автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Интегрированная информационно-управляющая система газовых промыслов предприятий Крайнего Севера

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ И ЗАДАЧ КОМПЛЕКСНОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ СЕВЕРНЫХ ГАЗОВЫХ ПРОМЫСЛОВ.

1.1. Газовый промысел как объект управления.

1.1.1. Функционально-целевой анализ процессов (объектов) ГП.

1.2. Анализ проблем и задач интеграции АСУ ТП и построения ИИУС газовых промыслов.

1.2.1. Проблемы и требования интеграции АСУ ТП и построения ИИУС.

1.2.2. Направления и основные принципы интеграции АСУ ТП.

1.2.3. Уровни управления ГП.

1.2.4. Тенденции развития ИИУС ГП.

1.3. Анализ проблем автоматизации локальных технологических объектов газового промысла.

1.3.1. Проблемы эксплуатации и задачи автоматизации газовых скважин кустов газовых скважин).

1.3.2. Проблемы эксплуатации и автоматизации газосборной сети.

1.3.3. Анализ проблем и постановка задачи предупреждения и ликвидации газовых гидратов в системах сбора и подготовки газа.

1.4. Постановка основных задач оптимального управления газовым промыслом.

1.5. Постановка задачи синтеза структуры ИИУС газового промысла.

1.5.1. Постановка задачи выбора структуры ИИУС ГП на начальном этапе.

1.5.2. Схема метода решения задачи.

1.6. Цель и задачи работы.

Обеспечить расчетные темпы добычи газа, долговременные и надежные его поставки потребителям внутри страны и на экспорт возможно только на основе научно-технического прогресса, самых совершенных достижений науки и технологий [94].

В настоящее время основная добыча газа (более 90%) осуществляется на северных месторождениях России. Достаточно упомянуть только такие уникальные месторождения-супергиганты, как Медвежье, Уренгойское, Ям-бургское и Заполярное. В стадии проектирования разработки находится ряд других крупных месторождений Западной Сибири и полуострова Ямал, намеченных к освоению уже в ближайшие годы. Перспективы газовой промышленности Росси на ближайшие десятилетия связаны с дальнейшей эксплуатацией этих гигантских месторождений и их сателлитов (месторождений спутников). Надежная и эффективная эксплуатация таких гигантских месторождений и их месторождений спутников невозможна без создания интегрированных информационно-управляющих систем (ИИУС).

Долговременная эксплуатация газоносных пластов приводит к постепенному снижению пластового давления, нарушению проектных режимов работы газовых промыслов (ГП) и невозможности выдерживания условий для эффективной добычи и транспорта газа. Вследствие этих причин ГП обустраиваются дожимными компрессорными станциями (ДКС), располагаемыми как на входе, так и выходе установок комплексной подготовки газа (УКПГ). ДКС предназначены для поддержания оптимальных по давлению и производительности условий для добычи и транспорта газа. Кроме этого, для поддержания уровня загрузки УКПГ в эксплуатацию вводятся удаленные кусты скважин и месторождения-спутники, которые обустраиваются установками предварительной подготовки газа (УППГ).

Ввод в эксплуатацию дополнительных ДКС и УППГ требует определенного уточнения методов управления УКПГ, ДКС и газовым промыслом в целом. Новые условия работы, характеризуются требованиями достижения максимальной эффективности функционирования как всей технологической цепочки: «пласт - скважины - кусты газовых скважин - газосборная сеть -(УППГ) - ДКС - (ДКС) - УКПГ - (ДКС)», так и работы всех ее компонентов (объектов). Это требование предъявляет дополнительные условия согласованного управления объектами. Недостаточный уровень такого согласования приводит к существенным технологическим осложнениям, снижению эффективности и надежности работы технологического комплекса, а также росту эксплуатационных затрат.

К настоящему времени достижения в области автоматизации управления северными газовыми промыслами в основном касаются уровня агрегатов, цехов, УКПГ, УППГ, ДКС. Функционирование локальных САУ технологических объектов, как правило, не скоординировано между собой.

Попытки дооснащения систем автоматизации новыми решениями, развивающими их функциональность как по горизонтали (за счет наращивания функций), так и по вертикали (за счет многоуровневой интеграции автономных систем) проводятся не системно, без учета ряда принципиальных положений теории и практики автоматизации.

