автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интеллектуальная система поддержки принятия решений в задачах управления непрерывными процессами

На правах рукописи

НЗАМБА Сенуво

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМИ ПРОЦЕССАМИ (на примере установки первичной переработки нефти)

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации (промышленность) (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

5 ДЕК 2013

Москва-2013

005542450

005542450

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательно учреждении высшего профессионального образования «Российский университет Др} бы Народов».

Научный руководитель: Чинакал Вячеслав Олегович

кандидат технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник лаборатории № 35 «Методов ав матизации производства» Федерального государств ного бюджетного учреждения науки Института проб ма управления имени В.А. Трапезникова РАН

Официальные оппоненты: Ретинская Ирина Владимировна

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры прикладной математики и компь терного моделирования Российского государственно университета нефти и газа имени И.М. Губкина Пащенко Федор Федорович

Доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией № 40 «Интеллектуальных систем управл ния и моделирования» Федерального государственно бюджетного учреждения науки Института пробле управления имени В.А. Трапезникова РАН Ведущая организация: Московский государственный технический университ имени Н.Э. Баумана г. Москва.

Защита состоится «££» ^.Я 2013 г. в ¿¿"часов рУ минут

на заседании диссертационного совета Д 212.200.09 при Российском государственно университете нефти и газа имени И.М. Губкина по адресу: 119991, Москва, Ленински проспект, д. 65, ауд.^. ЬО

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственно университета нефти и газа имени И.М. Губкина.

Автореферат разослан «¿У » Л^пЛ 2013 г. Ученый секретарь диссертационного совета,

к.т.н., доцент —Великанов Дмитрий Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Создание и применение интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) в системах управления (СУ) непрерывными промышленными процессами и установками дает возможность дополнительного повышения эффективности и безопасности управления сложными объектами в нефтепереработке, нефтехимии и других отраслях. Для эффективного использования ИСППР необходимо определить задачи контроля и управления, для которых целесообразно применение ИСППР, разработать концепцию построения ИСППР, структуру и модель представления знаний с учетом основных требований и условий ее применения.

В традиционных подходах к разработке ИСППР для промышленных объектов обычно проводится модернизация технологии, технических средств и системы управления, а затем уже разрабатывается ИСППР, использующая полный объем оперативной информации. Основное внимание уделяется компенсации возмущений, действующих на объект. Решение проблем выявления возможных причин возникновения значительных отклонений контролируемых параметров и предупреждения аварийных ситуаций на основе углубленного анализа данных полностью возлагается на опытных технологов и диспетчеров, как лиц, принимающих решения (ЛПР).

В тоже время на многих действующих промышленных установках модернизация объекта, технических средств управления (ТСУ) и системы управления проводится поэтапно и в течение длительного времени. При этом может изменяться и фактический состав и характеристики ТСУ, использоваться разновременные данные от различных источников, наблюдаться отказы в работе ТСУ и значительные отклонения контролируемых переменных, а ограничения на режимные параметры приходится задавать с большим запасом, что существенно снижает эффективность управления установкой.

Примером такого объекта может служить установка первичной переработки нефти (АВТ) нефтеперерабатывающего завода (НПЗ) Согара (SOGARA - Société Gabonaise de Raffinage) в республике Габон. Работа установки АВТ НПЗ Согара, эксплуатируемой с 1967 г., происходит в условиях значительных возмущений по качеству местного и привозного сырья, частых изменений требований по выпуску отдельных фракций и продуктов, отказов в работе устаревших средств контроля и управления, а также нехватки специалистов высокой квалификации.

При разработке концепции построения ИСППР для класса объектов, находящихся в условиях поэтапной модернизации производства и частых отказов в работе ТСУ, необходимо решить ряд проблем. Одна из проблем - это автоматизация настройки функциональных возможностей ИСППР на использование фактически имеющейся информации от различных источников оперативных данных в зависимости от текущей ситуации, изменения состава существующих источников данных, отказов в работе ТСУ, задержками в по-

3

лучении необходимых данных, а также в связи с появлением новых датчиков, приборов, поточных анализаторов, лабораторных анализов, расчетов.

