автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода

На правах рукописи

ГАФАРОВ Радик Русланович

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РЕЖИМА РАБОТЫ УЧАСТКА МАГИСТРАЛЬНОГО НЕФТЕПРОВОДА

Специальность: 05.13.06 Автоматизация и управления технологическими процессами и производствами (в промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа-2009

003463733

Работа выполнена вГОУВПО

"Уфимский государственный авиационный технический университет"

Научный руководитель

Официальные оппоненты

д-р техн. наук, проф., заслуж. деятель науки РФ и РБ, ГУСЕВ Юрий Матвеевич д-р техн. наук

АХМАДУЛЛИН Камиль Рамазанович

Ведущая организация

д-р техн. наук, проф. МУНАСЫПОВ Рустем Анварович

Научно-исследовательский институт технических систем "Пилот"

Защита состоится « 27 » марта 2009 года в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан «/?» фе.9ра. ЛЯ_2009 года

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Существенные затраты при транспортировке нефти приходятся на энергопотребление технологическим оборудованием нефтеперекачивающих станций (НПС) на всём протяжении участка магистрального нефтепровода (МН). Поэтому снижение энергетических затрат технологического оборудования всех станций, входящих в состав участка МН, является основной целью при расчёте технологических режимов перекачки нефти. Решение данной задачи приведёт к снижению себестоимости транспорта нефти.

Исследованию режимов работы нефтепроводов, выбору оптимального режима их функционирования, анализу эффективности эксплуатации магистральных насосных агрегатов посвящены работы отечественных учёных и специалистов: К. Р. Ахмадуллина, Р. Н. Бахтизина, М. А. Валиева, А. П. Ве-рёвкина, А.Г.Гумерова, А.А.Коршака, С.Е.Кутукова, В.Ф.Новосёлова, А. М. Шаммазова и других. Существующие автоматизированные системы управления магистральными нефтепроводами обеспечивают им надёжную и бесперебойную работу, но оптимум не достигается, то есть можно сказать, что НПС работают в квазиоптимальном режиме. Участок МН представляет собой систему с множественными связями между её частями, обладающих взаимным влиянием, что подразумевает рассмотрение и управление им в комплексе. В связи с этим возникают два пути решения данной проблемы. Первый путь связан с использованием более точных математических моделей оборудования НПС, что целесообразно для расчёта оптимального режима двух-трёх станций. Но использование в расчётах большего числа НПС может привести к чрезмерному усложнению или даже невозможности решения задачи. Второй путь подразумевает управление всем участком МН, но с применением более простых математических моделей НПС, что также не позволяет достичь оптимума.

Для решения этого противоречия и повышения качества управления необходимо оптимизировать сам процесс выработки управляющих решений, применяя новые методы, которые позволили бы перевести производственное оборудование в оптимальный режим работы при выполнении планов по транспортировке требуемых объёмов при меньших требуемых ресурсах и энергопотреблении.

Указанные обстоятельства обосновывают актуальность темы настоящей работы, направленной на разработку методики оптимизации многосвязных однотипных объектов и создания на её основе автоматизированной системы оптимизации работы участка МН с применением новых, более совершенных методов управления и реализующих их алгоритмов.

Цель работы - снижение энергопотребления и повышение эффективности работы участка МН за счёт разработки автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода на основе генетических алгоритмов.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработка автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода для согласованной и бесперебойной работы управляющих программ центрального диспетчерского пункта (ЦДЛ), территориального диспетчерского пункта (ТДП) и регионального диспетчерского пункта.

2. Модификация классического варианта генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных значений рабочих параметров технологического оборудования НПС участка МН, при которых обеспечивается минимально возможное энергопотребление и повышение эффективности работы оборудования станций;

3. Формирование структуры функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска оптимальных режимов работы всей совокупности технологического оборудования участка МН в выбранном диапазоне параметров с учётом физических ограничений технологического оборудования.

4. Создание управляющих алгоритмов и программного обеспечения на их основе, реализующего разработанные подходы и алгоритмы в качестве составной части промышленных БС/ША-систем и обеспечение гибкой конфигурации ПО для учёта технологических особенностей объекта управления. Проведение имитационного моделирования работы данных алгоритмов.

Результаты, выносимые на защиту:

1. Методика и концепция построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепро-

вода, позволяющая решать задачу снижения энергопотребления МНА нефтеперекачивающих станций и увеличения ресурса их работы.

2. Методика применения разработанного модифицированного варианта генетического алгоритма (ГА) для нахождения оптимальной комбинации технологических рабочих параметров МНА эксплуатационного участка МН. Обоснование и выбор определённых значений параметров ГА.

3. Структура функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска в выбранном диапазоне параметров МНА с учётом физических ограничений технологического оборудования НПС и линейной части МН.

4. Программное обеспечение имитационного моделирования автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН. Результаты экспериментальных исследований эффективности генетических алгоритмов в задаче поиска оптимального режима работы участка МН.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной методики и концепции построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН состоит в том, что объект управления рассматривается как множество однотипных объектов многосвязной системы, характеризуемых большим количеством параметров, что позволяет решать задачу оптимизации режимов работы одновременно для всей совокупности однотипных объектов без чрезмерного её усложнения.

2. Новизна разработанного модифицированного варианта генетического алгоритма состоит в изменении структуры классического варианта ГА, заключающегося в добавлении оператора проверки выполнения условия ограничений работы объекта управления (технологических, физических и других), что позволяет исключать из популяции особи, у которых хотя бы одна хромосома не удовлетворяет данным условиям.

3. Новизна предложенной функции пригодности состоит в учёте свойства лакунарности при неоднородном распределении технологических, физических и других ограничений объекта управления на всём пространстве поиска, что позволяет решать поставленную задачу оптимизации с помощью разработанного варианта ГА.

Практическая ценность и реализация результатов работы

По результатам выполненных работ разработаны управляющие алгоритмы и компьютерные программы, реализующие работу алгоритмов поиска оптимальных режимов работы участка МН. Данные программы написаны на языке высокого уровня, позволяющего непосредственно внедрять их в качестве составного модуля SCADA-системы. Основные результаты диссертационной работы внедрены на ФГУП НКТБ "Вихрь". Они применяются в разработке систем управления и оптимизации работы комплексов преобразователей электрической энергии, используемых в работах по проектам строительства газо- и нефтепроводов "Южный поток" и "Сахалин-2".

Апробация работы и публикации

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения», УГАТУ, г. Уфа, 2007; Международной научно-практической конференции «CSIT 2008», г. Анталия, 2008.

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 8 источниках, включая 3 статьи в изданиях из перечня, утвержденного ВАК («Научно-технические ведомости СП6ГТ1У», «ВестнМс УГАТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика», «Нефтегазовое дело»), материалы двух докладов на научных конференциях и 1 программный продукт, зарегистрированный в Роспатенте.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из 155 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 109 наименований и одного приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы ее цель и задачи, отмечаются научная новизна и практическая ценность полученных результатов.

