. Краснодар.

Защита состоится 9 марта 2010г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу:

125319 ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ)

Текст автореферата размещен на сайте Московского автсмобильно-дорожного института (государственного технического университета): мот/, rnacii.ru

Автореферат разослан 8 февраля 2010г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Наиболее актуальными проблемами диспетчерской службы газотранспортных предприятий являются задачи обеспечения безопасности эксплуатации и улучшение управления процессами добычи и транспорта газа. Для решения этих задач разрабатываются и внедряются системы автоматизации и системы диспетчерского управления. Системы телемеханики обеспечивают удаленный контроль за территориально-распределенными объектами, информационную поддержку работы диспетчера, обеспечивают ретрансляцию на исполнительные устройства поданных диспетчером команд телеуправления или телерегулирования. В штатном режиме работы объектов данные, полученные телемеханикой, являются основой для анализа режима работы технологических объектов и принятия решений по его оптимизации. В аварийных ситуациях данные, контролируемые телемеханикой, позволяют диагностировать разрывы трубопроводов и другие аварийные ситуации, определять место аварии и осуществлять локализацию (отключение) аварийного участка.

Однако при использовании «традиционной» системы телемеханики и диспетчерского управления задачу анализа ситуации и принятия решений решает человек-диспетчер. В условиях необходимости принятия ответственных решений в ограниченные сроки (особенно при локализации аварий) и на основе анализа многокритериальных данных нагрузка на диспетчера существенно возрастает. Задача принятия решений усложняется при необходимости анализа технологического объекта сложной структур, например, закольцованной трубопроводной системы перемычками и различными вариантами потоков газа.

Исходя из вышесказанного, особую роль приобретает автоматизация информационной поддержки принятия решений в задачах управления газопроводами и другими распределенными объектами. Системы, решающие подобные задачи, не должны быть запрограммированы жестко, они должны динамично развиваться, адаптироваться к новым, изменяющимся условиям, гибко и оперативно перестраивать алгоритмы функционирования. Фактически речь идёт о реализации элементов искусственного интеллекта в диспетчерском управлении, что и определяет актуальность темы диссертации.

Цель и задачи

Целью работы является повышение эффективности управления технологическими процессами транспорта газа за счет разработки методов и моделей управления газотранспортной системой, интегрированных в систему поддержки принятия решений. Для решения указанной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

• системный анализ методов и моделей управления газотранспортной системой с учетом специфики технологических процессов;

• исследование моделей компонентов газотранспортной системы и параметрическое описание их взаимосвязи;

• разработка процессно-ориентированного подхода к формализованному представлению технологических процессов транспорта газа;

• разработка дискретно-непрерывных моделей управления газотранспортной системой в виде гибридного автомата;

• разработка модели динамического управления потоками в газотранспортной сети;

• формирование интегрированной структуры системы информационной поддержки и моделирования процессов управления процессами поставки газа.

Научная новизна

Научную новизну составляют методы и модели управления газотранспортной системой, интегрированные в систему поддержки принятия решений по выбору режимов управления перераспределением газовых потоков. На защиту выносятся:

• параметрическое описание взаимосвязи математических моделей компонентов газотранспортной системы;

• формализованное представление технологических процессов транспорта газа на базе процессно-ориентированного подхода;

• дискретно-непрерывные модели управления газотранспортной системой в виде гибридного автомата;

• модели динамического управления потоками в газотранспортной сети.

Методы исследования

При разработке, адаптации и исследовании моделей описания механизмов управления технологическими процессами транспорта газа в диссертации использовались методы общей теории систем,

математического программирования, теории автоматов, теории графов, теоретико-множественный аппарат и др.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде предприятий.

Практическая ценность

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления газотранспортной системой.

Реализация результатов работы

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ (ГТУ).

Результаты, полученные при выполнении работы, могут найти дальнейшее развитие и применение для анализа и решения широкого класса задач по автоматизации и управлению технологическими процессами транспорта газа.

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на научно-техническом Совете ОАО «НПО Промавтоматика»;

в на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (1995-2009 г.г.);

• на научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ (ГТУ) (Москва, 2005 - 2003 г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ (ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований составляет актуальное направление в сфере теоретических и практических методов принятия решений в области комплексной автоматизации газотранспортной системы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов и моделей.

Во введении обосновывается актуальность проблемы и приведено краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится системный анализ методов и моделей управления газотранспортной системой. К моделируемым объектам системы управления относятся:

« линейная часть газопровода - трубопроводы, соединенными перемычками с крановыми узлами, которые могут быть представлены узлами и ребрами графа расчетной схемы (вход/выход газового потока);

• газоперекачивающие агрегаты (ГПА), группы ГПА - газовая турбина вместе с нагнетателем;

• компрессорные станции (КС).

Компрессорные станции являются одним из ключевых звеньев газотранспортной системы (ГТС), обеспечиваю поддержание заданного давления в магистральных газопроводах. Большинство КС состоят из нескольких цехов, обеспечивающих транспорт газа одновременно по нескольким ниткам магистральных газопроводов.

Контроль и управление всеми вышеуказанными объектами цехами и другими службами КС осуществляет диспетчер ЛПУ. Для управления газотранспортной системой служат диспетчерские пункты и соответствующие автоматизированные системы с иерархической структурой: Центральный диспетчерский пункт газотранспортного предприятия (ЦДП ГТП) ~ Диспетчерский пункт ЛПУ - ДП удаленной компрессорной станции (при наличии таковой) - ДП компрессорного цеха.

В результате анализа функционирования технологических объектов транспорта газа, были выявлены следующие специфические (по сравнению с традиционными объектами управления) свойства, приведенные ниже. Каждое из указанных свойств может быть охарактеризовано следующим образом:

1) слабая организованность заключается в неоднозначности реакции объекта на одинаковые управляющие воздействия. Управляющие воздействия в некоторые моменты времени /0 могут привести к ситуации 5,, не соответствующей заранее прогнозируемой

ситуации 5 : В, : 5 , I/,

с 'с

2) эволюционность заключается в изменении состава элементов ГТС и структуры связей меяеду ними во времени; изменение свойств и состояния технологических элементов ГТС при их взаимодействии, изменение состава перекачиваемого газа, совершенствование методов и средств управления:

У,Д > /0; Gh <2 Gh, Z(, <2 Z,o, £„ et E,t, ß, Q,c (2)

3) многокритериапьность функционирования обусловлена наличием разнообразных целей функционирования и необходимостью использования различных качественных критериев для оценки рациональности принимаемых управляющих решений, наличием противоречивых критериев при выборе управлений в некоторых ситуациях:

A(S!o,%)=* UuA(Sh,42)=* U2;U, * U2 (4)

т.е. выбор критерия управления существенно зависит от интуиции диспетчера.

4) нестационарность (переходные процессы распространяются по длине газопровода весьма медленно) системы обусловлена изменением параметров ГТС и переменных, описывающих состояния во времени:

(5)

изменением потребления и поставок газа, погодных условий, случайными возмущениями, управляющими воздействиями и другими причинами. В основном, газопроводы работают в нестационарных режимах.