Другая проблема связана с автоматизацией логического анализа состояния объекта, работы оборудования и СУ с выявлением возможных причин возникновения текущих отклонений и нарушений. Важной проблемой является выработка своевременного предупреждения ЛПР о возможных критических изменениях состояния объекта на заданном интервале времени с использованием методов прогнозирования и ситуационного анализа

Использование традиционных подходов к созданию ИСПГТР приводит к усложнению и значительному расширению модели представления знаний; сложности автоматизации получения оценок текущего и прогнозируемого состояния объекта, работы технических средств управления и системы управления; усложнению логического анализа нештатных ситуаций и возможных причин их возникновения.

В связи с этим представляется актуальной задача разработки на базе системного подхода концепции, структуры построения ИСППР и прототипа основных ее подсистем, реализующих повышенные требования к управлению объектами с изменяющейся доступной оперативной информацией, с использованием методов интеллектуального анализа данных, совершенствования модели представления знаний и алгоритмов их обработки.

Цель и задачи исследований. Целью исследований является повышение качества принятия решений ЛПР на основе разработки ИСППР, функционирующей в условиях поэтапной модернизации объекта и системы управления, ориентированной на автоматизацию выбора источников данных и выполнения логического анализа данных, выявления причин возникновения отклонений и нарушений, обнаружения предпосылок возникновения нештатных ситуаций для класса задач контроля и управления типовым непрерывными процессами, на примере установки АВТ НПЗ Согара.

Для достижения указанной выше цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ особенностей принятия решений в задачах контроля и управления АВТ с использованием ИСППР и разработка требований к созданию прототипа ИСППР;

2. Разработка концепции, принципов и методики построения ИСППР на базе использования интеллектуальных средств, углубленного анализа оперативных данных от штатной системы контроля и управления АВТ и анализа результатов прогноза работы АВТ при выборе различных режимов управления;

3. Анализ и выбор математических моделей основных технологических процессов и работы оборудования АВТ, используемых для оценки текущего состояния объекта и получения оценок прогноза состояний объекта при выборе различных стратегий и режимов управления АВТ с использованием встроенной системы полномасштабного имитационного моделирования (СИМ).

4. Разработка моделей представления знаний в ИСППР для выделенных задач контроля и управления АВТ;

5. Разработка интеллектуального интерфейса ЛПР с ИСППР;

6. Разработка и экспериментальная проверка основных подсистем прототипа ИСППР.

Методы исследования. При проведении исследований используются методы: имитационного моделирования, системного анализа, ситуационного анализа, искусственного интеллекта, прогнозирования, экспертного оценивания, принятия решений и управления в условии неполной информации.

Научная новизна.

1. Разработана концепция, принципы построения и структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении промышленным объектом в условиях его поэтапной модернизации. Концепция реализует принципы: - автоматической настройки на источники оперативной информации; - автоматизации анализа текущего состояния объекта, оборудования и системы управления; - выявление возможных причин возникновения отклонений режимных параметров от регламентных значений; -предупреждение о возможном возникновении нештатных ситуаций на основе прогнозирования и методов ситуационного анализа. Это значительно расширяет функциональные возможности ИСППР и улучшает качество своевременно принимаемых решений.

2. Для основных классов типовых элементов математического описания объекта управления выделены значимые атрибуты и процедуры обработки событий и ситуаций, разработана продукционная модель представления базы знаний (БЗ) с использованием: а) к- значного логического состояния элементов объекта, ТСУ и СУ; б) формирования части продукционных правил на основе данных имитации нештатных ситуаций на СИМ. Это существенно дополняет и уточняет модель представления знаний, получаемую традиционными методами, и повышает надежность оценки различных ситуаций.

3. Предложена модификация распределенной модели представления знаний с разделением вычислений общих продукционных правил различных классов на уровни обработки, обеспечивающие раздельное формирование и анализ фактов, событий, ситуаций, сценариев обработки ситуаций и выбора наиболее эффективных стратегий управления с учетом прогнозирования. Уровневое представление и обработка правил упрощает проверку базы знаний на непротиворечивость, сокращает сроки ее разработки и облегчает ее модификацию в процессе модернизации производства, ТСУ и системы управления.