В первую очередь, в этой связи, следует отметить фактор времени, который связан с последовательным изменением состава объектов по мере обустройства ГП и разработки месторождений. Очевидно, что уже на начальных этапах проектирования необходимо предусмотреть такую структуру ИИУС ГП, которая позволит в течение длительного времени реализовать процесс инновационных преобразований с целью поэтапного повышения эффективности системы управления, обеспечивая высокую степень надежности.

Многовариантность построения структуры ИИУС, сложность и высокая стоимость систем, сжатые сроки проектирования - все это приводит к необходимости разработки методов анализа процессов развития газовых промыслов с целью разработки методов оптимального размещения оборудования, а также синтеза ИИУС с целью минимизации затрат на их строительство и эксплуатацию.

Переход к новым задачам управления создаваемыми объектами на ГП, должен опираться на использование новейших достижений в области управления процессами ДКС и УКПГ, учитывать обширный опыт эксплуатации установленного технологического оборудования, обеспечивать широкое применение средств комплексной автоматизации и вычислительной техники, использовать адекватные проблемно ориентированные математические модели объектов управления.

В этой связи обобщение опыта проектирования и эксплуатации, а также анализ проблем и задач автоматизации газодобывающих предприятий (ГДП) северных месторождений (прежде всего, Уренгойского и Ямбургско-го) является актуальной задачей.

Следует отметить некоторые отличия и особенности северных месторождений по сравнению с месторождениями центральной и южной климатической зон, которые непосредственно влияют на процессы проектирования и эксплуатации систем управления комплексом распределенных технологических объектов добычи и промысловой подготовки газа. Наличие, наряду с гигантскими и супергигантскими месторождениями, множества средних и мелких месторождений (число которых только по северу Тюменской области составляет свыше 200). Для поддержания добычи газа северных регионов, начиная с 2003 года, активно вовлекаются в разработку именно мелкие и средние месторождения, главным образом газоконденсатные. Это определяется необходимостью и целесообразностью дозагрузки освобождающихся производственных мощностей по подготовке газа на основных крупных месторождениях посредством подключения к ним мелких месторождений, без строительства полнофункциональных схем обустройства.

Таким образом, еще на этапе проектирования крупных месторождений необходимо проводить системный анализ объектов, осуществлять экспертную оценку требований к системам управления и вырабатывать инновационную стратегию развития, на основе которой могут быть построены проектная концепция и процесс поэтапного создания систем управления сложными, территориально распределенными комплексами добычи и подготовки газа (ГП), с учетом их длительной эксплуатации в течение 30-40 лет и более.

Актуальность исследования обуславливается необходимостью обеспечения расчетных темпов добычи газа, долговременных и надежных его поставок, что сегодня невозможно осуществить без новых подходов к автоматизации и управлению основными технологическими процессами. Целью инноваций в области автоматизации газовых промыслов является повышение эффективности и качества управления технологическими процессами.

Предметом исследования являются: инновационные процессы развития газовых промыслов; проектные процедуры разработки и создания комплексных систем автоматизации и управления газовыми промыслами; технологические процессы добычи и промысловой подготовки газа; комплексная автоматизация газовых промыслов и создание ИРГУ С ГП сложной структуры: «скважины - кусты скважин - газосборная сеть - (УШИ ) - ДКС - (ДКС) -УКПГ-(ДКС)».

Целью настоящей работы является разработка системно обоснованных подходов и методов создания информационно-управляющих систем газовых промыслов, обеспечивающих повышение эффективности и качества управления технологическими процессами за счет создания интегрированных многоуровневых систем управления и разработки методов и алгоритмов комплексной автоматизации газовых промыслов Крайнего Севера.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие основные задачи.

• Системный анализ:

- инновационных процессов строительства и развития ГП и систем автоматизации объектов добычи и подготовки газа;

- ГП и технологических процессов как объектов комплексной автоматизации и управления.