Отмеченные выше и другие особенности, приведенные в диссертации, необходимо учитывать при построении систем управления объектами газотранспортной системы. Данные особенности технологических процессов транспорта газа накладывают серьезные ограничения на системы управления этими процессами, придавая каждой системе как общие для конкретного процесса, так и специфические, присущие только ей, черты.

Когда речь идет об управленческих решениях в системе перераспределения потоков транспорта газа, не бывает единственного критерия оценки принятого решения, приходится решать многокритериальную задачу:

Q(X)=(q,(X),..., q„(X)) ->max XeD (6)

D: Ь;{Х)>0 j=1..m; X - искомое решение; qi(X) (i=1..k) - функция (критерий) качества решения X; h,(X)> - ограничения,

устанавливающие допустимую область Б возможных изменений решениях.

В качестве критериев эффективности работы газотранспортной системы выступают: критерий минимума затрат на компримирование газа, критерий минимума работающих ГПА, критерий максимума функции политропического к.п.д., критерий максимума функции коэффициента нагрузки, критерий максимума давления газа, критерий минимума отклонений от заданного режима и другие.

При использовании адаптивного подхода процедура решения задач векторной оптимизации представляет собой последовательное уточнение наиболее предпочтительного решения X** {по мнению ЛПР) путем перехода от одной альтернативы Х**еР с учетом информации 1;,. Схематически процесс поиска решения X** можно представить в следующем виде:

где X", а*гО*(Х*МЯ1(Х*),-, Я^Х',)) 1=1.Л

При большой мощности множества допустимых решений О (например, в континуальном случае) задача (6) представляет задачу векторной или многокритериальной оптимизации. Если же число альтернативных решений в Э невелико (10^-20), то она представляет задачу многоатрибутного принятия решений. В первом случае главное внимание уделяется алгоритмам поиска наиболее предпочтительных решений, во втором - процедурам сохранения альтернатив.

Во второй главе диссертации решается задзча формализованного описания процессов функционирования отдельных компонентов газотранспортной системы, а также разработки аппарата интеграции компонентов в комплексную модель. В основу построения формализованного описания положено понятие процесса.

Система перемычек может формировать различные топологии сети транспорта газа. Поэтому для формализованного представления системы транспорта газа естественным аппаратом является описание в виде взвешенного графа (рис.1.). Моделируемая система представляет собой множество объектов, в виде расчетных схем с формализацией связей в виде расчетного графа.

Управление представляет изменение топологии сети за счет выбора переключений кранов, перемычек и др., а также изменение давления на линейных участках за счет выбора режимов работы, направленных на подбор давления без учета собственных расходов и моделирования самой работы КС.

: ск, у

Ч

Ч7

Ск,

(ОКУ]

•чЧ

¡(З-ЙЭ;

(

АЧ.

>

пм

V ^

¡$Г)1

Рис. 1. Мультиграф газотранспортной системы

Эффективность процесса управления определяется на основании критериев, изложенных в первой главе. При этом в штатном режиме доминирующим критерием является обеспечение минимума энергозатрат при соблюдении плана поставок, а в аварийном режиме - минимизация потерь при ограничении на невязки поставок,, Эти случаи является частными вариантами решения оптимизационной задачи с переводом ряда критериев в ограничения. Однако, б общем случае критерии могут быть ранжированы по различным принципам и для решения этой задачи могут быть использованы классические методы многокритериальной оптимизации.

При реализации инструментальной среды сформирована открытая система включения произвольных методов многокритериальной оптимизации.

Моделирование аварийной ситуации сводится к задаче построения подграфа 0'={Л'\ Е} базового графа газотранспортной системы С={УУ, Е}, где W!cW: Е'сЕ. При этом расчетные процедуры для построения системы управления потоками остзются теми же. за исключением того что параметризуются сокращенным графом.

Для параметризации сетевой модели ГТС в работе используются модели физических процессов транспорта газа в условиях нестационарное™.

Произвольная сеть газопроводов представляется в виде графа, включающего три вида элементов: вершины, ребра и компрессорные станции. Под вершиной понимаются точки отбора и подачи газа в

систему, точки разветвления газопроводов, а также вход и выход КС. По ребрами сети - трубопровод, по которому транспортируется газ от одной вершины к другой. Изотермическое движение газа по трубопроводу описывается системой нелинейных уравнений:

1 Зв с2 5 (о2) 8Р . 1-е2 еУ

f dt + f2 дх

Р

« - и

дх 2 df2

где G - массовый расход газа; f - площадь поперечного сечения трубопровода; d - диаметр трубопровода; Р - среднее по сечению давление газа; с - скорость звука в газе; t - время;). - коэффициент гидравлического сопротивления.

Данная система решается при задании двух граничных условий для давлений или расходов на разных концах участка [0, /] и двух начальных условий. При моделировании нестационарного движения газа для сложных трубопроводных сетей с учетом нелинейностей используются численные методы.

Неустановившиеся процессы в ГТС возникают в связи с переменностью потребления газа во времени, при переходе с одного режима на другой, в аварийных ситуациях и т.д. Для задач диспетчерской службы расчеты этих процессов необходимо проводить оперативно и с достаточной для эксплуатационников точностью. В работе используются оценки времени стабилизации газопровода при переводе с режима на режим.

Время стабилизации газопровода вычисляется на основании решения задачи прохождения скачка повышения давления. При

больших значениях = можно ограничиться первым членом

ряда. Тогда =1 + 2е~"гт. При значении т>1 ошибка данного

уравнения будет менее 2%, т.е. время движения волны или время

стабилизации газопровода оценивается как Т-—у =-При

12к = 12Щ с2 2 De

анализе использованы линеаризованные уравнения. Показано, что время стабилизации уменьшается при увеличении О, при уменьшении длины, гидравлического сопротивления газопровода и скорости газа. Так для 1=100 км, 1=0.02, 0=1,0 м, \/уСр=10м/с получим, что Т составляет порядка 3-х часов.

Основные граничные условия задач газоснабжения можно свести к двум типам:

• допускающие использование принципа суперпозиции ступенчатых воздействий;

» допускающие использование принципа суперпозиции периодических воздействий.

В первом случае, анализируя прохождение скачка давления по газопроводу и, используя интеграл Дюамеля, можно оценить процессы в ГТС при сложных видах граничных условий,

Приведенные в диссертации формализованные модели расчета параметров ГТС и расхода газа показали необходимость единой формализации всех процессов с точки зрения их агрегирования.

Следующая задача, заключается в формализованном описании операций над процессами транспорта газа с учетом нестационарных режимов, и наличии переходных процессов в случае изменений управления конфигурацией транспортной сети.

Пусть процессы Рч. и Р2 таковы, что ХР1 Л Хп = 0.

Тогда можно определить процесс Р, \ Р2, представляющий параллельную композицию процессов Рл и Р2:

• множество его состояний и начальное состояние определяются так же, как определяются соответствующие компоненты процесса Рп | Р2;

в Хр1 = и Хр2

А/

в !р\*рг - !р-1 Л /р2

• множество переходов процесса Р, | Р2 определяется следующим образом:

- для

* каждого перехода е-, —процесса Рь и

* каждого состояния э процесса Р2 процесс Р,) Р2 содержит переход

(в,,8) -Я-+ {8\,8)

- для

* каждого перехода —з'2 процесса Р2, и

* каждого состояния 8 процесса Р1 процесс Р. | Р2 содержит переход

(5,5,) (8>8у

- для каждой пары переходов вида

51 е

s2 "ft > s'2 6 Rp2

где

♦ один из операторов ор^орг имеет вид а ? х,

* а другой - а ! е, причём t(x) = t(e) (имя в обоих операторах - одно и то же)

процесс Pi | Р2 содержит переход

(shs2) (Mí)

Если же Хр\ П Хм = 0, то для определения процесса Pi | Р2 сначала надо заменить в одном из процессов те переменные, которые входят также и в другой процесс, на новые переменные.