4. Разработана методика построения ИСППР с использованием:

- единого сценарно-событийного подхода к представлению уровневых моделей знаний, реализованных в специализированных экспертных системах (ЭС), раздельной модификации модулей и рабочих пространств баз знаний и баз данных ЭС, формирования

и модификации шаблонов сценариев работы ИСППР и сценариев интеллектуального интерфейса ЛПР с ИСППР, построенных на базе продукционных правил и фреймов;

- системы полномасштабного имитационного моделирования (СИМ), реализующей модели объекта, изменения сырья, работы оборудования и системы управления. СИМ используется для прогнозирования работы объекта и для определения значимых отклонений контролируемых переменных при имитации на СИМ возможных нештатных ситуаций. На основе данных имитации формируются правила для автоматического обнаружения соответствующих нештатных и аварийных ситуаций в ЭС ИСППР. При проверке правил используются и реальные оперативные данные (факты) и результаты прогноза на СИМ. Данная методика существенно сокращает сроки разработки и отладки ПО ИСППР, расширяет возможности применения ИСППР и повышает качество решений, принимаемых ЛПР.

Основные положения, выносимые на защиту.

1.Концепция, методика и структура построения ИСППР, обеспечивающей повышение качества принятия решений при управлении АВТ в условиях неполной и несвоевременной информации об изменении состава сырья, изменения требований на выходные продукты, изменений состава и характеристик технических средств контроля и управления в процессе модернизации производства и системы управления.

2. Разработка автоматической настройки базы фактов ИСППР на актуальные источники данных и уровневое представление общей модели знаний с выделением соответствующих групп продукционных правил. Построение продукционных правил с использованием данных СИМ при имитации различных не измеряемых (или редко измеряемых) возмущений по сырью и нарушений в работе технических средств управления.

3. Разработка структуры интеллектуального интерфейса пользователя - технолога, диспетчера (ИИП), реализованного на базе продукционных правил и обеспечивающего эффективное взаимодействие пользователей различной квалификации с ИСППР и системой управления АВТ.

4. Разработка прототипа основных подсистем ИСППР, предназначенной для поддержки решения сложных задач контроля и управления АВТ, функционирующей в сложных производственных условиях на различных этапах модернизации производства.

Практическая значимость и внедрение результатов работы.

1. Разработан прототип базы знаний и основных подсистем ИСППР, ориентированной на поддержку принятия оперативных решений ЛПР при управлении типовыми процессами первичной переработки нефти на НПЗ в условиях модернизации производства. Разработка концепции, методики построения ИСППР и уровневой модели представления знаний обеспечивает основу для создания и внедрения промышленной разработки ИСППР для данного класса объектов.

2. Материалы создания и исследования данного прототипа ИСППР предполагается использовать при разработке технико-экономического обоснования проекта модернизации системы управления АВТ и на НПЗ Согара (Республика Габон).

3. Результаты диссертации внедрены в учебный процесс на кафедре «Кибернетики и мехатроники» РУДН в рамках курса «Интеллектуализация управления в технологических процессах».

Апробация результатов, полученных в диссертации, подтверждается докладами на международной научно-практической конференции «Инженерные системы » (Москва 2010г. и 2011г.), на XII и XIII Международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта» (СAD/CAM/PDM-2012, CAD/CAM/PDM-2013), на конференции профессорско-преподавательского коллектива Российского университета дружбы народов (Москва 2011г.), на регулярных рабочих семинарах кафедры кибернетики и мехатроники РУДН, а также на семинаре кафедры Автоматизированных систем управления Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина.

Публикации результатов. По материалам диссертации опубликовано 5 научных работ, 2 из них в журналах входящих в список изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы из 103 наименований и 6 приложений. Основная часть работы изложена на 172 страницах и содержит 56 рисунков и 17 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальности темы диссертационной работы в условиях поэтапной модернизации объекта и системы управления, сформулированы цели и задачи исследования, отмечаются основные научные и методические результаты и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе Определены основные функциональные элементы технологической схемы АВТ в виде классов объектов: - насосы; - резервуары; - колонны; и др.. Атрибуты классов объектов соответствуют основным регламентируемым технологическим параметрам каждого класса На основе анализа особенностей принятия решений при управлении типовой технологической схемой АВТ (на примере АВТ НПЗ Согара) выделены следующие типовые задачи контроля и управления, при решении которых целесообразно использование ИСППР:

- Постоянный мониторинг текущего состояния технических средств управления АВТ и логический анализ данных об управляемых процессах, осуществляемый в ИСППР автоматически по данным измерений от системы управления и лабораторным данным независимо от наличия запросов ЛПР к ИСППР;

- Проведение логического анализа тенденций изменения качества сырья и режимов работы АВТ с использованием оценок показателей качества сырья и выходных продуктов, получаемых от различных источников данных с применением прямых и косвенных измерений редко измеряемых показателей.