В первой главе рассмотрена структура объекта управления (эксплуатационного участка магистрального нефтепровода (МН), и в том числе НПС, как его составной части). Сделан анализ известных подходов к решению проблем управления на существующем оборудовании НПС, показаны огра-

ничения на применение этих подходов для решения задачи оптимизации работы эксплуатационного участка МН.

Участок магистрального нефтепровода - это совокупность НПС и соединяющих их отрезков линейной части МН. На каждой НПС установлено до 4-х магистральных насосных агрегатов (МНА), из которых рабочим является один или два. Управление участком МН состоит в задании каждому из них требуемых значений рабочих параметров.

Сложность регулирования режима работы участка МН состоит в том, что МН представляет собой сложную, взаимосвязанную систему. Это означает, что изменение режима работы одного МНА влияет на работу всего участка нефтепровода, что требует согласования их работы. Кроме того, следует отметить, что НПС проектируются таким образом, чтобы наиболее полно использовать пропускную способность нефтепровода. Кроме того, особенностью объекта управления является схожесть характеристик технологического оборудования НПС. Поскольку все НПС работают на общую нагрузку (МН), при наличии сильной обратной связи с регулирующей аппаратурой НПС, возникает возможность представления оборудования НПС, как совокупности однотипных объектов многосвязной системы. По сути, эта совокупность МНА, работающих по всей длине участка МН, представляет собой множество многосвязных однотипных объектов, что требует рассмотрения участка МН в целом и осуществления управления всеми рабочими МНА, учитывая взаимосвязь между ними.

Рисунок 1 - Структура участка МН

Необходимость регулирования режимов работы нефтепровода определяется:

1) переменной загрузкой нефтепровода, которая обусловлена различной закономерностью работы поставщиков нефти, нефтепровода и потребителей;

2) изменением реологических параметров нефти, вследствие сезонного изменения температуры окружающей среды, а также влиянием содержания парафина, воды, растворённого газа и т.п.;

3) изменением характеристик как трубопроводов (внутритрубные отложения, уменьшение толщины стенки вследствие коррозии и т.д.), так и насосных агрегатов (износ движущихся деталей, увеличение объёмных потерь из-за увеличенных зазоров в уплотнительных кольцах и т.д.).

В настоящий момент, не менее 30 % стоимости транспортировки нефти приходится на оплату электроэнергии, потребляемой магистральными насосными агрегатами нефтеперекачивающих станций. Для снижения себестоимости транспорта нефти по магистральным трубопроводам необходимо улучшение технологических режимов перекачки нефти.

Рисунок 2 - Схематичное изображение напоров на выходах НПС

участкаМН

Под улучшением технологических режимов автор понимает поиск оптимального режим работы участка магистрального нефтепровода, при котором выполняется циановая транспортировка нефти при минимально возможном суммарном энергопотреблении всех МНА участка. Для этого требуется провести оптимизацию указанных выше режимов и найти такой режим работы МН, при котором энергопотребление всех работающих МНА участка МН

минимально. Критерием оптимизации служит выражение

*

нишп, (1.1)

где £„;„ - минимум удельной энергии, затрачиваемой на транспорт нефти;

Г-время, в течение которого требуется перекачать плановые объёмы нефти;

М - минимально возможное значение мощности / - го МНА;

'пив

1=1...к-номер МНА на участке МН.

Мощность МНА является функцией частоты вращения его вала и описывается выражением

(1.2)

где Я; - частота вращения вала соответствующего МНА;

ЗД.7, - соответственно напор, подача и полный КПД ¿-гоМНА; р-плотность нефти;

А - поправка, учитывающая влияние как реологических параметров нефти (вязкость и температура, количество содержащейся в ней парафинов и других включений и т.д.), так и внешних параметров агрегата (температура в насосном зале, состояние агрегата и другие).

Следовательно, выражение (1.1) можно записать в виде

Е^Т-^И^ (1.3)

1=] ы

Таким образом, задача оптимизации сводится к поиску вектора щ-{щ,...,пк}, который однозначно определяет режим работы МН с минимальным энергопотреблением.

Граничными условиями для данной оптимизации служат технологические ограничения объекта управления по напору, подаче и полному КПД МНА, представленные выражениями

(1.5)

Н<-Нпот>Нст^, (1.6)

(1-8)

где Н^ -максимально допустимое давление в нефтепроводе;

Нпг - напор на выходе станции, при котором вероятно образование перевальной точки;

Нпат - потери напора в нефтепроводе;

Нстит -минимально возможный напор на входе станции;

нижний предел производительности нефтепровода, при котором возможно выполнение планов транспорта нефти;

Vзадан ~ заданный уровень КПД агрегата.

Кроме того, в главе перечислены основные методы регулирования режима работы магистрального нефтепровода. Там же приведены достоинства и недостатки широко применяемых методов регулирования режимов работы участка магистрального нефтепровода, показана невозможность повышения эффективности работы нынешних НЛС с использованием этих методов.

В заключительной части главы сформулированы основные задачи исследования.

Во второй главе предложено решение поставленной задачи оптимизации работы эксплуатационного участка МН в виде построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы магистрального нефтепровода, осуществлён выбор метода оптимизации и формирование целевой функции. На рисунке 3 показано место данной системы в автоматизированной системе управления магистральными нефтепроводами. Из рисунка видно, что разрабатываемая система является программной надстройкой над существующей системой управления, но непосредственно управлением не занимается, поскольку она оптимизирует рабочий режим для максимально возможного уменьшения энергопотребления.

Важным условием функционирования разработанной автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН является наличие на НПС частотно-регулируемых приводов (ЧРП), с помощью которых задаётся частота вращения вала МНА. Поскольку в данной работе исследуются вопросы функционирования участка МН в оптимальном режиме и построения системы определения оптимального режима, функционирование МНА и анализ происходящих в них процессов не рассматриваются. Кроме того, рисунок 3 показывает двунаправленный поток данных между разрабатываемой системой и автоматизированными системами управления технологических процессов станций (АСУ ТП).

Восходящий поток данных состоит из входных данных системы определения оптимального режима работы участка МН - значений напора, подачи и КПД насосов получаемых с помощью измерительной аппаратуры

АСУ ТП. Нисходящий поток данных - рассчитанные системой и задаваемые на станциях значения частот вращения валов МНА.

