автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Диагностика состояний и управление технологической безопасностью с использованием индекса безопасности

На правах рукописи

ТОИЧКИН Николай Александрович

ДИАГНОСТИКА СОСТОЯНИЙ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНДЕКСА БЕЗОПАСНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ЦЕХА ВЫПАРКИ ПРОИЗВОДСТВА ХЛОРА И КАУСТИКА)

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Апатиты 2006

Работа выполнена в Кольском филиале Петрозаводского государственого университета, г. Алатиты.

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор, лауреат премии правительства РФ Путилов Владимир Александрович

Официальные оппоненты -

доктор технических наук, профессор, Егоров Александр Федорович доктор технических наук, профессор, Григорьев Вадим Алексеевич

Ведущая организация -

ОАО Новомосковская акционерная компания «АЗОТ», г. Новомосковск

Защита состоится Ч

СЛЯ. 2006 г. в / У часов на заседании

ArtJ) 2.04 1

диссертационного совета Д212.262.04 в Тверском государственном техническом университете по адресу 170026, г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22 (ауд. Ц-212).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета.

Автореферат разослан " Ç " . ¿i Л JÔ Т~А 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.262.04

А.В. Жгутов

ЯМ>6А

-49W

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из важнейших направлений организации промышленного производства является обеспечение безопасности технологических процессов. Решение этой проблемы в данной работе осуществляется путем создания информационной системы промышленной безопасности.

Современные информационные системы технологической безопасности являются сложными иерархически организованными человеко-машинными системами. В этих системах можно выделить подсистему оценки состояний технологии и организационно-технологическую подсистему управления безопасностью. Ядром таких информационных систем является система анализа зарождения и развития опасностей.

Трудность создания систем управления технологической безопасностью объясняется сложностью организации производственных комплексов и современных промышленных технологий. Вследствие этого постоянно повышаются время и трудозатраты выполнения диагностических процедур, поиска источника возникающих нарушений, что в итоге приводит к ухудшению качества принимаемых решений. Это вызывает необходимость создания специальной системы оценки состояний и диагностики нарушений для целей прогнозирования внештатных и предаварийных ситуаций.

Актуальность и значимость проблемы обеспечение безопасности подтверждается значительным числом посвященных ей работ. Основополагающими работами, посвященными данной проблеме являются исследования академиков В.В. Кафарова, И.Д. Зайцева, К.В. Фролова, профессоров Б.В. Палюха, А.Ф. Егорова, В.П. Мешалкина, Т.В. Савицкой, H.A. Се-верцева, В.И.Тихонова, В.И. Мищенко, A.B. Мозголевского, Е.И. Сычева, H.A. Скляревича, В.К. Дедкова и др.

Для решения проблемы обеспечения технологической безопасности промышленных процессов необходимо искать новые и усовершенствовать зарекомендовавшие себя на практике подходы и методы. При этом необходимо решить ряд теоретических и практических задач, специфичных для дайной области деятельности - области обеспечения технологической безопасности промышленных предприятий.

В настоящее время сложились несколько направлений в области повышения безопасности технологических процессов: проектно-конструкторский подход, технологический подход, и подход, основанный на построении информационных систем технической диагностики.

Многочисленные исследования показывают, что основная тяжесть затрат на обеспечение технологической безопасности ложится на период эксплуатации технологических процессов. В этот период особенно опасно возникновение внештатных и аварийных состояний в технологических системах. Большую роль в процессе обслуживания таких систем играет умение предвидеть возможность возникновения различных нарушений в технологическом процессе. В связи с этим подход, основанный на построении соответствующих информационных систем, в настоящее время играет определяющую роль в создании систем обеспечения технологической безопасности.

Для создания таких систем необходимо дальнейшее развитие математических моделей, используемых в решении задач определения состояний, алгоритмов поиска источников нарушений, методов прогноза состояний с учетом неопределенности функционирования технологического процесса, а также разработка новых систем поддержки принятия решений на основе применение новых информационных технологий.

Вышеизложенное позволяет сделать вывод, что задача развития существующих методов диагностики состояний технологических процессов, методов оценки безопасности, а также разработка информационной системы технологической безопасности на основе современных информационных технологий является актуальной проблемой.

Диссертационная работа проводилась в рампах ццучпи исследовательских работ ИИММ КНЦ РАН «Информационные технологии си^уаЦШнЙ&У НврадваддДхнологиче-

I БИБЛИОТЕКА I

скими процессами и безопасностью в промышленно-природных комплексах", Гос. per. № 01.2.003 03819.2003-2005 гг.

Цель работы и задачи исследования. Целью работы является исследование и развитие основных теоретических и прикладных подходов к оценке свойств безопасности сложных промышленных производств для создания информационных технологий поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью.

Для реализации выше поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• разработана методика, построения количественной модели оценки безопасности на основе индекса безопасности;

• построена качественная модель развития опасностей на основе математического аппарата нечетких бинарных отношений;

• развиты методы и алгоритмы диагностики состояний с использованием метода разделения состояний;

• построена система поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью промышленных технологий;

• разработанный комплекс программ для управления технологической безопасностью апробирован на примере цеха выпарки электролитических щелоков производства хлора и каустика.

Научная новизна работы:

• разработан алгоритм определения центра технологической безопасности на основе нечетких бинарных отношений;

• разработана методика количественной оценки безопасности на основе индекса безопасности с использованием метода разделения состояний;

• предложена методика построения качественных диагностических моделей развития опасностей на основе нечетких бинарных отношений;

• проведено исследование технологической безопасности с использованием индекса безопасности для четырехкорпусной выпарной установки производства хлора и каустика;

• разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы диагностики состояний и поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью на основе полученных моделей качественного и количественного анализа безопасности.

Обоснованность научных результатов. В работе использовались и развиты различные разделы теории исследования операций и искусственного интеллекта, теории управления, методов математического моделирования и химической кибернетики.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения автоматизированных систем управления технологической безопасностью (АСУТБ) химических производств, что позволяет повысить безопасность их работы за счет сокращения числа незапланированных остановов и уменьшения времени на поиск неисправности.

Разработаны и экспериментально проверены методики построения дискретных диагностических моделей управления технологической безопасностью химико-технологических процессов (ХТП) на примере процесса выпарки производства хлора и каустика. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы диагностики состояний и принятия решений по управлению технологической безопасностью. Решены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний ХТП. Сформулированы и решены задачи построения системы поддержки принятия решений для многокорпусных выпарных установок в рамках АСУ ТП производства хлора и каустика.

Правильность построенных моделей подтверждена экспериментальными результатами. Разработанные алгоритмы рекомендованы к внедрению в производство. Полученные в работе теоретические и практические результаты использованы при разработке систем диагностики ХТП на Новомосковском HAK "АЗОТ". Методические и теоретические результаты ра-

боты использованы в учебных курсах в Кольском филиале Петрозаводского государственного университета.

Основные положения, выносимые на защиту, перечислены в разделе основных результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные результаты диссертации были доложены и обсуждены на следующих конференциях: Тринадцатой Международной научной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем" (Москва, 2005); Восемнадцатой Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях. ММТТ - 18" (Казань, 2005), а также на научных семинарах профессорско-преподавательского состава кафедры ИС, КФПетрГУ, и секциях ученых советов Института информатики и математического моделирования технологических процессов (ИИММТП) КНЦ РАН.

Публикации. Результаты, отражающие основное содержание диссертационной работы, изложены в 12 публикациях.

Структура и объем работы. Структура диссертации определена поставленными целями и последовательностью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, пяти глав, семи приложений, заключения и списка литературы из 181 наименований. Основная часть работы изложена на 199 страницах машинописного текста с 80 иллюстрациями и 113 таблицами.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы и положения, выносимые на защиту, сформулированы основные цели. задачи исследования, представлены методы их решения. Кратко излагается содержание диссертации.

В первой главе дана общая характеристика технологической безопасности, исследован теоретико-множественный подход к определению понятия технологической безопасности, рассматриваются основные проблемы и подходы к решению задачи безаварийной работы непрерывных технологических процессов промышленного производства, а также анализируются математические модели, используемые в задачах моделирования безопасности технологических систем.

В работе под технологической безопасностью понимается свойство технологической системы (ТС) выполнять свои функции без нанесения ущерба: окружающей среде; здоровью людей работающих в сфере производства; оборудованию и системе управления (СУ); вызывать какие - либо нарушения регламента ведения промышленного процесса по технологическим причинам, способные повлечь за собой выше названные составляющие ущерба.

Большинство современных работ по технологической безопасности основываются на так называемых риск - показателях, опирающихся на вероятностные показатели безотказной работы технологических систем. Однако существует ряд работ, в которых технологическая безопасность рассматривается с более общих, концептуальных позиций, что позволяет использовать для исследования безопасности базовые математические понятия теории множеств и соответствий.

В данной работе используется следующее концептуальное представление технологической безопасности - Те: Те =<0, и, Я, В, А>, здесь:

О - множество опасностей;

и - множество управлений, направленных на нейтрализацию опасности;

II с О хО - отношение на множестве опасностей;

В - множество оценок уровня безопасности, (например, это может быть интервалом [0,1]).

А - семейство алгебраических операций;

Для реального технологического процесса множества О и и конечные и счетные.

При создании систем диагностики ХТП сложность определения первопричин внештатных ситуаций приводит к необходимости руководствоваться следующими принципами:

• принципом классификации состояний элементов;

• принципом декомпозиции;

• принципом иерархичности распознавания неисправностей и аварийных состояний;

• принципом прогнозирования изменения состояний, химического производства;

• принципом управления критическими режимами.

В настоящее время существует много различных подходов к решению проблемы диагностирования состояний ХТП. Это следующие модели- логико-вероятностные модели; модели нечеткой логики; байесовские модели; причинно-следственные модели; модели пространства состояний; интервальные параметрические модели; дискретные модели.

Нечеткий характер критериев выбора при проведении процедур диагностики состояний ХТП, приводит к тому, что во многих случаях оказывается невозможным построение адекватной математической модели управления технологической безопасностью. Эта особенность задач данного типа приводит к необходимости использования экспертных оценок, которые часто оказываются единственной информацией для принятия решений. Вследствие этого, возникает необходимость разработки методов, позволяющих эффективно получать и обрабатывать нечеткую экспертную информацию. Одним из таких методов, является метод разделения состояний, позволяющий проводить анализ состояний системы, в условиях неопределенности информации о диагностируемом объекте.

В данной работе предлагается развитие этого метода, в области оценки безопасности технологических процессов, и поиска альтернатив поведения системы на основе теории нечетких множеств.

Вторая глава состоит из двух частей. В первой части рассмотрена обобщенная характеристика систем управления технологической безопасностью.

Исследование структуры управления технологической безопасностью, показало, что работа любого химического производства имеет две наиболее важных составляющих деятельности, связанных с технологической безопасностью его функционирования. Одна из них отражает влияние на окружающую среду - экологическая составляющая и является следствием выбранного способа производства на этапах научно-исследовательских и опьггно-конструкторских разработок и выявляется в начальных этапах ввода в эксплуатацию химических технологий. В дальнейшем эти недостатки исправляются уже при проведении различных профилактических работ, учитываются в планах модернизации оборудования.

Другая составляющая влияет на жизнь и здоровье людей, занятых в сфере производства и постоянно присутствует на всем периоде эксплуатации технологических процессов и соответственно имеет наибольший вес в проблеме организации безопасной работы химических технологий.