- Автоматическое формирование логических оценок (статусов) величин отклонений контролируемых и регулируемых параметров от регламентных значений для выделения текущих событий. На базе выделенных событий формирование и логический анализ текущих технологических ситуаций, и обнаружение возможных причин нарушений регламентов и отклонений в работе оборудования с выдачей сообщений для ЛПР;

- Прогноз возможных вариантов развития ситуаций при различных стратегиях реализации заданных режимов управления на основе логического анализа эффективности возможных вариантов управления по результатам имитационного моделирования работы объекта и СУ с выдачей предупреждений и рекомендаций для ЛПР;

На основе анализа особенностей выделенных задач контроля работы оборудования и управления АВТ разработаны требования к созданию прототипа ИСППР.

Вторая глава посвящена разработке концепции, принципов и методики построения ИСППР, ориентированной на поддержку решения задач контроля и управления АВТ в условиях поэтапной модернизации объекта и системы управления. Разработана структура ИСППР, включающая распределенную динамическую экспертную систему модульного типа, интеллектуальный интерфейс пользователя (ИИП) с ИСППР и системой управления и систему полномасштабного имитационного моделирования (СИМ).

Разработанная концепция обеспечивает поддержку решения выделенных типовых задач на основе реально доступной информации, включая оперативные данные от штатной системы контроля и управления АВТ, оперативные данные запросов ЛПР к ИСППР, априорную информацию об объекте управления и заданных режимах, расчетные данные, а также данные прогноза работы АВТ на различные моменты времени с использованием имитационного моделирования на СИМ. Данные от СИМ используются при формировании правил проверки гипотез о возникновении возможных изменений по качеству сырья, скрытых нарушений в работе оборудования и выходе контролируемых параметров за регламентные ограничения.

В работе описана структура работа ИСППР, включающей подсистему интеллектуального интерфейса ЛПР с ИСППР, блок управления ИСППР, прикладного программного обеспечения (ППО); управления блоком экспертных систем (ЭС) в общей распределенной экспертной системе, управления системой имитационного моделирования и блок имитационного моделирования. Общая блок-схема разработанной ИСППР и ее взаимодействие через интеллектуальный интерфейс с системой управления АВТ и ЛПР представлена на рис. 1.

Рис. 1. Общая структура ИСППР. Основные блоки интеллектуального интерфейса пользователя и взаимодействие разработанного ИИП с системой управления АВТ, с ИСППР и ЛПР представлено на укрупненной структурной схеме рис.2.

Рис 2. Структурная схема интеллектуального интерфейса ЛПР.

Координация управления интерфейсом пользователя с ИСППР осуществляется с использованием шаблонов сценариев, выбираемых на основе заданных продукционных правил с помощью встроенной в ИИП экспертной системы.

Третья глава. Рассмотрено представление общей модели объекта в виде совокупности локальных моделей функциональных элементов, реализующих на АВТ типовые процессы, операции и связи между элементами. Каждому классу объектов соответствует множество типовых операций (процедур), реализующих соответствующие функции данного класса. При выборе математического описания основных моделей сырья, типовых процессов и операций (измерения и изменения параметров, смешения и разделения потоков и др.) использованы известные модели, наиболее часто используемые в теории и практике нефтепереработки.

Рассмотренные модели описывают основные количественные и качественные характеристики входных, промежуточных и выходных потоков с учетом балансовых материальных ограничений и основных особенностей реальных технологических процессов.

Для описания материального баланса потоков по всей установке использованы стандартные ограничения для Xkj- входных т потоков и X]<i выходных п потоков:

т п

Zxkj-Zxki=о (1)

j=l ;=1

Балансовые офаничения в колоннах и оценки изменения качества потоков учитываются в упрощенном виде с учетом поправочных коэффициентов на нечеткое разделение смежных фракций. Наличие периодических измерений при управлении АВТ позволяет использовать стандартные корректируемые регрессионные модели в штатной системе управления АВТ и в ИСППР для оценки параметров сырья, отдельных потоков выходных фракций колон и режимных параметров АВТ.

