автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Интегрированные системы поддержки принятия решений в многоуровневых АСУ непрерывными технологическими процессами

БЕРНЕР ЛЕОНИД ИСААКОВИЧ

ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОУРОВНЕВЫХ АСУ НЕПРЕРЫВНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

Специальность 05.13.06-Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2011

2 4 0ЕВ?(]1]

4854520

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

Официальные Доктор технических наук, профессор

оппоненты: Строганов Виктор Юрьевич

Доктор технических наук, профессор Григорьев Леонид Иванович

Доктор технических наук, Лосенков Александр Станиславович

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

Защита состоится 4 марта 2011г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ) по адресу:

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

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ): www.madi.ru

Автореферат разослан 02 февраля 2011г.

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

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент . Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Целый ряд технологических процессов (электроснабжение, добыча и транспорт нефти и газа, транспорт нефтепродуктов, теплосети) характеризуется непрерывностью, работой как в штатном режиме, так и возможной нештатной ситуацией, необходимостью постоянного контроля и управления процессом, включения в контур управления человека (диспетчера).

Автоматизация этих процессов является жизненно важной задачей. Современный уровень развития систем автоматизированного управления позволяет диспетчерам иметь обширную первичную информацию для решения задач управления, как в штатном, так и в нештатном режимах. Однако это ещё не гарантирует правильность или наибольшую эффективность принимаемых решений. Для максимального исключения возможных ошибок диспетчеру необходимо иметь в структуре АСУТП систему поддержки принятия решений (СППР). В диссертационной работе в качестве примера, для которого создается СППР, взят технологический процесс магистрального транспорта газа, осуществляемый предприятием по транспорту газа.

Основными задачами диспетчерской службы газотранспортных предприятий являются обеспечение безопасности эксплуатации и улучшение управления процессами транспорта газа путем минимизации энергозатрат на транспортировку при безусловном выполнении плана поставок. Для решения этих задач разрабатываются и вводятся в эксплуатацию системы АСУТП, включающие как системы диспетчерского управления, так и системы локальной автоматики и системы телемеханики. Системы телемеханики обеспечивают удаленный контроль за территориально-распределенными объектами, информационную поддержку работы диспетчера, обеспечивают ретрансляцию на исполнительные устройства поданных диспетчером команд телеуправления или телерегулирования. Системы автоматического управления газоперекачивающими агрегатами и компрессорными цехами дают информацию о работе агрегатов и цеховых систем и обеспечивают возможность управления. В штатном режиме работы объектов данные, полученные от этих систем, являются основой для анализа режима работы технологических объектов и принятия решений по его оптимизации. В аварийных ситуациях данные телемеханики позволяют диагностировать разрывы трубопроводов и другие аварийные ситуации, определять место аварии и осуществлять локализацию (отключение) аварийного участка.

При использовании «традиционной» системы управления задачу анализа ситуации и принятия решений решает человек-диспетчер. В

условиях необходимости принятия ответственных решений в ограниченное время (особенно при локализации аварий) и на основе анализа многокритериальных данных нагрузка на диспетчера существенно возрастает. Задача принятия решений усложняется при необходимости анализа технологического объекта сложной структуры, например, закольцованной трубопроводной системы с перемычками и различными вариантами потоков газа.

Исходя из вышесказанного, особую роль приобретает автоматизация поддержки принятия решений в задачах управления газопроводами и другими распределенными объектами. Системы, решающие подобные задачи, не должны быть запрограммированы жестко, они должны динамично развиваться, адаптироваться к новым, изменяющимся условиям, гибко и оперативно перестраивать алгоритмы функционирования, при этом возникает противоречие между задачами и средствами, которыми они могут быть решены. Следовательно, необходимо создать научно-методические основы разработки СППР.

Цель и задачи исследования

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

• системный анализ методов и моделей управления ГТС, специфики непрерывных технологических процессов транспорта газа, диспетчерского управления, проблем выбора структуры АСУТП и т.д.

• исследование моделей физических процессов ГТС, формирование расчетных схем, формализованное процессное и операторно-параметрическое представление взаимосвязанных процессов;

• формализация гибридно-автоматной дискретно-непрерывной модели управления ГТС с учетом специфики непрерывных технологических процессов транспорта газа и иерархической системы управления ГТС;

• разработка многоэтапной схемы решения и алгоритмов выбора структуры иерархической отказоустойчивой АСУТП;

• формирование принципов построения решающих правил и моделей принятия решений для выбора управления в нештатных ситуациях с учетом временного фактора;

• разработка принципов формирования открытой структуры комплекса программных моделей физических процессов, и моделей иерархического управления;

• апробация методов и моделей системы управления ГТС, интегрированных в систему поддержки принятия решений.

Методы исследования

При разработке, адаптации и исследовании моделей описания механизмов управления технологическими процессами транспорта газа в диссертации использовались методы общей теории систем, целочисленного программирования, теории автоматов, теории графов, теоретико-множественный аппарат, теории нейронных сетей, методы темпоральной логики и другие.

Научная новизна

Научную новизну составляют методы и модели управления ГТС, интегрированные в систему поддержки принятия решений по выбору режимов управления непрерывными технологическими процессами. На защиту выносятся:

• инвариантная модель процессного описания моделей физических процессов транспорта газа;

• формализованные параметрические модели описания отдельных физических процессов ГТС;

• операторно-параметрическая схема описания физических процессов транспорта газа;

• дискретно-непрерывная модель многоуровневой системы управления ГТС в виде иерархического гибридного автомата;

• методы и алгоритмы выбора иерархической распределенной АСУ ТП.

• нейросетевые модели в задачах идентификации и классификации состояния ГТС;

• модели темпоральной логики в задачах описания правил вывода управляющих воздействий в нештатных ситуациях;

• сценарий выбора управляющих воздействий в интегрированной структуре СППР многоуровневой АСУТП.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

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

Практическая ценность

Разработана научно-методическая основа интеграции гетерогенных систем, реализующих многоуровневую автоматизацию, обеспечивая поддержку принятия решений в реальном масштабе времени.

Решена важная научно-прикладная проблема, имеющая большое народно-хозяйственное значение.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления технологическими процессами магистрального транспорта газа, а так же и для других ТП с непрерывным режимом функционирования.

Апробация основных результатов работы Основные результаты работы были изложены и получили одобрение в докладах на всесоюзных, всероссийских, международных и межрегиональных научно-технических конференциях и семинарах (1981-2010 гг.), в том числе:

• Всесоюзных конференциях «Теоретические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры» (1983, 1984, 1986, 1989 гг.).

• I! Всесоюзной конференции «Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления» (1984г.).

• II и III Всесоюзных семинаров-совещаний «Методы синтеза и планирования развития структур крупномасштабных систем» (1985г., 1986г.).

• Всесоюзной конференции «Комплексная автоматизация и создание АСУТП в бурении, добыче, транспорте нефти и газа» (1985г.).

• X, XI, XII, XIII Всесоюзных симпозиумах «Логическое управление с использованием ЭВМ» (1987-90 гг.).

• Всесоюзной научно-технической конференции «Искусственный интеллект в автоматизированном управлении технологическими процессами» (1989г.).

• II Всесоюзной научно-практической конференции «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами» (1990г.).

• Семинаре - совещании «Состояние и перспективы развития основных направлений автоматизации в газовой промышленности» (1990г.).

• Всесоюзном научно-производственном семинаре «Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ» (1990г.).

• IX Всесоюзной школе «Проектирование автоматизированных систем контроля и управления сложными объектами» (1990г.).

• III научно-технической конференции «Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами» (1997г.).

• Международных конференциях «RTAP users Group» (2004-2010

гг.).

• Конференции ««Проблемы развития автоматизации и механизации процессов добычи, переработки и транспорта газа и газового конденсата» (2008г.).

• Конференции «Проблемы освоения месторождений Уренгойского комплекса» (2008г.).

• Научно-технических конференциях НПО «Промавтоматика» (2007-10 гг.).

• Научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ (2000-2010гг.).

• На заседаниях кафедры АСУ МАДИ (1990-2010 гг.).

Реализация результатов работы

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

Результаты, полученные при выполнении работы, могут найти дальнейшее развитие и применение для анализа и решения широкого класса задач по автоматизации и управлению технологическими процессами магистрального транспорта газа, а также других трубопроводных систем, АСУТП добычи нефти и газа.

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

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

В первой главе диссертации рассматривается прикладная область исследования - магистральный транспорт газа и его автоматизация, дан системный анализ методов и моделей управления процессом, обосновывается необходимость системы поддержки принятия решений (СППР), определяются проблемы, возникающие при ее построении.

Под транспортом газа в настоящей работе понимается транспортировка природного газа по магистральным трубопроводам под высоким давлением в газообразном состоянии, осуществляемая предприятиями по транспорту газа, входящими в состав ОАО «Газпром» в лице его дочерних компаний - газотранспортных обществ (ПГО). ГТО - это предприятия, осуществляющие транспорт газа на определенной территории по магистральным газопроводам (МГ), распределение природного газа на этой же территории, а также поставку непосредственно потребителям, или подачу в газораспределительные сети низкого давления муниципальных или областных предприятий.

Организационно ГТО состоит из филиалов линейных производственных управлений магистрального газопровода (ЛПУМГ).

Дальнейшая детализация ЛПУМГ связана большей частью не с организационными, а с технологическими аспектами.

Транспорт основных объемов газа осуществляется по МГ, а подача газа в населенные пункты и на промышленные предприятия -по газопроводам-отводам.

Вдоль МГ сооружены компрессорные станции (КС). КС является сложным производственно-технологическим комплексом, задачей которого является поддержание давление газа, транспортируемого по магистральным газопроводам. Для компримирования газа служат газоперекачивающие агрегаты (ГПА).

На КС всегда устанавливается несколько ГПА, объединенных в один или несколько компрессорных цехов.

Поставки газа потребителям (промышленным предприятиям и жилому сектору) осуществляются через газораспределительные станции (ГРС). ГРС подключены либо к МГ, либо к газопроводу -отводу. Целью ГРС является понижение давления до требуемой величины, измерение расхода передаваемого газа для коммерческих и технических целей, а также одоризация газа.

СкД .. г/ П,

V_у

Т

Ск2

Ск„

.-»•( Пм

Мультиграф ГТС

Важным компонентом газотранспортной системы является также подземное хранилище газа (ПХГ). Это большое и сложное производственное сооружение, использующие геологические структуры для временного хранения природного газа. Участок между двумя КС (100-120 км или более) не является непрерывной магистралью: через каждые 25-30 км или даже чаще организуются крановые площадки (КП), или крановые узлы (большинство МГ являются многониточными, и на крановых узлах, как правило, имеются перемычки между нитками). ГТС может быть представлена в виде графа (рис.1.)

В результате анализа функционирования технологических объектов транспорта газа, были выявлены следующие специфические (по сравнению с традиционными объектами управления) свойства:

• слабая организованность, т. е. неоднозначная реакция объекта на одинаковые управляющие воздействия;

• статическая неинтерпретируемость, когда одинаковым контролируемым изменениям параметров могут соответствовать различные ситуации и значения неконтролируемых переменных;

• нестационарность системы, обусловленная изменением параметров ГТС и переменных состояния во времени, изменением потребления и поставок газа, погодных условий, случайными возмущениями, управляющими воздействиями и другими причинами;

• многокритериальность функционирования, связанная с наличием разнообразных целей функционирования и необходимостью использования различных критериев, рассмотренных ниже.

Отмеченные выше и другие особенности, приведенные в диссертации, необходимо учитывать при построении систем управления объектами ГТС, т. к. они накладывают серьезные ограничения на систему управления этим процессом, придавая каждой конкретной реализации системы специфические свойства.

Рассмотренные выше объекты ГТС подлежат комплексной автоматизации. Виды автоматических и автоматизируемых систем представлены на рис.2. В общую автоматизацию транспорта газа входят следующие системы: системы линейной телемеханики (СЛТМ) - для контроля и управления МГ и различными сооружениями и устройствами на ГТС - например, ГРС, станциями электрохимзащиты и т.д.; АСУТП компрессорными станциями (АСУТП КС), осуществляющие комплексную автоматизацию КС. Отдельно следует отметить САУ ГПА - системы автоматического управления ГПА; АСУТП ГТС для комплексного управления замерами расхода газа и режимами работы оборудования; АСУТП ПХГ для комплексного управления режимами работы оборудования; АСУТП ЛПУ; АСУТП предприятия.

Все системы, кроме САУ ГПА являются автоматизированными системами. АСУТП - это неоднородная (человеко-машинная) система управления технологическим процессом, интегрирующая на АРМ диспетчера профессиональные знания диспетчера с информационно-управляющей системой, обеспечивающей автоматический сбор, передачу и отображение информации, а также автоматизирующей все требуемые расчетные процедуры и выполнение управляющих воздействий для достижения поставленной цели в соответствии с заданными критериями. Зто означает, что системы обеспечивают контроль, измерение и выдачу диспетчеру на мониторы информации об объекте. Решения принимает человек, он же выдает команды управления или меняет задания на работу оборудования. Для

крановые плотны! ГРС ГРП ГИГ контроллеры,

СКВЛЖННЫ (КУСТЫ). " ' вычислители расхода,

датчики

поддержки работы диспетчера отдельно выстраивается «иерархия» диспетчерского управления (рис.2.). Можно выделить три основные функции диспетчерского управления:

® технологический контроль и техническое управление агрегатами и ЛЧ;

• локализация аварий; » выполнение плана поставок газа.

Центральное производственное диспетчерское управление

Инт er рирОБсННза

SC ADA и MES

Д|Н:П»1Ч«|.":МШ ПУНКТ

ДО Jinv, ДП кг

SCADA с компонентами MES

САУСАР К Ii, АСУЭ

.Поповон У1>ОВОНЬ"

Цент|>.тпьнын диспетчерский пуни

П|К'ДП|ЧЙПМ

Инг егрироеанкая SCAQAw MES

САУ кдакных САУ ПХГ

Контроллеры цековьк систем

Рис. 2. Иерархия диспетчерского управления

В соответствии с указанным функционалом диспетчеризация решает следующие основные задачи:

- Контроль параметров. Вне зависимости от бизнес-модели, при диспетчеризации осуществляется контроль базовых параметров транспорта газа.

- Оптимизация. Это многокритериальная задача. К основным критериям относятся:

• полное выполнение поставок газа потребителям;

в минимизация затрат на транспортировку газа;

в максимизация межремонтного интервала ГПА;

• поддержание запаса газа в трубе и ПХГ для удовлетворения срочных заявок на поставку дополнительных объемов газа.

- Ликвидация аварийных ситуаций. Безусловным приоритетом диспетчеризации является обеспечение безопасности технологического процесса. При этом необходима минимизация потерь, в том числе от невыполнения плана поставок.

Сама АСУТП является неотъемлемой частью ГТС. Первой задачей, возникающей при разработке проекта АСУТП, является

выбор рациональной структуры АСУТП, определяемой как сочетание вариантов иерархической, функциональной и технической структур.