• Разработка инновационной стратегии: формирование системы требований и условий обеспечения эффективного управления инновационными процессами с целью осуществления комплексной автоматизации ГП; формирование инновационной стратегии развития автоматизированных технологических комплексов северных ГП; разработка проектной концепции разработки и создания комплексных интегрированных информационно-управляющих систем северных ГП. Идентификация объектов: формализованное описание процессов добычи и промысловой подготовки газа, разработка операторно-параметрической схемы представления сцепленных процессов, разработка формальных операций над процессами; разработка математических моделей и алгоритмов моделирования процессов отдельных компонентов ГП (скважин, кустов скважин, газосборной сети и др.); разработка математических моделей и методов структурного синтеза ИИ-УС ГП.

Алгоритмизация объектов и процессов: разработка алгоритмов управления подсистемами ГП, практическая реализация АСУ ТП и ИИУС ГП; разработка принципов интегрированного управления агрегированными процессами ГП; экспериментальная проверка разработанных методов и алгоритмов в условиях реальных ГП. Разработка проектной концепции: формирование принципов интеграции АСУ ТП и формирования иерархических уровней управления в ИИУС ГП сложной структуры: «пласт -скважины - кусты скважин - газосборная сеть - (УШИ') - ДКС - (ДКС) -УКПГ-(ДКС)»;

- создание инженерной методики поэтапного проектирования, строительства и реконструкции АСУ ТП и ИИУС ГП.

Структура работы соответствует перечню сформулированных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проводится системный анализ предметной области. На примере северных газодобывающих предприятий проведен анализ разработки месторождений, особенностей технологических процессов и режимов работы оборудования в разные периоды, что позволяет прогнозировать расширение и реконструкцию газовых промыслов, с целью оптимального проектирования и развития АСУ ТП и ИИУС ГП, применительно к разным периодам разработки месторождений.

Выделен класс объектов управления - газовый промысел. Выполнен функционально-целевой анализ объектов газового промысла сложной структуры: «скважины - кусты скважин - газосборная сеть - (УППГ) - ДКС -(ДКС) - УКПГ - (ДКС)». Рассмотрены организационно-технологические процессы и выделены иерархические уровни управления.

Сделан анализ проблем и задач комплексной автоматизации управления объектами ГП (УКПГ) сложной структуры введенными в эксплуатацию в разные периоды обустройства ГП. Выполнена детализация элементов газового промысла и системы управления - узлов управления и задач на разных стадиях обустройства промыслов и ИИУС. На основе проведенной систематизации получен обобщенный перечень функционально-целевых признаков основных подсистем ГП.

Определены уровни управления ГП и газодобывающим предприятием. Показаны четыре направления интеграции локальных АСУ ТП УКПГ, АСУ ТП УППГ, АСУ ТП ДКС в ИИУС ГП: организационная, функциональная, программная, техническая. Сформулированы основные принципы интеграции ИИУС: системность, иерархичность, единство информации.

Проведен системный анализ проблем эксплуатации и постановка задачи автоматизации локальных объектов добычи и сбора газа (скважин, кустов скважин и газосборной сети), а также предупреждения и ликвидации газовых гидратов в системах сбора и промысловой подготовки газа.

Выполнена постановка основных задач оптимального управления ГП и выбора структуры ИИУС газового промысла на начальной стадии создания.

В результате проведенного в первой главе исследования поставлена задача синтеза ИИУС газового промысла структуры: «скважины - кусты скважин - газосборная сеть - (УППГ) - ДКС - (ДКС) - УКПГ - (ДКС)».

Во второй главе диссертации решается задача формализованного описания процессов функционирования отдельных компонентов (объектов) газового промысла и разработки аппарата агрегирования всех компонентов в единую модель. В основу построения формализованного описания ИИУС положено понятие процесса. Технологический процесс добычи и промысловой подготовки газа в зависимости от принятой технологии состоит из ряда взаимосвязанных процессов: добычи, сбора, предварительной подготовки, компримирования (повышения давления), комплексной подготовки и др.

В третьей главе диссертации ставится и решается задача разработки моделей и методов синтеза ИИУС газового промысла.

Построена модель функционирования и проведена функциональная декомпозиция ИИУС газового промысла на подсистемы. Основными проблемами с точки зрения теории управления при разработке и эксплуатации систем управления газовыми промыслами следует считать: разработку модели системы, адекватной реальному объекту управления, разработку методов и алгоритмов позволяющих автоматизировать решение задачи оптимизации добычи и подготовки газа.