В работе проведена классификация возмущающих и управляющих воздействий. Установлено, что по типу возмущающие воздействия можно разбить на параметрические, структурные и законодательные, а управляющие воздейс!Вия могут быть разделены на две большие группы - технологические и структурные.

Ядром системы управления технологической безопасностью непрерывных химических производств является система диагностики состояний ХТП, так как в зависимости от того, насколько точно и быстро удается определить состояние системы, зависит точность и быстрота устранения нарушений. Методологические принципы построения таких систем, рассматриваемые в данной работе, опираются на дискретные математические модели, являющиеся ядром системы диагностики состояний, и развиваются с помощью математического аппарата нечетких бинарных отношений.

Применение математического аппарата теории нечетких множеств в данной работе связано с тем, что при решении задач диагностики состояний, часто приходится иметь дело с данными, которые не могут быть формализованы в понятиях двузначной логики. Такими данными являются знания экспертов (операторов, технологов), которые, делая выводы по поставленной проблеме, используют лингвистические понятия «Хороший показатель», «Плохой показатель», «Высокий показатель» и т. д.

Нечеткие бинарные отношения позволяют формулировать и анализировать математические модели реальных задач принятия решений, к которым может быть отнесена и задача диагностики состояний и управления технологической безопасностью промышленных процессов. Эти отношения строятся на множестве альтернатив, характеризующих варианты решений, конкретной задачи принятия решений. Под множеством альтернатив в данной работе понимаются:

• возможные состояния технологического процесса;

• множество опасностей технологического процесса

• альтернативы поиска неисправностей.

Зачастую эксперты, с помощью которых выявляется отношение на множестве альтернатив, не имеют вполне четкого суждения об этом отношении или их знания не могут бьггь формализованы в модели в силу чрезмерной сложности. В подобных случаях они описывают степень своей убежденности в предпочтениях между альтернативами, числами из интервала [О, 1]. таким образом, нечеткое отношение является удобной формой представления исходной информации для процесса принятия решений.

Определение центра технологической безопасности. Основной задачей промышленных систем диагностики является своевременное обнаружение нарушений, которые приводят к внештатным ситуациям. Для того чтобы иметь возможность выявить возможное нарушение еще на ранней стадии его развития, необходима количественная оценка технологической безопасности. В работе рассматривается методика количественной оценки технологической безопасности на основе математического аппарата теории нечетких множеств.

Для определения безопасности в работе определяется область, наиболее безопасного функционирования технологического процесса в штатном режиме - область центра технологической безопасности.

Процесс функционирования любого ХТП можно рассматривать как последовательность смены состояний на некотором интервале времени (^ Ъ). Состояние ХТП в каждый момент времени 1е(1о, и) характеризуется набором параметров: У = {Т„ К,, Щ. Где:

{Т„ ¡=1.. .1} - параметры состояния технологии данного процесса;

{К^ ... - параметры состояния оборудования;

{Ц, 1=1 ...Ь} - параметры состояния систем управления.

На ХТП могут быть наложены ограничения штатного функционирования <р(Т, К, II) < 0, зависящие от множеств параметров {Т,, К^ Щ. Выход за эти ограничения означает переход ХТП во внештатную ситуацию. Таким образом, эти ограничения разделяют пространство всех состояний, в которых может находиться ХТП на два множества: множество опасных состояний и множество безопасных (работоспособных) состояний. Во множестве безопасных состояний наибольший интерес может представлять область, в которой функционирование ХТП является наиболее безопасным - область центра безопасности.

Рассмотрим методику определения центра безопасности для технологических параметров ХТП. Данная методика основывается на том, что информация о состояниях ХТП, на основе которой принимается решение о выборе центра безопасности (ЦБ) представляется в виде нечеткого отношения предпочтения во множестве альтернатив выбора

На первом шаге определяется конечное множество альтернатив, на котором строится нечеткое отношение предпочтения (н.о.п.). Для этого, для каждого из технологических параметров ХТП в области его существования выделяются интервалы - диапазоны значений параметров, которые характеризуют определенные режимы работы технологии, то есть соответствуют определенным состояниям ХТП. Таким образом, получаем ограниченное множество непересекающихся интервалов {хТркр}, здесь Тр - индекс технологического параметра, Кр - индекс интервала данного технологического параметра.

Далее на множестве непересекающихся интервалов значений технологического параметра Р, задается нечеткое отношение нестрогого предпочтения с функцией принадлежности ця(хь хг) показывающее какой из двух интервалов более предпочтателен с точки

зрения безопасности X] или х2. Это отношение, выявляется с помощью знаний экспертов (технологов, операторов), которые проводят попарно нечеткое сравнение на множестве интервалов значений параметра, и определяют степень принадлежности ^(хь х2), интерпретируемое следующим образом: "интервал хт значений параметра Р не опаснее интервала Х2 значений параметра Р".

Для того чтобы выделить те интервалы параметров, которые считаются недоминируемыми, выделим соответствующее отношению предпочтения Я, отношение строгого предпочтения И0. Будем говорить, что интервал х, строго безопаснее интервала х2, если одновременно (хь хг) еЯ и (х2, Х[) гЯ. Совокупность таких пар назовем отношением строгого предпочтения на X, и будем использовать его для определения и анализа свойств множества недоминируемых альтернатив, то есть таких альтернатив, выбор которых является наилучшим в заданном множеств, пару (X, Я(ця)) назовем моделью выбора. Этот выбор представляет подмножество наиболее безопасных интервалов для некоторого технологического параметра.

Отношение строгого предпочтения получаем как разность отношения нестрогого предпочтения Я и обратного к нему отношения Я'1: И0 = МТ1. Тогда описывается следующей функцией принадлежности: Цко(х„х3) = тах{цйО(х1>х2)-ця1)(х2,х,),0}.

Величина 1-цк„(уХ)> Для любой альтернативы х - является значением функции принадлежности дополнения отношения й0 и показывает степень, с которой альтернатива х не до-минируется альтернативой .у. Тогда величина шш(1 - и (у,х)) показывает степень недоми-

учХ *

нируемости альтернативы х для любой альтернативы из X Это позволяет сформулировать понятие нечеткого множества X"", определяемого функцией принадлежности вида: /¿Цд(х)=тп (1-//д0(л,>'))=ш1п(1-пих{Ц|1()',х)-ц|1 (х,у\0},уеХ, заданное множество называется

нечетким множеством недоминируемых альтернатив в модели выбора (ХД(Ц|*)).

Таким образом, нечеткое множество х"л ставит в соответствие каждой альтернативе хеХ степень ее недоминируемости, принимающую значения от 0 до 1. Чем больше степень принадлежности альтернативы х нечеткому множеству А-"л, тем более предпочтительной является данная альтернатива.

Выделим из полученного подмножества X" " тот интервал, который имеет максимальную степень недоминируемости 8ирц"л(дг). Полученный интервал Д яв-

хеХ

ляется наиболее предпочтительным для данного параметра с точки зрения безопасности. Проделав эту процедуру для всех технологических параметров процесса, получим набор интервалов, которые характеризуют состояние области центра безопасности: = {¿о, (•••> ЛЛ ( 'о -наиболее благоприятный интервал для /-го параметра (рис.1).

Индекс Безопасности. Выделение центра технологической безопасности позволяет численно определять смещение рабочей точки процесса от центра безопасности - наиболее безопасного состояния процесса.

В процессе работы ХТП, в результате изменения значений его параметров происходит постоянная смена состояний, вследствие чего происходит выход из области центра безопасности. Оценить этот выход можно с помощью определения смещения от центра безопасно-

сги. Количественная характеристика, характеризующая удаленность текущей рабочей точки процесса ® от точки характеризующей центр безопасности и„ (рис.1) покажет степень безопасности для данного состояния ХТП. В таблице 1 представлены обозначения, используемые на рисунке 1 и соотношения между ними.

Количественная оценка безопасности

_Таблица 1.

Обозначения Пояснение

в множество всевозможных состояний процесса

8. множество работоспособных состояний процесса

множество границ области работоспособного состояния

центр безопасности для данного процесса

текущая рабочая точка процесса

расстояние от рабочей точки процесса б' до границ области работоспособного состояния <р, .

Д' =шт р(э * ,5П) расстояние от рабочей точки процесса 8* до центра безопасности з„

расстояние от центра безопасности «„ до границ области работоспособного состояния <р,

О, = |*,-Р,| степень опасности для данного состояния ХТП относительно границ <р,, ¡ = 1...п

О, = | <5, - Д' | степень безопасности для данного состояния в" ХТП относительно границ ¡ = 1...п

Пусть Т = {Ть Т2, ...,ТР} - множество технологических параметров, которыми описывается некоторое состояние ХТП. Набор значений параметров, описывающих такое состояние в некоторый момент времени, назовем ситуацией. Множество всевозможных ситуаций, возникающих в результате функционирования ХТП, может использоваться для формирования «решающей таблицы», т.е. соответствия между ситуацией и набором управляющих решений. Размер такой решающей таблицы определяется числом ситуаций, которое, в свою очередь зависит от степени конкретизации значений, набора параметров, характеризующих данный ХТП. Размерность решающей таблицы может быть уменьшена за счет выделения типовых ситуаций, на которых может быть сосредоточенно внимание экспертов.

При описании таких ситуаций, эксперту наиболее удобно пользоваться словесными значениями параметров. Для формализации такого представления используется понятие лингвистической переменной, которая задается на некоюрой количественной шкале и принимает значения являющиеся словами естественного языка. Такие переменные служат для качественного, словесного описания некоторой количественной величины, с их помощью формализуется качественная информация, представленная в словесной форме. Поставим в соответствие каждому параметру ХТП лингвистическую переменную <0,, Е,, Ор>, где:

■ р, - название лингвистической переменной;

■ Е, = {Е1,, Е2!,..., Ем',} - терм-множество лингвистической переменной р,;

■ 1)1 - базовое множество лингвистической переменной р,.

Каждому элементу терм-множества Е„ ставится в соответствие своя функция принадлежности (рис. 2.).

Для описания термов Е1^ соответствующих значениям р„ используются нечеткие переменные, то есть каждый терм описывается нечетким множеством в базовом множестве данной лингвистической переменной. Множество, состоящее из набора лингвистических переменных р„ нечетко определяет некоторое состояние технологического процесса. Такое множество назовем нечеткой ситуацией. То есть нечеткой ситуацией является множество, состоящее из лингвистических переменных представляющих параметры ХТП.

Область центра безотсности параметра Р/ Рис. 2. Функции принадлежности лингвистической переменной <рь Ть О, >

Например, возможна следующая нечеткая ситуация, возникшая в процессе функционирования некоторого типового ХТП:

{«0,8/"Хорошая">, <0,18/"Плохая">, / "Концентрация раствора на входе в аппарат ">, «0,7/"Хорошая">, <0,25/"Плохая">, / "Концентрация раствора на выходе из аппарата">, «0,9ГХорошее">, <0,2/"Нормальное">, <0,01/"0пасное">, / "Давление пара на входе в аппарат^, ...}.

Таким образом, нечеткой ситуацией будет следующее нечеткое множество: 5={<А(У,)/у,>}.У,еУгде А(у1) = {<А<л&)(т;)/т;>Ь]£Н,!£0.

Типовые нечеткие ситуации могут использоваться для идентификации некоторой входной нечеткой ситуации по степени их близости. В качестве меры близости между ситуациями обычно рассматриваются два критерия: степень нечеткого включения и степень нечеткого равенства.