Предложенная в диссертации целевая функция учитывает капитальные и эксплуатационные затраты на создание АСУТП и отказоустойчивость системы, при соблюдении ограничений на ресурсы, время выполнения функций, потери эффективности от нереализации функции и ряд других.

Таким образом, выбор рациональной структуры АСУТП напрямую связан с эффективностью реализуемых ей задач, в том числе решаемых диспетчером. Повысить эффективность диспетчерских задач, минимизировать риски от неточных (неправильных) решений можно, лишь создав полноценную систему поддержки принятия решений (СППР).

В свою очередь СППР не может функционировать без АСУТП с высокой степенью отказоустойчивости и в полном объеме предоставляющей СППР достоверные данные для дальнейших расчетов и принятия решений.

Обобщенная формулировка целевых установок по созданию нового поколения АСУТП имеет следующий контекст: повышение производительности ГТС; сокращение энергетических затрат на транспортировку газа; снижение роли человеческого фактора, внедрение ресурсосберегающих технологий и т.п.

Исследования, результаты которых приведены в диссертации, сфокусированы на создание интегрированной СППР с открытой архитектурой, с необходимым набором компонентов, которая легко модифицируема и позволяет достигнуть указанные выше цели.

В настоящее время поддержка диспетчера осуществляется в основном с помощью данных реального времени и различных моделей ГТС (в основном для стационарного режима). У некоторых из них имеется блок оптимизации. Диспетчер, используя исходную информацию, старается максимально реализовать указанные выше критерии оптимизации.

Таким образом, возникает необходимость решения следующей многокритериальной задачи:

0(Х)=(я,(Х).....Чп(Х)) ->тах, ХеО (1)

где И: Ь)(Х)>0 ]=1..т; X - искомое решение; q1(X) (¡=1..к) - функция (критерий) качества решения X; ^(Х) - ограничения, устанавливающие допустимую область О возможных изменений решения X.

Формализованная процедура решения такой многокритериальной задачи при использовании адекватного подхода представляет собой последовательное уточнение наиболее предпочтительного решения X** (по мнению ЛПР) путем перехода от одной альтернативы с учетом информации, получаемой от ЛПР, к другой. Схематически процесс поиска решения X** можно представить в следующем виде:

X*UQ%\X*2,Q*2 Х.ЛХ*-,0*, XJ^X*n,Q*n (2)

где XV X**, Q*rQ*(X*,)=(qi(X*i),-, qi(X*i)) 1=1-N. Адаптация ЛПР к задаче происходит в результате многократной реализации процесса преобразования; QV^ Q*+i i=1..N.

В процессе реализации происходит параллельно два вида адаптации: программного комплекса (ПК) к системе предпочтений ЛПР и ЛПР к задаче. Адаптация первого типа (ПК к ЛПР) связана с учетом информации, получаемой от ЛПР. Этот процесс связан с оптимизацией критерия, вид которого детерминируется информацией, представляемой ЛПР.

СППР является неотъемлемой частью АСУТП магистрального транспорта газа. Для выполнения своих функций СППР должна взаимодействовать с различными информационными системами. Входными данными для СППР являются:

• данные реального времени от локальных систем контроля и управления;

• данные реального времени от информационно-справочной системы диспетчерского управления;

• данные ручного ввода по сторонним поставщикам газа в коллектор: давление, температура, расход газа;

• нормативно-справочная информация о топологии, геометрии участков ГТС, типах и параметрах ГПА - используется для построения математической модели ГТС;

• «база знаний» - заранее подготовленный набор инструкций по действиям диспетчера в различных нештатных ситуациях, в зависимости от текущего режима работы ГТС и т.д.

В настоящее время имеется ряд работ М.Г.Сухарева, Л.И.Григорьева, В.С.Панкратова, Р.Я.Бермана, С.А.Сарданашвили, А.Б.Николаева и других, в которых рассматриваются отдельные аспекты построения и функционирования систем диспетчерского управления, моделирования и оптимизации непрерывных технологических процессов, в том числе транспорта газа. Анализ имеющихся средств поддержки диспетчерских решений позволил сформулировать следующие задачи, решение которых необходимо для создания полноценной СППР с указанными выше качествами: увязка различных моделей в одну систему, т.е. наличие единого «интерфейса»; создание «оболочки», объединяющей как модели объекта, так и (оптимизационные) модели управления; наличие и возможность включения в СППР различных «специальных» моделей (например, поиска утечек); возможность включения в систему новых моделей; разработка моделей, вмещающих опыт диспетчера и позволяющих максимально исключить ошибку (особенно в нештатной ситуации). К такому типу относятся модели представления знаний в экспертных системах (ЭС).

На основе формализованного представления физических процессов транспорта газа решается задача их объединения в единую гибридную модель, которая является базовой для решения задач анализа ситуаций. В то же время на основе использования классических методов множественного выбора и оптимизации она может быть включена в контур СППР.

Помимо этого целесообразно решить отдельные задачи оптимизации, а также на основе формальных подходов экспертных систем решить вопросы повышения эффективности управленческих решений, учитывая человеческий фактор, за счет интеграции разработанных методов и моделей в многоуровневую структуру управления.

Во второй главе диссертации решается задача формализованного описания процессов функционирования отдельных компонентов газотранспортной системы, а также разработки механизмов их взаимодействия в комплексной модели на основе процессно-ориентированного описания.

Основой любого комплекса моделирования и оптимизации режимов ГТС является блок графического, информационного и алгоритмического представления «Расчетных схем ГТС» (рис.3.).

Расчетные схемы составляются из «Расчетных объектов», которые являются информационным аналогом реальных технологических объектов. Расчетные объекты отражают основной состав и типы оборудования реальной «Технологической схемы», граф схемы - их технологические связи. Если «Расчетную схему» дополнить объектами «Внешняя среда» и «Газовый поток», а состав параметров «Расчетных объектов» (помимо паспортных) дополнить режимно - технологическими параметрами, в частности - состоянием объектов (включен/выключен), то получится «Моделируемая схема». То есть схема, на которой можно выполнять расчеты по моделированию газовых потоков и режимов работы объектов перекачки газа.

В то же время, классификация «Технологических схем» на категории: лучевой, магистральный газопровод; система магистральных газопроводов; система с межсистемными перемычками; газотранспортная система; трубопроводная система и так далее не является жесткой и однозначно определенной, поскольку не диктуется технологическим процессом.

Далее в диссертации решается задача формализованного представления моделей физических процессов для их включения в интегрированную модель.

Функционирование процесса Р = (Б, в0, Я) заключается в порождении последовательности переходов вида:

и выполнении действий а0, аь а2..., соответствующих этим переходам.

Технологическая схема ГТС

Состав объектов, паспортные данные объектов, граф связей

Расчетная схема ГТС

Состояние объектов, реж/.мно-технологические параметры, параметры газовых потоков в краевых узлах, параметры внешней среды

Статические данные

Динамические данные +_

Модель стационарного режима

Модель нестационарного режима

Модель квазистацйонзрного режима

Рис. 3. Этапы формирования моделируемых схем

Более подробно: на каждом шаге функционирования / й О

• процесс находится в некотором состоянии s, (s0=s°),

• если есть хотя бы один переход из R с началом в s,, то процесс

- недетерминированно выбирает переход с началом в s, , помеченный таким действием а,, которое можно выполнить в текущий момент времени (если таких переходов нет, то процесс временно приостанавливает свою работу до того момента, когда появится хотя бы один такой переход);

- выполняет действие а,;

- переходит в состояние s,+1, которое является концом выбранного перехода;

• если в R нет переходов с началом в s,-, то процесс заканчивает свою работу.

Знакосочетание Act(P) обозначает множество всех действий из Act \ {г}, которые могут быть выполнены процессом Р, т.е.

Act (Р)= {a е Act \ {т}| —s2)e r}. (3)

Также отметим, что заменять можно не одно состояние, а произвольное подмножество состояний процесса Р. Такую замену можно представить как задание взаимно однозначного отображения

f: S ~>S' (4)

и результатом такой замены по определению является процесс Р' вида:

Р'~ (S\ (s')°, R1), (5)

def

где: (5') — f(s°), и для каждой пары Si, s2 е S и каждого а е Act

(SlS->s2)eR<b(f(sJ-Ji->f(s2))eR\ (6)

Поскольку такие процессы Р и Р' представляют одинаковое поведение, мы можем рассматривать их как эквивалентные.

В диссертации на примере известных моделей изотермического движения газа, квазистационарного режима и параметров газового потока показаны реализованные механизмы процессно-ориентированного описания расчетных схем.

Изотермическое движение газа по трубопроводу описывается системой нелинейных дифференциальных уравнений. Неустановившиеся процессы в ГТС возникают в связи с переменностью потребления газа во времени, при переходе с одного режима на другой, в аварийных ситуациях и т.д.

Предполагается, что изотермическое движение газа по трубопроводу описывается системой нелинейных дифференциальных уравнений:

5Р+^ = 0, (7)

dt f дх

1 dG с^ 8_ f ' dt + f2' дх

8Р Х-с2 GG л

+ — +-5---— = 0 (8)

дх 2df2 Р v '

где G - массовый расход газа; f - площадь поперечного сечения трубопровода; d - диаметр трубопровода; Р - среднее по сечению давление газа; с - скорость звука в газе; t - время; к - коэффициент гидравлического сопротивления. Неустановившиеся процессы в ГТС возникают в связи с переменностью потребления газа во времени, при переходе с одного режима на другой, в аварийных ситуациях и т.д. Основные граничные условия задач газоснабжения можно свести к двум типам:

• допускающие использование принципа суперпозиции ступенчатых воздействий;

• допускающие использование принципа суперпозиции периодических воздействий.

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

Модель изотермического движения газа может быть приведена к формальному описанию карты поведений. Непрерывный элементарный компонент соответствует классу, в определении поведения которого присутствует только система уравнений (Рис. 4.).

Поведение

Уравнения

d*X dX

{Л—.....=--.X.7.t) = О

Л á

Поведение

Карта поведений

e-KZX^

Непрерывное поведение v • dt* dt

Рис. 4. Карты поведения

В определении непрерывного компонента могут также присутствовать определения внутренних переменных и алгоритмических функций, используемых в выражениях.

Расчетная модель квазистационарного режима формализуется в виде разностной схемы: ,2 2 ^^-ср^срТср г(-2 , XI/„г _2 Л, 2д ?

Рм = Pí--^bf^Pí Qá + - + РсрАН. (9)

Я Чю \ L J ZcpKicp

Уравнение сохранения энергии:

р 2ТРср сРср у V ;

Особенностью данной модели является то, что она, как и стационарная модель, не имеет предыстории процесса во времени. Т0 если процесс описывается двумя уравнениями, при этом набор

параметров p(0,t), <7(0,t), T(0,t), p(L,t), q(L.t), T(L,t) соответствует упрощенной нестационарной модели.

Расчетная схема уравнений сохранения энергии, также может быть формализована в виде процессно-ориентированного описания и может быть определена через рекурсивное определение процесса, которое представляет список формальных равенств вида:

(11)

.А = Рп

где Ai,... ,Ап- различные процессные имена, и

• Рл,...,Рп - ПВ, удовлетворяющие следующему условию: для каждого i = 1,...,п каждое процессное имя, входящее в Р„ совпадает с одним из имён Ai,...,A„.

Для решения задачи расчета параметров газового потока рассматривается моделируемая схема, которая включает в себя расчетные объекты (дуги), связанные между собой (концевыми узлами) в соответствии с расчетной схемой перекачки газа. После того как заданы начальные приближения и для каждой дуги (по модели соответствующего объекта) рассчитаны начальные приближения в

соответствии с первым законом Кирхгофа формируется система уравнений баланса:

¿¡¡т,

где М;- множество узлов, для которых формируются уравнения баланса потоков; ! - номер узла; и* -множество дуг, входящих в ¡-й узел; .^-множество дуг, выходящих из ¡-го узла; д^-расход газа, поступающий в \ -й узел по дуге ]; -расход газа, выходящего из I -го

узла по дуге £ - расход газа внешнего поставщика в \ -й узел; д~-расход газа внешнего потребителя из I -го узла. Данная задача

Е^-срГ-Р;;

1

сводится к минимизации функционала Р = £

У

Для решения задачи расчета параметров газового потока формируется функционал Р, который можно минимизировать расчетной процедурой. Процесс можно представить в виде алгебраического выражения Р(Р1,...,РП), в которое входят процессы Р1,...,РЛ, соединённые символами операций: параллельной композиции, ограничения, и переименования. Р представляет собой структурную композицию процессов РЬ...,Р„.

Б основе операторно-параметрической схемы описания процессов лежит понятие элементарного оператора /?С| , который моделирует поведение процесса, оперирует с параметрами и изменяет состояние объекта, делая его равным 5,. По отношению к оператору параметры могут быть входными (а), выходными (Ь) и рабочими (с). Входной параметр означает его принадлежность к множеству Д, выходной - к формированию состояния $ , рабочий - к тому и другому множеству одновременно. Рассмотрим случай задания двух достаточно близких по описанию процессов (трек А) и 22 (трек В). И в том и в другом треке используются эквивалентные операторы /7-1 и /?2, но они взаимодействуют с разными параметрами, как входными, так и выходными. Было бы желательно найти способ объединения описаний таких процессов. Для решения поставленной задачи дополним определение инициатора, добавив к его свойствам возможность включать в себя параметры, которые представляют локальную среду процесса.

Тогда можно предложить следующую схему свертки описаний двух процессов в одно общее описание (рис.5.):

Как видно из рисунка, с инициатором 11 связана локальная среда (а, е), а с инициатором \г - локальная среда д). Оператор /ь модифицирован в оператор который связан с параметром Ь и первым параметром локальной среды инициатора. Оператор Ь'г связан с параметрами 6, с, б и вторым параметром локальной среды

инициатора. Операторы и Ь'2 являются объединенными. Инициаторы Ь и 12 присутствуют в этой схеме одновременно.

Очевидно, эти рассуждения могут быть распространены на случай п параллельно протекающих процессов. Процессы, сгенерированные треком или структурой, использующими объединенные элементарные операторы и локальные среды являются подобными. Таким образом, удалось еще более снизить размерность описания множества процессов, введя отношение подобия процессов.

Ч. "2

локальные среды

А ~*(а,е)

Рис. 5. Объединенное описание процессов и

В результате показано, что для описания совокупности подобных процессов достаточно иметь одно объединенное описание трека или структуры и множество одинаково структурированных локальных сред, привязанных к инициаторам.

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

Предлагаемый вариант использования гибридных автоматов позволяет решать задачи включения как отдельных моделей физических процессов (непрерывных), формализованных в главе 2, так и моделей управления ГТС (дискретных), что позволяет создать единую гибридную модель управления.

При транспорте газа по газопроводам возникают две основные задачи - перекрыть участок газопровода и изменить газовые потоки. Перекрытие участка важно либо при локализации и последующей ликвидации аварий на газопроводе (которые всегда представляют собою разрыв газопровода с очень вероятным возгоранием газа), либо для проведения ремонтных работ. Для перекрытия участка закрывают краны на соседних крановых узлах, после чего производят т.н. «стравливание» газа - выпуск газа в атмосферу через специальные устройства - свечи.