В четвертой главе диссертации решается задача практического внедрения разработанных методов и алгоритмов. Разработанная инженерная методика поэтапного проектирования, строительства и реконструкции ИИУС газовых промыслов, позволяет оптимально рассчитывать последовательность выполнения модернизации и реконструкции АСУ ТП и ИИУС газового промысла с привязкой к планируемым этапам строительства и реконструкции объекта управления (ГП).

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей.

Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде северных газодобывающих предприятий и в специализированных предприятиях, разрабатывающих автоматизированные системы управления процессами добычи газа.

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

• на научно-технических Советах секции «Автоматизация технологических процессов» ООО «Ямбурггаздобыча» (Тюменская обл., г. Новый Уренгой, п. Ямбург, 2000-2002 гг.);

• на отраслевых экспертных Советах по автоматизации ОАО «Газпром» (г. Москва, 2001-2002 гг.);

• на научно-техническом Совете ОАО «НПО Промавтоматика» (г. Краснодар, 2003 г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ (ГТУ).

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации управления процессами добычи и промысловой подготовки газа.

По результатам выполненных исследований опубликовано шесть печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 224 страницах машинописного текста, содержит 82 рисунка, 9 таблиц, список литературы из 124 наименований и приложения.

Вывод:

1. Наиболее оптимальное (рациональное) для выполнения реконструкции (переоснащения) АСУ ТП время Т4; Т6; Т8; Т10;

Т1,3 + AT = Т4; Т2,5 + AT = Т6; Т4,7 + AT = Т8; Т8,9 + AT = Т10;

2. Наиболее оптимальное (рациональное) для выполнения модернизации АСУ ТП (ИИУС) время Т2, Т4; Т6; Т8; Т10.

3. Времена оптимальной реконструкции и модернизации АСУ ТП и ИИУС совпадают с периодами расширения (реконструкции) объекта управления (ГП).

4. Расчет времен Т2,Т4,Т6,Т8,Т10 имеет большое практическое значение для планирования модернизации и технического переоснащения АСУ ТП и ИИУС, а также планирования инвестиций и ресурсов с привязкой к этапам расширения (реконструкции) объекта управления.

Выполненный в работе анализ проектирования и создания сложных территориально - распределенных комплексов добычи и подготовки газа северных ГП, а также их систем управления (АСУ ТП), позволил:

• разработать инженерную методику позволяющую прогнозировать и оптимально (рационально) рассчитывать время и объемы выполнения модернизации и реконструкции АСУ ТП в составе ИИУС с привязкой к реконструкции (расширению) объекта управления (ГП);

• прогнозировать и рационально планировать инвестиции на выполнение модернизации и реконструкции АСУ ТП и ИИУС ГП;

• планировать проведение работ по модернизации и реконструкции АСУ ТП в составе ИИУС во время проведения работ по расширению или реконструкции объекта управления (ГП).

Планирование и выполнение основных работ по реконструкции и модернизации ИИУС ГП (УКПГ) в период строительства (реконструкции) объекта управления позволит экономить значительные средства за счет:

• уменьшения количества остановов и простоя оборудования и установок газового промысла;

• более эффективного использования ресурсов (проектировщиков, разработчиков, монтажников, наладчиков и др.) и специальной техники;

Повысить безопасность объекта управления (ГП) за счет выполнения огневых и других газоопасных работ в период плановых остановок оборудования.

4.2. Система сбора, передачи и обработки информации кустов газовых скважин.

В процессе создания ИИУС ГП Заполярного ГНКМ реализована и в настоящее время находится в промышленной эксплуатации система телемеханики электрифицированных кустов газовых скважин (СТМ КГС) СТН-3000 [56]. Структура системы телемеханики кустов газовых скважин Заполярного ГНКМ представлена на рис. 4.8.

Пункт управления

Рис. 4.8. Структура системы телемеханики кустов газовых скважин Заполярного ГНКМ

Основными функциями системы являются сбор технологических параметров (давление, перепад давления, температура), расчет мгновенных и интегральных расходов по каждой скважине, сигнализация состояния оборудования и самой системы и, в перспективе, управление скважинами. На каждой скважине смонтирована установка измерения дебита скважины, общий вид которой показан на рис. 4.9.