Понятие степени нечеткого включения ситуации базируется на определении степени включения нечетких множеств. Пусть 1,={<д {у)/у>},5,={<Д (у)/у>},уеУ (¡о е К = {1,2, ...,

Ы}, 1 ф.0 есть некоторые ситуации. Степень включения ситуации I, в ситуацию ^обозначается у(§,,5,)и определяется выражением: )= (у ),//, (у ))• Величина

(Ур )<М, (у р)) является степенью включения нечеткого множества (ур) в нечеткое множество //,(ур) и определяется по формуле: (ур)) = & „(^ (тк') => ^ Ь>,(ТЛ) •

Для ограничения возможных вариантов альтернатив, возникающих при диагностике ХТП, считается, что ситуация ^нечетко включается в 5 .с^, если степень включения в не меньше некоторого порога включения ):тсе [0.6;1], определяемого условиями управления, то естьу(|, ,5;) ^ •

Если множество текущих ситуаций в содержит такие ситуаций 5, и ^ (ц е К. = {1,2, ..., К}, 1 *что §, нечетко включается в § , а I нечетко включается в , то ситуации 5, и нужно воспринимать как одну ситуацию. Такое сходство ситуаций называется нечетким равенством, при этом степень нечеткого равенства равна: //(5, = К®, ,5,).

Множество типовых ситуаций Э, ={§,,§-,.....может использоваться при идентификации входной ситуации 5* посредством сравнения ее с ситуациями из 5 на нечеткое равенство.

Для определения индекса безопасности ХТП в качестве типовой нечеткой ситуации необходимо определить нечеткую ситуацию, которая характеризует центр безопасности, обозначим эту ситуацию 50.

Таким образом, для определения индекса безопасности для текущего состояния процесса необходимо сравнить на нечеткое равенство входную нечеткую ситуацию Б с нечеткой ситуацией, которая характеризует центр безопасности §0. При этом степень нечеткого

равенства: /«(?*)»-„ = v(s ,s0)& r(s0 ,s*) и покажет величину, определенную как индекс безопасности ХТП.

Качественная модель развития опасностей

Рассмотрим методику качественного анализа развития опасностей, используемую для поиска и идентификации первичной неисправности: технологии, оборудования, систем управления.

Первоначально построим нечеткое бинарное отношение порождения опасностей на множестве опасностей О = {о,}, где о, - i-я опасность возникновения внештатной ситуации

для данного ХТП. Это отношение обозначается через я,, и интерпретируется следующим

образом: "опасность о, порождает опасность Oj", со степенью принадлежности ¡j (о„о,).

«I

Данное отношение задается на множестве опасностей, с помощью экспертного опроса и представляется в виде нечеткого графа развития опасностей G^, в котором вес дуги, направленной от о, к Oj равен /1.(0 ,о ), на ри-

ъ ' 1

сунке 3 приводится пример такого графа для типового ХТП. В качестве внештатной ситуации выступает опасность О» - «Нарушение работы аппарата». Остальные опасности, например: Oj - «Неисправность регулятора расхода пара»; 02 -«Неисправность датчика расхода пара» и т.д., являются возможными причинами возникновения нарушения Ов. Далее проводится анализ и преобразование нечеткого графа развития опасностей, целью которого является выделение в нем иерархической структуры, позволяющей проводить процедуру диагностирования внештатных ситуаций на множестве опасностей.

Для построения, иерархической диаграммы диагностирования, ßGj в графе развития

опасностей G^ убираются транзитивно замыкающие дуги и вершины графа G^ разносятся по уровням.

При этом на верхнем, первом уровне иерархии располагаются вершины, из которых не выходит ни одной дуги. На втором уровне иерархии располагаются вершины, из которых выходят дуги, инцидентные только вершинам первого уровня. На некотором i-м уровне иерархии (i < п) располагаются вершины, из которых выходят дуги, инцидентные вершинам, расположенным на уровнях с первого по i-й (рис.4).

На диаграмме также отображаются циклические связи между опасностями, которые показывают взаимовлияние опасностей друг на друга, непосредственно или через цепочку опасностей. Эти связи не оказывают существенного влияния на дальнейшую процедуру определения первопричины внештатной ситуации, так как главной целью является достижение терминальных узлов диаграммы D(-t , то есть тех узлов, из которых не исходит дуг и проверка условий работоспособности или наличия неисправностей. И поэтому мы можем исключить циклические связи из диаграммы , что не повлияет на изменение пространства

поиска возможных нарушений. В итоге получаем иерархическую древовидную диаграмму, показывающую возможные сценарии развития внештатных ситуаций Seen = {Sc, }.

Рис. 3. Фрагмент нечеткого графа развития опасностей типового ХТП

Каждый сценарий представляет собой множество переходов (дуг) из о,- в О], где каждой дуге приписана функция принадлежности, показывающая степень влияния одной опасности на другую. Возьмем для некоторого сценария среднее значение всех функций принадлежности, входящих в него дуг. В результате для некоторого сценария развития опасности получим величину, характеризующую степень его возможности, что позволит ранжировать множество сценариев в процессе процедуры диагностирования.

Третья глава посвящена рассмотрению вопросов связанных с построением системы диагностики состояний и управления технологической безопасностью.

Процесс технической диагностики можно определить как решение задачи прохождения от зарегистрированных возмущений к их источникам. Таким образом, задача диагностики является поисковой задачей большой размерности. Доказано, что любой интеллектуальный поиск связан со структурированием поискового пространства с целью ограничения множества возможных направлений движения. Потому для целей структуризации применяется принципы декомпозиции и, далее решение задачи поиска представляется как многоуровневая, иерархическая задача.

Далее в работе рассматривается принятие решений о наличии неисправных технологических структур в условиях неопределенности на основе дискретных моделей.

В соответствии с принципом декомпозиции в химических процессах выделяются четыре подсистемы: реактор процесса; гидравлические связи, по которым перемещаются жидкие среды; газовые связи, по которым перемещаются газовые среды; измерительные и управляющие цепи АСУ ХТП.

Распознавание неисправностей и аварийных состояний, в соответствии с принципом иерархичности, начинается с изучения режима протекания процесса в аппарате и определение его состояния, с целью выяснения наличия потенциальных угроз. Для этого используется метод разделения состояний. Ниже приведены основные соотношения этого метода.

Система ограничений по переменным состояния, выделяющих тот или иной режим работы: х*(тш) < Х| < хпс'""', (¡"1,1; к=1,К,). Здесь: 1 - номер переменной состояния; к - номер технологического режима работы ¡-ой переменной.

Аналогично ограничим коэффициенты матрицы А и координаты вектора Ь обозначив их область существования через Е: аи(яЛ,)< а,; < а,/""0, (¡-1,1; .¡-1,1); Ь,<т,п) < Ь, < Ь,(т\ (1=1,1)

На основе выше приведенных неравенств и системы Ах + Ь = 0 можно получить системы линейных ограничений: Х,,* г < 0; Х,* г > 0, здесь Хц*, Х,,*- матрицы Хц образованные нижней и верхней границами для q - ого режима работы по координатам переменных состояния х на основе ограничений а,, элемента алфавита состояний.

В таблицу 2 сведены правила для образования матриц Х,* и X,* для д - ого режима (здесь гь соответствует а,}, где ¡=[Ь/(1+1)] -Ы; р^-в/(1+1)]).

Формирование ограничений дискретных моделей _ТаДлнда 2.

Формирование ограничений Ха<г<0 Формирование ограничений X/ ж > 0

А < 0 -> Х^-Х.(я*х) а < 0 -» Хп^Хо1""'

Рис. 4. Иерархическая диаграмма диагностирования внештатных ситуаций

При необходимости проводят поиск неисправной связи. В работе проводится анализ существующих подходов к решению данной задачи, в частности, принятие решений на основе теории свидетельств.

Следующим этапом диагностирования, является поиск первичной неисправности. Под первичной неисправностью понимается дефект единицы оборудования либо неквалифицированные действия персонала, приведшие к переходу технологического процесса в неработоспособное состояние.

Основой решения задачи нахождения первичной неисправности, является анализ неисправной технологической подсистемы, основанный на знаниях, - так называемый качественный анализ, который базируется на использовании нечеткого графа развития опасностей, и построенной на его основе иерархической диаграммы диагностирования. Методика этого анализа рассмотрена в главе 2. Как результат строится диагностический причинно-следственный граф (ДПСГ)-

Общая модель диагностического процесса ЧУ может быть представлена как структура вида: №=<Р,8,М>, где ¡=1,1 - множество наблюдаемых признаков неисправностей,

б21^}, 3=1 Д - множество состояний технологического оборудования, М = {Мк}, к = 1,К -множество путей развития диагностической процедуры. Тогда задача диагностики представляет собой поисковую задачу размерностью ЫхК. Структуризация диагностического поиска позволяет преобразовать в граф, узлами которого являются элементы а дуги определяются множеством М.

Все события, отображаемые при построении ДПСГ, подразделяются на состояния (в) и факты (Б). Состояния представляют собой события, характеризующие некоторые промежуточные или конечные условия развития неисправностей. Факты соответствуют наблюдаемым диагностическим признакам и характеризуют условия перехода из одного состояния в другое. Первичной неисправности соответствуют события

Неисправное состояние технологической подсистемы характеризуется неспособностью выполнения заданных функций. Поэтому вершинными событиями в ДПСГ будут состояния отказа от выполнения функций технологической подсистемы.

Задача диагностирования сводится к выделению в ДПСГ дерева, содержащего проходимые дуги, корнем которого является терминальный узел (узлы) - множество возможных неисправностей, а листьями - множество начальных фактов (признаков). Начальное множество фактов соответствует текущему состоянию диагностируемой связи и определяется в начале процедуры диагностирования. Дальнейшее продвижение по ДПСГ осуществляется в соответствии с иерархической диаграммой диагностирования и построенным нечетким множеством возможных сценариев развития опасностей.

Поиск осуществляется по множеству Бсеп= ..,&„} исходя из степени

показывающей степень предпочтительности развития опасности. Процедура прохода по ДПСГ подробно описана в третьей главе диссертации.

Обобщенная постановка задачи управления технологической безопасностью может быть представлена как задача ситуационного управления. Ситуационное управление является наиболее удобным средством, позволяющим вести контроль, анализ и выдачу рекомендаций по управлению технологическим процессом в условиях неопределенности управления, а также наличия случайных возмущающих воздействий, чем и характеризуется типовой ХТП.

Состояние процесса в ¡-й момент времени характеризуется:

• вектором контролируемых параметров К, = К.{к'ь к2,,..., к^},

• вектором инженерно-экономических показаний работы Т,= Т{Л, Л,..., 1",},

• вектором управляющих воздействий Ф, = Ф{ф'„ <р2„ ..., ф",}.

События происходящие в системе и текущие состояния системы формируют вектор ситуаций в системе 0={е,,..., вв}, 0, = ©{в1,, в2,,..., 0°,}.

Необходимо управлять процессом таким образом, чтобы привести его в состояние Ь°=Ь{1ь Ь.....1„}, описываемое вектором-ситуацией 0°= 0{0ь 02,..., 0„}, при ограничениях

на вектор управлений Ф, с Ф° и вектор инженерно-экономических показаний Т, с Т°, где Т° и Ф° области допустимых значений инженерно-экономических показаний и управляющих воздействий соответственно.

Задачу ситуационного управления типового ХТП можно поставить стандартно, учитывая вышеприведенные векторы.