Креповая площадка Ч

"И

Крэчоезя площадка

V

I | Крановая площадка

т

к :' Г

с ■!■

•у ' \

7

!

-----1>-'

V,.

грс

1Г

Рис. 6. Технологическая схема газопровода с крановыми площадками

В случае аварии большая часть газа с перекрытого участка «стравливается» за счет пожара, однако быстрое перекрытие участка позволяет сократить объем выгораемого газа во много раз, тем самым снизить потери газа, выбросы углекислого газа в атмосферу и время ликвидации аварии. Изменение газового потока актуально для многониточных газопроводов, которые имеют перемычки и могут работать либо в едином газодинамическом режиме (перемычки закрыты), либо по более сложной схеме с использованием как раз крановых узлов для регулирования «перетоков» газа.

Как пример, на рис.6, изображен двухниточный газопровод - то есть магистраль, где физически транспорт газа осуществляется по двум трубам, идущим параллельно (как правило, одновременно, хотя бывают и исключения). Краны, установленные по показанной схеме, позволяют организовывать различные маршруты транспорта газа, а также направлять газ в подключенные ГРС, газопроводы-отводы, ПХГ и т.д.

Для совмещения в единую агрегированную модель физических процессов транспорта газа и моделей управления, которые формируют варианты перераспределения газовых потоков, в работе предлагается формализм гибридного автомата. Такой автомат помимо моделей синхронного перехода в различные состояния на основе разработанных грамматических конструкций позволяет с помощью механизмов протяжки модельного времени более адекватно совместить указанные процессы.

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

Н = (13)

где V = {VC,VD} - множество переменных, включающее в себя множество непрерывных переменных Vc = {v, 6 5Н | /' = 1../7с> и множество дискретных переменных

V0= {v, еШ и / и боо/ u Sir | i = 1 ,.nD }, где / - множество целых чисел, Bool = {false,true} - множество булевских значений, Лг -множество строк.

- V0 - множество начальных значений переменных;

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

Граф переходов включает в себя:

- g = {S,E,s0} - ориентированный граф, вершины которого сопоставлены элементам множества дискретных состояний автомата S = {si\i = '\..ms}, одно из которых s° является начальным, а дуги сопоставлены возможным переходам автомата из одного состояния в другое Е = {eki: s, s; | /с e 1 ..me, i e 1 ..ms, j e 1 ..ms}.

-B = CH v{null} - множество поведений, где Сн = fzf | /' = 1..mQ} - множество локальных непрерывных систем z; = {V? и V,Qf ,V°}, где yf - множество вещественных переменных непрерывной системы, Q? - множество уравнений, a V° - множество начальных условий для переменных Ц2. В общем случае xfc\/cuVfz, у? с Vc и V2, wf cl/'jV,2.

- Р = {Pi(t,V) e Bool |/ = 1..mPju {true} - множество логических предикатов.

- А = {а,-: I/ VD | / = 1 ..тл} - множество мгновенных действий.

-F = {FB,FP,FA}, где FB : S -» В - отображение, сопоставляющее множество систем уравнений множеству состояний (вершин графа), Fp:£->P- отображение, сопоставляющее множество предикатов множеству переходов (дуг графа), FA: Е ->■ А - отображение, сопоставляющее множество мгновенных действий множеству переходов (дуг графа).

Определение последовательного гибридного автомата неявно предполагает наличие глобального непрерывного времени t еТ с[0,сс]. Фазовая траектория автомата Н в пространстве состояний SxT представляет собой последовательный процесс, в котором дискретными событиями являются переходы из одного состояния в другое. На рис.7, показан пример такого процесса (закрашены состояния с ненулевой длительностью в непрерывном времени). В каждом из состояний s е S последовательный гибридный автомат ведет себя как непрерывная система {Vc,FQ(s)}.

Рассмотрим подробнее фрагмент последовательного процесса, изображенный на рис. 7. На интервале автомат ведет себя как

непрерывная система, поведение которой задается системой уравнений Р0($]). В момент ^ предикат РР(Ти) становится истинным, решение системы уравнений прекращается, и

значения переменных фиксируются как начальные рге(\/) в точке разрыва (рис.8.).

1=0

¡=0 I Рис. 7.

¡=1

временная щель

т23

¡=2

¡=3

Временная щель гибридного автомата

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

У12 Ч

розВД

¡=2

розад

ргем

1 = 1,

Рис. 8.

Моделирование дискретных процессов управления

Далее срабатывает переход

' 12

и

выполняется

последовательность мгновенных действий РА(Тп). В результате выполнения этих действий значения некоторых переменных в общем случае изменяются и переменные приобретают значение Ц2 ^рге(У). Таким образом, если предположить, что исполняющая система пакета моделирования может реализовать эти правила

интерпретации, то последовательный гибридный автомат можно считать «вычислимой» моделью изолированной гибридной системы. Ясно, что в этом случае все описания непрерывных систем также должны быть сведены к «вычислимой» форме.

Для решения задачи моделирования иерархической структуры управления (Рис.2) в диссертации предлагается использование формализмов иерархического гибридного автомата, в котором локальными компонентами могут быть непрерывная система или гибридный автомат вложенного уровня. Рассмотрим самый нижний -терминальный - уровень вложенности иерархического автомата (Рис.9.). На терминальном уровне гиперсостоянию может быть приписан только последовательный гибридный автомат. Поэтому текущей совокупной непрерывной системой будет являться непрерывная система, приписанная текущему состоянию этого автомата. На рис.9, показан последовательный автомат А, приписанный гиперсостоянию Б1в иерархического автомата В. Полным текущим состоянием автомата в является состояние З-,8^ и текущей непрерывной системой является РдСв^ )■

Таким образом, если в иерархическом автомате текущим является гиперсостояние, то используются правила интерпретации для последовательного гибридного автомата терминального уровня. Единственным отличием является то, что в случае, если к срабатыванию готовы одновременно переходы различных уровней вложенности, срабатывает только переход самого верхнего уровня.

Рис. 9. Иерархический гибридный автомат

Логика дискретного поведения моделируемой системы требует явной синхронизации двух или более последовательных процессов. Для этого обычно используется механизм сигналов. Переменная-сигнал может фигурировать в качестве условия срабатывания перехода в других картах поведений. Пусть, например, в действиях перехода г^ посылается сигнал, по которому срабатывает переход

7,2 (Рис.10.). Рассмотрим, как соотносится явная синхронизация посредством сигналов с синхронной композицией автоматов.

Рис.

10. Поведение гибридного автомата с передачей сигналов

Информация о посылке сигнала должна передаваться немедленно, не дожидаясь решения уравнений связи. Все переходы, ожидающие этого сигнала, должны быть добавлены в множество те (если их там еще нет) и выполнены в том же эквивалентном переходе. Для примера на рис.10, будет получен следующий эквивалентный процесс.

2 >52 )

^ ^ —> /Т12 + 7"12 + Т^] —> (з2 ),з2 ) Таким образом, явная синхронизация параллельных гибридных автоматов с помощью сигналов приводит к динамическому формированию перехода в эквивалентном автомате во время его выполнения.

В четвертой главе диссертации разработаны методы и модели синтеза на базе СППР. Идея состоит в том, что модель исследуемой системы становится составляющей локального поведения в одном или нескольких состояниях гибридного автомата, задающего алгоритм управления. Кроме того, возникает необходимость интеграции всех моделей, как анализа, так и синтеза АСУТП .

Проведенный анализ показателей качества, используемых при выборе структуры распределенных систем управления, показал, что для задач выбора структуры АСУТП, являющихся по сути многокритериальными, можно выделить в качестве важнейших, критериальных стоимостные и надежностные показатели при ограничении на временные и точностные.

При этом из надежностных показателей наибольшее значение для эффективного функционирования АСУТП имеют показатели, характеризующие отказоустойчивость системы, т.е. способность

выполнять, возможно, с потерей качества, основные функции при отказах отдельных частей.

Математическое описание варианта иерархического построения АСУТП (ВИП) распределения функций (задач) по уровням и узлам системы (ВРЗ) и варианта программнотехнической реализации системы (ПТС) как композиции элементов АСУТП формируется посредством задания отношений связности. Так, ВИП - яа60, а = 1 ,А, где О множество вариантов иерархии, А - число вариантов, определяется числом уровней 1Ма, числом узлов Ь„ на каждом уровне к,

где к = 1,Л/а, Тк = , ¡к - номер узла уровня к, группировкой узлов нижестоящего уровня по отношению к вышестоящему. Таким образом, каждый узел системы определяется отношением связности »¡к, к х ]п,п »(где л = (/с + 1),Л/а), обозначающим, что ^-й

узел к-го уровня подчинен Уя-му узлу п-го уровня, т.е. получает из этого узла управляющие сигналы. Верхний уровень, как правило, состоит из одного узла. Обозначим «¡к,,к><]п6 п»=Ш|, и)£\Л/а,

/ = 1,^ , где \Л/а - множество узлов системы при варианте иерархии чГ - мощность упорядоченного множества индексов узлов системы, пронумерованных от первого узла нижнего уровня до последнего узла верхнего уровня. Множество задач, решаемых в системе, зависит от

ВИП и обозначается иа={ит},/7) = 1,М", где Ма - общее число задач при варианте ра. Оно состоит из двух непересекающихся

подмножеств: 0а = {ит}, т = %Ма задач, решаемых программно,

установленной в узлах управления (Ма - число таких задач) и

и*а={ит}, /77 = Ма +1, , задач, решаемых диспетчерами во взаимодействии с АСУТП в узлах управления верхних уровней иерархии, т.е. иа = Оаии'>а и 0а г\и'а =0. При фиксированном распределении задач каждому узлу соответствует набор задач 1Га.

В каждом узле устанавливается определенный комплект ПТС из множества допустимых комплектов ПТС узла ш,. Это множество для каждого конкретного узла является частью множества всех возможных комплектов ПТС.

Обобщая решение на все узлы системы и, учитывая булевость переменных, составляющие критерия ^ можно записать в следующем виде:

1. Затраты на решение задач АСУТП:

где sign{Z...} раэно 1, если значение функции, стоящей в скобках, отлично от нуля, и равно 0 в противоположном случае, в силу того, что функция, стоящая в скобках, всегда неотрицательна. В данном случае

булева переменная signl [определяет размещение задачи Um

L^0 J

в узле u)j, имеющем ПТС ds.

2. Потери эффективности от не решения задач

= £ Уа I I 2 Psv/"iXs'H I S Cvk +

""»J (15)

+ X bmsvPmvS^H X X'msv fO ~ X'msv )0 ~ *msv )]

В слагаемом критерия J3 ненугавые затраты у' на восстановление аппаратуры узла возникают, если состояние pv характеризуется отказом аппаратуры dj и она входит в состав ПТС ds.

В J3 суммируются также потери от не решения задач, которые размещены в комплекте ПТС узла , но не решаются там из-за отказа аппаратуры в состоянии pVi и не решаются в этом состоянии, ни в одном другом узле системы.

Необходимым расширением рассмотренной постановки является включение во множество функций, задач, решаемых диспетчером и, соответственно, самих диспетчеров можно рассматривать как некие узлы системы. Тогда исключительно важным становится эффективность, т.е. правильность принимаемых ими решений.

СППР призвана компенсировать возможные неточные либо неправильные решения диспетчера и, следовательно, в т.ч. повысить отказоустойчивость АСУТП.

Для поиска рациональной структуры в диссертации разработана многоэтапная интерактивная процедура, укрупненно представимая в виде четырех стадий.

Разработанная методика проведения подготовительной стадии включает ряд простых алгоритмов решения задачи выбора варианта иерархического построения и правила организации функционального графа.

Для распределения задач на стадии формирования множества обобщенных допустимых вариантов структуры разработан эвристический алгоритм локальной оптимизации переборного типа (класса greedy-алгоритмов). Общая идея алгоритма состоит в нахождении допустимого плана распределения задач с помощью показателя, учитывающего мощность информационного обмена и

ресурсы задач, а затем улучшения плана по критерию минимума объема передаваемой информации.

Для формирования множества исходных альтернатив предложена диалоговая процедура, сочетающая опыт проектировщика и многократное применение алгоритма распределения задач для различных допустимых комбинаций значений ресурсов.

Стадия формирования суженного множества допустимых вариантов структуры состоит из двух итеративно связанных этапов, На первом этапе из множества уточненных вариантов, которые могут быть образованы из одного обобщенного, выбирается наилучший ПТС. Для решения задачи разработан алгоритм, сочетающий схемы «ветвей и границ» и аддитивного метода.

Важнейшим этапом стадии является резервирование функций с целью повышения отказоустойчивости системы. Для реализации предложенного метода решения задач разработан ряд алгоритмов с последовательно повышающейся степенью точности. Разработанные алгоритмы базируются на аддитивном методе и методе последовательного улучшения решения.

Выбор рациональной отказоустойчивой структуры АСУТП невозможен без полноценной СППР, минимизирующей влияние человеческого фактора на принятие решений.

Выбранная структура АСУТП должна быть параметризована человеческим фактором для выработки управляющих воздействий на основе сформированного функционала управления.

Технико-экономические и технологические критерии в той или иной степени характеризуют объективную сторону процессов, происходящих при магистральном транспорте газа, практически игнорируя влияние субъективных факторов, воздействие которых сложно оценить. Применение метода экспертных оценок для выбора оптимальных режимов работы и вариантов развития МГ обусловлено необходимостью учета причин, не поддающихся априорной формализации либо неформализуемых вообще. Использование формализованной эвристики человеческого мышления при оперативном планировании в большинстве случаев дает лучший результат при меньших стоимостных и временных затратах, чем построение стохастических имитационных моделей, так как позволяет учесть влияние лишь реально существующих в данный момент факторов.

Формируются эвристические правила выбора алгоритмических процедур, которые являются основой для построения правил вывода с целью принятия решений в нештатных ситуациях. Реальный пример правил для СППР межпромыслового коллектора (МПК) приведен на рис.11.

Для формирования эвристических правил выбора алгоритмических процедур, которые являются основой для

построения правил вывода с целью принятия решений в нештатных ситуациях, в работе предлагается использование аппарата темпоральной логики.

(¡^ » У http://49.it05 .ru/srcl/dgna'/aLyrn. pi<i>8«v" 1 bi №■ cp39v227 _p2downbsp-cp 15v 103.P J down&d_d» 1

¡fcaito Пр«ака фбрлжвв Сервис ¿прлккя

'и <i- »v •'»^СПУРТ^СЛТвшииумяМ... ЧЛСГСрфТ:Систеи«»сум,.. !