Например, для колонны К[ упрощенная линеаризованная модель по балансу потоков с учетом поправок на нечеткое разделение представляется в виде:

1 2

где Хх - входной поток сырья, X2 и -^ю - потоки выходных фракций;^ иХ13- входные потоки фракций в колонну, Дti i диапазон температур отгона,

АС j( At

) - доля отгона фракции j по НТК в диапазоне температур At,, ßr - поправочные коэффициенты на нечеткое разделение и фракции и v фракции для заданного г -режима работы колон. При отсутствии актуальных поточных и лабораторных измерений упрощенные модели с периодически корректируемыми коэффициентами используются для расчета качества отдельных фракций и смесей потоков.

На основе локальных моделей функциональных элементов АВТ конфигурируется общая функциональная модель, реализуемая программными средствами стандартной системы имитационного моделирования (СИМ), встраиваемой в ИСППР. Данные от СИМ используются в ИСППР для получения оценок возможных изменений значений параметров критических переменных, определения изменений статуса этих переменных и проведения логического анализа результатов прогноза и проверки гипотез о причинах возможных отклонений и обнаружения возможных критических ситуаций.

В данной главе дается краткий обзор различных программных средств (ПС), используемых при создании ИСППР. На основе сравнительного анализа возможностей перспективных ПС выбраны инструментальные средства на базе пакета G2 фирмы Gensym Corporation, использованного в работе для создания и исследования основных подсистем прототипа разрабатываемой ИСППР.

Четвертая глава посвящена разработке распределенной модели представления знаний (МПЗ) в ЭС ИСППР по управлению процессами АВТ при принятии решений в различных типовых ситуациях (штатных и нештатных). Общая МПЗ разделяется на от-

дельные локальные части (модули). Модули используются в локальных ЭС лри решении выделенных задач на разных уровнях обработки данных. МПЗ локальных ЭС представляются соответствующими группами продукционных правил, реализующими требуемые функции логического анализа данных. Локальные МПЗ обеспечивают: - формирование базы фактов; анализ исходных событий и ситуаций, проверку состояния оборудования, проверку балансов потоков, проверку и анализ гипотез о различных возможных нарушениях количественных и качественных показателей, обработку данных прогноза, управление интерфейсом ИСППР с оператором, корректировку управления и другие функции, необходимые для эффективного использования ИСППР.

В таблице № 1 приведены примеры, следующие обозначения, использованные при разработке МПЗ:

Таблице № 1

Обозначения Описание

к элемент вектора параметров р в момент времени t для функционального элемента схемы q

р Число параметров q элемента схемы АВТ

Р Общее число всех параметров всех элементов схемы АВТ

ч Элемент схемы, q е Q

Q Общее число функциональных элементов АВТ

к Элемент вектора параметров р

Вектор регламентных значений

™и Заданные регламентные значения уставки

WLfp k XWHfp k Границы диапазона допустимых отклонений

0VLLfp k ,{WHH)4p k Границы диапазона предельных (аварийных) значений

syo Статус состояния параметров в момент времени t

SL.SH Нарушены нижние или верхние предупредительные значения («допустимое нижнее или верхнее отклонение)

SLL, SHH Нарушены нижние или верхние аварийные значения («нижнее или верхнее недопустимое отклонение)

uL и uH Нижние и верхние границы предупредительных диапазонов управления

ULLK UHH Нижние и верхние границы аварийных диапазонов управления

U и IL Максимальные граничные значения по управлению

UN Заданное номинальное значения управления

RU«) Статус состояния управления в момент времени t

Допустимый интервал использования данных от выбранного /-го источника

т Текущее время задания базы фактов

Г(- = <р(1, Оа1е , Типе ) Время измерения в секундах

«РЫ» Приоритет

«ОТМ 1ЫР ЭТ» Число источников данных

РЯОС КАМЕ Процедуры обработки

УАЬ РАЯ Значение параметра

УАЬ 1ЫР РАЯ Значение параметра источника данных

Заданная максимально-допустимая невязка

В с! Баланс в узле смешения с/

с, Гипотеза о небалансе в узле смешения с/

Статус состояния смесительного узла с^

и х02 Входные потоки в колонну К1

Х03 Выходной поток из колонны К1

Чхр Скорость отклонения параметров

оР Пороговые значения, определяющие области малых скоростей изменения параметров

Максимальный и минимальный номер варианта выбора стратегии управления для ц - элемента схемы

<о-Г; <'>• иУ«) Относительные прогнозы в момент времени 1+Т, ,е 9 шах

а Начальное правило группы правил корректировки текущего управления.