Найти такое разбиение множества 0 = 0 { ©ь 02, — ,®с, — ,©k}; k = N„; на классы, соответствующие элементам множества управлений Ф = Ф{Фь Фг, — , Ф»> - . Фг}; г = Мт> где N, М - число интервалов дискретизации значений параметров и управляющих воздействий), чтобы решение Ф8, принимаемое в i-й момент времени в ситуации ©'„ переводило процесс в состояние, описываемое ситуацией 0м , лежащее в более близкой окрестности 0°, чем 01. Т.е. предполагая существование управлений связи общего вида: 0м , i+т = f(0!,, Фв,).

Требуется найти Ф®*" , i+1 = F(©',, Ф0,), такое, чтобы 0м е 0" , а (01 Г\ 0') = 0, при 01 е 0,0 е 0° и ©' с в.

В работе технологическая система типового ХТП рассматривается как динамический объект при функционировании, которого постоянно происходит изменение условий его работы. Поэтому в качестве модели управления была принята динамическая модель принятия решений, которая реализуется иа основе метода динамического программирования.

Управление рассматривается как динамический N-шаговый процесс функционирования управляемого объекта О и органа управления U среды С. Будем предполагать, что на каждом этапе 1 (1<I^N) органу управления U известно следующее:

• Множество А1 = {ai1,..., a'mi} возможных состояний объекта О, в одно из которых может переходить объект О из любого состояния на предыдущем (I - 1)-м этапе.

• Множество Ф1 = {ф1,..., cp'mi} решений, которые может принять орган управления U, где под ф'к понимается решение органа управления на 1-м этапе о переводе объекта О в состояние a'it, причем на 1-м этапе орган управления U может принять только одно решение из множества Ф1.

• Множество 01 = {0i',..., 9'ы} возможных состояний среды С на 1-м этапе.

• Априорное распределение р' = {р/ ,.., p'ni} вероятностей состояний среды С на множестве©1, т.е. р\ = Р{9'| = O'j}

• Матрицы F (а,.1'1) = {f,|k(avl'1)},iiMnl'ml значений оценочного функционала F для всех возможных состояний а,1"' е Аи (при этом будем предполагать, что F = F, т.е. значения оценочного функционала имеют отрицательный ингредиент).

• Условное распределение вероятностей g ,'(а»м, ф V ) = P{av1"1 —» а,11 ф1 = ф'к} перехода объекта О в состояние а,1 е А1 из состояния ау1"1 е А1-1, если принято решение ф V е Ф1.

• Характеристики источников Г я f информации по объекту О и среде С.

Для органа управления U цель динамического процесса принятия решений состоит в переводе управляемого объекта О из данного начального состояния а0 в заданное множество А конечных состояний {aN} посредством выбора органом U последовательности «оптимальных» решений ф\... ф',..., ф1" (ф1 е Ф' при i = 1, 2, ... ,N) на основе исходных данных, задаваемых в модели, и показаний источников J° и J* информации по объекту О и среде С в соответствии с критерием принятия решений.

Частным случаем динамического процесса принятия решений является однородный процесс, в котором на каждом этапе N-шагового процесса заданы одно и то же множество состояний объекта О, множество решений органа управления U и множество состояний среды С соответственно, т. е. А = (ai,..., ащ}, Ф = {фь-., фт}, 0 = {9i,..., 0П}.

При этом матрицы F(a») = { fjk(a») }i,k-in'm значений оценочного функционала, выраженные в отрицательном ингредиенте F = F " - априорное распределение р = {pi,..., р„} вероятностей состояний среды С и распределение g,(a, , фк) = Р{а»ы —► а,11 ф1 = ф'к} вероятностей условного перехода не зависят от момента этапа.

В рассматриваемой модели динамического процесса принятия решений роль источников J° и J® информации по объекту О и среде С состоит в определении на каждом из этапов

I = 1,2, ... ,N состояний управляемого объекта О (в которые он перешел после получения и исполнения принятого органом управления U решения <ря е Фм), а также в определении информационной ситуации состояний среды С.

В четвертой главе рассматривается построение системы диагностики состояний и управления технологической безопасностью на примере технологического процесса выпаривания, производства каустической соды.

В работе рассматривается четырехкорпусная выпарная установка производства хлора и каустика, входящая в состав цеха выпарки хлорного производства Новомосковского химического комбината. Данная технология выпаривания является примером типового процесса, постоянно применяемого при производстве хлора и каустика. Вышеуказанная ссылка на Новомосковский комбинат связана с тем, что далее приводится статистический материал, который был взят из опыта эксплуатации цеха выпарки хлорного производства г. Новомосковска.

Основным элементом выпарной системы является выпарной аппарат (ВА). В выпарных аппаратах происходит конденсация пара в греющей камере, передача тепла через стенку поверхности нагрева к кипящей жидкости, кипение жидкости.

Различные процессы, протекающие в выпарной установке, находятся в тесной взаимосвязи. Всевозможные возмущения, поступающие на вход всей системы и в отдельный аппарат (изменения концентрации и температуры, поступающей на выпарку электролитической щелочи; изменение давления и температуры греющего пара; изменения вакуума; изменения коэффициента теплопередачи из-за засоления поверхности нагрева греющей камеры; отказ элемента аппаратуры или системы управления, и т.д.), вызывают изменение выходных параметров.

Центральным звеном выпарной установки является последовательная цепь ВА, которые определяют эффективность работы всей МВУ. В связи с этим, основное вникание при создании модели выпарной установки уделено моделям ВА. Все остальные процессы носят вспомогательный характер, и эффективность их работы определяется работой ВА. В работе приведено построение математического описания ВА в динамических и статических режимах работы, основные формулы для расчета физико-химических свойств выпарных аппаратов.

Особенность технологии выпаривания с точки зрения технологической безопасности состоит в том, что основная нагрузка по обеспечению безопасной работы выпарной установки ложится на обеспечение безотказной работы непосредственно технологического процесса выпаривания, профилактики отказов оборудования и СУ.

Для обеспечения технологической безопасности МВУ в работе исследованы:

• опасности, исходящие непосредственно от технологического процесса;

• опасности, исходящие от оборудования;

• опасности, исходящие от СУ.

Ниже представлены основные ограничения дискретной модели для технологического процесса протекающего в выпарном аппарате:

Si ВХ big* - Si вых Ь|вых "<ДЬиШ(к); S, ВХ bitx " S, вых bjBHX

S, В* flex - Si вых f-JJIAX Sj ВХ * S, ВЫХ AftBUxOOS Si ВХ flBX - S] ВЫХ fffiUX Si BX - S, вых ^ Aflib,,(k)

Из приведенных выше соотношений видно, что для работы дискретной модели необходимо знать вх, 8, выч» Ь^ых, £вых» ^ 1 вх» ^ вых, Часть из этих параметров измеряется непосредственно на ВУ установке, это относится к концентрации щелочи и соли в растворе электрощелоков. Остальные параметры определяются расчетным путем на основе данных, взятых с ВУ: расхода и давления греющего пара, давлений в В А, температурной депрессии и по формулам, для расчета физико-химических свойств электрощелоков.

max

l-W,J,n<AW(k) -W,J,„>AW(k)

nun

На основании анализа теоретических данных в работе разработана информационная модель МВУ, в виде диаграммы классов в стандарте языка визуального моделирования (UML). Для построения этой диаграммы использовалось case - средство Rational Rose. В работе приведена диаграмма классов для выпарной установки в целом и для отдельных ее стадий. Построение диаграммы классов включает в себя ряд этапов:

> Декомпозиция исходной системы на объекты, являющиеся экземплярами определенных классов, абстрагирующих определенное множество объектов реального мира.

> Выделение информационных атрибутов этих классов, определяющих свойства объектов данного класса; указание спецификаторов доступа к ним.

> Выделение методов классов и их сигнатуры, определяющих функциональность объектов данного класса, с указанием спецификаторов доступа к ним.

> Задание на множестве классов иерархии наследования классов «is а», с указанием атрибутов и методов родительских классов и спецификатором доступа к ним.

> Задание на множестве классов иерархии включения объектов «has а», с указанием типа и направления включения.

> Задание на множестве классов отношения зависимости между классами, которое показывает клиент - серверные отношения между классами.

Далее в работе рассматривается метод построения функций принадлежности лингвистических термов, основанный на обработке статистических данных. В качестве степени принадлежности элемента множеству принимается оценка частоты использования понятия, задаваемого нечетким множеством, для характеристики элемента.

Специалисту в области химической технологии предлагается оценить по десятибалльной шкале значения лингвистической переменной "Влияние определенного параметра на безопасность технологического процесса". Термы лингвистической переменной могут быть, например следующими: Т1 - Значение параметра занижено (опасность); Т2 - Значение параметра в нормальном режиме; ТЗ - Значение параметра завышено (опасность).

Для проведения экспертного опроса, диапазон значений технологического параметра разбивается на интервалы, шаг разбиения выбирается как минимальное изменение параметра, которое может с точки зрения экспертов оказать влияние на работу данного технологического процесса. Экспертам, в качестве которых может выступать технорук, начальник цеха, начальники смен предлагается сделать оценку значений параметров по десятибалльной шкале по каждому из заданных термов. По полученным экспертным данным вычисляются эле-

N

менты матрицы подсказок ц ,j-l..m- Выбираем в полученной строке максимальный

Ы

элемент kna)=maxl(/,i=l.N.J=l.m, и далее все элементы преобразуются по форму-b к

лес :—,i-i..N,J = l..m- Для столбцов, где к, = О , применяется линейная аппроксимация: с _ Ci->'*V' | _ 1 N т -1 m. Функция принадлежности вычисляется по формуле:

' к, ' ' "

/'(c,J) = -^L-,i = l...,N,j = l.....ш.где с1ши =maxcu,i = l..N,J = l..m.

С1ШМ

В работе приводится расчет функций принадлежности для технологических параметров выпарных аппаратов многокорпусной выпарной установки. На основе полученных данных построены графики функций принадлежности (рис.5).

В соответствии с алгоритмом определения центра безопасности, в работе проводится вычисления центра безопасности для технологических параметров выпарных аппаратов. Приведем пример определение центра технологической безопасности для параметра «Концентрация NaOH, на входе в первый ВА»

Пусть множество интервалов значений параметра В^: X = {х1;х2;хз;*4;хб;ха} = {(6.5, 7.5); (7.5, 8.5); (8.5, 9.5); (9.5, 10.5); (10.5,11.5); (11.5,12.5)}.

«г » if r it » м га *j

< >* • мицвигрммя И«0И 1И1Ц1 • 1 ВА >

Рис. 5. Функция принадлежности Лингвистической переменной "Концентрация NaOH на входе в 1-ый ВА"

___Таблица 3.

В таблице 3 приведена матрица отношения мЛх'У) " "интервал х значений параметра Р1 не хуже (с точки зрения безопасности функционирования

технологического процесса) интервала у значений параметра Р1 ". В таблице 4 представлена матрица нечеткого отношения доминирования ц а(х,у).

Таблица 4.

Xi Xj Х4 Хз Ц

X, 1 02 0 01 05 07

х2 06 1 0.2 | 0.1 0.6 0.8

Хз 1 0.7 1 0.8 0.9 1

х, 0.5 04 0.2 1 01 0

х, 06 05 01 07 1 03

Таблица 5.

ИЕо (х, у) = тах{ (х, у) - щ(у, х), 0}

»1 Хг Ъ у* Хз

0 0 0 0 0

0.4 0 0 0 0

1 05 0 06 07

ч 0.4 0.3 0 0 0

Ь 01 0 0 06 0

К' (*) = *«х у)}.

*1 *? *4 *5

0 0.5 1 0.1 03 0.1

мых альтернатив.

sup{nj" (X)} = Х3 Х3 s (8.5,9.5) - область центра технологической безопасности для параметра В^.