Редукция процесса Р представляет собой последовательность

Р=Р0->Р1~»... ->Р„ (10)

преобразований этого процесса, каждое из которых производится согласно какому-либо из излагаемых ниже правил. Каждое из этих преобразований (кроме первого) производится над результатом предыдущего преобразования.

Результатом редукции (10) является результат последнего из преобразований (т.е. процесс Р„). *

Вместе с формальным представлением схем описания отдельных технологических процессов, разработанные в диссертации операции редукции и склейки процессов, позволяют моделировать процессы управления газотранспортной системой в условиях нестационарности.

б третьей главе диссертации ставится и решается задача разработки моделей поведения системы управления с использованием формализмов дискретно-непрерывных процессов на основе гибридных автоматов.

Предлагаемый вариант использования гибридных автоматов позволяет решать задачи включения моделей работы компрессорных станций, что расширяет область применения разработанной обобщенной мультиграфовой сетевой модели ГТС.

Последовательный гибридный автомат газотранспортной системы с включенными моделями управления, приведенными выше, представляет собой совокупность:

H = {V,V\G}, (11)

где V = {VC,VD} - множество переменных, включающее в себя множество непрерывных переменных Vc = {v, е ¡ i = l..nc } и множество дискретных переменных

Vlj={vle4H<jI<jBoo!uStr\i-]..nD}l где I - множество целых чисел,

Bool - {false,true} - множество булевских значений, Sir - множество строк.

- V° - множество начальных значений переменных;

- G={g,B,P,A,F} - граф переходов гибридного автомата.

Граф переходов включает в себя:

- g=fS,E,s°J - ориентированный граф, вершины которого сопоставлены элементам множества дискретных состояний автомата S=fst\i=\..ms}, одно из которых s° является начальным, а дуги сопоставлены возможным переходам автомата из одного состояния в другое Е = {еы : Sj Sj | к е \..тг, i е \..ms, j е 1 ..ms}.

-В = СНv){null} - множество поведений, где Сн ={z"\i=\.MQ} -множество локальных непрерывных систем zt={V,z vV,Q? }, где Vf - множество вещественных переменных непрерывной системы, of - множество уравнений в форме (2), a V," - множество начальных условий для переменных Vf. В общем случае х? с Vc и vf, у? с Vcиpf, wfcKufrf.

- P = {pi(t,V)eBool\i = \..mf}v{true} - множество логических предикатов.

- А = {at :V VD \ i = 1 ,лгА } - множество мгновенных действий.

-F = {Fb,Fp,Fa}, где FB:S-*B • отображение, сопоставляющее множество систем уравнений множеству состояний (вершин графа), FP:E-*P- отображение, сопоставляющее множество предикатов множеству переходов (дуг графа), FA:E~* А - отображение, сопоставляющее множество мгновенных действий множеству переходов (дуг графа).

Очевидно, что в случае, когда тв = 0, FB:S->null, последовательный гибридный автомат вырождается в чисто дискретную карту состояний.

Данное определение последовательного гибридного автомата неявно предполагает наличие глобального непрерывного времени г еГс /0,оо/.

Фазовая траектория автомата Я в пространстве состояний SxT представляет собой последовательный процесс, в котором дискретными событиями являются переходы из одного состояния в другое. На рис. 2. показан пример такого процесса (закрашены состояния с ненулевой длительностью в непрерывном времени).

1=0

1=1

/1

временная щель

5, I

т12

-о

т23

¡=0

Рис. 2

¡=1 ■

N2

¡=3

Временная щель гибридного автомата

В каждом из состояний последовательный гибридный

автомат ведет себя как непрерывная система {Ус,Рд(з)}.

Рассмотрим подробнее фрагмент последовательного процесса, изображенный на рис. 2.

На интервале /г0автомат ведет себя как непрерывная система, поведение которой задается системой уравнений В

момент /., предикат РР(Тп) становится истинным, решение системы уравнений } прекращается, и значения переменных фиксируются как начальные рге(У) в точке разрыва (рис.3.).

¡=3

I !

I !

Рис. 3. Моделирование дискретных процессов управления

Возможен случай, когда истинными становятся одновременно предикаты нескольких переходов, исходящих из текущего состояния. Предполагается, что существует какой-то критерий выбора из них одного (например, случайным образом, по указанию пользователя и т.п.).

Далее срабатывает переход Т12 и выполняется последовательность мгновенных действий Рл(Тп). В результате выполнения этих действий значения некоторых переменных в общем случае изменяются и переменные приобретают значение У12 * рге(У).

В результате срабатывания перехода состояние становится текущим, и автомат начинает вести себя как непрерывная система, поведение которой задается системой уравнений FQ(sг), для которой

набор значений У12 является начальным. Однако, в общем случае этот набор значений является несогласованным и для его согласования необходимо решить алгебраическую составляющую системы уравнений и получить согласованные начальные

значения ро*г(¥) (рис.3.). На этом действия в точке разрыва заканчиваются.

Однако может оказаться, что для новых согласованных начальных условий становится истинным предикат какого-либо перехода из текущего состояния (например, перехода Г23). В этом случае интервал существования непрерывной системы с системой уравнений равен нулю (дифференциальная составляющая

системы уравнений не решается) и в точке г,+ 0 начинается новый разрыв, для которого значения переменных роя^У) для предыдущего разрыва становятся начальными значениями рге(У) (рис.3.). И так далее до состояния с ненулевой длительностью (на рис.2, это состояние 5-,). Последовательность переходов и состояний с нулевой длительностью образует «временную щель» (рис.2.).

Тахим образом, если предположить, что исполняющая система пакета моделирования может реализовать эти правила интерпретации, то последовательный гибридный автомат можно считать «вычислимой» моделью изолированной гибридной системы. Ясно, что в этом случае все описания непрерывных систем также должны быть сведены к «вычислимой» форме.

Для решения задач управления потоками транспорта газа в работе предполагается, что газовый поток проходит через управляемую сеть и им можно управлять за счет выбора конфигураций сети. Для определения правила выбора конфигурации сети введен вектор управления:

и = [Щ...и(Ят, и € и= У, х Ц2 х иы, (12)

где ¿/, е У/ = {0,1,..., и*}, и,+ е 1 = 1 ,М, 2+ - множество положительных целых чисел.

0-

->0

Рис. 4. Базовый граф управляемой сети

Конфигурация управляемой сети - это одна частичная подсеть базовой сети. Для каждой дуги базовой управляемой сети зададим конечное множество значений, которые может принимать связанная с данной дугой компонента вектора управления и при которых дуга не исключается из базовой сети. Пусть управляемая сеть имеет базовый граф, представленный на рис. 4.