^•Cipfcwue» . Cegwc *

СПУРТ

Гппрся< ДоСычл Уренеой Главная

Внимаии»!!! Критичны* события ■ сист»м#

Краны

Bfecs е:зы1!.к;в?н1

'.♦^а леч-з на -.част..« i:.i Ссиоемс'й рс.мк.г it и

22 т.'-OS

■ 3 04 О 5 S с

'г "< и Ъ< 22Э .<П iSi '0: -ЧЛ Ut И *:>? :а дарением на гагрить;, л* <i л-; crct;

"it гг^гет22з.ггнис на r<2.'4t2iii тс вероятно

Дал««;

,част».;СЕ (<п*3). 145 И 144 .Б* I"!

•гс? -тс зэкрЬ'Ты;

."ре.

4-5» то ес-?:-ятнс к-т$««а нэ<П4Т»-<По& ¡в* uti на c.vir^Hcu участке след-.ет ~e[4,Vrn г правая. х

Ч я.1. V'( >••!'-lis • ' ПIZ'.ZY. I ^ ;

.r:i 'а^зст ^чвг.еипе не Г< t' т:> ©ер-с^тю vTi «i.a на vnacn.e iCVS - <rv!^<' н i

л;) "мэгт ¿38"inne на Г.< "0 3 м зм>*н pasctii па v-aciie бт^Щ-тМ >■ уз fly подключений Г<С-':

.ли измени* давления в лаины« т^з* стабилигиг.етсй. то, зека vtssui ст^ленл верно П(

is-три гчрекоьтэп y-jafTi.3 годтверагагт верногль дйамостики Следует пер^вдга i. с-герзшам ю ,-iliis;

■аСплпзЭк,'1' давления на ».^нтр^-ьных т*.-ч|.3'. ewvTpi: отсечённого уча;тла t.-к-члт 5s пъ с яеБбрьсЛ

го-гчодиг.ю г'рслог^.ате аналиЭ|1р.>?зт9 r:tr,aun-o чз соседии--. ¡чтя.'.

щ аварии

птациеп 'у<з:Т>.а >те-

V

Рис. 11. Формирование правил вывода

Определения правильно построенных формул (ППФ) основаны на учете временного фактора. Т.е. формула может быть верна или неверна в зависимости от текущего момента времени вводятся следующим образом.

Временной атом определяется рекурсивно:

• если р является n-местным предикатным символом, а е,,...,еп -

термы, то р (ei,...,en) - временной атом;

• если А - временной атом, то временными атомами являются также first A, next А.

ППФ определяются рекурсивно:

• все временные атомы суть ППФ;

• если А и В - ППФ, то ППФ будут также и -A, first A, next А;

• если А и В - ППФ, то ППФ будет также и (АлВ);

• если А - ППФ, х - переменная, свободная в А, то ППФ будет также и (Vx) А.

Логические связки v ,—>,<=> и квантор существования 3 могут быть получены из примитивных связок и универсального квантора обычным путём.

Глобальные часы представляют возрастающая последовательность натуральных чисел, т.е., <0, 1, 2, ...>. Локальные часы - это подпоследовательность глобальных часов, т.е. ограниченно возрастающая последовательность натуральных чисел, конечная или бесконечная.

Пусть tecki означает факт, что t является моментом времени на часах ckj. СК означает множество всех часов, R - отношение порядка, заданное на элементах СК2 (здесь 2 - показатель декартовой степени множества СК) таким образом, что для любых cki, ck2eCK, имеет место cki R ck2, если и только если для всех t е ck-j имеет место teck2.

Присваиванием часов ск является отображение из множества LP предикатных символов во множество часов СК, т.е. ck е [LP -> СК]. Нотация ск(р) означает часы, ассоциированные с предикатным символом р при данном присваивании часов ск.

Пусть А - формула и ск - присваивание часов. Локальные часы скА ассоциированные с А, определяются рекурсивно следующим образом:

• если А есть временной атом p(xi.....хп), то скА= ск (р);

• если А = first В, -1 В или (Vx) В, то скА= скв

• если А = (В а С), то скА = скв I скс.

На всем промежутке, задаваемом глобальными часами, устанавливаются интервалы, которые задают переходы от одних правил к другим.

Как один из вариантов параметризации таблиц истинности продукций предлагается модель классификации и идентификации состояний ITC на основе аппарата нейронных сетей.

Предлагается использование сети встречного распространения (рис.12.), которая работает в 2-х режимах: нормальном и режиме обучения. Нормальное функционирование. Слой Кохонена в простейшем виде работает в духе «победитель забирает все», т.е. для данного входного вектора один и только один нейрон выдает 1 все остальные 0.

Фактически каждый нейрон выдает величину веса, которая связывает его с выигравшим нейроном слоя Кохонена. Возбуждение нейрона определяется отношением его возбужденных входов к тормозящим. Суммарный возбуждающий вход в нейрон Е является взвешенной суммой входов от возбуждающих нейронов в

предшествующем слое. Аналогично, суммарный тормозящий вход I является взвешенной суммой входов от всех тормозящих входов.

£ = £ а /и /, / = X 6 ¡V у , (16)

/ у

где а/- вес ¡-го возбужденного синапса; ш- выход ¡-го возбуждающего нейрона; Ьу- вес ] тормозящего нейрона; уу- выход ] - Т тормозящего нейрона.

Рассмотрим процедуру обучения. Веса возбуждающих нейронов изменяются только тогда, когда нейрон возбужден сильнее, чем любой другой в области конкуренции 5а/ = дсуиу, где су- тормозящий вес связи нейрона ] в слое 1 с тормозящим нейроном г, иу- выход нейрона ] в слое 1. з<- возбуждающий вес I, р - нормирующий коэффициент обучения.

Рис. 12. Сеть встречного распространения Изменение тормозящих весов нейрона I в слое 2 определяется

как:

66/ = д

Когда возбужденных нейронов в области конкуренции нет, то для изменения весов используются другие выражения. Во всех случаях, когда победителя в области конкуренции нет, изменения весов ищут так:

5а/ = я'аиI; 8Ь/ = ц'Ш!В; с?' < я (18)

В процессе обучения веса каждого узла в слое 2 настраиваются таким образом, что вместе они составляют шаблон, соответствующий образам, которые часто предъявляются в процессе обучения. При предъявлении сходного образа этот узел вырабатывает большой выход и подавляет конкурентов.

Разработанные в диссертации модели анализа состояния ГТС, изложенные в главах 1 и 2, а также ряд оптимизационных задач данной главы делают необходимым создание интегрированной среды,

Д2/Ш/В/) (17)

объединяющей все программные приложения, реализующие разработанные методы и модели.

Кроме того, используя стандартные методы регрессионного, дисперсионного, кластерного и др. моделей многомерного статистического анализа, методов поисковой оптимизации и др. формальных методов теории выбора, разработанные модели анализа позволяют решать задачи сравнительного анализа, выбора, оптимизации и др.

На основе методов дисперсионного анализа решается задача выбора варианта из ограниченного количества альтернативных решений.

Для построения регрессионных зависимостей используются классические подходы формирования оптимальных планов.

Одним из вариантов описания методики является трек приложений, которые представляют собой некоторую линейную последовательность, где - множество элементарных приложений; /}■ линейный порядок на {И} и /- инициатор, который активирует интерактивный процесс.

Каждому процессу соответствует один инициатор. Если в системе параллельно развивается т процессов, то в модели присутствует т инициаторов. При наличии эквивалентных параметризуемых приложений, а также реализации механизмов условного перехода по завершению приложения, сценарий системы поддержки принятия решений должен представлять алгоритмическую структуру, которая может быть определена как свертка трека по отношению эквивалентности элементарных операторов (рис.13.).

Для программной реализации формирования сценариев из элементарных приложений с учетом синхронизации и согласования по данным в диссертации использованы формальные операции создания структуры приложений.

Рис. 13. Алгоритмическая структура приложений

Для согласования последовательных связей приложений вводится операция •: Э^Эг = 53 каскадного соединения:

^сХ^У^), 52с(Хх2х2к,)хУ2. 5зс(Х1хХ*г), (У^хУ2),

((хьх2)1(уьу2))б33<=>3г:((хь(уиг))е31л((х2,г)1у2)е52 { '

Для согласования параллельных процессов вводится оператор Si®S2=S3 параллельного соединения:

S,a(X\Z*)y.Yh S2CZ(ZX2xX*2)XY2i S3^(X\X\Z)X(Y,XY2), Zxi=ZX2=Z, ((*1, *2, *), (У1, y2))eS3 <=> 32 : ((x,, z), /OeS^Ofe, z), y2)eS2

Операция F;F(S1)=S2 - замыкание обратной связи. Эта операция необходима для реализации интерактивных алгоритмов сценария:

S1c(X*1,ZX!)x (Y*i,Zyi), S2cX*2xY*2, ZXi=Z^=Z, m,

(Xi, y2)eS2 о 3z: ((*, zx), (y,, zy))€S,

В результате выполнена формальная декомпозиция структуры гибридной системы, определены управляющие и информационные связи, что позволяет сделать систему открытой для включения новых методов, моделей и данных, тем самым сформировать функционал программных приложений. Совместное использование введенных операций при наличии формализованного описания приложений и данных позволит автоматически генерировать программные методики.

В качестве аппарата моделирования взаимодействия пользователей при решении вопросов управления и контроля технологическими процессами ГТС для коалиционного решения задач принятия решений (распределенный режим) использовалась теория взаимодействующих раскрашивающих процессов.

Пример, представленный на рис.11. может быть проиллюстрирован схемой (рис.14.), которая демонстрирует возможность моделирования взаимодействия между руководителем, диспетчером межпромыслового коллектора (МПК), главным диспетчером предприятия и диспетчерами газовых промыслов. Кроме того схема позволяет отслеживать потоки информации различных типов.

/ \

--J Диспетчера промыслов

Рис. 14. Взаимодействие процессов

Действия диспетчера МПК: w, - получить от СППР информацию о нештатной ситуации и сценарий ее реализации; w2 - реализовать необходимые управляющие воздействия; w3_ передать информацию о нештатной ситуации и принятых мерах главному диспетчеру предприятия.

Действия главного диспетчера: w4 - проанализировать полученную от диспетчера МПК информацию; w5 - передать сообщения руководителю; w6.i - w6.i3 - передать информацию о изменившейся ситуации диспетчерам промыслов с целью контроля за ситуацией и возможным изменением режима работы скважин; w7-передать распоряжение диспетчеру МПК о возможных дальнейших действиях

Каналы: v - используются для передачи данных от СППР к диспетчеру МПК; v' - используются для обмена данными между диспетчером и главным диспетчером; v" - используются для передачи данных от главного диспетчера к руководству, v'"- используются для передачи данных от главного диспетчера к диспетчеру промыслов.

В результате получены формальные методы описания взаимодействия группы пользователей для решения коалиционных задач принятия решений на основе БД таблиц истинности, полученных на основе темпоральной логики, для которых определены формальные способы их решения.

В пятой главе диссертации рассмотрены вопросы практической реализации разработанных методов и моделей.

Как вариант создания макета СППР в диссертации предлагается использовать инструментальные средства «COTA», которые дополнены разработанными моделями физических процессов и оптимизационными методами. В диссертации разработан сценарий СППР по выбору режимов управления технологическими процессами ГТС (выделен в овале рис.15.).

При формировании методики аналитической поддержки принятия решений, средства гибридной среды позволяют формировать алгоритмическую структуру программных приложений за счет задания переходов между приложениями по условиям его завершения с использованием стандартизованного интерфейса, что и создает пользовательский сценарий (рис.15.). В сценарий включены: модель технологического процесса; статистическая параметризация модели, методика автоматического анализа выбросов и другие, разработанные в диссертации модели и методы.

Для параллельных пользовательских процессов, которые активируются в сетевой среде, реализованы механизмы синхронизации. Они выполнены на основе общего поля данных по принципу «положил-взял» и непосредственного взаимодействия фрагментов, где i и j —В точках их активации выполняется синхронизация, j — находится в

ожидании, пока фрагмент I не выложит в общее поле данных ожидаемый информационный ресурс ги, либо пока фрагмент I не передаст фрагменту \ ожидаемые данные непосредственно. ¡' — по завершению действий пользователя или окончанию обработки каких-либо данных, выполняет действие, ожидаемое фрагментом ]. В общем случае, результат выполнения фрагмента \ может влиять на ход выполнения сценария как в роли А, так и в роли В.

моа^ [тя^----(^мооз^.

Расчетные алгоритмы БазьГданных

Программные пакеты

Рис. 15. Сценарий реализации методики взаимодействующих процессов

Такая схема представления элементарных приложений и их взаимосвязь эквивалентна концепции имитационного моделирования, где роль исполняемых приложений выполняют операторы моделирующего алгоритма.

Данная концепция использовалась при разработке макетов программно-моделирующих комплексов, которые внедрены в ряде организаций. Они использовались в качестве базовых для разработки технических заданий на программную реализацию и последующую разработку соответствующих программных приложений.

Для дистанционного контроля и управления Межпромысловым коллектором «Уренгой» внедрена система телемеханики (СТМ) с пунктом управления, которая обеспечивает базовые функции диспетчерского контроля и управления: контроль параметров газотранспортной системы и телеуправление исполнительными механизмами - запорной арматурой. В связи с большим объемом анализируемой диспетчером информации возникает необходимость в средстве, обеспечивающем диспетчеру информационную поддержку в идентификации и оптимизации текущего режима работы МПК, а в случае аварии - в определении как факта и места аварии, так и мер по

ее локализации. Таким средством стала СГ1ПР для ООО «Газпром добыча Уренгой», которая существенно расширила функциональность существующей системы телемеханики МПК.

Структурная схема СППР с указанием информационных потоков приведена на рис. 16.. Основными составными частями СППР являются Система телемеханики, подсистема математического моделирования газотранспортной системы, подсистема глубокого архива, база экспертных знаний и сигнальная система.

3

Рис. 16. Структура СППР

Назначение основных частей СППР следующее:

• система телемеханики - источник первичных данных;

• подсистема моделирования выполняет расчет режима работы МПК;

• подсистема глубокого архива обеспечивает информационный обмен между разнородными источниками / потребителями информации и долговременное хранение архивных значений;

• в базе знаний СППР собраны заранее разработанные сценарии по действиям диспетчера в различных нештатных ситуациях;

® в сигнальной подсистеме происходит мониторинг данных, определение участка разрыва, для автоматического вывода рекомендации по действиям диспетчера.

В СППР обеспечена возможность формализации, сохранения и дальнейшего использования экспертных знаний по управлению сложным объектом. Разработан специализированный конфигуратор СППР, позволяющий с помощью интуитивно понятного интерфейса проводить настройку системы и редактировать базу знаний.

Прикладное и специальное программное обеспечение СППР базируется на методах, разработанных в диссертационной работе.

Программа «Система поддержки принятия решений» включена в Фонд алгоритмов и программ Российской Федерации.

Для повышения эффективности работы предприятия разработана и введена в промышленную эксплуатацию многоуровневая АСУТП ООО «Газпром трансгаз Чайковский».

ООО «Газпром трансгаз Чайковский» эксплуатирует протяженную сеть магистральных газопроводов и газопроводов-отводов, включая газопроводы экспортного коридора «Уренгой-Ужгород», более 60 компрессорных цехов (15 компрессорных станций), 135 газораспределительных станций и другие объекты.