В работе проведено исследование Индекса Безопасности для технологических параметров, оборудования и систем управления МВУ.

На основании полученных данных о функциях принадлежности и данных о центре безопасности для технологических параметров выпарных аппаратов, были проведены расчеты индекса безопасности, согласно алгоритму расчета индекса безопасности. Расчеты произведены в программе диагностики состояний выпарной установки - "МВУ, созданной в программной среде Borland С++ Builder 6.

Полученные в результате расчетов данные позволили провести исследование индекса безопасности и построить графики изменения индекса безопасности (рис.6), в зависимости от изменения значения диагностируемого параметра. По графикам можно определить максимальное значение индекса технологической безопасности, которое находится в области центра технологической безопасности данного параметра. Значение индекса уменьшается в результате выхода значения параметра из области центра технологической безопасности. Для вычисления индекса безопасности оборудования и систем управления, входящих в состав МВУ, построены функции

Рис.6 График изменения Индекса Безопасности технологического параметра «Давление греющего пара на входе в 1-ый ВА»

од ад v ед «¡4 »» в» а» **

Рис. 7. Графики функций принадлежности к термам Т для вероятности отказа оборудования первого ВА

принадлежности с помощью описанного выше метода.

Эксперту необходимо было оценить по вероятности отказа оборудования или системы управления значения следующих термов: Т| -низкая возможность отказа; Т2 - средняя возможность отказа; Тз - высокая возможность отказа. В результате обработки полученных данных в программе "МВУ" были получены графики соответствующих термов (рис.7). В качестве центра безопасности взят, интервал вероятностей отказа от 0 % до 7 %. График изменения индекса безопасности для оборудования входящего в состав МВУ приведен на рисунке 8. В программе "МВУ", предусмотрен расчет индекса безопасности для отдельных стадий, отдельных выпарных аппаратов, технологий и для выпарной установки в целом.

В пятой главе рассматривается управление технологической безопасностью выпарных аппаратов цеха выпарки.

Постановка задачи управления технологической безопасностью в работе представлена как задача ситуационного управления.

В соответствии с ранее перечисленными принципами создания систем диагностики для ХТС, осуществляется структурная декомпозиция технологической схемы, выделяются один или несколько ключевых аппаратов, по состояниям которых судят о наличии дефектов. На следующем уровне иерархии определяют наличие неисправностей в газовых или гидравлических связях, либо в измерительных или управляющих связях. Далее осуществляется локализация дефекта в конкретном техническом устройстве (поиск первичной неисправности). Принятие решений по управлению технологической безопасностью осуществляется учетом возможных прогнозируемых состояний технологического процесса и информации о состоянии внешнего окружения.

Программная реализация выполнена для процесса выпаривания электролитических щелоков. Структура задачи управления МВУ включает три уровня (рис.9).

На первом шаге производим определение состояний по дискретным моделям, которые дают возможность прогнозировать поведения процесса, и определять область, в которой процесс будет находиться через некоторое время. Если дискретная модель показывает, что процесс попадает в область нормального функционирования, тогда в этом случае решается задача управления обычным режимом. Если дискретная модель показывает, что возможны нарушения, то проводится определение индекса безопасности для технологического процесса, для систем управления и для оборудования. Вычисленный индекс безопасности дав! указание о направлении проведения диагностических мероприятий.

Для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояний и управлению безопасностью непрерывных технологических процессов, разработана программная система технической диагностики состояний и управления технологической безопасностью процессов выпаривания производства хлора и каустика, представляющая собой комплекс прикладного программного обеспечения для персональной ЭВМ. Программная система технической диагностики обеспечивает решение следующих задач:

■ определение состояний технологического режима работы и оборудования многокорпусной выпарной установки;

■ распознавание предаварийных состояний технологического оборудования цеха;

■ определение причин отказов оборудования и выдачу рекомендаций по их устранению;

Рис. 8. График изменения Индекса Безопасности для оборудования первого ВА

■ поддержка принятия решений при обнаружении неполадок оборудования.

При создании системы использовались следующие результаты:

методика построения дискретных моделей диагностики состояний различных технологических процессов;

методика построения моделей развития опасностей на основе нечетких бинарных отношений алгоритмы и программы поиска первичных неисправностей элементов технологического оборудования;

экспертная система, основанная на выборе вариантов решений с применением концептуальных древовидных моделей ситуационный подход к организации и проведению исследований на разработанной модели. Использование выше описанной

■ 7. тн/иштпия VI у), п 11 иа иииишла ■иллжнил .

__________________________________________„________________и системы позволяет разрабатывать

диагностики состоянии и управления технологической г

безопасностью комплекс мероприятий, нацелен-

ных на управление безопасностью промышленных технологий и, соответственно, на снижение потерь и повышение эффективности работы обслуживающего персонала за свет улучшения состояния работоспособности и прогнозирования отказов основного оборудования процесса выпарки производства хлора и каустика.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализировано состояние дел в области управления безопасностью типовых химико-технологических процессов работающих в условиях неопределенности. Проведено исследование теоретических и прикладных вопросов оценки свойств безопасности сложных промышленных производств, для целей создания информационной системы безопасности технологических процессов.

2. Предложено понятие области центра технологической безопасности и разработан алгоритм поиска центра безопасности путем выбора наиболее безопасных интервалов функционирования технологических параметров на основе нечетких бинарных отношений предпочтения.

3. Предложена методика построения качественных диагностических моделей развития опасностей на основе нечетких бинарных отношений

4. Разработана методика количественной оценки безопасности на основе индекса безопасности, показывающего смещение рабочей точки процесса от области центра технологической безопасности.

5. На основе экспериментальных данных и разработанных алгоритмов проведено определение области центра технологической безопасности и исследование функций принадлежности технологических параметров различным режимам работы на примере четырехкор-пусной выпарной установки производства хлора и каустика.

6. Проведено исследование индекса безопасности для различных аппаратурных и технологических элементов многокорпусной выпарной установки.

влок ДИАГВОС- клок ВЫДАЧИ

тнки состояний ЯШЯШО-ДАЦИЙ ПС-

к пенек* УПРАВ-

Н1Л.11РАВ-

вссга врдис» носгью

Рис. О. ПЛлАтмияй стт/ктспя ялгппнтмя тртяш|м>|н|1}

7. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы диагностики состояний и поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью на основе полученных моделей качественного и количественного анализа безопасности.

8. Проведено испытание разработанного комплекса программ для управления технологической безопасностью на примере цеха выпарки элекгролитических щелоков производства хлора и каустика. Результагы переданы в службу автоматизированных систем HAK "АЗОТ" г. Новомосковск.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Тоичкин H.A., Богатиков В.Н. Построение модели управления технологической безопасностью на основе бинарных отношений // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2004. - Вып. IV. - С. 64-73.

2. Тоичкин H.A. Модель управления технологической безопасностью промышленных процессов // Управление безопасностью природно-промьппленных систем,- Апатиты, 2004.-Вып. V.-C. 13-17.

3. Тоичкин H.A., Mapiыненко И.Б. Метод оценки безопасности технологических процессов на основе индекса безопасности // Труды Новомосковского института Российского химико-технологического университета им. Д.И.Менделеева. Серия: Кибернетика, Автоматизация, Математика, Информатизация - Новомосковск, 2004. - С.244-247.

4. Тоичкин H.A., Мартыненко И.Б. Диагностика опасностей на основе бинарных отношений // Труды Новомосковского института Российского химико-технологического университета им. Д.И.Менделеева. Серия: Кибернетика, Автоматизация, Математика, Информатизация - Новомосковск, 2004. - С.170-174.

5. Тоичкин H.A., Охота C.B., Богатиков В.Н., Мартыненко И.Б. Ситуационное управление технологическими процессами на примере выпарной установки производства хлора и каустика. Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2004. -Вып. IV.-С. 105-116.

6. Тоичкин H.A., Богатиков В.Н. Определение индекса безопасности технологического процесса для целей управления безопасностью //Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2005. - Вып. V. - С. 73-75.

7. Тоичкин H.A., Богатиков В.Н. Алгоритм определения центра безопасности для оценки состояния технологического процесса //Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2005. - Вып-V. - С. 68-72.

8. Кириллов И.Е., Тоичкин H.A., Охота C.B. Проектирование информационной системы мониторинга промышленных предприятий //Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2005. - Вып.У. - С. 89-95.

9. Кириллов И.Е., Тоичкин H.A., Охота C.B. Программная реализация информационной системы мониторинга горно-обогатительного предприятий //Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2005. - Bbiii.V. - С. 96-106.

30. Тоичкин H.A., Богатиков В.Н. К вопросу определения центра безопасности технологического процесса. Проблемы управления безопасностью сложных систем: //Труды тринадцатой международной конференции. Москва, декабрь 2005 г./Под. ред. Н.И.Архиповой и В.В. Кульбы. - М.: РГГУ. - С. 300 - 305.

11. Тоичкин H.A., Богатиков В.Н. Алгоритм определения индекса безопасности для технологического процесса. Проблемы управления безопасностью сложных систем: //Труды тринадцатой международной конференции. Москва, декабрь 2005 г,/Под. ред. Н.И.Архиповой и В.В Кульбы. - М.: РГТУ. - С. 295 - 300.

12. Тоичкин H.A., Мартыненко И.Б. Оценка уровня технологической безопасности промышленных процессов. Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18. Сб. трудов восемнадцатой Международ, науч. конф. В 10 т. Т.6. Секции 6,8 /Под общ. ред. B.C. Балакирева. - Казань: изд-во Казанского гос. технол. ун-та, 2005. - С. 98 - 99.

I I

i

! \

I

!

t

!

s

I i

4 I

I

i

¡

I

I I

Автореферат

ЮИЧКИН Николай Александрович

ДИАГНОС ТИКА СОСТОЯНИЙ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНДЕКСА БЕЗОПАСНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ЦЕХА ВЫПАРКИ ПРОИЗВОДСТВА ХЛОРА И КАУСТИКА)

Технический редактор Каржавина С.И.

Подписано к печати 06.03.2006.

Формат бумаги 60x84 1 /16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл.печ.л. 1.25. Уч.- издл. 1. Усл. краско.- от. 1.2. Заказ №3 Тираж 100 экз. Бесплатно.

Издательство Петрозаводского государственного университета 185640, Петрозаводск, пр. Ленина, 33

Отпечатано подразделением оперативной полиграфии КФ ПетрГУ 184200, Апатиты. Мурманская область, ул. Космонавтов, 3

1

tè-499 8

i \

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЙ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ РАБОТЫ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРОЦЕССОВ.

1.1 Теоретико-множественный подход к определению понятия технологической безопасности.

1. 1.1 Общая характеристика технологической безопасности.

1.1.2 Теоретико-множественные свойства опасностей.

1.1.3 Свойства множеств мероприятий по обеспечению технологической безопасности.

1.1.4 Формальное определение технологической безопасности.

1.2 Проблемы и подходы к решению задачи безаварийной работы непрерывного химического производства.

1.3 Математические модели, используемые в задачах моделирования безопасности технологических систем

1.4 поста1ювка задачи, си1ite3a texiюлогии исслед0ва11ия процессов развития опас1юстей, и обеспечения безопасности непрерывных химических производств.

Одно из важнейших направлений организации промышленного производства является обеспечение безопасности функционирования технологических процессов. Решение этой проблемы в данной работе осуществляется путем создания информационной системы промышленной безопасности.