Управляемая сеть имеет четыре узла, 1 = 4, из которых узел 1 является источником, а узел 4 - стоком. При этом А - матрица смежности базового графа.

О 1 1 О"1 г0 12 15 01 г0 0,44 0,56 0"

д_ 0 0 1 1 в_ 0 0 10 10 п_ 0 0 0(5 °'5 ~ 0 0 0 1 ' ~0 0 0 12' ~ 0 0 0 1

0 0 0 о] [о 0 0 0 ^ ,0 0 о о

Рис. 5. Матрицы потоков управляемой сети

о-*®0-/? О—

©

© (эЯ-Ч4)

а) ИГ б)«=Ф'Г в) «=[0 2Г

о ® © © © р

4—Ч£> ©^©

г)и = ИГ и = [п7 е) и-[! 2Г Рис. 6. Множество конфигураций управляемой сети

Пусть для изменения конфигурации сети используется вектор управления размерностью Л*=2: и=[щ и2]т, ^£^={0,1}, и2бУ2={0,1,2}. Данная управляемая сеть имеет шесть различных конфигураций, Щ\Щ - 2-3 = 6, которые представлены на рис. 6. На рисунке также представлены все возможные значения вектора управления, которые определяют соответствующую конфигурацию.

Пусть дуги графа базовой сети имеют ограниченную пропускную способность, которая задается матрицей пропускных способностей В. Пусть при распределении потока из узла по разным направлениям используется матрица распределений О.

Рассмотрим шесть тактов управления, ¿ = ^6. На каждом такте выберем произвольно значение вектора управления и = [¿л а2]т . Величину потока определяется на основании матрицы распределений й. Результаты моделирования представлены в табл. 1.

Таблица 1.

Результаты моделирования управляемой сети

к! [и, и2]'| [х, х2 х3 х4}'

0 (1000 0 0 0]'

1 [0 0]' [973 12 15 0]'

2 [0 1]' [961 12 21 6]'

3 [0 1]' [949 12 27 12]'

4 [1 1]' [949 0 33 18]'

5 [1 2]' [949 0 21 30]'

6 [1 2]' [949 0 9 42]'

В таблице на нулевом такте, к = 0, в третьем столбце приведено начальное значение вектора потока, х(0) = [1000 0 0 0]г.

Основной задачей разработанной модели управляемой сети является обеспечение за счет выбора конфигураций сети оптимального перемещения потока, проходящего через сеть. Под оптимальным перемещением потока следует понимать прохождение через сеть наибольшего количества потока за заданное число тактов управления.

Для формализации критерия в управляемой сети определено множество узлов-источников:

'о = |'р : £ а/р; = о, 1 <: /р < 11 (13)

и множество узлов-стоков:

Л = : = 0,1 < УР < ¿-| . (14)

Узел-источник не имеет в конфигурации базовой сети ни одной входящей в него дуги, поэтому он соответствует нулевому столбцу в матрице смежности. Узел-сток не имеет в конфигурации базовой сети ни одной выходящей дуги, поэтому он соответствует нулевой строке в матрице смежности.

Остальные узлы, номера которых соответствуют ненулевым строкам и столбцам матрицы смежности базовой сети, называем внутренними узлами сети.

Считаем, что значение потока во всех узлах сети ограничено, поэтому введем в рассмотрение вектор ограничений в узлах

Задача оптимального управления потоком в сети заключается в нахождении программного управления и(.)=(и(1),и(2),...,и(Л/)): обеспечивающего максимум следующего функционала:

Ли(.)) = У>,(ЛГ) - £>,(//) -> тах М5ч

ге/. ¿€/0 * '

При распределении потока и выполнении на каяедом таете управления следующих ограничений:

х,(/с)<*; , 1 = П1, к = (16)

Функционал (15) является терминальным и вычисляет разность между суммарным значением потока в узлах-стоках и узлах-источниках в заключительный тает управления. При перемещении любого количества потока от узла источника к узлу стоку в соотношении (15) увеличивается значение уменьшаемого и уменьшается значение вычитаемого. Оптимальное программное управление й(.)=(й(1),й(2),...,й(Л/)) обеспечивает максимальное значение функционала (15).

В четвертой главе диссертации решается задача практического внедрения разработанных методов и алгоритмов.

Описание поведения распределения потоков газотранспортной системы включает в себя следующие составляющие:

- определения алгоритмических процедур и функций;

- определения локальных классов;

- структурную схему;

- систему уравнений:

- карту поведений.

Таким образом, имеется возможность задать поведение активного динамического объекта с помощью любой комбинации этих

составляющих. Все эти комбинации сводятся к «внутренней» модели синхронного параллельного автомата, поддерживаемой системой моделирования.

Разделение описания класса на переменные и поведение отражает специфическую семантику активного динамического объекта. С точки зрения определения активного объекта 11М1. переменные и локальные компоненты (элементы структурной схемы) являются атрибутами объекта, а процедуры и функции, гибридная карта состояний, уравнения, а также связи в структурной схеме являются элементами описания функционирования объекта. Класс имеет собственную область видимости имен, все элементы описания класса должны иметь несовпадающие имена.

Поведение активного динамического объекта в целом является результатом объединения всех заданных элементов поведения. Различные специальные сочетания этих элементов позволяют в качестве частных случаев получить важнейшие типовые объекты:

- непрерывный элементарный компонент:

- дискретный элементарный компонент:

- гибридный элементарный компонент:

- компонент-контейнер.

Рис. 7. Графики переходных процессов в газопроводе

Для различных значений ^ на рис.7, приведены графики

гк

расчетных режимов для переходных процессов, которые включены в гибридную среду управления потоками транспорта газа.

Результаты диссертационной работы использованы при разработке тренажерного комплекса диспетчера газотранспортного предприятия. Комплекс позволяет проводить занятия с диспетчерским персоналом по управлению функционированием газотранспортной системы в штатных, нештатных и аварийных режимах, включая

выявление нештатных ситуаций и действия по их ликвидации. В комплексе используется модель транспорта газа в динамическом режиме. Общая структура тренажерного комплекса показана на рис.8.

■л

Обучаемые (диспетчерский персонал)

§

»Лечи

АРМ учителя Сервер $САОА

I

ыозепкрооэния

СПУРТ

Сервер 5СА0А СПУРТ

Спужвйиый жран модели

АРМ ученика АРМ ученика

Стандартный -жран АРМа диспетчера СПУРТ

Рис. 8. Организация обучения с использованием модели ГТС

Разработанные модели использованы при создании систем диспетчерского управления ряда газотранспортных предприятий.

Разработанные в диссертации модели параметризации и синхронизации технологических процессов управления транспортом газа использованы в лабораторном практикуме по дисциплине «Системы реального времени» МАДИ(ГТУ).

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ, приведенных в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ методов и моделей управления газотранспортной системой с учетом специфики технологических процессов транспорта газа, который показал необходимость использования средств интеллектуальной поддержки процессов управления транспортом газа.

2. Разработан аппарат формирования интегрированной структуры системы информационной поддержки и гибридного моделирования процессов управления поставками газа в штатных и аварийных режимах.

3. Разработаны механизмы взаимодействия моделей компонентов газотранспортной системы, отражающие основные зависимости между потоками, плотностью, температурными режимами, а также предложен механизм параметрического описания их взаимосвязи в интегрированной среде моделирования.