Централ>ный диспетчерский пункт

Автоматизированная система определения оптимального режима работы МН

Промежуточное диспетчерские пункты

Рисунок 3 - Интеграция разрабатываемой системы в существующую систему управления МН

Основной задачей, решаемой разрабатываемой системой, является поиск массива значений частот вращения валов МНА, представленной вектором и, = , однозначно определяющим режим включенных в работу

МНА, начиная с головной станции и заканчивая приёмной, а значит, и режим работы участка МН. Целевая функция представлена суммой мощностей МНА Ы1, включенных в работу на участке МН и записана в виде:

= £„ ' ' (2.1) 1=1 1=1 V. /=1 Щ

где 5-минимально возможная мощность, потребляемая всеми магистральными агрегатами, при которой выполняется план по транспорту нефти; г - количество работающих агрегатов на участке; Ы! - потребляемая от сети мощность МНА; р - плотность перекачиваемой жидкости, т.е. нефти; % - ускорение свободного падения; Н1 - напор, создаваемый насосом МНА с индексом /; Q¡ -производительность насоса МНА с индексом /; % - полный КПД /' - го насоса МНА.

Для расчёта требуемых значений подачи насоса МНА Qi, его напора Н, используются выражения

й = . (2.2) п

я=я„.

г.] /

яом / Ч.лком У

(2.3)

гДе в»<,*> Нкса1, - соответственно номинальные (паспортные) значения подачи, напора и частоты вращения вала насоса МНА;

0, Н -расчётные значения подачи и напора насоса МНА; а, Ъ- коэффициенты аппроксимации, индивидуальные для каждого МНА (процесс их нахождения в данной работе не рассматривается, посхольку используется паспортная напорная характеристика, предоставляемая заводом-изготовителем насоса);

п - заданное значение частоты вращения вала привода МНА. Расчёт значения полного КПД МНА осуществляется по выражению

П = Чтсмех- 7эд и Чнас ' 7*» > (2.4)

где Лнас^че^ Лзд" соответственно КПД центробежного насоса, механической передачи и электрического двигателя, входящих в состав МНА.

В данном выражении КПД механической передачи принят равным единице, поскольку в рабочем диапазоне частот вращения вала его значение находится в районе 0,96...0,98 и изменяется незначительно для требуемой точности расчётов.

Исходя из задач, поставленных в первой главе, и сформированной целевой функции, представленной выражением (2.1), задача оптимизации сводится к минимизации целевой функции, что можно записать, учитывая (2.2) -(2.4), в виде выражения:

м 11 М % П1нш

чз (2.5)

п.

->шш.

Изменение режимов технологической перекачки и, в особенности, их оптимизация позволит, во-первых* снизить потребление электроэнергии при соблюдении объёмов поставок нефти. Во-вторых, снизить износ основного оборудования за счёт выбора менее напряжённых, с точки зрения работы оборудования, режимов технологической перекачки.

В третьей главе работы описаны особенности применяемого эволюционного метода в рамках поставленной задачи исследования, расписана реализация выбранного метода решения задачи и приведено описание используемых алгоритмов.

Рисунок 4 - Блок-схема модифицированного генетического алгоритма

Для поиска оптимальных значений щ следует применить глобальный поисковый метод, позволяющий находить минимум целевой функции на всём пространстве поиска. Особенностью поиска является то, что технологические ограничения делают целевую функцию кусочно-непрерывной, что накладывает свои ограничения на выбор поискового метода. Анализ возможных вариантов позволил выбрать наиболее оптимальный метод - классический вариант генетического алгоритма. Выбор классического варианта ГА был обусловлен следующими факторами: во-первых, он «просматривает» всё пространство поиска, не застревая в локальных экстремумах функций, а во-вторых, с увеличением п-мерности пространства поиска целесообразность его применения возрастает.

Кроме того, в главе приведена структура его хромосом, определена и обоснована размерность популяции, задан критерий остановки алгоритма, а также описаны применяющиеся процедуры кроссовера и мутации как с точ-

ки зрения их вида (одноточечный или многоточечный), так и точки зрения последовательности их применения.

В четвертой главе приводится описание разработанного программного обеспечения, которое предназначено для использования в качестве составной части системы управления магистральными нефтепроводами, и также приведены полученные результаты моделирования, проведённого с использованием данных компьютерных программ. Основной функцией указанного программного обеспечения, выполняющего оптимизацию работы эксплуатационного участка магистрального нефтепровода, является расчёт значений частот вращения валов включенных МНА эксплуатационного участка магистрального нефтепровода, соответствующих оптимальному режиму работы магистрального нефтепровода, при помощи генетического алгоритма.

Для проверки выдвинутых гипотез было проведено моделирование работы разработанной автоматизированной системы определения оптимального режима работы магистрального нефтепровода. Поскольку в качестве объекта управления выступает участок магистрального нефтепровода, для корректного моделирования его работы требуется взять простую, но обладающую достаточной точностью модель, позволяющую вычислять значения основных рабочих параметров. В качестве математической модели МНА была использована модель, описанная в трудах А. А. Коршака, А. М. Нечваля и некоторых других, и состоящая из выражений, которые описывают напорную и мощностную характеристики, а также зависимость КПД от частоты вращения вала насоса:

(4.1)

^Аюе ^Дэд

ном

(4.2)

(4.3)

Чэук -ГЪ]к + г\}к '

О ¡¡к ^ ]к ' 7}

V Лэн '71лн'п*нпл,

ном

ном /

+

(4.4)

ч

где йук, кук, - коэффициенты аппроксимации полиномов математической

модели одного МНА одной насосной станции, индивидуальные для каждого МНА участка МН, находятся любым аппроксимирующим методом; / - номер параметра МНА; 7 - номер МНА в насосном зале;

к - номер НПС или ЛИДС на участке магистрального нефтепровода; р- плотность перекачиваемой нефти; ^-ускорение свободного падения, равное 9,81 м/с1; й - напор, развиваемый насосом при подаче (производительности) О,! ЛГЭЯ-номинальная (паспортная) мощность электродвигателя МНА. В работе приведены результаты моделирования работы разработанной системы. Показаны зависимости сходимости генетического алгоритма от изменения величины коэффициентов мутации и скрещивания, лежащего в основе работы системы оптимизации. Приведено сравнение с методом прямого перебора, наглядно представлена разница в количестве итераций для метода прямого перебора и для генетического алгоритма с помощью диаграмм, из которых видно, что генетический алгоритм является наиболее предпочтительным с точки зрения затрат времени вычислений.

В итоге рассчитана энергетическая эффективность работы разработанной системы оптимизации. Поскольку метод использует частотно-регулируемые приводы (ЧРП), приведено два варианта расчёта экономической эффективности: с применением ЧРП, и с совместным использованием ЧРП и разработанной автоматизированной системы.

Экономия электроэнергии рассчитывается исходя из представленных выражений:

где N¡¡,N2/ -мощности электродвигателя МНА для нерегулируемого и ти-ристорного электроприводов;

(4.5)

Зависимость энергопотребления от точности! разбиения рабочего интервала (20 насосов, Юстанций)

ЯЧРП

ШЧРПсоптим.

380001

|ия рабочего интервала!

А*-расчётный временной интервал;

г]и,г)л - КПД электродвигателей МНА для нерегулируемого и тиристор-ного электроприводов соответственно;

к - количество интервалов дискретного регулирования расхода в течение суток.