Рис. 4.9. Вид установки измерения дебита скважины

Установка включает интеллектуальный трехпараметрический цифровой датчик Teletrans-3508-3ОС, обеспечивающий измерение одновременно трех параметров: давления, перепада давления и температуры и их передачу в контроллер КГС. Подключение датчика Teletrans 3508-30С к КП осуществляется по двухпроводной линии, обеспечивающей передачу цифровой информации и питание датчика.

В настоящее время ведется проектирование и обустройство ГП наиболее удаленных северных месторождений, на кустах скважин которых не предусмотрено (проектами) централизованное энергоснабжение [12]. Для реализации системы сбора, обработки и передачи информации неэлектрифицированных КГС необходимо решить три задачи:

Первая задача: выбрать первичный измеритель расхода газа в скважине, который не требует обогрева импульсных трубок и, безусловно, отвечает требованиям по метрологии и устойчивости к гидратообразованию.

К таким первичным устройствам можно отнести комплекс «Пингвин», нестандартные сужающие устройства КРАУ и ДКР. В комплексе «Пингвин» [76] для измерения дебита скважины используется метод переменного перепада давления, реализуемого на базе варианта стандартного сужающего устройства — трубок Вентури. В составе комплекса применена система осушки импульсного газа, предупреждающая образование в импульсных трубках к измерительным приборам глухих ледяных и гидратных пробок без ингибиторов и активного электронагрева. В теплоизолированном приборном отсеке комплекса в течении года поддерживается стабильная температура воздуха в диапазоне ± 5° С от температуры газа на устье скважины, за счет этого сохраняется работоспособность средств автоматизации общепромышленного назначения. Кроме того, относительная влажность газа при давлениях меньших 5 МПа во время протекания по горловине трубы Вентури становится меньше 100% и в минусовую камеру преобразователя разности давления не поступает капельная жидкость. В составе комплекса нет оборудования, требующего частого наблюдения и обслуживания.

Нестандартное сужающее устройство КРАУ [75] представляет собой полусферу, выдвигаемую во внутреннюю полость трубы, перпендикулярную оси потока. Одним из существенных недостатков метода является следующее обстоятельство: когда температура газа на устьях скважин будет близка к равновесной температуре образования гидратов при отсутствии активного обогрева в каналах и отверстиях для отбора газа и камеры измерительного прибора, могут образовываться глухие пробки из газовых гидратов.

Для реализации метода переменного перепада давления в первичном преобразователе ДКР [3] используется сужающее устройство диффузорно-конфузорного типа. За счет оригинальной конфигурации проточной полости устройство не имеет суженных сечений и зон возможных отложений механических примесей, содержащихся в потоке среды, и обладает меньшими потерями. Устройство не требует специального электроподогрева.

Вторая задача: выбор одного или нескольких независимых источников энергопитания. Предпочтительным решением является комбинация автономных источников энергии, к числу которых можно отнести термоэлектрогенератор, солнечную батарею и ветрогенератор.

Автономный источник питания

Автономный источник питания представляет собой комплексный прибор, включающий в свой состав термоэлектрогенератор, солнечную батарею и аккумулятор во взрывозащищенном исполнении.

Солнечная батарея В качестве примера промышленной реализации может быть рассмотрена солнечная батарея SX 60 производства BP Solar.

Для питания КП телемеханики кустов газовых скважин в условиях Крайнего Севера требуется две батареи SX 60 соединенные параллельно. Емкость резервного аккумулятора для питания КП в темное время года должна составлять не менее 90 Ач.

Ветрогенератор

Одним из возможных вариантов может быть ветрогенератор AIRIndustrial производства Southwest Windpower Inc. Ветрогенератор является мощным источником энергии (400Вт), однако начинает вырабатывать электроэнергию только при значительном ветре (2,7 м/с). Поэтому ветрогенератор применяется совместно с резервным аккумулятором. Также можно использовать комбинацию ветрогенератора с солнечной батареей. С учетом небольших размеров (диаметр ротора 117 см) ветрогенератор устанавливается на крыше блок-бокса.