4. Разработано формализованное описание процессов транспорта газа, где каждый формальный процесс представляет собой совокупность взаимосвязанных процессов по предложенной параметрической схеме, что позволяет в рамках единой методики создать аналитико-имитациснную модель оценки эффективности всего процесса управления.

5. Разработано формализованное процессно-ориентированиое описание технологических процессов транспорта газа, учитывающее динамический нестационарный характер изменения давления.

6. Разработана дискретно-непрерывная модель управления газотранспортной системой в виде гибридного автомата, совмещающая элементы дискретной сети управляемых потоков и непрерывные модели описания объектов ГТС, которая позволяет в рамках единого описания оценить параметры технологических процессов и рассчитать динамические управляющие воздействия.

7. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

Публикации по теме диссертационной работы

1. Rochtchin A. Integrated Approach ío Urban Faciiities Mainíenance and Alarm Management / L. Bemer, N. Bogoyavienskaya, S.A. liiushin, E. Kitaitseva, A. Kovalev, A. Rochtchin // Compuí., Environ. and Urban Systems, Voi. 19, № 3, pp. 201 -206, 1995, Elsevier Science Ltd.

2. Рощин A.B. Управление линейной частью газопровода «Заполярное-Уренгой» / МЛ, Балавин, А. В. Рощин, С.А. Лавров // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. Научно-технический и производственный журнал. № 5 Май. - М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2002г. - С. 22.

3. Рощин А.В. АО «АтлантикТрансгазСистема» - 10 лет на рынке автоматизации / Л.И.Беркер, А.В.Рощин, С.А.Илюшин // Промышленные АСУ и контроллеры». Научно-технический

производственный журнал. № 5, Май. - М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2002г. - С. 2 ~ 3.

4. Рощин A.B. Опыт АО «АтлантикТрансгазСистема» в комплексной автоматизации объектов нефтяной и газовой промышленности. - тезисы доклада// Нефтегазовое машиностроение. Экспертно-аналитический и научно-технический журнал. № 8, Август. - М.: Издательство «Литера - 2000», 2003. - С. 24 - 25.

5. Рощин A.B. Система поддержки принятия решения в АСУТП / ААБалабанов, А.В.Рощин, А.П.Баринов, Р.П.Лукащук // Методы прикладной информатики в автомобильно-дорожном комплексе. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ), 2007 С.65-70.

6. Рощин A.B. Особенности технологии газовой отрасли как объектов автоматизации управления / A.A.Балабанов, А.В.Рощин // Методы прикладной информатики в автомобильно-дорожном комплексе. Сб. науч. тр. МАДИ(ГГУ), 2007 С.94-100.

7. Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Ковалев A.A., Рощин A.B. Комплексный подход к автоматизации диспетчерского управления ООО «Газпром трансгаз Чайковский» - тезисы доклада IV научно-технической конференции "Проблемы развития автоматизации и механизации процессов добычи, переработки и транспорта газа и газового конденсата». ОАО «НПО «Промавтоматика», г. Краснодар,

2008.-С. 19.

8. Рощин A.B. Программный комплекс автоматизации задач диспетчерского управления «АСОДУ» в составе комплекса СПУРТ /A.B. Рощин //Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М., 2009. - С.60-65.

9. Рощин A.B. Функции автоматизированной системы оперативно-диспетчерского управления / Л.И.Бернер, А.В.Рощин //Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М.,

2009. - С.66-74.

10. Рощин A.B. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный комплекс «Автоматизированная система оперативного диспетчерского управления» (АСОДУ). № 2009611863 от 10 апреля 2009г.

Подписано в печать 5 февраля 2010 г Формат 60x84x16 Усл.печ.л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 7

"Техполиграфцентр" Россия, 125319 , г. Москва, ул. Усиевича, д. 8 а. Тел.: 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМОЙ.

1.1. Характеристика технологических процессов транспорта газа.

1.2. Диспетчерское управление объектами транспорта газа.

1.3. Свойства технологических объектов транспорта газа.

1.4. Многокритериальная оптимизация и процедуры принятия решений по управлению ГТС.

1.5. Расчетная модель стационарного режима газовых поотоков.

1.6. Анализ принципов создания систем поддержки принятия решений.

Выводы по главе 1.

2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРОЦЕССНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КОМПОНЕНТОВ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Разработка формализованного мультиграфового представления газотранспортной системы.

2.2. Формирование процессного описания поведения динамической модели газотранспортной системы.

2.2.1. Действия над процессами.

2.2.2. Формальное определение процесса.

2.2.3. Понятие трассы процесса.

2.2.4. Замена состояний процесса.

2.3. Процессное описание моделей компонентов газотранспортной системыбО

2.3.1. Модель изотермического движения газа.

2.3.2. Расчетная модель квазистационарного режима.

2.4. Операции над процессами компонентов ГТС.

Операции на процессах с СО.

Преобразование процессов с передачей сообщений в процессы с СО.

2.5. Агрегирование моделей технологических процессов транспорта газа .70 Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМОЙ НА ОСНОВЕ

ГИБРИДНОЙ АВТОМАТНОЙ СХЕМЫ.

3.1. Обобщенный гибридный автомат мультиграфовой модели.

3.1.1. Гибридное время.

3.1.2. Правила интерпретации протяжки времени гибридного автомата.

3.1.3. Принцип синхронной композиции гибридных автоматов.

3.1.4. Правила интерпретации синхронного параллельного гибридного автомата.

3.2. Объекты формирования управляющих воздействий.

3.2.1. Моделирование ГПА и компрессорных станций.

3.2.2. Моделирование газораспределительных станций.

3.2.3. Моделирование подземных хранилищ газа.

3.3. Задача управления потоками в газотранспортной системе.

3.3.1. Формализованное представление управляемой сети.

3.3.2. Пример расчета вектора управления.

3.3.3. Постановка задачи выбора управляющих воздействий для перераспределения потоков.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМОЙ.

4.1. Программные аспекты моделирования и создания систем поддержки принятия решений управления ГТС.

4.2. Алгоритмическая структура гибридного дискретно-событийного моделирующего алгоритма.

4.3. Практическая реализация результатов работы для газотранспортного предприятия и в учебном процессе.

4.3.1. Гибридное моделирование в системах поддержки принятия диспетчерских решений.

4.3.2. Интегрированная среда моделирования в тренажерных комплексах и

Выводы по главе 4.

Наиболее актуальными проблемами диспетчерской службы газотранспортного предприятия являются задачи обеспечения безопасной эксплуатации и улучшение управления процессами транспорта газа. Для решения данных задач разрабатываются и внедряются системы диспетчерского управления и системы автоматизации, включая системы телемеханики. Системы телемеханики обеспечивают удаленный контроль за территориально-распределенными объектами, информационную поддержку работы диспетчера, обеспечивают ретрансляцию на исполнительные устройства поданных диспетчером команд телеуправления или телерегулирования. В штатном режиме работы объектов данные, полученные телемеханикой, являются основой для анализа режима работы технологических объектов и принятия решений по его оптимизации. В аварийных ситуациях данные, контролируемые телемеханикой, позволяют диагностировать разрывы трубопроводов и другие аварийные ситуации, определять место аварии и осуществлять локализацию (отключение) аварийного участка.