Согласно расчётам, количество сэкономленной электрической энергии в первом варианте составляет свыше 20-23% за квартал относительно метода дросселирования, а во втором варианте, составляет 30-35%.

Рисунок 5 - Снижение общего энергопотребления агрегатов с увеличением точности поиска оптимальных значений частот вращения валов МНА

В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертационной работе.

В приложении представлены исходные данные для моделирования работы эксплуатационного участка, исходный текст программы моделирования, каталожные (паспортные) параметры центробежных нефтяных насосов и примеры визуализации результатов моделирования компьютерной программой, реализующей работу системы оптимизации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Разработана автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода для согласованной и бесперебойной работы управляющих программ центрального диспетчерского пункта (ЦДЛ), территориального диспетчерского пункта (ТДП) и регионального диспетчерского пункта, позволяющая решать задачу снижения энерго-

потребления МНА нефтеперекачивающих станций и увеличения ресурса их работы.

2. Разработана методика и концепция построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН на основе рассмотрения объекта управления как множество однотипных объектов многосвязной системы, характеризуемых большим количеством параметров.

3. Разработан модифицированный вариант генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных значений рабочих параметров технологического оборудования НПС участка МН. Обоснован выбор определённых значений параметров ГА.

4. Сформирована структура функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска оптимальных режимов работы всей совокупности технологического оборудования участка МН в выбранном диапазоне параметров с учётом технологических, физических и других ограничений.

5. Выявлен лакунарный характер функции пригодности при неоднородном распределении технологических, физических и других ограничений. Показано, что при этом задача оптимизации решается на веем пространстве поиска с помощью разработанного варианта ГА.

6. Создано программное обеспечение, реализующее работу автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода в качестве составной части SCADA-системы.

В процессе моделирования работы системы получена оценка экономической эффективности: экономия электрической энергии без использования ЧРП составила 20-23% за квартал, с использованием ЧРП на уровне 3-5%.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

Б рецензируемых экурналах из списка ВАК

1. Оптимизация работы участка магистрального нефтепровода на основе генетического алгоритма / Р.Р.Гафаров, О.Е.Данилин, А.А.Шуляк // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2008. № 3. С. 234 - 240.

2. Оптимизация работы нефтеперекачивающих станций с применением генетического алгоритма / 10.М.Гусев, Р.Р.Гафаров, О.Е.Данилин // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2008. №1(28). Т. 11. С. 43-52.

В рецензируемых журналах из списка ВАК по смежным специальностям

3. Двухуровневая система оптимизации работы нефтеперекачивающих станций на участке магистрального нефтепровода / Р. Р. Гафаров, О. Е. Данилин //Нефтегазовое дело. 2008. №2. Т. б. С. 105 -112.

В других, изданиях

4. Многомодульный формирователь напряжения с оптимально изменяемой структурой / Р. Р. Гафаров, О. Е. Данилин // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы : Науч. издание, межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2006. С. 97-101.

5. Применение генетического алгоритма в системе управления модульными преобразователями энергии / Б. И. Бадамшин, Р. Р. Гафаров, О. Е. Данилин II Вычислительная техника и новые информационные технологии : Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2007. Вып. 6. С. 108 -114.

6. Использование интеллектуальных методов в системе управления нефтеперекачивающей станцией / Ю- М. Гусев, Р. Р. Гафаров // Электроника, автоматика и вычислительная техника: Межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2007. С. 73 - 77.

7. Применение генетического алгоритма в системе управления нефтеперекачивающими станциями / Р. Р. Гафаров // Мавлютовские чтения: Всерос. молодежи, науч. конф. Уфа: УГАТУ, 2007. Т. 3. С. 7 - 9. (на англ. языке)

8. Применение интеллектуальных методов управления для оптимизации работа нефтеперекачивающих станций магистрального нефтепровода / Y. М. Gusev, R.R. Gafarov, O.E. Danilm // Proceedings of the Workshop on Computer Science and Informational Technologies (CSfT 2008). Antalya, Turkey, 2008. Vol. 1. P. 192-196.

8. Сввд. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2008615631. Моделирование системы управления преобразователем электрической энергии матричного типа (МСУ ШЭ MI) / Р.HLСакаев, Э.Р.Султанов, Б.И.Бадамшин, O.E.Данилин, Р. Р. Гафаров. М.: Роспатент, 2008.

Соискатель

P.P. Гафаров

ГАФАРОВ Радик Русланович

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РЕЖИМА РАБОТЫ УЧАСТКА МАГИСТРАЛЬНОГО НЕФТЕПРОВОДА

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

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 30.01.2009 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr, Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч. изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 18

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ.

ВВЕДЕНИЕ.

РАЗДЕЛ 1. УЧАСТОК МАГИСТРАЛЬНОГО НЕФТЕПРОВОДА КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ.

1.1 Описание проблем перекачки по нефтепроводу.

1.2 Математические модели насосных станций.

1.3 Существующие методы регулирования режимов работы магистрального нефтепровода.

1.4 Системы автоматического регулирования режимов перекачки нефти.

1.5 Достоинства и недостатки существующих методов.

1.6 Постановка задачи исследования и выбор критериев оптимизации.

Результаты и выводы к главе 1.

РАЗДЕЛ 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РЕЖИМА УЧАСТКА МАГИСТРАЛЬНОГО НЕФТЕПРОВОДА.

2.1 Особенности решения проблем транспорта нефти по магистральному нефтепроводу.

2.2 Определение критериев оптимальности.

2.3 Разработка обобщенной структуры автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода и её интеграция в существующую систему управления МН.50 Результаты и выводы к главе 2.

РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА МОДИФИЦИРОВАННОГО ВАРИАНТА ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ

КОМБИНАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ МНА.

3.1 Особенности используемых решений.

3.2 Разработка алгоритмического и программного обеспечения для нахождения оптимальной комбинации технологических параметров МНА на основе ГА.

3.3 Результаты и выводы к главе 3.

РАЗДЕЛ 4 ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ.

4.1 Анализ полученных результатов при помощи ГА.

4.2 Результаты, полученные методом прямого перебора.

4.3 Энергетическая эффективность предложенного метода и его практического применения.

Актуальность темы

Существенные затраты при транспортировке нефти приходятся на энергопотребление технологическим оборудованием нефтеперекачивающих станций (НПС) на всём протяжении участка магистрального нефтепровода (МН). Поэтому снижение энергетических затрат технологического оборудования всех станций, входящих в состав участка МН, является основной целью при расчёте технологических режимов перекачки нефти. Решение данной задачи приведёт к снижению себестоимости транспорта нефти.