Третья задача (основная), от решения которой в наибольшей степени зависит возможность реализации системы сбора и обработки информации для не-электрифицированных кустов газовых скважин (НКГС) северных ГП - это реализация КП системы с минимальным энергопотреблением. Тогда, в случае отключения всех автономных источников энергии, аккумуляторная батарея будет разряжаться в течение длительного времени, что позволит не прерывать работу системы до возобновления работы какого-либо из автономных источников энергии. Кроме этого система должна сохранять работоспособность при чрезвычайно низких температурах. Рассмотрим варианты построения системы, удовлетворяющие указанным требованиям.

4.2.1. Вариант автоматизации КГС на базе контроллеров с малым энергопотреблением и многопараметрических датчиков

Структура системы

Структурная схема КП куста газовых скважин представлена на рис. 4.10.

Антенна направленная

Многопараметрический датчик

Teietrans 350В-30С

Рис. 4.10. Структурная схема КП куста газовых скважин

Для реализации КП НКГС используется следующее оборудование:

• многопараметрические датчики Teletrans 3508-30С, обеспечивающие измерение на каждой скважине перепада давления на сужающем устройстве, статического давления и температуры;

• контролируемый пункт на базе контроллера с малым энергопотреблением TeleRTU 3530-35В с модулем расширения TIB; радиомодем T96-SR; источник питания; аккумуляторная батарея, обеспечивающая питание КП при пиковых нагрузках (передача данных по радиоканалу).

Контроллер TeleRTU 3530-35В имеет следующие входы/выходы для подключения сигналов датчиков параметров:

• аналоговые входы 1-5В - 4 шт.; дискретные входы - 2шт.; дискретные выходы - 2 шт.; счетные входы - 2 шт.

Контроллер TeleRTU 3530-35В обеспечивает:

• питание датчиков Teletrans 3508-30С (постоянно);

• расчет расхода газа по каждой газовой скважине (1 раз в минуту);

• контроль напряжения источника питания (аккумулятора);

• охранную сигнализацию блок-бокса;

• контроль температуры в блок-боксе (сигнализация);

• хранение архива информации по расходам газовых скважин;

• передачу информации на пункт управления (ПУ).

Контроллер TeleRTU3530-35B выполняет расчет и архивирование расхода скважины 1 раз в минуту. При передаче информации на ПУ контроллер TeleRTU 3530-35В в одном сеансе связи передает полный архив о параметрах скважины за сутки:

Архив мгновенных параметров газа на скважине: дата и время (с шагом 1 минута); перепад давления на сужающем устройстве; давление; температура; расход; нарастающий расход с начала часа; нарастающий расход с начала суток.

Архив часовых параметров газа на скважине: дата и время (с шагом 1 час); перепад давления на сужающем устройстве средний за час; давление среднее за час; температура средняя за час; объем за час.

Архив суточных параметров газа на скважине: дата и время (с шагом 1 сутки); перепад давления на сужающем устройстве средний за сутки; давление среднее за сутки; температура средняя за сутки; объем за сутки.

При наличии достаточной мощности автономного источника питания, частота передачи параметров скважин на ПУ увеличивается.

Оценка энергопотребления

Оценка энергопотребления КП НКГС приведена в Таблице 4.1.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе:

1. Проведен системный анализ предметной области. На примере северных газодобывающих предприятий выполнен анализ разработки месторождений, особенностей добычи газа в разные периоды обустройства газовых промыслов, технологических процессов и режимов работы оборудования, что позволяет прогнозировать поэтапное расширение и реконструкцию ГП, с целью оптимального проектирования и развития локальных АСУ ТП и ИИУС ГП, применительно к разным периодам разработки месторождений.

2. Выделен класс объектов управления - газовые промыслы. Проведено исследование комплексной автоматизации управления ГП и построения ИИУС ГП сложной структуры: скважины - кусты скважин - газосборная сеть -(УППГ) - ДКС - (ДКС) - УКПГ - (ДКС). Выполнен функционально-целевой анализ ГП. Предложены и обоснованы уровни управления газовыми промыслами. Сформулированы основные проблемы, направления и принципы интеграции локальных АСУ ТП отдельных объектов и построения ИИУС ГП сложной структуры.

3. Разработано формализованное описание процессов добычи и подготовки газа, где каждый формальный процесс представляет совокупность взаимосвязанных процессов по предложенной параметрической схеме, что позволяет в рамках единой методики создать аналитико-имитационную модель всего процесса управления газовым промыслом.