Современные информационные системы технологической безопасности являются сложными иерархически организованными человеко-машинными системами. В этих системах можно выделить подсистему оценки состояний технологии и организационно-технологическую подсистему управления безопасностью. Ядром таких информационных систем является система анализа зарождения и развития опасностей.

Сложность систем управления технологической безопасностью объясняется сложностью организации производственных комплексов, сложностью современных технологий. Вследствие этого постоянно повышается сложность выполнения диагностических процедур, возрастает время и трудозатраты поиска источника возникающих нарушений, что в заключении приводит к ухудшению качества принимаемых решений. Это вызывает необходимость создания специальной системы оценки состояний и диагностики нарушений для целей прогнозирования внештатных и предаварийных ситуаций.

Актуальность и значимость проблемы обеспечение безопасности подтверждается значительным числом посвященных ей работ. Основополагающими работами, посвященными данной проблеме являются исследования академиков В.В. Кафарова, И.Д. Зайцева, К.В. Фролова профессоров Б.В. Палюха, А.Ф. Егорова, Т.В. Савицкой, Н.А. Ссвсрцева, В.П. Мешалкина, В.И.Тихонова, В.И. Мищенко, А.В. Мозголевского, Е.И. Сычева, Н.А. Скляревича, В.К. Дедкова и др.

Решение проблемы обеспечения технологической безопасности промышленных процессов находится в состоянии поиска новых и усовершенствования зарекомендовавших себя на практике подходов и методов. При этом необходимо решить ряд теоретических и практических задач, специфичных для данной области деятельности - области обеспечения технологической безопасности промышленных предприятий.

В настоящее время сложились несколько основных направлений в области повышения безопасности технологических процессов: проектно-копструкторский подход, технологический подход, и подход, основанный на построении информационных систем технической диагностики.

Многочисленные исследования показывают, что основная тяжесть затрат ложится на период эксплуатации технологических процессов. В этот период особенно опасно возникновение внештатных и аварийных состояний в технологических системах. Большую роль в процессе обслуживания таких систем играет умение предвидеть возможность возникновения различных нарушений в технологическом процессе. В связи с этим подход, основанный на построении информационных систем, в настоящее время играет определяющую роль в создании систем обеспечения технологической безопасности.

Для создания таких систем необходимо дальнейшее развитие математических моделей используемых в решении задач определения состояний, алгоритмов поиска источников нарушений, методов прогноза состояний с учетом неопределенности функционирования технологического процесса, а также разработка новых систем поддержки принятия решений на основе применение новых информационных технологий.

Вышеизложенное позволяет сделать вывод, что задача развития существующих методов диагностики состояний технологических процессов, методов оценки безопасности, а также разработка ИС ТБ на основе современных информационных технологий является актуальной проблемой.

Диссертационная работа проводилась в рамках научио-исследовательских работ ИИММ КНЦ РАН «Информационные технологии ситуациоииого управления технологическими процессами и безопасностью в промышленно-природных комплексах", Гос. per. № 01.2.003 03819. 2003-2005 гг.

Цель работы и задачи исследования. Исследование основных положений теоретических и прикладных вопросов оценки свойств безопасности сложных промышленных производств для создания информационной системы безопасных технологических процессов для поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью.

Для реализации выше поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• разработка метода построения качественных математических моделей развития опасностей на основе математического аппарата бинарных отношений;

• разработка метода, построения количественной модели оценки безопасности;

• развитие методов и алгоритмов диагностики состояний с использованием метода разделения состояний;

• построение системы поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью промышленных технологий;

• применение разработанного комплекса программ для управления технологической безопасностью на примере цеха выпарки электролитических щелоков производства хлора и каустика.

Научная новизна работы:

• предложены принципы и последовательное анализа состояния технологической системы на основе применения дискретных моделей непрерывных технологических процессов;

• предложен метод построения качественных диагностических моделей развития опасностей на основе бинарных отношений;

• разработан метод количественной оценки безопасности на основе индекса безопасности с использованием метода разделения состояний в учетом условий статистической и нестатистической природы функционирования технологических процессов;

• разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы диагностики состояний и поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью на основе полученных моделей качественного и количественного анализа безопасности.

Обоснованность научных результатов. Достоверность и новизна основных научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена с помощью методов системного анализа.

В работе использовались и развиты различные разделы системного анализа, теории исследования операций и искусственного интеллекта, современной теории управления, методов математического моделирования и химической кибернетики.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности. Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения автоматизированных систем управления технологической безопасностью (АСУТБ) химических производств, что позволяет повысить безопасность их работы за счет сокращения числа незапланированных остановов и уменьшения времени на поиск неисправности.

В работе проведена разработка и экспериментальная проверка методики построения дискретных диагностических моделей управления технологической безопасностью химико-технологических процессов (ХТП) на примере процесса выпарки производства хлора и каустика. Выполнена разработка алгоритмического и программного обеспечения системы диагностики состояний и принятия решений по управлению технологической безопасностью. Решены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний ХТП. Сформулированы и решены задачи системы поддержки принятия решений для многокорпусных выпарных установок в рамках АСУ ТП производства хлора и каустика.

Правильность построенных моделей подтверждена экспериментальными данными. Разработанные алгоритмы рекомендованы к внедрению в производство.

Научные положения и выводы диссертационной работы имеют практическую реализацию и апробацию в виде приложений разработанных для систем управления технологической безопасностью процесса выпаривания каустической соды производства хлора и каустика и были использованы при разработке систем диагностики ХТП на Новомосковском ПО "АЗОТ". Соответствующий акт о внедрении имеется.

Методические и теоретические результаты работы использованы в учебных курсах в Кольском филиале Петрозаводского государственного университета.

Основные положения, выносимые на защиту, перечислены в разделе основных результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные результаты диссертации были доложены и обсуждены на следующих конференциях: Тринадцатой Международной научной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем" (Москва, 2005); Восемнадцатой Международной научней конференции "Математические методы в технике и технологиях. ММТТ - 18" (Казань, 2005), а также на научных семинарах профессорско-преподавательского состава кафедры ИС, КФПетрГУ, и секциях ученых советов Института информатики и математического моделирования технологических процессов (ИИММТП) КНЦ РАН.

Публикации. Результаты, отражающие основное содержание диссертационной работы, изложены в 12 публикациях. Доля вклада, внесенная автором в печатные работы, написанные в соавторстве, составляет не менее 50%.

Структура и объем работы. Структура диссертации определена поставленными целями и последовательностью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы (181 наименований) и 7 приложений. Работа

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализировано состояние дел в области управления безопасностью типовых химико-технологических процессов работающих в условиях неопределенности. Проведено исследование теоретических и прикладных вопросов оценки свойств безопасности сложных промышленных производств, для целей создания информационной системы безопасности технологических процессов.

2. Предложено понятие области центра технологической безопасности и разработан алгоритм поиска центра безопасности путем выбора наиболее безопасных интервалов функционирования технологических параметров на основе нечетких бинарных отношений предпочтения.

3. Предложен метод построения качественных диагностических моделей развития опасностей на основе нечетких бинарных отношений

4. Разработан метод количественной оценки безопасности на основе индекса безопасности, показывающего смещение рабочей точки процесса от области центра технологической безопасности.

5. На основе экспериментальных данных и разработанных алгоритмов проведено определение области центра технологической безопасности и исследование функций принадлежности технологических параметров различным режимам работы на примере четырехкорпусной выпарной установки производства хлора и каустика.

6. Проведено исследование индекса безопасности для различных аппаратурных и технологических элементов многокорпусной выпарной установки

7. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы диагностики состояний и поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью на основе полученных моделей качественного и количественного анализа безопасности

8. Проведено испытание разработанного комплекса программ для управления технологической безопасностью на примере цеха выпарки электролитических щелоков производства хлора и каустика. Результаты переданы в службу автоматизированных систем НАК "АЗОТ" г. Новомосковск.

Заключение

В пятой главе рассматривается управление технологической безопасностью выпарных аппаратов цеха выпарки. В соответствии с ранее перечисленными принципами создания систем диагностики для ХТС, осуществляется структурная декомпозиция технологической системы, предлагается алгоритм диагностики состояний включающий определение состояний по дискретным моделям, вычисление индекса безопасности и поиск первичной неисправности, рассматривается многоуровневый алгоритм управления цехом выпарки в штатном и внештатном режимах, приводится алгоритм оптимизации промывок выпарных аппаратов, представлены функциональная организация и результаты практической реализации разработанной ИС ТБ процесса выпаривания производства хлора и каустика.

Разработанная ИС ТБ предназначена для определения состояний технологического режима работы и оборудования четырехкорпусной выпарной установки, распознавания предаварийных состояний технологического оборудования цеха, определения причин отказов оборудования и выдачу рекомендаций по их устранению, поддержки принятия решений при обнаружении неполадок оборудования.

АЛГОРИТМЫ КОНТРОЛЯ И ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Программы управления цехом выпарки

Программа первого уровня

Оптимальные нагрузки на МВУ в течении интервала планирования и момента остановки линии на ремонт

Поел, моменты остановок на МВУ на профилактическое обслуживание выраб. МВУ с начала интервала планирования

Программа второго уровня

Оптимальная траектория по давлению в выпарном аппарате и оптимальный момент остановки на промывки

Программа третьего уровня

График работы 2-го корпуса на смену

Моменты остановок 3-го и 4-го выпарных аппаратов на промывки перед интервалом планирования

Моменты остановок 2-го выпарного аппарата на промывки перед интервалом планирования вычислительный комплекс

Устоойство связи с опеоатооом Устройство

4 связи с ЭВМ

Устоойство связи с объектом —►

Исполнительный элемент или задатчик

Линия связи

Основные контоолиоуемые паоамеюы

Управляющие воздействия

ЦЕХ ВЫПАРКИ Возмущения ^

Рнс.5.6. Упрощенная структурная схема комплекса технических устройств АСУ выпарки

Управляемые воздействия

1. Общая алгебра. T.l/Под общ. ред. J1. А. Скорнякова. М.: Наука, 1990. - 592 е.

2. Общая алгебра. Т.2/Под общ. ред. JL А. Скорнякова. М.: Наука, 1991. 480 е.

3. Теория выбора и принятия решений/И. М. Макаров, Т. М. Виноградская, А. А. Рубчинекий, В. Б. Соколов. М.: Наука, 1982. - 327 с.

4. Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981. -258 с.

5. Кафаров В. В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М.: Наука, 1986. - 360с.

6. Шрейдер Ю. А. Равенство, сходство, порядок. М.: Наука, 1971.-255 с.

7. Кафаров В.В. Принципы создания безотходных химических производств. М.: Химия, 1982. -288 с.

8. Kharbanda О.Р., Stallworty Е.А. Planning for Emergencies Lessons From Chemical Industry // Long Range Planning. 1989. Vol.22. - pp. 83-89.

9. Хенли Э.Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска.: М.: Машиностроение, 1984. - 528 с.

10. Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Грун Г., Нойманн В. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтеперерабатывающих производств. М: Химия, 1987. - 272с.

11. ГОСТ 27.00289. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 37 с

12. Палюх Б.В. Основы построения и разработки автоматизированной системы управления эксплуатационной надежностью химических производств: Дис. . докт. техн. наук (05.13.06). -М., 1991.-360 с.

13. Производство азотной кислоты в агрегатах большой единичной мощности/Под ред. В. М. Олевского. М.: Химия,1985. - 400 с.

14. Бесчастнов М.В., Соколов В.М. Предупреждение аварий в химических производствах. М.: Химия, 1979.-392с.

15. Семенов В.П. и др. Производство аммиака. М: Химия, 1985. - 368 с.