Исследованию режимов работы нефтепроводов, выбору оптимального режима их функционирования, анализу эффективности эксплуатации магистральных насосных агрегатов посвящены работы отечественных учёных и специалистов: К. Р. Ахмадуллина, Р. Н. Бахтизина, М. А. Валиева,

A. П. Верёвкина, А. Г. Гумерова, А. А. Коршака, С. Е. Кутукова,

B. Ф. Новосёлова, А. М. Шаммазова и других. Существующие автоматизированные системы управления магистральными нефтепроводами обеспечивают им надёжную и бесперебойную работу, но оптимум не достигается, то есть можно сказать, что НПС работают в квазиоптимальном режиме. Участок МН представляет собой систему с множественными связями между её частями, обладающими взаимным влиянием, что подразумевает рассмотрение и управление им в комплексе. В связи с этим возникают два пути решения данной проблемы. Первый путь связан с использованием более точных математических моделей оборудования НПС, что целесообразно для расчёта оптимального режима работы двух-трёх станций. Но использование в расчётах большего числа НПС может привести к чрезмерному усложнению или даже невозможности решения задачи. Второй путь подразумевает управление всем участком МН, но с применением более простых математических моделей НПС, что также не позволяет достичь оптимального режима работы.

Для решения этого противоречия и повышения качества управления необходимо оптимизировать сам процесс выработки управляющих решений, применяя новые методы, которые позволили бы перевести производственное оборудование в оптимальный режим работы при выполнении планов по транспортировке требуемых объёмов нефти при меньших требуемых ресурсах и энергопотреблении.

Указанные обстоятельства обосновывают актуальность темы настоящей работы, направленной на разработку методики оптимизации многосвязных однотипных объектов и создания на её основе автоматизированной системы оптимизации работы участка МН с применением новых, более совершенных методов управления и реализующих их алгоритмов.

Цель работы - снижение энергопотребления и повышение эффективности работы участка МН за счёт разработки автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода на основе генетических алгоритмов.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработка автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода для согласованной и бесперебойной работы управляющих программ центрального диспетчерского пункта (ЦДЛ), территориального диспетчерского пункта (ТДП) и регионального диспетчерского пункта.

2. Модификация классического варианта генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных значений рабочих параметров технологического оборудования НПС участка МН, при которых обеспечивается минимально возможное энергопотребление и повышение эффективности работы оборудования станций.

3. Формирование структуры функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска оптимальных режимов работы всей совокупности технологического оборудования участка МН в выбранном 5 диапазоне параметров с учётом физических ограничений технологического оборудования.

4. Создание управляющих алгоритмов и программного обеспечения на их основе, реализующего разработанные подходы и алгоритмы в качестве составной части промышленных БСАОА-систем, и обеспечение гибкой конфигурации ПО для учёта технологических особенностей объекта управления. Проведение имитационного моделирования работы данных алгоритмов.

Результаты, выносимые на защиту:

1. Методика и концепция построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода, позволяющая решать задачу снижения энергопотребления МНА нефтеперекачивающих станций и увеличения ресурса их работы.

2. Методика применения разработанного модифицированного варианта генетического алгоритма (ГА) для нахождения оптимальной комбинации технологических рабочих параметров МНА эксплуатационного участка МН. Обоснование и выбор определённых значений параметров ГА.

3. Структура функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска в выбранном диапазоне параметров МНА с учётом физических ограничений технологического оборудования НПС и линейной части МН.

4. Программное обеспечение имитационного моделирования автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН. Результаты экспериментальных исследований эффективности генетических алгоритмов в задаче поиска оптимального режима работы участка МН.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной методики и концепции построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН состоит в том, что объект управления рассматривается как множество однотипных объектов многосвязной системы, характеризуемых большим количеством параметров, что позволяет решать задачу оптимизации режимов работы одновременно для всей совокупности однотипных объектов без чрезмерного её усложнения.

2. Новизна разработанного модифицированного варианта генетического алгоритма состоит в изменении структуры классического варианта ГА, заключающегося в добавлении оператора проверки выполнения условия ограничений работы объекта управления (технологических, физических и других), что позволяет исключать из популяции особи, у которых хотя бы одна хромосома не удовлетворяет данным условиям.

3. Новизна предложенной функции пригодности состоит в учёте свойства лакунарности при неоднородном распределении технологических, физических и других ограничений объекта управления на всём пространстве поиска, что позволяет решать поставленную задачу оптимизации с помощью разработанного варианта ГА.

Практическая ценность и реализация результатов работы

По результатам выполненных работ разработаны управляющие алгоритмы и компьютерные программы, реализующие работу алгоритмов поиска оптимальных режимов работы участка МН. Данные программы написаны на языке высокого уровня, позволяющего непосредственно внедрять их в качестве составного модуля БСАОА-системы. Основные результаты диссертационной работы внедрены на ФГУП НКТБ "Вихрь". Они применяются в разработке систем управления и оптимизации работы комплексов преобразователей электрической энергии, используемых в работах по проектам -строительства газо- и нефтепроводов "Южный поток" и "Сахалин-2".

Апробация работы и публикации

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения», УГАТУ, г. Уфа, 2007; Международной научно-практической конференции «СвГГ 2008», г. Анталия, 2008.

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 8 источниках, включая 3 статьи в изданиях из перечня, утвержденного ВАК («Научно-технические ведомости СПбГПУ», «Вестник УГАТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика», «Нефтегазовое дело»), материалы двух докладов на научных конференциях и 1 программный продукт, зарегистрированный в Роспатенте.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из 137 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 108 наименований и одного приложения.

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы ее задачи, отмечаются новизна и практическая ценность результатов.

В первой главе рассмотрена специфика объекта управления (магистрального нефтепровода, и в том числе НПС, входящих в его состав), особенности существующих способов управления, их недостатки и достоинства. Сделан анализ нынешних подходов к решению проблем управления на существующем оборудовании НПС, показаны ограничения на применение этих подходов для решения задачи оптимизации работы эксплуатационного участка МН. В заключительной части главы приведены основные задачи исследования.

Во второй главе предложено решение поставленной задачи оптимизации работы эксплуатационного участка МН в виде построения автоматизированной 8 системы. Приведено описание её внутренней структуры, принципы функционирования и алгоритма работы. Подробно расписано функционирование ГА как основной части разработанной системы, приведена и обоснована функция пригодности.

В третьей главе описаны особенности применяемых численного и эволюционного методов в рамках поставленной задачи исследования. Приведены описания и алгоритмы разработанной компьютерной программы, реализующей работу разработанной системы.

В четвёртой главе приведены полученные результаты моделирования, проведённого с использованием описанных выше компьютерных программ, и рассчитана экономическая эффективность. По полученным результатам сделаны соответствующие пояснения, показывающие верность предложенного способа решения поставленной задачи исследования.

В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертационной работе.

В приложении приводятся следующие таблицы:

1. Таблица описаний функций и процедур, использованных в исходном коде компьютерной программы, реализующей работу разработанной системы.