4. Разработаны математические модели и алгоритмы моделирования процессов отдельных компонентов газового промысла (скважин, кустов скважин, газосборной сети и др.);

5. Проведена функциональная декомпозиция ИИУС газового промысла на подсистемы, предложена формализованная постановка задачи параметрической оптимизации функциональных подсистем ИИУС в общем виде.

6. Разработаны алгоритмы управления подсистемами газового промысла, проведена практическая реализация ИИУС ГП и экспериментальная проверка разработанных методов и алгоритмов.

7. Разработана инженерная методика поэтапного проектирования, строительства и реконструкции АСУ ТП и ИИУС газовых промыслов сложной структуры.

8. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на газовых промыслах Ямбургского, Заполярного и Берегового месторождений, а также используются в ОАО «НПО Промавтоматика» и АО «АтлантикТрансгазСистема» при проектировании и производстве систем управления и в учебном процессе.

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

2. Арзуманов Э.С. Расчет и выбор регулирующих органов автоматических систем, М., «Энергия», 1971.

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

4. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь,1984.-248 с.

5. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета. М.: Наука, 1989. - 336 с.

6. Башарин Г.П., Толмачев А.Л. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислительных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. -М.:ВИНИТИ, 1983. Т.21. - С.3-119.

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

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

9. Беляков В.Г., Митрофанов Ю.И., Ярославцев А.Ф. Пакет прикладных программ для математического моделирования сетевых систем // XI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1986. - 4.III. - С. 145-150.

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

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

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

13. Блэк Ю. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. -М.: Мир, 1990.-506 с.

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

15. П.Боровков А.А. Предельные теоремы для сетей обслуживания // Теория вероятностей и ее применения. 1986. - Т. 31, вып. 3. - С. 474-490; 1987.- Т. 32, вып. 2. С. 282-298.

16. Браго Е.Н., Ланчаков Г.А., Подюк В.Г., Сулейманов Р.С. Новые информационные технологии для управления разработкой газонефтеконден-сатных месторождений // Наука и промышленность России. 2002 №8.

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

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

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

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

21. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун Л.А. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. - 112с.

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

23. Гриценко А.И., Истомин В.А., Кульков А.Н., Сулейманов Р.С., Сбор и промысловая подготовка газа на северных месторождениях России. -М: НЕДРА, 1999.

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

25. Дегтярев Б.В., Бухгалтер Э.Б. Борьба с гидратами при эксплуатации газовых скважин в северных районах. М., «Недра», 1976. - 19-21с.

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

27. Ивченко Г.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания. М.:Высшая школа, 1982.

28. ИУС Берегового месторождения. АСУ ТП УКПГ и ОПВН. Техно-рабочий проект (Ца 17705.077). Краснодар: ОАО «НПО Промавтома-тика», 2003.

29. ИУС Берегового месторождения. Система телемеханики кустов газовых скважин и газопровода подключения. Техно-рабочий проект (АТГС. АСУТП.034).- М.: АО «АтлантикТрансгазСистема», 2001.

30. Колоколов А.А., Леванова Т.В. Алгоритмы декомпозиции и перебора L-классов для решения некоторых задач размещения.//Вестник Омского гос. универсистета., Вып.1. 1996. - С.21-23.

31. Кац И.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. - 1997. - №3. - С. 116-123.

32. Кельберт М.Я., Сухов Ю.М. Математические вопросы теории сетей с очередями // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1988. - Т.26. - С. 3-96.

33. Кельманс А.К., Мамиконов А.Г. О построении структур передачи информации, оптимальных по надежности // Автоматика и телемеханика. -1964. -№2.-С. 207-212.

34. Клейнрок JI. Коммуникационные сети (стохастические потоки и задержки сообщений). М.: Наука, 1970. - 256 с.

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

36. Коган Я.А., Липцер Р.Ш., Смородинский А.В. Гауссовская диффузионная аппроксимация в замкнутых моделях вычислительных сетей // X Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1985. - Ч.П. - С. 255-260.

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

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

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

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

41. Леньшин В., Синенко О. Интеграция на пути повышения эффективности предприятия // Мир компьютерной автоматизации. 2000. №1.