Однако при использовании «традиционной» системы телемеханики и диспетчерского управления задачу анализа ситуации и принятия решений решает человек-диспетчер. В условиях необходимости принятия ответственных решений в ограниченные сроки (особенно при локализации аварий) и на основе анализа многокритериальных данных нагрузка на диспетчера существенно возрастает. Задача принятия решений усложняется при необходимости анализа технологического объекта сложной структур, например, закольцованной трубопроводной системы перемычками и различными вариантами потоков газа.

Задачами систем поддержки принятия решений (СППР) являются: помощь диспетчеру в анализе текущего режима работы объекта, автоматизация идентификации аварийных ситуаций и выдача диспетчеру рекомендаций по их локализации и устранению при максимальном сохранении работоспособности газотранспортной системы или другого технологического объекта в целом. Поставленные задачи решаются СППР за счет первичной автоматической обработки данных, поступающих от систем телемеханики и других систем, проведения расчетов и моделирования режимов работы объекта, а также применения компонентов экспертной системы в виде правил с описанием возможных ситуаций в системе с соответствующими рекомендациями диспетчеру.

Исходя из вышесказанного, особую роль приобретает автоматизация информационной поддержки принятия решений в области управления газопроводами и другими распределенными объектами. Системы, решающие подобные задачи, не должны быть запрограммированы жестко, раз и навсегда - они должны динамично развиваться, адаптироваться к новым, изменяющимся условиям, гибко и оперативно перестраивать алгоритмы функционирования. Фактически речь идёт о реализации элементов искусственного интеллекта в диспетчерском управлении, что и определяет актуальность темы диссертации.

Целью работы является повышение эффективности управления технологическими процессами транспорта газа за счет разработки методов и моделей газотранспортной системы интегрированных в систему поддержки принятия решений. Для решения указанной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

• системный анализ методов и моделей управления газотранспортной системой с учетом специфики технологических процессов;

• исследование моделей компонентов газотранспортной системы и параметрическое описание их взаимосвязи;

• разработка процессно-ориентированного подхода к формализованному представлению технологических процессов транспорта газа;

• разработка дискретно-непрерывных моделей управления газотранспортной системой в виде гибридного автомата;

• разработка модели динамического управления потоками в газотранспортной сети;

• формирование интегрированной структуры системы информационной поддержки и моделирования процессов управления процессами поставки газа.

Научную новизну составляют методы и модели газотранспортной системой интегрированные в систему поддержки принятия решений по выбору режимов управления перераспределением газовых потоков. На защиту выносятся:

• параметрическое описание взаимосвязи математических моделей компонентов газотранспортной системы;

• формализованное представление технологических процессов транспорта газа на базе процессно-ориентированного подхода;

• дискретно-непрерывные модели управления газотранспортной системой в виде гибридного автомата;

• модели динамического управления потоками в газотранспортной сети.

В первой главе выполнен анализ методов и моделей компонентов газотранспортной системы. В результате анализа функционирования технологических объектов транспорта газа были вскрыты основные специфические по сравнению с традиционными объектами управления свойства. Показано, что выявленные особенности необходимо учитывать при создании систем оперативного управления объектами газотранспортной системы. Необходимо иметь возможность изменения алгоритмов управления в зависимости от ситуации на объекте и объяснять принимаемые решения.

Отмеченные особенности и другие особенности, приведенные в диссертации, необходимо учитывать при создании систем оперативного управления объектами газотранспортной системы. Вышеотмеченные особенности технологических процессов добычи и транспорта газа накладывают серьезные ограничения на системы управления этим процессом, придавая каждой системе как общие для конкретного процесса, так и специфические, присущие только ей, черты.

Во второй главе диссертации решается задача формализованного описания процессов функционирования отдельных компонентов газотранспортной системы и разработки аппарата интеграции компонентов в комплексную модель. В основу построения формализованного описания положено понятие процесса.

Одной из основных задач в данной ситуации — поиск управления конфигурациями сети и давлениями на выходе узлов (компрессорных станций) для обеспечения управления газтранспортной системой как в штатном, так и в аварийном режиме функционирования в соответствии с выбранными критериями.

Следующая задача, заключается в формализованном описании операций над процессами транспорта газа с учетом нестационарных режимов, и наличии переходных процессов в случае изменений управления конфигурацией транспортной сети.

Вместе с формальным представлением схем описания отдельных технологических процессов, разработанные в диссертации операции редукции и склейки процессов позволяют моделировать процессы управления газотранспортной системой в условиях нестационарности.

В третьей главе диссертации ставится и решается задача разработки моделей поведения системы управления в виде дискретно-непрерывных процессов на основе гибридных автоматов.

В диссертации выполнена привязка каждой дуги базовой сети к определенной компоненте вектора управления. При некоторых значениях компоненты вектора управления связанная с ней дуга исключается из базовой сети, определяя тем самым одну из конфигураций сети. Одна и та же компонента вектора управления может быть связана с несколькими дугами сети. При одних значениях данной компоненты вектора управления некоторые связанные с компонентой дуги исключаются из сети, а другие — нет.

Для каждой дуги базовой управляемой сети задается конечное множество значений, которые может принимать связанная с данной дугой компонента вектора управления и при которых дуга не исключается из базовой сети. Максимальное число возможных конфигураций базовой сети при этом не превосходит мощности множества значений вектора управления.

В четвертой главе с целью снижения временных затрат и повышения вероятности принятия правильного решения система диспетчерского управления была дополнена системой поддержки принятия решений, включающей гибридно-автоматную модель управления. Система поддержки принятия решений предназначена для оказания помощи диспетчеру в анализе текущего режима работы газотранспортной системы, включая идентификацию участка разрыва трубопровода, сигнализацию происшествий, классифицируемых как разрыв на участке трубопровода, представление диспетчеру справочной и рекомендательной информации при максимальном сохранении работоспособности ГТС в целом. К справочной информации относятся данные об участке обнаружения разрыва и его основных характеристиках. К рекомендательной - набор указаний по локализации участка, нацеленных на информационную поддержку анализа происходящих процессов и тенденций, сужение круга рассматриваемых вариантов и сценариев развития.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом процессов обработки информации в распределенных информационных системах предприятий по транспорту газа, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы на ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления газотранспортной системой.

При разработке методов и формальных моделей компонентов технологических процессов в диссертации использовались методы общей теории систем, математического программирования, теории графов, теоретико-множественного аппарата и др.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ (ГТУ).

Результаты, полученные при выполнении работы, могут найти дальнейшее развитие и применение для анализа и решения широкого класса задач по автоматизации и управлению технологическими процессами на газовых промыслах сложной структуры.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на научно-техническом Совете ОАО «НПО Промавтоматика»;

• на заседании кафедры АСУ МАДИ (ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований составляет актуальное направление в сфере теоретических и практических методов принятия решений в области комплексной автоматизации газотранспортной системы.

Материалы диссертации отражены в 9 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 135 страницах машинописного текста, содержит 36 рисунков, 2 таблиц, список литературы из 103 наименований и приложения.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ методов и моделей управления газотранспортной системой с учетом специфики технологических процессов транспорта газа, который показал необходимость использования средств интеллектуальной поддержки процессов управления транспортом газа.