АСУТП повысила надежность и безопасность эксплуатации и качество управления системой газопроводов при снижении энергетических затрат и потерь газа как в пределах ООО «Газпром трансгаз Чайковский», так и в масштабах ЕСГ ОАО «Газпром» в целом. Создание многоуровневой АСУТП решило также такую важную общеотраслевую задачу, как отработка вопросов построения автоматизированных систем и реализация технических решений по АСУТП (в том числе унифицированных), тиражируемых на других предприятиях ОАО «Газпром».

КЦРДД

/\ ОАО.га№рочв Информационный сты<

о&эхюацт

Пойредвпенн« ООО «Макрегиошази

СО

Диспетчерский пумкт промышленной ппощадки СПУРТ

Диспетчерски! ЛПУМГ СПУРТ

I П '-!

КП™ 11 ' САУГИС '

I СТНЗ№011 |стн™£]

САУГРС

стнзооо

кптм

стнзоооI

СДУГРС

I стнзооо

кптм стнзооо

САУГРС стнзооо

Рис. 17. Общая структура АСУТП Общая структура АСУТП ООО «Газпром трансгаз Чайковский» представлена на рис.17. Выбор функциональной и технической

структур АСУТП осуществлялся с помощью методики, разработанной в диссертации.

Диспетчерские пункты различного уровня (и назначения) обеспечивают поддержку работы оперативного диспетчерского персонала, прежде всего, за счет автоматического сбора и предоставления данных реального времени о текущем состоянии процесса. С помощью разработанной СППР осуществляется поддержка диспетчерских решений по выдаче команд управления и заданий на регулирование с последующей передачей в локальные системы автоматики. СППР также предоставляет аналитические и сервисные функции, как то: автоматическое выявление нештатных ситуаций и выдача рекомендаций по их локализации, сбор и анализ ретроспективы хода технологических процессов, проведения расчетов и моделирование, формирование диспетчерской отчетности.

Платформой для автоматизации диспетчерского управления в рамках АСУТП является программный комплекс СПУРТ («Система Программного Управления Режимами Трубопроводов»), СПУРТ обеспечивает построение многоуровневой структуры АСУТП. Структура СПУРТ с точки зрения решаемых задач приведена на рис.18.

I—| Подавржка принятия решений-Экспертная ЕЕ система, СППР

Программы Зх фирм: модель ГТС, расчеты, аналитика

INTRANET, представление

данных, «ручной ввод»

Контроль в реальном времен» SCADA

Архивирование, Диспетчерская отчетность, Расчеть

Рис. 18. Программный комплекс диспетчерского управления СПУРТ

СППР, входящая как подсистема в СПУРТ, позволяет анализировать и принимать решения по оптимизации работы газотранспортной сети в штатном режиме и минимизировать потери в нештатных ситуациях. СППР была создана с использованием методов

построения СППР, разработанных в диссертационной работе. Основными результатами данного внедрения являются принципиально новые научно-практические методы построения сложной АСУТП путем интеграции в единую систему диспетчерских пунктов и систем локальной автоматики различного назначения на основе унифицированных программно-технических решений, а также тиражируемые программно-технические решения по автоматизации диспетчерского управления и распределенных технологических объектов, используемые в рамках ОАО «Газпром» и в других отраслях.

Разработанные принципы построения АСУТП, методы и алгоритмы (в том числе диспетчеризации), унифицированные программно-технические решения, использованы при создании автоматизированных систем управления в 12 других предприятиях ОАО «Газпром», а также в смежных отраслях.

Результаты диссертационной работы использованы и при разработке тренажерного комплекса диспетчера газотранспортного предприятия. Комплекс позволяет проводить занятия с диспетчерским -персоналом по управлению функционированием газотранспортной системы в штатных, нештатных и аварийных режимах, включая выявление нештатных ситуаций и действия по их ликвидации. В комплексе используется модель транспорта газа в динамическом режиме. Общая схема организации программной части тренажера показана на рис.19.

Учитель (Препода езтипь}

Обучаемые (диспетчерский

#

Выделенный сегмент ЛВС

Служебный экран модели

Стандартный экран АРМа диспетчера СПУРТ

Рис. 19. Организация обучения с использованием модели ГТС

Для проведения прогнозных расчетов обучающийся, получив задание инструктора на изменение режима ГТС (например, на

увеличение объема подачи газа по определенному направлению), принимает решения и выдает команды средствами СПУРТ на газоперекачивающие агрегаты и запорную арматуру. Динамическая модель «Веста-М» получает от СПУРТ введенные команды, отрабатывает их и рассчитывает в динамике изменение параметров ГТС, включая давления и расходы в контрольных точках, и другие. Результаты расчета также отображаются средствами СПУРТ и контролируются как диспетчером, так и преподавателем для оценки правильности принятых решений и выданных команд. При выполнении прогнозного расчета задается т.н. временной масштаб, или коэффициент ускорения, который может варьироваться в диапазоне от 1:1 до 10:1 (то есть моделирование с ускорением времени в 10 раз).

В рамках обучения диагностике и локализации аварийных и нештатных ситуаций, преподаватель задает через специальный интерфейс комплекса т.н. учебно-тренировочную задачу (УТЗ) из заранее подготовленного перечня, либо произвольно указывает место, время, характер и параметры аварии.

При этом заданы варианты УТЗ, например:

• появление ложных сигналов телеуправления объектами ГТС (например, самопроизвольная перестановка крана);

• частичный или полный разрыв трубопровода;

• образование гидратно-конденсатных засорений в трубопроводе;

• аварийное отключение газоперекачивающих агрегатов или цеха в целом и другие;

Анализ решений, предлагаемых обучающимся, проводит экспертная система.

Таким образом, реализация СППР и тренажеров в магистральном транспорте газа с использованием разработанных методов и моделей позволила повысить эффективность принятия управленческих решений и минимизировать потери в нештатных ситуациях.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 65 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ: методов и моделей управления ГТС; специфики непрерывных технблогичесшх процессов транспорта газа; диспетчерского управления; проблем выбора структуры АСУТП и т.д., который показал необходимость использования средств интеллектуальной поддержки процессов управления транспортом газа.

2. Для задач моделирования непрерывных технологических процессов предложен аппарат процессно-ориентированного описания, отражающий основные зависимости между динамическими характеристиками.

3. Для исследованных физических моделей транспорта газа разработано формализованное представление, где каждый процесс является совокупностью взаимосвязанных параметрических описаний, позволяющих сформировать интегрированную среду расчетных моделей СППР.

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

5. Разработаны процедуры и алгоритмы выбора рациональной структуры иерархической отказоустойчивой АСУТП.

6. На основе моделей темпоральной логики сформирован механизм описания правил вывода управляющих воздействий в нештатных ситуациях с учетом временного фактора.

7. Разработана нейросетевая модель идентификации и классификации состояния ГТС в нештатных ситуациях.

8. Разработан сценарий и программно-моделирующий комплекс выбора управляющих воздействий в интегрированной структуре СППР многоуровневой АСУТП.

9. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

1. БернерЛ.И., Ковалев A.A., Рощин A.B. Методы и средства диспетчерского управления непрерывными технологическими процессами. М. Изд-во МАДИ, 2009. -313с.

2. БернерЛ.И. Проблемы проектирования и эксплуатации интегрированных систем поддержки принятия решений в многоуровневых АСУ непрерывными технологическими процессами // М. Изд-во «Техполиграфцентр», 2010. -210с.

Публикации в рецензируемых журналах из списка ВАК

3. Бернер Л. И. Автоматизированное проектирование структуры УВС на основе комплексного критерия эффективности / Бернер Л. И., Гармаш В.Б., Собкин Б.Л.// Приборы и системы управления. 1983. № 2. с. 9-11.

4. Бернер Л. И. Организация взаимодействия диспетчера газа транспортного предприятия с АСУ / Бернер Л. И., Гармаш В.Б.,

Халтурин В.П., Дмитриев В.Ф. // Приборы и системы управления. 1987. №9. с. 17-18.

5. Бернер Л. И. Управление сложными технологическими процессами в нештатных ситуациях / Бернер Л. И., Исерлис Ю.Э., Левин А. А. II Приборы и системы Управления. 1991. № 7. - с.3-5.

6. Бернер Л. И. Подсистема динамического перераспределения задач отказавших узлов распределенных АСУТП I Бернер Л. И. II Приборы и системы управления.1991. №12. - с. 5-6.

7. Бернер Л. И. Интегрированная многоуровневая АСУ предприятия «Пермтрансгаз» / Бернер Л. И., Чичелов В. А., Мостовой А. В., Илюшин С.А. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002. №5. - с. 7-13.

8. Бернер Л.И. Автоматизация транспорта нефтепродуктов / Бернер Л. И., Шерман Д. Д., Семиков С. А., Илюшин С. А., Ковалев А. А., Зельдин Ю. М. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002. №5. - с. 25-26.

9. Бернер Л. И. О решении задачи размещения оборудования при создании системы телемеханики нефтегазового промысла / Бернер Л. И..Богданов Н.К., Лыков А.Г.// Приборы и системы управления. 2003. №5. - с. 17-18.

10. Бернер Л. И. Применение методов графического анализа при решении задачи размещения оборудования системы телемеханики нефтегазового промысла / Бернер Л. И., Богданов Н.К., Лыков А.Г., Панькин К. В. //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2004. № 5. - с. 26-29.

11. Бернер Л. И. Интегрированное решение по автоматизации диспетчерского управления одноцеховой компрессорной станцией на базе систем АРГУС и СПУРТ / Бернер Л. И., Альтшуль С.Д., Балавин М. А., Богданов Н.К. и др. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. № 6. - с. 13-18.

12. Бернер Л. И. Система поддержки принятия диспетчерских решений в АСУТП реального времени / Бернер Л. И., Ланчаков Г.А., Никаноров В. В., Ковалев А. А., Зельдин Ю. М., Платонов С.В., Балабанов A.A. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2007. № 2. - с. 13-15.

13. Бернер Л. И. Система поддержки принятия решений в составе системы телемеханики межпромыслового коллектора. / Бернер Л. И., Ланчаков Г.А., Никаноров В.В., Ковалев А. А., Зельдин Ю.М. II Газовая промышленность. 2007. № 5. - с. 35-37.

14. Бернер Л. И. Интегрированные решения по автоматизации газотранспортных и газодобывающих обществ ОАО «Газпром»/ Бернер Л. И., Богданов Н. К., Ковалев А. А. // Газовая промышленность. 2007. № 7. - с. 38-42.

15. Бернер Л. И. Некоторые вопросы обеспечения безопасности систем диспетчерского управления / Бернер Л. И., Зельдин Ю.М.,

Ковалев А. А. // Приборы и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во «Научтехлитиздат». 2008. №6. - с. 1-5.

16. Бернер Л. И. Тренажерный комплекс для газотранспортного предприятия ОАО «Газпром» (на примере ООО «Газпром трансгаз Чайковский») / Бернер Л. И., Саватеев В. В., Чичелова В. Е., Климов Ю. В., Зельдин Ю. М., Ковалев А. А.// Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. М. ООО Изд-во «Научтехлитиздат». 2010. №6. - с. 5-11.

Публикации в других изданиях

17. Бернер Л. И. Структура автоматизированной системы управления технологическим процессом транспорта газа / Бернер Л. И., Кастильо Р. Л., Щербаков В. Е // Проблемы разработки средств автоматизации и автоматизированных систем управления в нефтяной и газовой промышленности,- Киев: Киевский институт автоматики, 1977.-с. 21-22.

18. Бернер Л. И. Автоматизация проектирования систем сбора, обработки и передачи информации / Бернер Л. И. // Теоретические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры: Тематический сборник научных трудов-М.'.МАИ, 1981.-е. 17-18.

19. Бернер Л. И. Анализ и синтез структуры систем сбора, обработки и передачи информации многоуровневых распределенных АСУТП / Бернер Л. И. / Проблемы разработки автоматизированных систем управления и средств автоматизации в нефтяной и газовой промышленности,-Киев: Киевский институт автоматики, 1982,-с.39-42.

20. Бернер Л. И. Имитационные модели для автоматизированного проектирования структур распределенных систем сбора, обработки и передачи информации / Бернер Л. И., Гармаш В.Б. // Теоретические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры: Тезисы докладов Всесоюзной конференции. М.: МАИ, 1983. - с. 93-94.

21. Бернер Л. И. Определение потерь эффективности от ненадежности элементов многоуровневой распределенной АСУТП дальнего транспорта газа / Бернер Л. И., Гармаш В.Б., Халтурин ВЛ., Альперович И.В. // Надежность и эффективность АСУТП и АСУП: Тезисы докладов III Всесоюзного совещания. М.: Институт проблем управления, 1984.-е. 61-62.

22. Бернер Л. И. Идеология построения АСУТП транспорта газа по магистральным газопроводам / Бернер Л. И., Гармаш В.Б., Идин М.А., Павлов А.Н. // Новые исследования и разработки в области АСУ в нефтяной и газовой промышленности .- Киев: Киевский институт автоматики им. XXV съезда КПСС, 1984.-е. 32-38.

23. Бернер Л. И. Алгоритм автоматизированного проектирования локальных мультимикропроцессорных систем управления / Бернер Л.

И., Гармаш В.Б. // Теоретические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры: Тезисы докладов Всесоюзной конференции,- М.: МАИ, 1984. - с. 144-145.

24. Бернер Л. И. О задаче проектирования иерархической системы управления/ Бернер Л. И., Гармаш В. Б. Левин М. Ш.// Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления: Тезисы докладов II Всесоюзной конференции.- М.: ВНИИСИ, 1984.-с. 121-122.

25. Бернер Л. И. Метод выбора рациональной структуры микропроцессорной сети АСУТП дальнего транспорта газа / Бернер Л. И. II Применение микропроцессорной техники в АСУТП нефтяной и газовой промышленности.- Киев: Киевский институт автоматики им. XXV съезда КПСС, 1985. - с. 20-25.

26. Бернер Л. И. Задачи выбора структуры распределенных многоуровневых АСУТП на различных стадиях проектирования на примере АСУТП дальнего транспорта газа / Бернер Л. И., Дмитриев В.Ф., Антропов М.В., Цвиркун А.Д., Гармаш В.Б. // Методы синтеза и планирования развития структур крупномасштабных систем. Тезисы докладов III Всесоюзного семинара,- М.: Институт проблем управления, 1985. - с. 71-74.

27. Бернер Л. И. Формирование допустимых вариантов иерархической системы управления на стадии проектирования /Бернер Л. И., Гармаш В.Б., Левин М. Ш., Антропов М. В. II Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления -М.: ВНИИСИ, 1985.-с. 55-63.

28. Бернер Л. И. Выбор организации диспетчерской службы в задаче проектирования АСУТП дальнего транспорта газа / Бернер Л. И., Халтурин В.П. II Комплексная автоматизация и создание АСУТП в бурении, добыче, транспорте нефти и газа. Тезисы докладов Всесоюзной конференции. - М.: ВНИИКАнефтегаз, 1985. - с. 31-32.