16. Маршалл В. Основные опасности химических производств.- М.: Мир, 1989. 672 с.

17. Обновленский П.А., Мусяков J1.A., Чельцов А.В. Системы защиты потенциально опасных процессов химической технологии. JL: Химия, 1978. - 244 с.

18. Перлов Е.И., Багдасарян B.C. Оптимизация производства азотной кислоты. М.: Химия, 1983. - 208 с.

19. Целыковский В.П., Палюх Б.В. Комбинированные методы управления и защиты потенциально опасных процессов химических производств // Методы кибернетики химико-технологических процессов: Всес. научн. конф. М., 1989.- С. 120.

20. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. М/. Наука, 1976. - 500 с.

21. Воронин В.В., Констаиди Г.Г., Январев Ю.Э. Диагностирование динамических объектов непрерывного типа. JL: ЦНИИ Румб, 1986. - 137 с.

22. Карибский В.В., Пархоменко П.П., Согмонян Е.С., Халчев В.Ф. Основы технической диагностики. Модели объекта, методы и алгоритмы диагноза. М.: Энергия, 1976. - 496с.

23. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Основы технической диагностики. Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства. М.: Энергоатомиздат, 1981. - 320с.

24. Технические средства диагностирования: Справочник. / Под ред. Клюева В.В. М.: Машиностроение, 1989. - 672 с.

25. Гольдман Р.С Логические модели диагноза непрерывных объектов // Автомат, и телемех. 1979. № 5. - С. 149-156.

26. Шаршумов С.Г //Автомат, и телемех. 1973. № 12. - С. 161-168.

27. Чикулис В.П. Методы минимизации разрешающей способности диагноза и диагностической информации //Автомат, и телемех. 1975. № 3. - С. 133-141.

28. Гарковенко С.Н., Сагунов В.И О доопределении минимальной совокупности точек контроля с целью поиска неисправности произвольной кратности в непрерывных объектах диагностирования //Автомат, и телемех. 1977. № 7. - С. 175-179.

29. Kramer М.А. //IFAC Workshop: Fault detection andsafety in chemical plants, Kyoto. -1986.

30. Pattipati K.R., Alexandridis M.G. //IEEE Trans.Syst. Man Cybern. -1990. 20, №4. - pp. 872 - 887.

31. Berenblut B.J., Whitehouse H.B. //Chem. Eng. 1977. -318. - pp. 175-181.

32. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. JL: Химия. 1983. - 352 с.

33. Salem S.L., Apostolakis G.e., Okrent D. //Annalis of Nucl. Energy. 1977. - 4. - pp. 417-433.

34. Salem S.L., Wu J.S., Apostolakis G.e. //Nucl. Technol. 1979. - 42. - pp. 51-64.

35. Worrel R.B. //IEEE Trans. Reliab. -1981. R-30, № 2. - pp. 98-100.

36. Pollack S.L. Decision Table: Theory and Practice. New York: Wiley Intersience, 1971. - 275 p.

37. Гуляев B.A., Бугаев A.E. Логико-липгвистические методы в задачах диагностирования сложных объектов. Киев: Ин-т пробл. моделир. в энерг., 1989. Вып. 20. - 28 с.

38. Kramer М.А.//AIChEJ.- 1987.-33, № 1. pp. 130-140.

39. Tong R.M. //Automatica. 1977. 13, № 6. - pp. 559-569.

40. Рябипин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. // СПб.: Политехника, 2000. 248 с.

41. Рябинип И.А. Концепция логико-вероятностной теории безопасности // Приборы и системы управления. 1993. - № 10. - С.- 3 - 22

42. Можаев А.С. Общий логико-вероятностный метод анализа надежности структурно-сложных систем.//Л.:ВМА, 1988.

43. Можаев А.С. Theory and practice of aYtomated strYctYral-logical simYlation of system. International Conference on Informatics and Control (ICI&C97). Tom 3. St.PetersbYrg: SPIIRAS, 1997, p.l 109-1118.

44. Можаев A.C., Громов B.H. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. // СПб. БИТУ, 2000, -145 с.

45. Черкесов Г.Н., Можаев А.С. Логико-вероятностные методы расчета надежности структурно-сложных систем. // В сб. Качество и надежность изделий. Вып.3(15) М.: Знание, 1991.

46. Можаев А.С. Учет временной последовательности отказов элементов в логико-вероятностных моделях надежности. // Межвузовский сборник: Надежность систем энергетики. -Новочеркасск: НПИ, 1990, с. 94-103.

47. Можаев А.С., Алексеев А.О. Громов В.Н. Автоматизированное логико-вероятностное моделирование технических систем. // Руководство пользователя ПК АСМ, версия 5.0. СПб.: Военный Инженерно Технический Университет, 1999.

48. Umeda Т., Kuryama Т., O'Shima Е.О, Matsuyama H.//Chem. Eng. Sci. -1980. 35. - pp. 23792384.

49. Tsuge Y., Shiozaki J., O'Shima E., Matsuyama H.//I. Chem. Eng. Symp. Ser. 1985. 92. - pp. 133144.

50. Shiozaki J., Shibata В.,O'Shima E., Matsuyama H.//Proc. Int. Workshop Artif. Intell. Ind. Appl., Hi-tachiCity. 1988. - pp. 461-466.

51. Kokawa M., Miyazaki S., Shingai S. //Automatica. 1983. - 19. - pp. 729-738.

52. Plamping K., Andow P.K. //Trans. Inst. Contr.- 1983.-5, № 3. pp. 161-166.

53. Sun S.S., Hsu J.P. //J. Chin. Inst. Chem. Eng. 1989. - 20, № 2. - pp. 109-112.

54. H.A. Watson and Bell Telephone Labs, Launch control safety study, Bell Telephone Laboratories, 1961.

55. US. Atomik Energy Commission, Reactor Safety Study. An assessment of accident rises in US com-merical nuclear power plants. Rep. WASH1400. Washington, 1975. -31 lp.

56. Lee W., Grosh D.L., Tillman F.A., Lie C.H.//IEEE Trans. Reliab. 1985. - R34, № 3. - pp. 194-203.

57. Chunning Y. //Microelectron. Reliab. 1990. 30, № 5. - pp. 891-895

58. Lees F.P., Andow P.K., Murphy C.P. //Reliab.Eng. 1980. - 1. - pp. 149-156.

59. Andow P.K. //IEEE Trans. Reliab. 1980. - R29, - pp. 2-9.

60. Andow P.K. //Microelectron. Reliab. 1983. - 23, №2. - pp. 325-328.

61. Bechta D.J. //IEEE Trans. Reliab. 1989. - 38, №2. - pp. 177-185.

62. Salter B.B., Goodwin E.F. //Proc. 8th Trien.IFAC World Congr., Kyoto. 1981. - 3. - pp. 1799-1904.

63. Hessian R.T., Salter B.B., Goodwin E.F. //IEEETrans. Reliab. 1990. - 39, № 1. - pp. 87-91.

64. Fussel J.B. // Nucl. Eng. Des. 1973. - 52. - pp.337-360.

65. MartinSolis G.A., Andow P.K., Lees F.P.//Trans. I. Chem. Eng. 1982. - 60. - pp. 14-20.

66. Andow P.K., Lees F.P. //Trans. I. Chem. Eng. 1975. - 54. - pp. 195-199.

67. Andow P.K. //Comput. Chem. Eng. 1980. - 4. - pp.143-153.

68. O. Coudert, J.C. Madre, "MetaPrime: An interactive fault-tree analyzer", IEEE Transactions on Reliability, vol 43, 1994 March, pp 121-127.

69. J.B. Dugan, K.J. Sullivan, D. Coppit, "Developing a lowcost high-quality software tool for dynamic fault-tree analysis", IEEE Transactions on Reliability, vol 49, March 2000, pp 49-59.

70. R. Gulati, J.B. Dugan, "A modular approach for analyzing static and dynamic fault trees", Reliability and Maintainability Symposium, 1997, pp 57-63.

71. Neilsen D. //Ibid. pp. 849-894.

72. Taylor J.R., Hollo E. // Nucl. Syst. Reliab.Eng. and Risk Assessment, SIAM. 1977.

73. Camarda P.,Corsi F. //IEEE Trans. Reliab. 1978. - R-27. - pp. 215-221.

74. Powers G.J., Tompkings F.C. //AIChE J. 1974. - 20, № 2. - pp. 376-384.

75. Powers G.J., Lapp S.A. //Chem. Eng. Prog. 1976. - 72, № 4. - pp. 89-93.

76. Powers G.J., Lapp S.A. //IEEE Trans. Reliab. 1977. - R-26. - pp. 2-13.

77. DE Vries R.C. //IEEE Trans. Reliab. 1990. - 39, № 1. - pp. 76-86.

78. Andrews J., Breunan G. //Reliab. Eng. Syst.Saf. 1990. - 28, № 3. - pp. 357-384.

79. Guarro S.B. //Reliab. Eng. Syst. Saf. 1990.-30, № 1/3. - pp. 21-50.

80. Andow P.K. //Trans. Inst. Chem. Eng. 1981. - 59. - pp. 125-128.

81. Kumamoto H., Henley E.J. //AIChE J. 1979. - 25. - pp. 108-113.

82. Suprasad Amari, Glenn Dill, Eileen Howald, "A New Approach To Solve Dynamic Fault Trees",

83. J.B. Dugan, S.J. Bavuso, and M.A. Boyd, "Dynamic faulttree models for fault-tolerant computer system", IEEE Transactions on Reliability, vol 41, pp 363-377, 1992.

84. J.B. Dugan, K.J. Sullivan, D. Coppit, "Developing a lowcost high-quality software tool for dynamic fault-tree analysis", IEEE Transactions on Reliability, vol 49, March 2000, pp 49-59.

85. Relex Fault Tree: http://www.relexsoftware.com/products/faulttree.asp

86. Dugan, Venkataraman, and Gulati, "DIFtree: A software package for the analysis of dynamic fault tree models," Proceedings of the 1997 Reliability and Maintainability Symposium, January 1997.

87. Mark A. Boyd, Dynamic Fault tree models: Techniques for Analysis of Advanced Fault Tolerant Computer Systems, Ph.D. thesis, Department of Computer Science, Duke University, 1990.

88. Rohit Gulati and Joanne Bechta Dugan, "A modular approach for analyzing static and dynamic fault trees," in Proceedings of the Reliability and Maintainability Symposium, January 1997.

89. Joanne Bechta Dugan, Salvatore J. Bavuso and Mark A. Boyd, "Dynamic fault tree models for fault tolerant computer systems," IEEE Transactions on Reliability, Volume 41, Number 3, pages 363-377, September 1992.

90. Kevin J. Sullivan, Joanne Bechta Dugan, and David Coppit. The Galileo fault tree analysis tool. In Proceedings of the 29th Annual International Symposium on Fault-Tolerant Computing, pages 232-5, Madison, Wisconsin, 15-18 June 1999

91. Kevin J. Sullivan, "Galileo: An advanced fault tree analysis tool," URL:http://vvww.cs.virginia.edu/~ftree/indcx.html

92. Andrews JD, Dunnet SJ, "Event Tree Analysis using Binary Decision Diagrams", IEEE Trans. Reliability, Vol 49, 2000 Jun, pp 230 238.

93. Ливанов Ю.В. //Изд. АН СССР. Сер. Техн. киберн. 1990, № 6. С. 178-184.