2. Таблица значений количества поколений в зависимости от значений коэффициентов мутации и скрещивания (результаты работы программы, реализующей работу системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода).

3. Таблица значений номинальных параметров центробежных насосов магистрального нефтепровода, использованных при моделировании работы автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода.

4.4 Основные выводы к главе 4

При анализе полученных данных были выявлены следующие закономерности: сходимость генетического алгоритма улучшается либо с уменьшением коэффициента скрещивания, либо с увеличением коэффициента мутации.

Данное поведение нехарактерно для классического генетического алгоритма, поскольку мутация, как правило, разрушает поколения особей с высокими (низкими в случае задач минимизации) значениями функции пригодности. Оно может быть объяснено тем, что поисковый диапазон настолько широк и неоднороден, что только высокая мутация может помогать выбираться из своеобразной "ямы" функции пригодности. По сути дела, диапазон поиска представляет собой совокупность своеобразных островков, отделенных друг от друга. Оператор скрещивания "цепляется" за острова, в то время как мутация перепрыгивает с острова на остров, что позволяет находить оптимальное решение за меньшее число итераций (поколений в терминологии ГА).

При сравнении ГА с методом прямого перебора видно однозначное преимущество ГА относительно количества вычислений. Хотя метод прямого перебора позволяет находить более точные решения на пространстве поиска, затраты машинного времени несоизмеримо велики по сравнению с ГА. Результаты моделирования генетическим алгоритмом свидетельствуют об оптимальном режиме работы участка МНП. Следовательно, предположение о целесообразности применения ГА для оптимизации работы участка магистрального нефтепровода верно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности работы эксплуатационного участка МН. Полученные результаты позволяют говорить о том, что применение разработанной системы позволит снизить энергопотребление работающих агрегатов участка МН, что в свою очередь снизит себестоимость транспортировки нефти по трубопроводу.

При решении этой задачи получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработана автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода для согласованной и бесперебойной работы управляющих программ центрального диспетчерского пункта (ЦДЛ), территориального диспетчерского пункта (ТДП) и регионального диспетчерского пункта, позволяющая решать задачу снижения энергопотребления МНА нефтеперекачивающих станций и увеличения ресурса их работы.

2. Разработана методика и концепция построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН на основе рассмотрения объекта управления как множество однотипных объектов многосвязной системы, характеризуемых большим количеством параметров.

3. Разработан модифицированный вариант генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных значений рабочих параметров технологического оборудования НПС участка МН. Обоснован выбор определённых значений параметров ГА.

4. Сформирована структура функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска оптимальных режимов работы всей совокупности технологического оборудования участка МН в выбранном диапазоне параметров с учётом технологических, физических и других ограничений.

5. Выявлен лакунарный характер функции пригодности при неоднородном распределении технологических, физических и других ограничений. Показано, что при этом задача оптимизации решается на всём пространстве поиска с помощью разработанного варианта ГА.

6. Создано программное обеспечение, реализующее работу автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода в качестве составной части 8САГ)А-системы.

В процессе моделирования работы системы получена оценка энергетической эффективности: количество сэкономленной электрической энергии в первом варианте составляет свыше 20-23% за квартал относительно метода дросселирования, а во втором варианте, составляет 30-35%.

1. Коршак A.A., Муфтахов Е.М. Технологический расчёт магистрального нефтепровода: Учебное пособие. Уфа: ООО "ДизайнПолиграфСервис", 2005.- 98с.

2. Типовые расчёты при проектировании и эксплуатации нефтебаз и нефтепроводов: Учебное пособие для вузов. / Тугунов П.И., Новосёлов В.Ф., Коршак A.A. и др. Уфа: "ДизайнПолиграфСервис", 2002. - 658с.

3. Новосёлов В.Ф., Муфтахов Е.М. Технологический расчёт нефтепроводов: Учебное пособие— Уфа: Издательство Уфимского государственного нефтяного технического университета, 1996. 43с.

4. Нечваль A.M. Проектирование и эксплуатация газонефтепроводов: Учебное пособие. Уфа: ООО "ДизайнПолиграфСервис", 2001. - 165с.

5. Нефтяные центробежные насосы: Каталог. М.: ЦИТНИхимнефтемаш, 1980.-52с.

6. Колпаков Л.Г. Эксплуатация магистральных центробежных насосов. — Уфа. Изд-во Уфимского нефтяного университета, 1988. — 116с.

7. Зайцев Л.А. Регулирование режимов работы магистральных нефтепроводов. -М.: Недра, 1982.-240с.

8. Коршак A.A. Ресурсосберегающие методы и технологии при транспортировке и хранении нефти и нефтепродуктов / A.A. Коршак. Уфа: ДизайнПолиграфСервис, 2006. - 192с.

9. Коршак A.A., Нечваль A.M. Трубопроводный транспорт нефти, нефтепродуктов и газа: Учебное пособие для системы дополнительного профессионального образования / A.A. Коршак, A.M. Нечваль. Уфа: ДизайнПолиграфСервис, 2005. - 516с.

10. Типовые расчёты при проектировании и эксплуатации нефтебаз и нефтепроводов / Тугунов П.И., Новосёлов В.Ф., Коршак A.A. и др.: Учебное пособие для вузов. Уфа: ООО "ДизайнПолиграфСервис", 2002. - 658с.

11. Техника и технология транспорта и хранения нефти и газа / Ф.Ф. Абузова, P.A. Алиев, В.Ф. Новосёлов и др. М.: Недра, 1992. - 320с.

12. Трубопроводный транспорт нефти / Г.Г. Васильев, Г.Е. Коробков, A.A. Коршак и др.; Под редакцией С.М. Вайнштока: Учебник для вузов в 2 томах. -М.: ООО "Недра-Бизнесцентр", 2002. -Т.1 -407с.

13. РД 153-39.4-056-00. Правила технической эксплуатации магистральных нефтепроводов. М.: Недра,2001. - 194с.

14. СНиП 2.05.06-85*. Магистральные трубопроводы / Госстрой России : ГП ЦППД997. -52с.

15. Центробежные нефтяные насосы для магистральных трубопроводов: Каталог. — 2-е издание, исправленное и дополненное. М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1989.-24с.

16. Минаев Е.В., Кулаков Е.С. Экологические проблемы нефтяной промышленности России и некоторые подходы к их решению по опыту Всероссийских учений // Трубопроводный транспорт нефти. 1995. — №9. с.31-32.

17. Тугунов П.И., Новосёлов В.Ф. Типовые расчёты при проектировании и эксплуатации нефтебаз и нефтепроводов: Учебное пособие. М.: недра 1981.- 184с.

18. Коршак A.A., Блинов И.Г., Веремеенко С.А. Ресурсосберегающие методы эксплуатации нефтепроводов. Уфа: Башкнигоиздат,1991. - 136с.

19. Проектирование и эксплуатация нефтебаз: Учебник для вузов / С.Г. Едмаров, В.М. Михайлов, А.Д. Прохоров и др. М.: Недра,1982. - 280с.