42. Ласло М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++: Пер. с англ. М.: «Издательство БИНОМ», 1997. - 304 с.

43. Лыков А.Г. Автоматизированная система управления технологическими процессами установки предварительной подготовки газа УППГ-2В Ям-бургского газоконденсатного месторождения // Автоматизация в промышленности, 2003. №10. - С.8-10.

44. Лыков А.Г. Разработка алгоритма подачи метанола в поток газа на входе в шлейф // Моделирование и оптимизация в управлении. Сборник научных трудов МАДИ (ГТУ). Москва, 2003 - с.75-80.

45. Лыков А.Г. Принципы построения и особенности применения систем пожарной автоматики на объектах добычи и транспорта газа // Автоматизация в промышленности, 2003. №7. - С.6-7.

46. Лыков А.Г., Лавров С.А., Демченко А.В. Система автоматизированного контроля и управления газовыми скважинами Заполярного газоконденсатного месторождения // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. №5. - С.20-21.

47. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431 с.

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

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

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

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

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

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

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

55. Первозванский А.А., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.

56. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. - 304с.

57. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986.- 288 с.71 .Прим Р. Кратчайшие связывающие сети и некоторые обобщения // Кибернетический сборник; Вып. 2. М.: Изд-во иностр. лит., 1961. - С. 95107.

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

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

60. Рекламные материалы ЗАО НПФ «Вымпел». 2003г.

61. Рекламные материалы ВНИИГАЗ. 2003г.

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

63. Сигал И.Х., Иванова А.П. Введение в дискретное программирование: модели и вычислительные алгоритмы. М.: Физматлит, 2002. 240с.

64. Синхронные сети передачи данных / В.О. Шварцман, Н.Н. Етрухин, М.А. Карпинский и др.; под. ред. В.О. Шварцмана. М.: Радио и связь, 1988.256 с.

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

66. Советов Б.Я., Рухман Е.Л., Яковлев С.А. Системы передачи информации от терминалов к ЦВМ. Л.: изд. Ленингр. ун-та, 1978. - 240 с.

67. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л.: Машиностроение, 1990. - 332 с.

68. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. -М.: Машиностроение, 1984.- 312с.

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

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

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

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

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

74. Фрэнк Г., Чжоу В. Топологическая оптимизация сетей ЭВМ // ТИИЭР. -1972.-Т. 60. -Ко И.-С. 147-162.

75. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.-519 с.

76. Цуриков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1984.-352 с.

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

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

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

80. Янбых Г.Ф., Этингер Б.Я. Методы анализа и синтеза сетей ЭВМ. Л.: Энергия, 1980.-96 с.

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

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

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

84. Buzen J.P. Compulational algorithms for closed queueing networks with exponential servers// Comm. ACM. 1973. - Vol. 16, № 9. - P. 527-531.

85. Carah B. Talking load and clear. Certain. Manag. - 1997. - №142. -P.61-62.

86. Carlos A., Patrick A. A Functional Simulator of Spacecraft Resources. -Society of Computer Simulation Multiconference, Atlanta, Georgia, April 6-10,1997.-P.6

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

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

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

90. Daduna H. Busy periods for subnetwork in stochastic networks: mean-value analysis// J.ACM. 1988. - Vol. 35, №. 3. - P. 668-674.

91. Dallery Y. An improved balanced job bound analysis of closed queueing networks // Oper. Res. Lett. 1987. - № 6. P. 77-82.

92. Gardarin G., Valduriez P. Relational database and knowledge bases.-N.Y.: Addison-Wesley, 1989.- 450 p.

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

94. Gerd G. Hillebrand, Paris C. Kanellakis, and Harry G. Mairson. Database query languages embedded in thetyped lambda calculus. Information and Computation, 15 June 1996. - v. 127, №2. - P. 117-144.

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

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

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

98. Jun К .P. A pproximate a nalysis о f a rbitraiy с onfigurations о f q ueuing n et-works with blocking and deadlock // Proc. of the First Intern. Workshop, Raleign, NC, USA, May 1988. Amsterdam: North-Holland, 1989. - P. 259-279.

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

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

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

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

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

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

105. Wallace V.L. Toward on algebraic theory of Marcovian networks// Proc.Symp.Computer Communications Network and Teletraffic. 1972. - P. 397-408.