94. William R. Dunn, "Practical Design of Safety-Critical Computer Systems", Reliability Press 2002, pp 166- 176.

95. Knowlton R.E. An Introduction to Hazar and Operabiliuty Studies. Vancouver: Chemetics Int. Company, 1987.-328 p.

96. Guidelines for Hazard Evaluation Procedures /AChI, Center for Chem. Process Safety. New York, 1985.-128 p.

97. Guidelines for Chem. Process Quantitative RiskAnalisys. /AChI, Center for Chem. Process Safety. NewYork, 1989. -111 p.

98. Garmody T.W. //Reliab. Eng. Syst. Saf. 1990. - 29, № 1. - pp. 5-14.

99. Elliot D.M., Owen J.M. //Chem. Eng. 1968.-223. CE 377.

100. Sinnamon, R.M. and Andrews, J.D., "Quantitative Fault Tree Analysis Using Binary Decision Diagrams", European Journal of Automation, Vol 30, No.8, 1996.

101. Hong Xu and Joanne Bechta Dugan. Combining Dynamic Fault Trees and Event Trees for Probabilistic Risk Assessment. In Annual Reliability and Maintainability Symposium 2004 Proceedings, LA, January 2004.

102. Gulati, R. and JB Dugan, "A Modular Approach for Analyzing Static and Dynamic Fault Trees," 1997 Proceedings of the Annual Reliability and Maintainability Symposium, Philadelphia, Pennsylvania, Jan. 1997, pp 57-63.

103. Y. Dutuit and A. Rauzy, "Alinear time Algorithm to find Modules of Fault Trees," IEEE Transactions on Reliability, Vol. 45, No. 3, September 1996, pp.422-425.

104. Дубравский Н.Г., Мокроус М.Ф. Параметрические методы диагностического контроля состояния авиадвигателей //Труды ЦИАМ. М.,1981. - № 964. - 29 с.

105. Lees F.P. //Comput. Chem. Eng. 1984. - 8, №2. - pp. 91-103.

106. Rakic P., Pavlovic Z.//Proc7 7th Symp.Reliab.Electron., Budapest.-1988. -1. -pp. 339-346.

107. Willems J.C.//Ric. Aut. -1979. 10. - pp. 71-106.

108. Виллемс Я.К.// Теория систем. Математические методы и моделирование. Сб. статей (Сер. Математика Новое в зарубежной науке. Вып.44). Пер. с англ. М.: Мир, 1989.С. 81-91.

109. Ван дер Шафт А. // Теория систем. Математические методы и моделирование. Сб. статей (Сер. Математика Новое в зарубежной науке. Вып.44). Пер. с англ. С. 192-237.

110. Getler J. IEEE Contr. Syst. Mag. 1988. - 8, № 6. - pp. 3-11.

111. Ricker L.//Ind. Eng. Chem. Res. 1990. - 29. -pp. 374-392.

112. Siebert H.,Klaiber T. //Process Aut. 1980. 1. - pp. 91-96.

113. Stafanov S.Z. //Int. J. Syst. Sci. 1989. - 26, № 5. - pp. 865-888.

114. Арнольд В.И. Теория катастроф. M.: Наука,1990. -128 с.

115. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1978. -240 с.

116. Постон Т., Стюарт Й. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980. -608 с.

117. Томпсон Дж. Неустойчивости и катастрофы в науке и в технике. М.: Мир, 1985. -256 с.

118. Kasumasa Н., Masataka I., Toshimitnu U. //IEEETrans. Auto. Contr. -1981. AC-26, № 2. -pp. 601-603.

119. Casti J. //IEEE Trans. Auto. Contr. 1980. - AC2-5, № 5. - pp. 1008-1011. .

120. Корноушенко E.K., Пылаев H.K. Передаточцые числа и диагностирование линейных систем// Докл. АН СССР.1988. 300, № 3. С. 559-561.

121. Корноушенко Е.К., Пылаев II.K. Новый подход к диагностированию линейных диагоностических систем // Автомат, и телемех. 1989. № 5. С. 148-159.

122. Герасимов В.В., Корноушенко Е.К. Диагностирование динамических систем, заданных структурными схемами с нелинейными и нестационарными элементами // Автомат, и телемех. 1990. №4. С. 133-144.

123. Парамонова Г.Г. Обнаружение неисправных звеньев в линейных системах с учетом погрешности идентификации // Автомат, и телемех. № 2. С. 152-160.

124. Кассандрова О.Н., Лебедев В.В. Обработка результатов наблюдений. М.: Наука, 1970.- 104 с.

125. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. М.: Мир, 1987. - 360 с.

126. Куперман В.Г. Разработка гибридных автоматизированных систем технической диагностики непрерывных химических производств (на примере производства азотной кислоты). Автореф. дис. канд. техн. наук. М., 1991. - 16 с.

127. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. -Новосибирск: Наука, 1986. 224 с.

128. Кафаров В.В., Палюх Б.В., Перов В.Л. Решение задачи технической диагностики непрерывного производства с помощью интервального анализа //Докл. АН СССР.1990.-Т.311, N 3. С.677-680.

129. Богатиков В.Н., Палюх Б.В. Построение дискретных моделей химико-технологических систем. Теория и практика. Апатиты: изд. Кольского научного центра, 1995. 164 с.

130. Богатиков В.Н. Диагностика состояний и управление технологической безопасностью непрерывных химико-технологических процессов на основе дискретных моделей Дис. . докт. техн. наук (05.13.06). Апатиты, 2002. - 352.

131. Кафаров В.В., Перов B.JL, Мешалкин В.П. Принципы математического моделирования химико-технологических систем. М.: "Химия", 1974. 345 с

132. Кроу К. и др. Математическое моделирование химических производств. М.: "Мир", 1973. 391 с.

133. Кофман Ф. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. -433с.

134. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.-208 с.

135. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986. - 396 с.

136. Мелихов А. Н., Бернштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

137. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. М.: Наука, 1975. - 477 с.

138. Льюис Ф., Розенкрапц Д., Стирнз Р. Теоретические основы проектирования компиляторов. М.: Мир, 1979.-656 с.

139. Кафаров В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1971. -496 с.

140. Слинько М.Г. Моделирование химических реакторов. Новосибирск: Наука, 1968. - 95 с.

141. Эммануэль Н.М., Кноре Д.Г. Курс химической кинетики. М., Высшая школа, 1969. - 432 с.

142. Брей Д., Уайт К. Кинетика и термодинамика биохимических процессов. М., ИЛ, 1959. — 380 с.

143. Мюнстер А. Химическая термодинамика. М.: Мир, 1971. - 295 с.

144. Писаренко В.Н., Погорелов А.Г. Планирование кинетических исследований. М.: Наука, 1969.- 175 с.

145. Гордеев Л.С., Кафаров В.В. Моделирование процессов перемешивания в жидких средах // Автоматизация химических производств. М.: НИИТЭТХИМ, 1971, вып. 1. - с. 56-71.

146. Гладышев Г.П., Гибов К.М. Полимеризация при глубоких степенях превращения и методы ее исследования. Алма-Ата: Наука, 1968. - 221 с.

147. Гладышев Г.П., Попов В.А. Радикальная полимеризация при глубоких степенях превращения. М.: Наука, 1974. - 243 с.

148. Поверхностные явления в жидкостях и жидких растворах. Сб. статей под ред. А.И. Русанова. Изд-во ЛГУ, 1972, вып. 1. - 189 с.

149. Поверхностные явления в жидкостях и жидких растворах. Сб. статей под ред. А.И. Русанова. Изд-во ЛГУ, 1974, вып. 2.-108 с.

150. Нигматулин Р.И. -ППМ, 1971, 35, вып. 3, с. 451-463.

151. Кафаров В.В. Основы массопередачи. Изд. 2-е. М.: Высшая школа, 1972. - 494 с.

152. Данквертс П.В. Газо-жидкостные реакции. Перев. с англ. под ред. И.А. Гильдепблата. М.: Химия, 1973.-296 с.

153. Механика многофазных сред. / Крайко А.Н., Нигматулин Р.И., Старков В.К. и др. Итоги пауки и техники, серия "Гидромеханика". М., ВИНИТИ, 1972. - С. 93-174.

154. Фортье А. Механика суспензий. Перев. с франц. Под ред. З.П. Шульмана. М.: Мир, 1971.-264 с.

155. Coy С. Гидродинамика многофазных систем. Перев. с англ. под ред. М.Е. Дейч. М.: Мир, 1971.-536 с.

156. Рахматулин Х.А. ПММ, 1956, 20, вып. 2, с. 184-195.

157. Нигматулин Р.И.-ПММ, 1970,34, вып. 6, с. 1097-1112.

158. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Статистическая физика. Изд. 2-е. М.: Наука, 1964. - 567 с.

159. Богатиков В.Н. Исследование технологической надежности и оптимизация управления системой многокорпусных установок производства хлора и каустика. Дис. . кан. техн. наук. -М.,МХТИ, 1978.- 170 с.

160. Таубман Е.И. Выпаривание. М.: Химия, 1982. - 328 с.

161. Либерман И.Г. Автоматизация и оптимизация вакуум-выпарных установок. М.: Машиностроение, 1972. - 332 с.

162. Чернобыльский И.И. Выпарные установки. Киев: Изд. Киевского университета, 1960. 262 с.

163. Пасманик М.И. Сасс-Тисовский Б.А., Якименко М.И. Производство хлора и каустической соды. Справочник. М.: Химия, 1966. - 308 с.

164. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.- 344 с.

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

166. Путилов В.А., Фридман А.Я. Прикладные АСНИ: технология автоматизированного проектирования // Методы и средства вычислительного эксперимента. Апатиты: Изд. КНЦ АН СССР, 1990.- С.34-38.

167. Игнатьев М.В., Путилов В.А., Смольков Г.Я. Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. М.: Наука, 1986. - 232 с.

168. Справочник химика, т. 5. М.: Химия, 1969. - 537 с.

169. Е.Г. Дудников, B.C. Балакирев, В.Н. Кривсунов, A.M. Цирлин. Построение математических моделей химико-технологических объектов. «Химия», 1970.

170. С.Л. Ахнадзарова, В.В. Кафаров. Статистические методы планирования и обработки экспериментов. МХТИ, М., 1972.

171. К.Ф. Павлов, П.Д. Романков, А. А. Носков. Примеры и задачи по курсу процессов и аппаратов химической технологии. Ленинград, «Химия», 1970.

172. М.И. Пассманик, Б.А. Сасс-Тисовский, Л.М.Якименко. Производство хлора и каустической соды. Справочник, М., «Химия», 1966.

173. А. Ф. Егоров, Т. В. Савицкая. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. Учебное пособие для вузов, М. Издательство «КолосС», 2004.

174. Блок схема алгоритма определения Центра Безопасности для технологических параметров

175. Блок-схема алгоритма расчета Индекса Безопасности

176. Входные данные алгоритма расчета Индекса Безопасности

177. Р число технологических параметров процесса. М Р. — массив количества термов для параметра р.ц 0. [р] 1. значение функции принадлежности параметра р терму i для ситуации центра безопасности s° fis(7^) = {< // (£/)/£/ >}.

178. Ц 1. Ip. I'] значение функции принадлежности параметра р терму i для текущего состояния процесса s* (того состояния для которого вычисляем индекс безопасности).

179. Пояснения к алгоритму расчета Индекса Безопасности

180. К 0. [р] и К 1. [р] массив в который заносится значения ^s° ^^и у (и ЛТ),р ,(Г)) соответственно.s s1. и L1 в эти переменные заносятся значения 0 д*) - то естьстепепи нечеткого включения ситуаций. Начальная инициализация L0 =L1=1.