20. Еременко П.Т., Воробьёв H.A. Развитие трубопроводного транспорта в СССР и за рубежом. -М.: Недра, 1989. 166с.

21. Коршак A.A. Транспортировка нефти на постсоветском пространстве. — Уфа: ООО "ДизайнПолиграфСервис", 1996. -212с.

22. Коршак A.A., Шаммазов A.M. Основы нефтегазового дела. Проектирование, сооружение и эксплуатация газанефтепроводов игазонефтехранилищ: Учебное пособие. Уфа: Издательство УГНТУ, 1999. -265с.

23. Коршак A.A. Специальные методы перекачки: Конспект лекций. —Уфа: ООО "ДизайнПолиграфСервис", 2001. 208с.

24. Коршак A.A., Шаммазов A.M. Основы нефтегазового дела: Учебник для вузов. 3-е издание, исправленное и дополненное. — Уфа: ООО "ДизайнПолиграфСервис", 2005. - 528с.: ил.

25. Бородавкин П.П., Березин B.JI. Сооружение магистральных трубопроводов. -М.: Недра, 1987.-471с.

26. Бобрицкий И.В., Юфин В.А. Основы нефтяной и газовой промышленности. -М.: Недра, 1988.-200с.

27. Середа Н.Г., Муравьев В.М. Основы нефтяного и газового дела. М.: Недра, 1980.-287с.

28. Трубопроводный транспорт нефти и газа / P.A. Алиев, В.Б.Белусов, А.Г. Немудров др. -М.: Недра, 1988. 368с.

29. Нечваль М.В., Новоселов В.Ф., Тугунов П.И. Последовательная перекачка нефтей и нефтепродуктов по магистральным трубопроводам. М.: Недра, 1976.-221с.

30. Тищенко Н.М. Введение в проектирование систем управления. 2-е издание, доп. и перераб. - М.: Энергоатомиздат, 1986. - 248 е.: ил.

31. Куликов Г.Г. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие / Г.Г. Куликов, Т.В. Брейкин, В.Ю. Арьков. Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999. - 129 е.: ил.

32. Емельянов В.В. Теория и практика эволюционного моделирования / В.В. Емельянов, В.М. Курейчик, В.В. Курейчик. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -432с.

33. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский, перевод с польского И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2004. -Библиогр. с. 379-380 (20 назв.) - Предмет, указ. с. 381-383.

34. Мухачёва A.C. Задача двумерной упаковки в контейнеры: новые подходы к разработке методов локального поиска оптимума / A.C. Мухачёва, А.Ф. Валеева, В.М. Коршак. М.: Изд-во МАИ, 2004. - 193 е.: ил.

35. Савицкий С.К. Инженерные методы идентификации энергетических объектов. Д.: Энергия, 1978. - 71 е.: ил.

36. Фомин В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами / В.Н. Фомин, А.Л. Фрадков, В.А. Якубович. М.: Наука, 1981. - 447 е.: ил.

37. Зоркальцев В.И. Метод наименьших квадратов: Геометрические свойства, альтернативные подходы, приложение / Ответственный редактор Е.Г. Ануферов, В.П. Булатов Новосибирск: Наука, 1995. — 218 е.: ил.

38. Губанов B.C. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теория и применение в астронометрии / РАН. Институт прикладной астрономии. — СПб: Наука, 1997. 318 с.

39. Волков И.К. Случайные процессы: Учебное пособие для вузов / И.К. Волков, С.М. Зуев, Г.М. Цветкова; Под редакцией B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 448 е.: ил.

40. Брандт 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров: учебное пособие / 3. Брандт; перевод с английского О.И. Волковой; Под редакцией Е.В. Чепурина. М.: Мир: ACT, 2003.-686 е.: ил.

41. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М., "Наука", 1965. 403 с.

42. Батищев Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования. М., "Сов. радио", 1975,216с.

43. Березин И.С., Жидков Н.П. Методы вычислений. Т. 1 и т. 2. М., Физматгиз, 1962. 664с.

44. Данскин, Джон М. Теория максимина. Пер. с англ. под ред. И.Н. Коваленко. М., "Сов. радио", 1970. 200с.

45. Демьянов В.Ф., Малоземов В.Н. Введение в минимакс. М., "Наука", 1972. 367 с.

46. Демьянов В.Ф., Рубинов A.M. Приближённые методы решения экстремальных задач. ЛГУ, 1968. 179с.

47. Кутуков С.Е. Приложение генетических алгоритмов в управлении технологическими режимами нефтепродуктопроводов / С.Е.Кутуков / http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/Kutukov6.pdf. Нефтегазовое дело, 2003. 16 с.

48. Кутуков С.Е. Использование интеллектуальных систем в мониторинге режимов эксплуатации нефтепроводов / С.Е.Кутуков, Г.Х.Самигуллин, Ф.И.Бадиков / http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/kut2.pdf //Нефтегазовое дело, 2001.-Т.1.- 14 с.

49. Кутуков С.Е. Элементы искусственного интеллекта в системах сбора, подготовки и транспорта углеводородного сырья / С.Е.Кутуков, В.И.Васильев / http:// www.ogbus.ru/authors/Kutukov/kut5.pdf // Нефтегазовое дело, 2001. Т.1. 6 с.

50. Кутуков С.Е. Возможности метода энергетического баланса в интеллектуальных системах диагностирования режима эксплуатации трубопровода / С.Е.Кутуков, Ф.И.Бадиков // Интервал. 2001. - №1 (24). - С. 14-17.

51. Кутуков С.Е. Возможности метода энергетического баланса в интеллектуальных системах диагностирования режима эксплуатации трубопровода / С.Е.Кутуков, Ф.И.Бадиков // Интервал. 2001. - №1 (24). - С. 14-17.

52. Кутуков С.Е. Анализ энергопотребления магистральными нефтепроводами ОАО ПМН / С.Е.Кутуков, А.Я.Титов // Пробл. нефтегаз. отрасли: Материалы межрегион, науч. метод, конф. / УГНТУ. - Уфа, 2000. -С. 43 - 44.

53. Кутуков СЕ. Информационно-аналитические системы магистральных трубопроводов. М.: СИП РИА, 2002.

54. Кутуков С.Е. Параметрическая диагностика технологических режимов магистральных нефтепроводов / А.М.Шаммазов, С.Е.Кутуков // Материалы юбилейной науч.-техн. конф. / УГНТУ. Уфа, 2002. - С. 87 - 89.

55. Кутуков С.Е. Влияние частоты переключений агрегатов на эффективность эксплуатации насосной станции / М.А.Валиев, С.Е.Кутуков, В.А.Шабанов // Сооружение, ремонт и диагностика трубопроводов: Сб. науч. тр. М.: Недра, 2003. — С. 115 - 118.