29. Бернер Л. И. Моделирование динамики функционирования распределенной мультимикропроцессорной системы / Бернер Л. И. II Теоретические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры: Тезисы докладов Всесоюзной конференции. - М.: май, 1986. - с. 25-26.

30. Бернер Л. И. Потери эффективности АСУТП транспорта газа от невыполнения функции оптимального режима / Бернер Л. И. // Транспорт и подземное хранение газа - ЭИ ВНИИЭгазпрома, 1986. Вып. 8. - с. 74-76.

31. Бернер Л. И. Оптимальное резервирование задач в распределенных иерархических системах управления / Бернер Л. И., Турута Е. Н., Гармаш В.Б. II Сетевые протоколы и управление в

распределенных вычислительных системах.- М.: Наука, 1986. - с. 91100.

32. Бернер Л. И. Современное состояние и тенденции развития автоматизации магистрального транспорта газа / Бернер Л. И., Гармаш В.Б. II М.: ЦНИИТЭИприборостроения , 1986-ТС-З Вып. 2. -с. 22-50.

33. Бернер Л. И. Алгоритмы оптимального резервирования задач в распределенных системах управления / Бернер Л. И.,Турута E.H. Марушкей Ю.М.11 Распределенные управляющие и вычислительные системы. - М.: Наука, 1987. - с. 66-82.

34. Бернер Л. И. Повышение отказоустойчивости распределенных систем управления с помощью резервирования функций / Бернер Л. И., Турута E.H. // Логическое управление с использованием ЭВМ -Тезисы докладов XI Всесоюзного симпозиума. - М. МГИ, 1988. - с. 3337.

35. Бернер Л. И. Сравнительный анализ методов повышения устойчивости распределенных систем управления / Бернер Л. И., Турута Е. Н. И Управление процессами и ресурсами в распределенных системах-М.: Наука, 1988. -е. 88-89.

36. Бернер Л. И. Имитационная модель микропроцессорной РВС / Бернер Л. И., Войтас М., Синюхина Л.А. // Вычислительные системы и сети. -Сборник научных трудов,- М.: МЭИ, 1989. №195. - с. 69-74.

37. Бернер Л. И. Проектирование структуры территориально-распределительных систем управления с повышенной отказоустойчивостью/ Бернер Л. И. // Проблемы создания и производства высоконадежных систем и комплексов для промышленных АСУ на базе малых и микро-ЭВМ - Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического семинара - М., 1988. - с. 39-40.

38. Бернер Л. И. Резервирование задач и функций в управляющих территориально-распределенных вычислительных сетях / Бернер Л. И., Родивилова Н.Л., Турута E.H. // Тезисы докладов XII! Всесоюзной школы- семинара по вычислительным сетям. - М., 1988. - с. 82-86.

39. Бернер Л. И. Экспертная система ТГАЗ-1 управления магистральным газопроводом / Бернер Л. И., Гармаш В.Б., Долинина Э.Н., Исерлис Ю.Э., Наумов Г.Е. // Тезисы докладов XIII Всесоюзной школы-семинара по вычислительным сетям. - М., 1988. - с. 53-54.

40. Бернер Л. И. Принципы построения системы принятия диспетчерских решений в оперативном управлении магистральным газопроводом на базе методов искусственного интеллекта I Бернер Л. И., Гармаш В. Б., Елютина Е.Л., Лившиц М. М., Рыбакова Н. Н., Халтурин В. П. II Искусственный интеллект в автоматизированном управлении технологическими процессами. - Тезисы докладов Всесоюзной Научно-технической Конференций - М.: Информприбор, 1989.-е. 77-78.

41. Бернер Л. И. Задача выбора рационального решения при интерактивном управлении сложными технологическими процессами / Бернер Л. И., Иссерлис Ю. // Искусственный интеллект в автоматизированном управлении технологическими процессами. -Тезисы докладов Всесоюзной Научно-технической Конференций - М.: Информприбор, 1989. - с. 41-42.

42. Бернер Л. И. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных систем управления технологическими процессами добычи и транспорта газа и конденсата I Бернер Л. И. // М.: Информприбор, ТС-3, 1989, вып. 4. - с. 54-57.

43. Бернер Л. И. Диалоговая система проектирования структур мультимикропроцессорных АСУТП / Бернер Л. И. II Тезисы докладов II Всесоюзной научно-практической конференции «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами» - М., 1990.

- с. 82-84.

44. Бернер Л. И. Экспертные системы диагностики и принятия решений в АСУТП добычи и транспорта газа / Бернер Л. И. // Тезисы докладов семинара совещания «Состояние и перспективы развития основных направлений автоматизации в газовой промышленности» -Киев, 1990.-с. 25-26.

45. Бернер Л. И. Применение методов искусственного интеллекта в программных комплексах автоматизации проектирования структур мульти-микропроцессорных систем управления / Бернер Л. И. // Всесоюзный научно-практический семинар «Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ», Терскол, 13-19 мая 1990. Тезисы докладов, ч. 2 - Ростов-на-Дону - Терскол, 1990. - с. 223-224.

46. Бернер Л. И. Принципы разработки оболочки экспертной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа / Бернер Л.И., Лившиц М. МЛ Новые исследования и разработки в области автоматизации нефтяной промышленности,- Киев, изд. Киевского института автоматики им. XXV съезда КПСС, 1990. - с. 2023.

47. Бернер Л. И. Interactive software tool for the design of the fault-tolerant Multimicroprocessor systems using tasks reassigument / L. Berner, E. Taurauta // Proceedings of the 3-d International Symposium, vol. 2, Stralsund Oct. 16-20, 1989. -c. 229-238.

48. Бернер Л. И. Принципы построения экспертной системы динамического перераспределения задач распределенной системы управления / Бернер Л. И., Турута Е.Н. П Логическое управление с использованием ЭВМ - Тезисы докладов XIII Всесоюзного симпозиума

- М. - Семеиз, 1990. - с. 35-39.

49. Бернер Л. И. Integrated Approach to Urban Facilities Maintenauce and Alarm Management / L. Berner, N. Bogoyavlenskaya, S.A. Iliushin // Comput., Environ and Urban Systems, yol. 19, N 3, pp. 201-206, 1995 Elsevier Scicme Ltd, USA, Pergamon. - pp. 315-319.

50. Бернер Л. И. SCADA for GAZPROM'S natural gas pipelines supervising / L. Berner, A.Kovalev // HP EuRUG Ammal RTAP User Conference, 1997, pp. 33-48.

51. Бернер Л. И. Методы построения современных систем обработки данных и знаний / Бернер Л. И., Николаев А. Б., Будихин А. В., Юрчик П.Ф. //Учебное пособие, МАДИ, 1997. - с. 21-29.

52. Бернер Л. И. Многоуровневая интегрированная автоматизированная система диспетчерского управления газотранспортным предприятием / Бернер Л. И., Мостовой А. В., Лазаревич С. В., Илюшин С. А., Ковалев А. А. II Промышленные АСУ и контроллеры. 1999. № 3. - с. 11-14.

53. Бернер Л. И. Системы реального времени. Курс лекций / Бернер Л. И., Богданов H.K. II МАДИ (ГТУ), М. 2003. - 159 с.

54. Бернер Л. И. Integrated pipeline monitoring and control / L. Berner, F. Merrill, S.A. Semikov // World Pipeline, June, 2003. - 3p.

55. Бернер Л. И. Интегрированное решение по автоматизации диспетчерского управления предприятий ОАО «Газпром» / Бернер Л.И., Богданов Н. К., Зельдин Ю. М., Ковалев А. А. // Доклады III научно- технической конференции «Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами». Москва, ВНИИГАЗ 10-13.04. 2007. -с. 94-113.

56. Бернер Л. И. Комплексный подход к автоматизации диспетчерского управления в ООО «Газпром трансгаз Чайковский» / Бернер Л. И., Зельдин Ю. М., Ковалев A.A., Рощин А. В. // Материалы конференции «Проблемы развития автоматизации и механизации процессов добычи, переработки и транспорта газа и газового конденсата». Краснодар, 27-28.03.2008. с. 32.

57. Бернер Л. И. Автоматизация энергетических объектов линейной части магистральных газопроводов на основе применения СЛТМ СТН-3000 / Бернер Л. И., Лавров С.А., Ковалев A.A. // Материалы конференции «Проблемы развития автоматизации и механизации процессов добычи, переработки и транспорта газа и газового конденсата». Краснодар, 27-28.03.2008. с. 87-88.

58. Бернер Л. И. Система телемеханики межпромыслового коллектора ООО «Газпром добыча Уренгой» с системой поддержки принятия решений / Бернер Л. И., Ланчаков Г. А., Никаноров В.В., Зельдин Ю. М. // Проблемы освоения месторождений Уренгойского комплекса: Сборник научных трудов/ ООО «Газпром добыча Уренгой». - М.: Недра 2008. - с. 262 - 273.

59. Бернер Л. И. Программный комплекс «Автоматизированная система оперативного диспетчерского управления» (АСОДУ) / Бернер Л. И., Рощин А. В., Ковалев А. А., Зельдин Ю. M и др. // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009611863 10.04.2009г.

60. Бернер Л. И. Функции автоматизированной системы оперативно-диспетчерского управления / Бернер Л. И., Рощин А. В. // Логическая поддержка процессов управления: сб. научн. тр. МАДИ (ГТУ). - М.,2009. - с. 66-74.

61. Бернер Л.И. Синтез организационной структуры управления промышленным предприятием / Бернер Л.И., Маджит Айман, Москалев А.Г., Рощин A.B. II Новые технологии производства и управления в промышленности и образовании: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) № 2 (42), Ротапринт МАДИ (ГТУ). - М„ 2009. - С. 42 - 50.

62. Бернер Л.И. Механизмы оптимизации производственного и коммерческого циклов предприятия / Бернер Л.И., Зайцев Д.В., Крупенский H.A., Рощин A.B. II Новые технологии производства и управления в промышленности и образовании: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) № 2 (42), Ротапринт МАДИ (ГТУ). - М„ 2009. - С. 51 - 56.

63. Бернер Л.И. Мультиграфовая модель газотранспортной системы / Бернер Л.И., Новицкий К.А. II Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ, Ротапринт МАДИ. - М., 2009.-с. 132.

64. Бернер Л. И. Опыт ЗАО «АтлантикТрансгазСистема» по созданию систем телемеханики и диспетчерского управления непрерывными технологическими процессами / Бернер Л. И., Илюшин С. А., Ковалев А. А., Корнеева О. В., Рощин А. B.II Автоматизация и IT в нефтегазовой области, №1, 2010. - с. 28-35.

65. Бернер Л.И. Реализация систем поддержки принятия решений на базе комплекса СПУРТ / Бернер Л.И., Рощин A.B. // Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. научн. тр. МАДИ.-М„ 2010.-с. 4-20.

66. Бернер Л.И. Опыт ЗАО «АтлантикТрансгазСистема» по созданию систем телемеханики и диспетчерского управления непрерывными технологическими процессами / Бернер Л.И., Ковалев A.A., Илюшин С.А., Корнеева О.В., Рощин A.B. II Автоматизация и IT в нефтегазовой области. - М. 2010, №1 с. 28-35.

Подписано в печать 26 января 2011 г Формат 60x84x16 Усл.печ.л. 2,0 Тираж 100 экз. Заказ № 6

ТЕХПОЛИГРАФЦЕНТР Россия, 125319 , г. Москва, ул. Усиевича, д. 8 а. Тел. : 8-916-191-08-51 Тел./факс (499) 152-17-71

ВВЕДЕНИЕ.;.

В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ? МЕТОДОВ' Ш МОДЕЛЕЙ! УПРАВЛЕНИЯ! ЕАЗОТРАНСПОРТНОЙКСИСТЕМОЙ.ж

1. Г. Транспорт природного газа.

1.2. Автоматизация транспорта газа.22.

1.2.1. Автоматизация линейной части газопроводов'. 2 5 *

1.2.2. Автоматизация»газоизмерительной станции.28»

1.2.3 . Автоматизация компрессорных станций.

1.2.4. Автоматизация подземных хранилищ газа.32.

1.2.5. Управление другими объектами.

1.3. Особенности организации территориально распределенных автоматизированных систем управления технологическими процессами.

1.4. Диспетчерское управление транспортом газа.

1.5: Многокритериальная оптимизация^ и процедуры принятия решений по управлению FTC.

1.6. Структуризация методов и моделей управления FTG и требования к инструментальным средствам моделирования;.

1.7. Системный анализ языков объектно-ориентированного моделирования

1.8. Нейросетевые модели в задачах идентификации состоянияТТС.

1.9. Анализ моделей представления знаний в системах управления.ГТС.

1.10. Построение многоуровневых АСУТП.

1.11. Программные аспекты создания систем поддержки принятия решений83 Выводы по главе 1.

2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРОЦЕССНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КОМПОНЕНТОВ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Разработка формализованного мультиграфового представления газотранспортной системы.

2.2. Формирование процессного описания поведения динамической модели газотранспортной системы.

2.2.1. Действия над процессами.

2.2.2. Формальное определение процесса.

2.2.3. Понятие трассы процесса.

2.2.4. Замена.состояний процесса.

2.3. Процессное описание моделей компонентов газотранспортной системы.

2.3.1. Модель изотермического движения газа.

2.3.2. Расчетная модель квазистационарного режима.

2.3.3. Анализ формирования трендов падения давления в ГТС.

2.3.4. Моделирование ГПА и компрессорных станций.

2.3.5. Объекты и классы формальных моделей процессного описания.

2.3.6. Приведение моделей к процессному описанию.

2.4. Формализация операций и процедур обмена данными между отдельными процессами.

2.4.1. Операторно-параметрическая схема описания физических процессов

2.4.2. Представление структур данных в виде процессов.

2.4.3. Операции над процессами компонентов ГТС.

Выводы по главе 2.

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

3.1. Постановка задачи управления ГТС.

3.2. Построение гибридной модели на автоматной схеме.

3.2.1. Представление последовательного автомата гибридной модели управления.

3.2.2. Интерпретация поведения последовательного гибридного автомата.

3.2.3. Формирование обобщенного гибридного автомата системы управления.

3.2.4. Формирование гибридного времени системы моделирования.

3.2.5. Эквивалентный последовательный гибридный автомат.

3.3. Иерархическая структура управления ГТС.

3.4. Построение иерархического гибридного автомата многоуровневой системы управления ГТС.

3.4.1. Принцип синхронной композиции гибридных автоматов.

3.4.2. Интерпретация поведения синхронного параллельного гибридного автомата.

3.4.3. Явная синхронизация гибридных автоматов с помощью сигналов.

Выводы по главе 3.

4. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АСУТП ГТС.

4.1. Разработка методов и моделей выбора структуры ТРАСУТП.

4.1.1. Выбор варианта иерархического построения.

4.1.2. Распределение задач по уровням иерархии.