2. Разработан аппарат формирования интегрированной структуры системы информационной поддержки и гибридного моделирования процессов управления поставками газа в штатных и аварийных режимах.

3. Разработаны механизмы взаимодействия моделей компонентов газотранспортной системы, отражающие основные зависимости между потоками, плотностью, температурными режимами, а также предложен механизм параметрического описания их взаимосвязи в интегрированной среде моделирования.

4. Разработано формализованное описание процессов транспорта газа, где каждый формальный процесс представляет собой совокупность взаимосвязанных процессов по предложенной параметрической схеме, что позволяет в рамках единой методики создать аналитико-имитационную модель оценки эффективности всего процесса управления.

5. Разработано формализованное процессно-ориентированное описание технологических процессов транспорта газа, учитывающее динамический нестационарный характер изменения давления.

6. Разработана дискретно-непрерывная модель управления газотранспортной системой в виде гибридного автомата, совмещающая элементы дискретной сети управляемых потоков и непрерывные модели описания объектов ГТС, которая позволяет в рамках единого описания оценить параметры технологических процессов и рассчитать динамические управляющие воздействия.

7. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДЩГТУ).

1. Абузова Ф.Ф., Алиев Р.А., Новоселов В.Ф. и др. Техника и технология транспорта и хранения нефти и газа. -М.: Недра, 1992. - 320 с.

2. Автоматизированная система управления технологическими процессами установки комплексной подготовки газа (УКПГ-ЗС) Заполярного газонефтеконденсатного месторождения. Техническое задание. Саратов. 2003.

3. АО «АтлантикТрансгазСистема». Перспективы разработки. Приборы и Системы. Управления, Контроль, Диагностика, № 5, 2002. С. 20-21.

4. Балавин М.А., Лазаревич С.В., Шайхутдинов А.З., Продовиков С.П, Нахшин Г.С. Опыт создания и внедрения систем автоматического управления. М.: Газовая промышленность №8, 2006.

5. Балавин М.А., Продовиков С.П., Назаров О.В., Яковлев В.Б. и др. Автоматизация процессов газовой промышленности. Спб.: Наука, 2003.

6. Бекиров Т.М., Ланчаков Г.А., Технология обработки газа и конденсата. М: НЕДРА, 1999.

7. Белов Е.Г. Об одной многокритериальной задаче распределения заданий. Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. -Екатеринбург, 1995. - С.4-9.

8. Беляков В.Г., Митрофанов Ю.И., Ярославцев А.Ф. Пакет прикладных программ для математического моделирования сетевых систем // XI Всесоюз.школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1986. 1. Ч.Ш. С. 145-150.

9. Бернер Л.И., Богданов Н.К., Лыков А.Г. О решении задачи размещения оборудования при создании системы телемеханики нефтегазового промысла // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2003. №5. - С.34-36.

10. Бернер Л.И., Богданов Н.К., Панькин К.В., Лыков А.Г. Применение методов графического анализа при решении задачи, размещенияоборудования системы телемеханики нефтегазового промысла // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2004. №1.

11. Бернер Л.И., Илюшин С.А., Лавров С.А., Сушков С.И., Лыков А .Г. Система сбора, передачи и обработки информации неэлектрифицированных кустов газовых скважин // Промышленные АСУ и контроллеры, 2004. №1.

12. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. 544 с.

13. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980.

14. Богуславский Л.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 168 с.

15. Бурков В.Н., Панова Л.Н., Шнейдерман М.В. Получение и анализ экспертной информации.-М:Изд-во Института проблем управления, 1981.

16. Бутовский А.Г., Пустыльников Л.М., Теория управления системами с распределенными параметрами. — М.: Недра, 1980.

17. Гершберг А.Ф., Мусаев А.А., Нозик А.А., Шерстюк Ю.М. Концептуальные основы информационной интеграции АСУ ТП нефтеперерабатывающего предприятия. СПб: Альянс-строй, 2003.

18. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.Т. 1.-336 с.

19. Глушков В.М. О системной оптимизации Кибернетика.- 1980.-№5.- С.1-6.

20. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Автоматизированные системы. Термины и определения //Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. М.: Комитет стандартизации и метрологии СССР, 1991.

21. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун JI.A. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. — 112с.

22. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. -СПб, 1995.-37с.

23. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир, 1982. - 562 с.

24. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. - 1993. - №1. - С. 14-19.

25. Зимин Ю.Н., Умрихин Ю.Д., Черкасов Ю.Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М., Минрадиопром, 1981.- 82 с.

26. Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997. - № 4. - С. 41- 44.

27. Коваленко Н.С., Мешельский В.М. Режимы взаимодействия неоднордных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. - 1997. - №3. -С.31-43.

28. Коннолли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. — М.: Вильяме, 2001. -1120с.

29. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2001

30. Крейг С. Маллинс. Администрирование баз данных. Полное справочное руководство по методам и процедурам. М.: Кудиц-образ. 2003. -752с.

31. Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // ComputerWeek-Москва, 1997. - № 14-15. - С. 32-39.

32. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Информационные сети АСУ и вопросы автоматизации их проектирования // Автоматизация проектирования АСУП: Сб. статей. Киев: Знание, 1976. - С. 13-15.

33. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Нахождение кратчайших путей в сети с многократной вариацией структуры // Теория и практика программирования на ЭВМ: Тез. докл. VI Всес. шк.-сем. Владивосток, 1977.-С. 85-87.

34. Куцевич И.В. Инструментарий для интеграции разнородных подсистем // Мир компьютерной автоматизации. 2000. №1.

35. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. -М., 1994. С. 152-153.

36. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.431 с.

37. Макаров Н.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982.

38. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутно-распределительные задачи: Урал. ГТУ — Екатеринбург, 1995. — С.63-82.

39. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.- 344 с.

40. Мизин И.А., Богатырев В.А., Кулешов А.П. Сети коммутации пакетов. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

41. Митрофанов Ю.И., Беляков В.Г., Кондратова Н.А., Ярославцев А.Ф. Об одной реализации метода конволюции для сетевых моделей обслуживания // XVI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М: ВИНИТИ, 1991, Ч.Ш. - С. 154-158.

42. Мусаев А.А., Шерстюк Ю.М. Интеграция автоматизированных систем управления крупных промышленных предприятий: принципы, проблемы, решения // Автоматизация в промышленности. 2003. №10.

43. Нестеров А.Л. Проектирование АСУТП. Методическое пособие. Книга 1. Спб.: Издательство ДЕАН, 2006. - 552 с.

44. Никоненко Н.С. Создание систем автоматизированного управления в добычи газа. М.: Недра, 2001.

45. Основные положения по автоматизации, телемеханизации и созданию информационно-управляющих систем предприятий добычи и подземного хранения газа. РАО «Газпром». 1997.

46. Основные положения по автоматизации, телемеханизации и созданию информационно-управляющих систем предприятий добычи, переработки, транспорта газа, газового конденсата (нефти) и подземного хранения газа. ОАО «Газпром». 2003.

47. Остиану В.М. Характеристики распределенных автоматизированных систем управления и ПТК. — М.: Промышленные АСУ и контроллеры №10, 2002.