56. Сыромятников И.А. Режимы работы асинхронных и синхронных электродвигателей. М- Л.: Госэнергоиздат, 1963.

57. Костышин B.C. Моделирование режимов работы центробежных насосов на основе электрогидравлической аналогии / Костышин B.C. // http:// www.ogbus.ru/authors/Kostyshin/Kostyshin2.pdf // Нефтегазовое дело, 2004. -115 с.

58. Валиев М.А. Анализ использования электроэнергии при решении технологических задач перекачки нефти / Валиев М.А., Кутуков С.Е., Шабанов В.А. // www.ogbus.ru/authors/Valiev/Valievl.pdf // Нефтегазовое дело, 2003. 22 с.

59. Ахмадуллин K.P. Энергосберегающие технологии трубопроводного транспорта нефтепродуктов. Автореферат на соискание ученой степени д-р. техн. наук. / Ахмадуллин K.P. // www.ogbus.ru/authors/Ahmadullin/ /Ahmadullinl.pdf// Нефтегазовое дело, 2007. 46 с.

60. Ахмадуллин K.P., Шаммазов A.M., Коршак A.A., Основы трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. -Уфа, УГНТУ, 2000.-160 с.

61. Ахмадуллин K.P. Методы расчета и регулирования режимов насосных станций магистральных нефтепродуктопроводов // Нефтяное хозяйство.-2004.- № 2.-C.33-38.

62. Ахмадуллин K.P., Шаммазов A.M. Разработка теоретических положений ресурсосбережения при транспортировке нефтепродуктов путемоптимизации рабочих характеристик оборудования // Изв. вузов. Нефть и газ.-2004.-№ 4.- С. 23-29.

63. Ахмадуллин K.P., Шаммазов A.M. Теоретические положения ресурсосбережения при транспортировке нефтепродуктов посредством оптимизации характеристик МНПП // Транспорт и хранение нефтепродуктов.- 2004.- №5-6.-С.5-11.

64. Ахмадуллин K.P. Экспериментальное определение энергоэффективности насосных станций магистральных нефтепродуктопроводов // Изв. вузов. Нефть и газ. 2005.- № 2.

65. Ахмадуллин K.P., Шаммазов A.M. Регулирование характеристик насосных агрегатов нефтепродуктопроводов с использованием гидромуфт и дисковых муфт // Изв. вузов. Нефть и газ.-2004.-№ З.-С. 23-29.

66. Голосовкер В.И. Расчет расхода электроэнергии для участка нефтепровода //Транспорт и хранение нефти и нефтепродуктов, 1973, №5, С. 16-19.

67. Валиев М.А., Шабанов В.А. Потери электроэнергии при перекачке нефти по магистральным нефтепроводам // Материалы III конгресса нефтегазопромышленников России "Проблемы нефти и газа". УГНТУ, Уфа, 2001.

68. Ломакин A.A. Центробежные и осевые насосы. М.¡Машиностроение, 1966. -364с.

69. Аронзон Н.З., Козлов В.А., Козобков A.A. Применение электрического моделирования для расчета компрессорных станций.- М.: Недра, 1969. 178 с.

70. Энергосберегающая технология электроснабжения народного хозяйства: В 5 кн./ Под ред.В.А.Веникова. Кн.2. Энергосбережение в электроприводе / Н.Ф.Ильинский, Ю.В. Рожановский, А.О.Горнов.- М.: Высшая школа, 1989.127 с.

71. Солдатов К.Н. Насосы магистральных нефтепродуктопроводов. М.: Гостоптехиздат, 1962.-15 6с.

72. Гидродинамика трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов /А.Х.Мирзаджанзаде, А.К.Галлямов, В.И.Марон, В.А.Юфин. М.: Недра, 1984.-287 с.

73. Данилин О.Е., Бадамшин Б.И. Оптимизация методами генетических алгоритмов математической модели нелинейного объекта // Докл. Российской научн.-техн. конф. Мавлютовские чтения: Уфа: Сборник трудов, 2006. т.2.- с. 65-70.

74. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие/УГАТУ. — Уфа: Издательство УГАТУ, 1999. 105с.: ил.

75. Holland J. Н., Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975.

76. Shonkwiler R., Miller K. R., Genetic algorithm, neural network synergy for nonlinearly constrained optimization problems, Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks, COGANN-92, 1992, pp. 248-257.

77. Whitley D., Starkweather I, Bogart C, Genetic algorithms and neural networks: Optimizing connections and connectivity, Parallel Computing, 1990, nrl4, pp. 347-361.

78. Kadaba N., Nygard К. E., Juell P. L, Integration of adaptive machine learning and knowledge-based systems for routing and scheuling applications. Expert Systems with Applications, 1991, t. 2, nr 1, pp. 15-27.

79. Koza J. R., Genetic Programming II. Automatic Discovery of Reusable Programs, MIT Press, 1994.

80. Hsu L. S., Wu Z. B., Input Pattern Encoding Through Generalized Adaptive Search, Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks, COGANN-92, 1992, pp. 235247.

81. Brindle M., Genetic Algorithms for Function Optimization, Ph. D.dissertation, University of Alberta, 1981.

82. Fogel, David B. (editor) (1998). Evolutionary Computation: The Fossil Record. New York: IEEE Press.

83. Falkenauer, Emanuel (1997). Genetic Algorithms and Grouping Problems. Chichester, England: John Wiley & Sons Ltd. ISBN 978-0-471-97150-4.

84. Fogel, David B. (2000). Evolutionary Computation: Towards a New Philosophy of Machine Intelligence. New York: IEEE Press: pp. 140.

85. Syswerda, G. (1989). "Uniform crossover in genetic algorithms". J. D. Schaffer Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann.

86. Whitley, D. (1994). A genetic algorithm tutorial. Statistics and Computing 4, 65-85.

87. Fraser, Alex S. (1957). "Simulation of Genetic Systems by Automatic Digital Computers. I. Introduction". Australian Journal of Biological Sciences 10: 484 -491.

88. Goldberg, David E (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, Boston, MA.

89. Goldberg, David E (2002), The Design of Innovation: Lessons from and for Competent Genetic Algorithms, Addison-Wesley, Reading, MA.

90. Fogel, David B (2006), Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, IEEE Press, Piscataway, NJ. Third Edition

91. Koza, John (1992), Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press. ISBN 0-262-11170-5

92. Michalewicz, Zbigniew (1999), Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag.

93. Mitchell, Melanie, (1996), An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, Cambridge, MA.

94. Schmitt Lothar M., Nehaniv Chrystopher N, Fujii Robert H. (1998), Linear analysis of genetic algorithms, Theoretical Computer Science (208), pp. 111-148

95. Schmitt, Lothar M (2001), Theory of Genetic Algorithms, Theoretical Computer Science (259), pp. 1-61

96. Vose, Michael D (1999), The Simple Genetic Algorithm: Foundations and Theory, MIT Press, Cambridge, MA.