4.1.3. Синтез варианта технической структуры.

4.1.4. Оптимальное резервирование задач в ТРАСУТП.

4.2. Модель функционирования АСУТП ДП ЛПУ.

4.3. Задача управления потоками в газотранспортной системе.

4.3.1. Формализованное представление управляемой сети.

4.3.2. Пример расчета вектора управления.

4.3.3. Постановка задачи выбора управляющих воздействий для перераспределения потоков.

4.4. Нейросетёвые модели в задачах идентификации состояния ГТС.

4.4.1. Проведение испытаний по обучению нейросетевой модели.

4.4.2. Программно-моделирующий комплекс: идентификации утечек.

4.5. Формализованное представление процесса управления* диспетчеризацией.

4.5.1. Йостановка^задачи'принятияфешений^управления'-Гте.

4.5.2. Формализованная постановка задачи: принятия, решения: по о бнаружению неисправностей'.".;. 229]

4.5.3. Процедура поиска рационального решения для<>конкретной!нештатной ситуации^.:.233'

4.6. Механизмы представления- моделей! знаний! для динамической* среды управления FTC.

4.6. Г. Разработка базы данных и базы знаний в задаче управления ГТС.

4.6.2. Основные, принципы- формирования» правил вывода? в темпоральной логике.245,:

4.6.3. Решение задачи диагностирования и локализации аварии на? МПК.

4.7. Методика:автоматизации модельных экспериментов.255:

4.8. Механизмы интеграции и параметризации приложений гибридной; системы.

Выводы по главе 4.

5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ.

5:1. Программные аспекты* создания» сценария системы поддержки принятия решений в учебном процессе.

5.2. СППР по оперативному диспетчерскому управлению МПК ООО «Газпром добыча Уренгой».

5.3. АСУТП ООО «Газпром Трансгаз Чайковский».300'

5.4. Тренажерный комплекс учебного центра ООО «ГТГ Чайковский».

Выводы по главе 5.

Целый ряд технологических процессов (электроснабжение, добыча и транспорт нефти и газа, транспорт нефтепродуктов, теплосети), характеризуется непрерывностью, работой как в штатном, режиме,- так* и • во внештатной ситуации, необходимостью постоянного контроля: исправления* процессом; включения в контур управления человека (диспетчера).

Автоматизация этих процессов является жизненно важной- задачей. Современный уровень* развития' систем автоматизированного управления позволяет диспетчерам иметь обширную первичную информацию для решения задач управления как в штатном, так и (правда, не всегда) во нештатном, режимах. Однако это ещё не гарантирует правильность или наибольшую эффективность принимаемых решений. Для максимального исключения возможных ошибок диспетчеру необходимо иметь в структуре АСУТП систему поддержки принятия решений (СППР). В диссертационной работе в качестве примера, для которого создается СППР, взят технологический процесс магистрального транспорта газа, осуществляемый предприятием по транспорту газа.

Основными задачами диспетчерской службы газотранспортных предприятий являются обеспечение безопасности эксплуатации и улучшение управления процессами транспорта газа путем* минимизации энергозатрат на транспортировку при безусловном выполнении плана поставок. Для решения этих задач разрабатываются и вводятся в эксплуатацию системы АСУТП, включающие как системы диспетчерского управления, так и системы локальной автоматики и системы телемеханики. Системы телемеханики обеспечивают удаленный контроль за территориально-распределенными объектами, информационную поддержку работы диспетчера, обеспечивают ретрансляцию на исполнительные устройства поданных диспетчером команд телеуправления или телерегулирования. Системы автоматического управления газоперекачивающими агрегатами и компрессорными цехами дают информацию о работе агрегатов и цеховых систем и обеспечивают возможность управления. В штатном режиме работы объектов данные, полученные от этих систем, являются основой для анализа режима работы технологических объектов и принятия решений по1 его оптимизации. В аварийных ситуациях данные телемеханики позволяют диагностировать разрывы трубопроводов и другие аварийные ситуации, определять место аварии и осуществлять локализацию (отключение) аварийного участка.

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

Исходя из вышесказанного, особую роль приобретает автоматизация поддержки принятия решений в задачах управления газопроводами и другими распределенными объектами. Системы, решающие подобные задачи, не должны быть запрограммированы жестко, они должны динамично развиваться, адаптироваться к новым, изменяющимся условиям, гибко и оперативно перестраивать алгоритмы функционирования, при этом возникает противоречие между задачами и средствами, которыми они могут быть решены. Следовательно, необходимо создать научно-методические основы разработки СППР.

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

• системный анализ методов и моделей управления ГТС, специфики непрерывных технологических процессов транспорта газа, диспетчерского управления, проблем выбора структуры АСУТП и т.д.;

• исследование моделей физических процессов ГТС, формирование расчетных схем, формализованное процессное и операторно-параметрическое представление взаимосвязанных процессов;

• формализация гибридно-автоматной дискретно-непрерывной модели управления ГТС с учетом специфики непрерывных технологических процессов транспорта газа и иерархической системы управления ГТС;

• разработка многоэтапной схемы решения и- алгоритмов выбора структуры иерархической отказоустойчивой АСУТП;

• формирование принципов построения решающих правил и моделей принятия решений для выбора управления в нештатных ситуациях с учетом временного фактора;

• разработка принципов формирования открытой структуры комплекса программных моделей физических процессов и моделей иерархического управления;

• апробация методов и моделей системы управления ГТС, интегрированных в систему поддержки принятия решений.

Научную новизну составляют методы и модели управления ГТС, интегрированные в систему поддержки принятия решений по выбору режимов управления непрерывными технологическими процессами.

На защиту выносятся:

• инвариантная модель процессного описания моделей физических процессов транспорта газа;

• формализованные параметрические модели описания отдельных физических процессов ГТС;

• операторно-параметрическая схема описания физических процессов транспорта газа;

• дискретно-непрерывная модель многоуровневой системы управления ГТС в виде иерархического гибридного автомата;

• методы и алгоритмы выбора структуры иерархической распределенной АСУТИ;

• нейросетевые модели в задачах идентификации и классификации состояния ГТС;

• модели темпоральной логики в задачах описания правил вывода управляющих воздействий в нештатных ситуациях;

• сценарий выбора управляющих воздействий в интегрированной структуре СППР многоуровневой АСУТП.

Методы исследования

При разработке, адаптации и исследовании моделей описания механизмов управления технологическими процессами транспорта газа в диссертации использовались методы общей теории систем, целочисленного программирования, теории автоматов, теории графов, теоретико-множественный аппарат, теории нейронных сетей, методы темпоральной логики и другие.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

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

Практическая ценность

Разработана научно-методическая основа интеграции гетерогенных систем, реализующих многоуровневую автоматизацию, обеспечивая поддержку принятия решений в реальном масштабе времени.

Решена важная научно-прикладная проблема, имеющая большое народно-хозяйственное значение.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены; до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления технологическими процессами магистрального транспорта газа, а так же и для других технологических процессов с непрерывным режимом функционирования.

Апробация основных результатов работы

Основные результаты работы, были изложены! и получили, одобрение в докладах на: всесоюзных, всероссийских, международных и; межрегиональных научно-технических конференциях и семинарах (19812010 гг.), в том числе:

• Всесоюзных конференциях «Теоретические и- прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры» (1983, 1984, 1986, 1989 гг.)

• II Всесоюзной конференции «Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления» (1984г.)

• II и III Всесоюзных семинаров-совещаний «Методы синтеза и планирования развития структур крупномасштабных систем» (1985г., 1986г.)

• Всесоюзной конференции «Комплексная автоматизация и создание АСУТП в бурении, добыче, транспорте нефти и газа» (1985г.)

• X, XI, XII, XIII Всесоюзных симпозиумах «Логическое управление с использованием ЭВМ» (1987-90 гг.)

• Всесоюзной научно-технической конференции «Искусственный интеллект в автоматизированном управлении технологическими, процессами» (1989г.)

• II Всесоюзной научно-практической конференции «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами» (1990г.)

• Семинаре — совещании «Состояние и перспективы развития основных направлений автоматизации в газовой промышленности» (1990г.)

• Всесоюзном научно-производственном семинаре «Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ» (1990г.)

• IX Всесоюзной школе «Проектирование автоматизированных систем контроля и управления сложными объектами» (1990г.)

• III научно-технической конференции «Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами» (1997г.)

• Международных конференциях «RTAP users Group» (2004-2010 гг.)

• Конференции ««Проблемы развития автоматизации и механизации процессов добычи, переработки и транспорта газа и газового конденсата» (2008г.)

• Конференции «Проблемы освоения месторождений Уренгойского комплекса» (2008г.)

• Научно-технических конференциях НПО «Промавтоматика» (2007-10 гг.)

• Научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ (2000-2010гг.)

• На заседаниях кафедры АСУ МАДИ (1990-2010 гг.)

Реализация результатов работы

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

Результаты, полученные при выполнении работы, могут найти дальнейшее развитие и применение для анализа и решения широкого класса задач по автоматизации и управлению технологическими процессами магистрального транспорта газа, так и других трубопроводных систем, АСУТП добычи нефти и газа.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 321 странице машинописного текста, содержит 122 рисунка, 10 таблиц, список литературы из 211 наименований и приложения.

Основные выводы и результаты.работы

1. Проведен системный анализ: методов и моделей' управления ГТС; специфики непрерывных технологических процессов транспорта- газа; диспетчерского^ управления; проблем выбора структуры АСУТП и т.д.,. который- показал необходимость использования средств интеллектуальной* поддержки процессов управления транспортом газа.

2. Для. задач моделирования непрерывных технологических процессов предложен аппарат, процессно-ориентированного описания^ отражающий* основные зависимости между динамическими характеристиками.

3. Для исследованных физических моделей транспорта, газа, разработано формализованное представление, где каждый процесс является совокупностью взаимосвязанных параметрических описаний, позволяющих сформировать интегрированную среду расчетных моделей СППР.

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

5. Разработаны процедуры и алгоритмы выбора рациональной структуры иерархической отказоустойчивой АСУТП.

6. На основе моделей темпоральной логики сформирован механизм описания правил вывода управляющих воздействий в нештатных ситуациях с учетом временного фактора.

7. Разработана нейросетевая. модель идентификации и классификации состояния ГТС в нештатных ситуациях.

8. Разработан сценарий и программно-моделирующий комплекс выбора управляющих воздействий в интегрированной структуре СППР" многоуровневой АСУТП.

9. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий.

1. Абузова Ф.Ф., Алиев P.A., Новоселов В.Ф. и др. Техника и технология транспорта и хранения нефти и газа. — М.: Недра, 1992. 320с.

2. Алиев P.A., Кривошеев В.П., Уланов Г.М. Методы, разработки интегрированных АСУ промышленными предприятиями. М.: Энергоатомиздат, 1983.

3. Андреев Е. Б., Попадько В. Е. Программные средства систем управления, технологическими процессами в нефтяной и газовой промышленности: Учеб. пособие -М.: РГУ нефти и газа им: Губкина, 2004.

4. Андреев Е. Б., Попадько В. Е. Технические средства систем управления технологическими процессами в нефтяной и газовой промышленности: Учеб. пособие -М.: РГУ нефти и газа им. Губкина, 2004.

5. Антропов М.В., Бернер Л.И., Гармаш В.Б., Левин М.Ш. Формирование допустимых вариантов иерархической системы управления на стадии проектирования // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления М.: ВНИИСИ, 1985.

6. Анучин С.Е., Ковалев A.A., Лазаревич C.B., Мостовой A.B., Продовиков С.П. Информационно-управляющая система Карашурской станции подземного хранения газа // Приборы и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

7. Аршанов М.З. Многокритериальность и согласованность, в активных системах. Автом. и телемех. - 1997. - №2. - С.162-168.

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

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

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

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

12. Барсегян А. А., Куприянов М. С. и др. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP.-Изд. БПитерс, 2006.

13. Бернер Л. И., Турута Е. Н., Гармаш В. Б. Оптимальное резервирование задач в распределенных иерархических системах управления.- Сетевые протоколы и управление в распределенных вычислительных системах.- М.: Наука, 1986. с. 91-100.

14. Бернер Л. И., Турута Е. Н., Марушкей Ю. М. Алгоритмы оптимального резервирования задач в распределенных системах управления. Распределенные управляющие и вычислительные системы. М.: Наука, 1987.-с. 66-82.

15. Белов Е.Г. Об одной многокритериальной задаче распределения заданий. Маршрутно-распределительные задачи: Уральский государственный технический университет. — Екатеринбург, 1995. - с.4-9.

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

17. Берман Р.Я., Панкратов B.C. Разработка и эксплуатация АСУ газотранспортными системами. Л: Недра, 1982, 255с.

18. Бернер Л. И., Новицкий К. А. Мультиграфовая модель газотранспортной системы // Методы и модели управления организационными системами: сб. науч. Тр. МАДИ№5/45. Ротапринт МАДИ -М.,2009.

19. Бернер JI. И., Зельдин Ю.М., Ковалев А. А. Некоторые вопросы обеспечения безопасности систем диспетчерского управления // Приборы и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во «Научтехлитиздат» 2008, №6.

20. Бернер Л.И. Потери эффективности АСУТП транспорта газа* от невыполнения, функции оптимального режима // Транспорт И' подземное хранение газа ЭИ ВНИИЭ Газпрома, 1986. № 8.

21. Бернер Л.И. Современное состояние и перспективы развития1 автоматизированных систем управления технологическими процессами добычи и транспорта газа и конденсата // М.: Информприбор, ТС-3, 1989, вып. 4.

22. Бернер Л.И. Экспертные системы диагностики и принятия решений в АСУТП добычи и транспорта газа // Тезисы докладов семинара совещания« «Состояние и перспективы развития основных направлений автоматизации в газовой промышленности» Киев, 1990.

23. Бернер Л.И., Богданов Н.К. Системы реального времени. Курс лекций // МАДИ (ГТУ),М. 2003, 159 с.

24. Бернер Л.И., Богданов: H.K., Ковалев; A.A. Интегрированные решения; по? автоматизации? газотранспортных: и газодобывающих обществ ОАО «Газпром» // Газовая промышленность, № 7, 2007 с. 38-42.

25. Бернер Л;И:, Богданов НЖ., ЛыковаА;Г., Панькин К.В. Применение методов графического анализа при» решении* задачи, размещения-оборудования; системы телемеханики нефтегазового промысла // Приборы и системы. Управление,.контроль, диагностика, 2004. № 1.

26. 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.

27. Бернер Л.И., Будихин A.B., Николаев А.Б., Юрчик Г1.Ф. Методы построения современных систем обработки данных и знаний // Учебное пособие, МАДИ, 1997.

28. Бернер Л.И:, Гармаш В.Б. Современное состояние и тенденции; развития автоматизации магистрального транспорта газа // М.: ЦНИЖГЭ Иприборостроения, 1986-ТС-З №. 2.

29. Бернер Л.И., Гармаш В.Б., Собкин Б.Л. Автоматизированное проектирование структуры УВС на основе комплексного критерия эффективности // Приборы и системы управления. № II.-1983.

30. Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Илюшин С.А., Ковалев A.A., Семиков С.Е., Шерман Д.Д. Автоматизация транспорта нефтепродуктов // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика -2002, №5 с.25-26.

31. Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Ковалев A.A., Рощин A.B. Программный комплекс «Автоматизированная система оперативного диспетчерского управления» (АСОДУ) // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009611863 10.04.2009г.

32. Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Ковалев A.A., Ланчаков Г.А., Никаноров В.В. Система поддержки принятия»решений в составе системы телемеханики межпромыслового коллектора // Газовая промышленность, № 2, 2007.

33. Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Ковалев A.A., Ланчаков Г.А., Никаноров В.В. Система поддержки принятия диспетчерских решений в АСУТП реального времени // Газовая промышленность, № 5, 2007 с. 35-37.

34. Бернер Л.И., Илюшин С.А., Ковалев A.A., Лазаревич C.B., Мостовой A.B. Многоуровневая интегрированная автоматизированная система диспетчерского управления газотранспортным предприятием // Промышленные АСУ и контроллеры 1999№ 3 с. 11-14.

35. Бернер Л.И. Реализация систем поддержки принятия решений на базе комплекса СПУРТ / Бернер Л.И., Рощин A.B. // Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. научн. тр. МАДИ. М., 2010. - с. 4-20.

36. Бернер Л.И., Илюшин С.А., Мостовой A.B. Многоуровневая интегрированная автоматизированная система диспетчерского управления газотранспортного предприятия,// Современные технологии автоматизации М.: Изд-во «СТА-ПРЕСС» 1999 №1.

37. Бернер' Л.И., Илюшин С.А., Мостовой A.B., Чичелов В.А. Интегрированная многоуровневая АСУ предприятия «Пермтрансгаз» // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2002, №5 с. 7-13.

38. Бернер Л.И., Ковалев A.A., Рощин A.B. Методы и, средства диспетчерского управления непрерывными технологическими процессами. М. Изд-во МАДИ, 2009. 313с.

39. Бернер Л.И., Исерлис Ю.Э. Левин A.A. Управление, сложными* технологическими процессами в нештатных ситуациях // Приборы и системы Управления, № 7, 1991.

40. Бернер Л.И., Лавров С.А., Сушков С.И. Точный учет расхода газа -необходимое условие энергосбережения на предприятиях II Бюллетень "Энергоменеджер". М. Изд-во АСЭМ и ЦЭНЭФ, 1999, №16.

41. Бернер Л.И., Рощин A.B. Функции автоматизированной системы оперативно-диспетчерского управления // Логическая поддержка процессов управления: сб. научн. тр. МАДИ (ГТУ). М., 2009.- с. 66-74.

42. Бернер Л.И., Турута E.H. Повышение отказоустойчивости распределенных систем управления с помощью резервирования функций // Логическое управление с использованием ЭВМ Тезисы докладов XI Всесоюзного симпозиума.- М.- МГИ, 1988.I

43. Бернер Л.И., Турута E.H. Сравнительный анализ методов повышения устойчивости распределенных систем управления // Управление процессами и ресурсами в распределенных системах — М.: Наука, 1988.

44. Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Ковалев A.A., Семиков С.А., Шерман Д.Д. Автоматизация транспорта нефтепродуктов // Приборы и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

45. Бернер Л.И. Проблемы проектирования и эксплуатации интегрированных систем поддержки принятия решений в многоуровневых

46. АСУ непрерывными технологическими процессами // MI Изд-во «Техполиграфцентр», 2010. 210с.

47. Бернер Л.И., Илюшин С.А., Мостовой А.В. Многоуровневая? интегрированная; автоматизированная^ система диспетчерского^ управления^ газотранспортного предприятия // Современные технологии автоматизации М.: Изд-во "СТА-НРЕСС", 1999, №1.

48. Бернер Л.И., Ковалев А.А., Лавров С. А., Сушков С.И. Автоматизация; газораспределительных станций на основе программно-технических средств СТН-3ООО;// Промышленные.АСУ и контроллеры. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2004, №1.

49. Бернер Л.И., Лазаревич C.B., Мостовой А.В: Многоуровневая интегрированная автоматизированная система диспетчерского управления газотранспортного предприятия // Промышленные АСУ и контроллеры. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 1999, №3. .

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

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

52. Богданов Н.К. Аспектно-ориентированные методы в управлении информационными потоками БД ДП АСУТП // Автоматизация в промышленности, 2003.- №9.- с. 8-22.

53. Богданов Н.К. Тиражируемые программные комплексы

54. Богданов Н.К., Гоголин C.B. Концепция проектирования древовидной базы данных программного комплекса HP RTAP/Plus // Современные информационные технологии в автотранспортном комплексе и дорожном строительстве: Сб. науч. тр. -М.:МАДИ, 1999.- с.145-152.

55. Богданов Н.К., Зельдин Ю.М., Ковалев А.А., Скубаев C.B., Хомякова Ю.А. Платформа для диспетчерских, пунктов СПУРТ II Промышленные АСУ и контроллеры, 2002.- №5.- с. 10-14.

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

57. Бруевич Ю.В., Зельдин Ю.М., Киселев В.Г.,Осокин Е.Ф. Модернизация ЦДЛ ООО "Томсктрансгаз" с использованием видеостены // Промышленные АСУ и контроллеры, М., изд-во "Научтехлитиздат", 2007, №6

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

59. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.:Наука,1978.-384 с.

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

61. Войтенко И.В., Ковалев A.A., Щукин Д.В. Информационно-управляющая система Карашурской станции подземного хранения газа // Нефть и Газ Евразия, 2004, №6.

62. Гереймер Ю.В. Введение в теорию исследования операций М.: Наука, 1971.-383 с.

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

64. Гордон Д. Вычислительные аспекты имитационного моделирования // Исследование операций методологические основы и математические методы. - М.; Мир, 1991. - С. 655-679.

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

66. Гладюк Е.В., Горбунов Л.И., Платонов C.B., Чекункова М.С. Система диспетчерского управления поставками газа // Промышленные АСУ и контроллеры. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

67. Глушков В.М. О системной оптимизации Кибернетика.- 1980.-№5.- с. 1-6.

68. Гома X. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 704с.

69. Гонцов В.И:, Илюшин С.А., Ковалев A.A., Стрельцов Ю.М., Щукин Д.В. Комплексная система управления газопроводами и ГРС Волховского ЛПУ ООО "Лентрансгаз'7/ Приборы и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

70. 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.

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

72. Григорьев Л. И., Автоматизированное диспетчерское управление -магистральное направление развития АСУТП газовой отрасли. Газовая промышленность. Спецвыпуск 2010.-е. 76-83

73. Григорьев Л.И. Автоматизированное диспетчерское управление технологическими процессами в нефтегазовой отрасли: от практики к течёории. Сер.: Академические чтения. М.:ФГУП изд. «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина. Вып. 36 2005. 28с.

74. Григорьев Л.И., Кершенбаум В. Я., Костогрызов А. И. Системные основы управления конкурентоспособностью в нефтегазовом комплексе -М.:Изд-во НИНГ. 2010 374с.

75. Григорьев Л.И. Нейросетевые технологии статистической обработки информации. ~М.: ИРЦ «Газпром», 1999.

76. Григорьев Л.И. Системы искусственного интеллекта. М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 1998.

77. Григорьев JI.И., Дятлов В:А'., Сарданашвили С.А*. Компьютеризованная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа. М.: Нефть и газ, 1996. 195 с.

78. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. — С.-Петербургский государственный электротехнический университет. — СПб, 1995. 37с.

79. Демченко A.B., Лавров С.А., Лыков А.Г. "Система автоматизированного контроля и управления газовыми скважинами месторождения "Заполярное" // Приборы и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

80. Дивеев А.И. Теория управляемых сетей и е приложения М.: Вычислительный центр им.А.А.Дородницина РАН. 2007г. - 207с.

81. Дозорцев В. М. Компьютерные тренажеры для обучения операторов технологических процессов. М.: СИНТЕГ, 2009. - 372с.

82. Долматов В.Л., Зельдин Ю.М., Ковалев A.A., Сизоненко A.C., Скубаев C.B. Интегрированное решениедля системы управления объектами

83. ООО "Волгоградтрансгаз" // Приборы и. Системы. Контроль и Управление. Диагностика; М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

84. Зельдин Ю.М., Ковалев. A.A. Реализация информационных стыков при автоматизации^ диспетчерского управления (на примере* проектов для? ОАО «Газпром») // Промышленные АСУ и контроллеры. М. Издательство «Научтехиздат» №6, 2008.

85. Зельдин Ю.Mí, Сушкова Н.И. Автоматизация решения прикладных задач диспетчерского управления (на примере АСОДУ СПУРТ) // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006, № 6 с. 13-18;

86. Зельдин Ю.М., Ковалев A.A. Унифицированный диспетчерский; пункт СПУРТ-Windows // Приборы- и Системы. Контроль и Управление. Диагностика. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2004, №5.

87. Илюшин С.А., Лавров С.А., Сушков С.И. Система телемеханики СТН-3000 // Промышленные АСУ и контроллеры. М. Изд-во "Научтехлитиздат", 2002, №5.

88. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1991.- 560с.

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

90. Клебан В. О., Новиков Ф: А. Применение конечных автоматов в документообороте // Научнотехнический вестник СПбГУ ИТМО. Автоматное программирование. 2008, Вып. 53, с. 286-294.

91. Ковалев A.A., Продовиков С.П., Реунов A.B., Черников A.B. Автоматизация диспетчерского управления одноцеховой КС на базе систем АРГУС и СПУРТУ/ Газовая промышленность, ОАО Газпром, 2006, №7.

92. Ковалев A.A., Щукин Д.В. Комплексная автоматизация современных станций подземного хранения газа на примере ИУС Карашурской СПХГ // Промышленные АСУ и контроллеры, М., издательство «Научтехиздат», №6, 2007.

93. Ковалев A.A. HP RTAP система для АСУТП HP // Мир Компьютерной Автоматизации, 1999, №3.

94. Коваленко Н.С., Мешельский В.M. Режимы взаимодействия неоднородных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. - 1997. - №3. - С.31-43.

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

96. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин C.B., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2001

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

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

99. Крылов А. П., Глоговский M. М., Мирчинк М. Ф., Николаевский Н. М., Чарный И. А. Научные основы разработки нефтяных месторождений.// ИКИ2004.- 424с.

100. Кузьмин Е.В., Соколов В.А. Структурированные системы переходов -М.: Физматлил, 2006. 176с.

101. 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.

102. 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.

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

104. Лавров С.А. Система телемеханики СТН-3000. Развитие и совершенствование // Промышленные АСУ и контроллеры, М., изд-во "Научтехлитиздат" 2007, № 6.

105. 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. СД52-153.

106. Лифшиц А.Л., Мальц Д.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания.- Mi: Сов. Радио; 1978.- 248 с:

107. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М;: Наука;, 1975.- 431с.• 139. Макаров Н.М., Виноградская Т.М., Рубчиыский А.А. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982.

108. Математическая теория планирования эксперимента Иод ред. С.М;, Ермакова. М.: Наука, 1983. - 392 с

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

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

111. Митрофанов Ю.И:, Беляков В.Г., Кондратова H.A., 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.

112. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования* и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1992. - 287 с

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

114. Научно-методические и технологические основы информационной системы управления качеством учебного процесса./ Под общей редакцией проф. Л. И. Григорьева: Практ. Пособ. М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2008. - 132с.

115. Нестеров A.JI. Проектирование АСУТП. Методическое пособие. Книга 1. Спб.: Издательство ДЕАН, 2006. - 552 с.

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

117. 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.

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

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

120. Першин О. Ю., Соркин Л. Р. Интегрированный центр сбора информации и управления производством на нефтяных месторождениях.// Нефтяное хозяйство.- № 5.-2008.

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

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

123. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМII: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 646с.

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

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

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

127. Радкевич В.В. Системы управления ' объектами газовой промышленности. М.: Серебряная нить, 2004. - 440 с.

128. Растригин Л. А., Эйдук Я.Ю. Адаптивные методы многокритериальной оптимизации. -Автоматика ^телемеханика, 1985.- №1.-С.5-26.

129. Рекламные материалы фирмы PSI

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

131. Рыков В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических статистических систем. Агрегативные системы. Автомат, и телемех. - 1997. - №10. — С.91-104.

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

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

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

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

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

137. Советов Б.Я. Моделирование систем: Практикум: Учеб. пособие для вузов/ Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. — 3 изд. стер. — М.: Высш. школа, 2005.-295 с.:ил.

138. Срагович В.Г. Адаптивное управление. Наука» 1991. 384 с.

139. Сухарев М. Г., Карасевич А. М. Технологический расчет и обеспечение надежности газо-и нефтепроводов. 2000.

140. Сухарев М. Г., Ставровский Е. Р. Расчеты систем транспорта газа с помощью вычислительных машин. 1971.

141. Сухарев М. Г., Ставровский Е. Р., Брянских В. Е. Оптимальное развитие газотранспорта. 1981.

142. Таджиев Ч.М. Оперативная проверка адекватности математической модели многомерной динамической системы. Автомат, и телемех. - 1995. -№7. - С.51-58.

143. Уоссермен Ф., Нейрокомпьютерная техника, М.,Мир, 1992.

144. 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. 149151.

145. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы: Пер. с англ.- М.: Мир, 1989. 264с.

146. Чарный И. А. Основы подземной гидравлики М. Гостоптехиздат. -1956.

147. Чарный И. А. Подземная гидродинамика. М. Гостоптехиздат.-1963.

148. Черных И.В. Simulink: среда создания инженерных приложений. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. -496с.

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

150. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М.: Наука, 1992. - 4.1. - 336 с. - 4.IL - 272 с.

151. Шеннон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. М.: Мир, 1978,-418с.

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

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

154. Berner L., Bogoyavlenskaya N., Iliushin S.A. Integrated Approach to Urban Facilities Maintenance and Alarm Management // Comput., Environ and Urban Systems, vol.19, N 3, pp. 201-206, 1995 Elsevier Scicme Ltd, USA, Pergamon.

155. Berner L., Kovalev A. SCADA for GAZPROM'S natural gas pipelines supervising // HP EuRUG Ammal RTAP User Conference, 1997, pp. 33-48.

156. Bock H. Classification/ and related methods of data analysis-Amsterdam: NORTH-HOLLAND, 1988.- 749 p.194! Bogdanoy N., Skubaev S: RTAP case study and?experience //In proc/ off 10th RTAP User's Group Conference, Banff,,Canada. March, 12-14^ 2001.

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

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

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

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

161. Haekhe C., Natter M., Otrula H., Som T. Adaptive methods ' macroeconomic forecasting. Int. J. Intell. Syst. - 1997. - 8, №1. - P.1-10:

162. 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.

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

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

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

166. 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.

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

168. 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.

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

170. 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.

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

172. Документы о внедрении и использовании результатов работытж