48. Отраслевая система оперативно-диспетчерского управления ЕСГ России. Часть II. Требования к системам управления добычей и подземным хранением газа. ОАО «Газпром». 1999.

49. Панкратов B.C., Вербило А.С. Автоматизированная система диспетчерского управления ГТС. // Газовая промышленность. Серия: автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности. 2001.

50. Попадько В.Е. Проектирование SCADA систем. - М.: Изд-во РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2000.

51. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. -М.: Наука, 1986.- 288 с.

52. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенз. ГТУ - Пенза, 1997. - 20с.

53. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. — Пенз. ГТУ Пенза, 1997. — 29с.

54. Радкевич В.В. Системы управления объектами газовой промышленности. — М.: Серебряная нить, 2004. -440л.

55. Радкевич В.В., Самарин А.А., Чернов В.М. и др. Система оперативного управления процессом добычи газа и конденсата на Оренбургском НГКМ. -М.: Газовая промышленность №3, 2002.

56. Рощин А.В., Бернер Л.И., Илюшин С.А. АО «АтлантикТрансгазСистема» 10 лет на рынке автоматизации. //

57. Промышленные контроллеры АСУ. Научно-технический производственный журнал. № 5, Май. М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2002г. - С. 2 -3.

58. Рощин А.В. Система поддержки принятия решения в АСУТП / А.А.Балабанов, А.В .Рощин, А.П.Баринов, Р.П.Лукащук // Методы прикладной информатики в автомобильно-дорожном комплексе. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ), 2007 С.65-70.

59. Рощин А.В. Особенности технологии газовой отрасли как объектов автоматизации управления / А.А.Балабанов, А.В.Рощин // Методы прикладной информатики в автомобильно-дорожном комплексе. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ), 2007 С.94-100.

60. Рощин А.В. Программный комплекс автоматизации задач диспетчерского управления «АСОДУ» в составе комплекса СПУРТ /А.В. Рощин //Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). М., 2009. - С.60-65.

61. Рощин АВ., Бернер Л.И. Функции автоматизированной системы оперативно-диспетчерского управления /А.В. Рощин //Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). М., 2009. -С.66-74.

62. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. - 1997. - №2. - С.117-123.

63. Сапунцов В. Д. Методы и средства проектирования информационных систем. М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2000. -64 с.

64. Сарданашвили С.А. Расчетные методы и алгоритмы (трубопроводный транспорт газа). М.: ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2005. - 577 с.

65. Синицкий А.Р. SCADA пакеты для САУ газоперекачивающими агрегатами и компрессорными цехами. - М.: Промышленные АСУ и контроллеры №3, 2000.

66. Славин Р. Единственный путь повышения эффективности производства интеграция «снизу - вверх». — Мир компьютерной автоматизации. 2000.№1.

67. Тараненко Б.Ф., Герман В.Т. Автоматическое управление газопромысловыми объектами. М., «Недра», 1976.

68. Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации. Экон. и мат. моделир. - 1997. - 33, №1. - С.26-37.

69. Технические требования на создание АСУ ТП установки комплексной подготовки газа (УКПГ-1С) Заполярного газонефтеконденсатного месторождения. ОАО «Газпром». 2000.

70. Уланов Г.М., Алиев Р.А., Кривошеев В.П. Методы разработки интегрированных АСУ промышленными предприятиями. М.: Энергоатомиздат, 1983.

71. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. -М., 1994. -С.149-151.

72. Шайхутдинов А.З., М.А. Балавин, С.П. Продовиков, О.В. Назаров, В.Б. Яковлева, Автоматизация процессов газовой промышленности. Москва - Санкт Петербург, 2003.

73. Шахов В.В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента. Тр.конф.мол.уч.ВЦ СО РАН. Новосиб.март. - Новосибирск, 1995. -С.200-212.

74. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М.: Наука, 1992. - 4.1. - 336 с. - Ч.Н. - 272 с.

75. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Изд. центр «Академия», 2005. - 176 с.

76. Bernardo М., Donatiello L., Gorrieri R. A formal approach to the integration of performanceaspects in the modeling and analysis of concurrent systems. Information and Computation. - 1996. - v.144, №2. - P.83-154.

77. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. NASA/CR-97-206285, December 1997. - P. 27.

78. Bostel A.J., Sagar V.K. Dynamic control system for AGVs. Comput. and Contr. Eng. - 1996. - 7,№4. - P. 165-176.

79. Christopher A. Kennedy and Mark H. Carpenter, Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers. NASA TP-3484, December 1997. - P.62

80. Classification and related methods of data analysis/ ed.Bock H. -Amsterdam: NORTH-HOLLAND, 1988.- 749 p.

81. Courtoils P.J. Decomposability queueing and computer system applications. New York: Academic Press, 1977. - 284 p.

82. Fayyad U.M. et al., eds. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI/MIT Press, Menlo Park, Calif., 1996.

83. Frawley W.L., Piatetsky-Shapiro G., Matheus C.J. Knowledge discovery in database: An overview. AI Magazine. 1992. - №13(3). - P. 57-70.

84. Gelenbe E., Pujolle G. "The behaviour of a single queue in a general queueing network." Acta Imformatica, 1976, v.7, №2, P.123-136.

85. Haekhe C., Natter M., Som Т., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. -Int.J.Intell.Syst. 1997. - 8, №1. -P.l-10.

86. Jer-Nan Juang and Minh Q. Phan, Recursive Deadbeat Controller Design/ NASA TM-112863, May 1997. - P.27

87. Joslin R. Direct Numerical Simulation of Evolution and Control of Linear and Nonlinear Disturbances in Three-Dimensional Attachment-Line Boundary Layers. NASA TP-3623, 1997. - P.39.

88. Jun K.P. Approximate analysis of arbitrary configurations of queuing networks with blocking and deadlock // Proc. of the First Intern. Workshop, Raleign, NC, USA, May 1988. Amsterdam: North-Holland, 1989. - P. 259-279.

89. Kramer W., Langenbach-Belz M. Approximation for the delay in theAqueueing systems GI | GI | 1. Congressbook, 8 ITC, Melbourne, 1976.

90. Ming-Yang K., Reif J., Tate S. Searching in an unknown environment: An optimalrandomized algorithm for the cow-path problem. Information and Computation. - 1996. - v. 131, №1. - P.63-79.

91. Nishizawa К. A method to find element of cycles in a incomplete directed graph an its applications binary ANP and Petri nets. - Comput. and Math. Appl. - 1997. - 33, №9. - P.33-46.

92. Punch W. The Problem-Dependent Nature of Parallel Processing in General Programming. Proc. First Int. Conf. On Evolutionary Computation and Its Applications. June 24 - 27, Moscow. - 1996. - P. 154-164.

93. Ralescu A. A Note on Rule Representation in Expert Systems//Information Sciences. 1986. - v.38, №2. - P. 193-203.

94. Steward W.J. Recursive procedures for the numerical solution of Marcov chains// Proc. of the First Intern. Workshop, Raleigh, NC, USA, May 1983.- Amsterdam: North-Holland, 1989. P. 229-247.

95. Wallace V.L. Toward on algebraic theory of Marcovian networks// Proc.Symp.Computer Communications Network and Teletraffic. 1972. - P. 397408.