В зависимости от величины отклонения параметров ' от заданных регла-

ментных значений (^О^д при реализации некоторой заданной д стратегии управления (для q элемента схемы) каждому к элементу вектора р- параметров в момент времени I присваивается статус состояния Статус состояния к - элемента представляется в виде /-значной логической переменной ('). В зависимости от типа

элемента / может принимать различные значения: 2 (булевские), 3, 4, 5. 6 и др. При 1=5 (стандартное число алармов в СУ для контролируемых и регулируемых переменных)

= БНЩ, Если дополнительно учитываются скорости изменения

параметров, то / > 6.

При формировании общих правил определения статуса управления и(/), и < ы(/) < и для q - элемента схемы будем учитывать следующие типовые значения:

- номинальное значение управление идг , два верхних значения (и^ и и) и два нижних значения ("¿и Чц) в диапазоне граничных значений ц И и ■ Если <7 -

управление дискретного типа, то номинальному значению управления и^ соответствует состояние «отключено». Если <7 - управление непрерывного типа и установлен режим стабилизации ^ (г) или перехода в новый режим управления, то номинальному значению управление и ^ соответствует состояние «поддержать текущее управление в заданном диапазоне» с использованием алгоритмов, реализуемых штатной системой управления. Для характеристики состояния управления каждого ц - элемента определяется статус состояния управления в момент времени / в виде логической переменной Лд ЛО с термами ^ 4 . (/) = {Ш* .Ш.Ы.Ш, НШ }, где

^рк(1)=ННК, если и -Ынн'' Я ЧРгк (О => если Ы^Ыц''

ЯдР,к«)=Ш' если ин*и<ин1г К,кМ = ш> если иы<и

Значениям статуса состояния регулируемого или контролируемого р- пара-

метра Хр к элемента в момент времени / при 1=5 соответствуют пять вариантов

статуса типового д- управления, реализованного в момент времени 1-1 и корректируемого в момент времени I. Первые 3 варианта относятся к штатным режимам, а 4 и 5 - к нештатным. Первый вариант является режимом управления (стабилизации) со статусом состояния ¡^р ¿(0- «норма». Второй и третий варианты характеризуют режим работы <7 - элемента в предупредительных (предаварийных) зонах для заданного режима работы на АВТ. Если скорость изменения Хр /¿(О больше допустимой и прогноз показывает,

что возможен выход за аварийные уровни, то управление изменяется для не выхода в аварийные зоны. В 4-м и 5-м вариантах управления в нештатных ситуациях необходимо использовать процедуры противоаварийного управления АВТ.

При формулировке общих продукционных правил условно принято, что д -элементу соответствует <7 режим управления, знаки управления противоположны знакам отклонений регулируемых параметров от заданных регламентов, а статус состояния

управляющего воздействия зависит от статуса $чрк (/) параметра Хрд(') •

Выделены группы общих продукционных правил. Правила анализа текущей конфигурации источников данных; правила анализа событий и ситуаций по данным текущих измерений или вычислений; правила, обеспечивающие корректировку заданных режимов управления АВТ с учетом результатов прогноза на интервал времени (/4-х). Для прогноза изменений р контролируемых переменных и проверки статуса прогноза (/+г) ПРИ сохранении q режима (стратегии) управления используется СИМ.

Общие (базовые) правила первой группы предназначены для анализа возможностей использования различных классов источников оперативных данных в зависимости от приоритета возможного источника (поточный прибор (PRI= 1), лабораторный анализ, расчет, СИМ, ..., оператор), текущего статуса (отключен (STATUS=0), норма, выше/ ниже диапазона и др.), а также учета актуальной даты и времени последнего измерения. Кроме общих правил могут использоваться и дополнительные правила для учета особенностей обработки информации от отдельных экземпляров различных классов источников данных. Применение правила данных группы обеспечивает постоянную автоматическую настройку базы фактов ИСППР на имеющиеся актуальные данные.

В качестве примера в таблице № 2 приведены модели продукционных правил проверки допустимых интервалов времени использования данных от выбранных источников (1-1) и варианты правил групп 2 и 3. Полностью все правила даны в диссертации.

Таблица № 2

№ группы - № правил Продукционные модели

R.1-1 М = [(Г -AT. <T.)v(PRI = NUM_ INP_ D7)]-> [{PROC_ NA ME) л a(VAL_PAR=VA L_ 1NP_ PA R) _else_(R2)]

R.2-2

R.2-3 Мз-KS^C) =SLD -1)-¿ЛОМЦ« ^¿дИ^/)-1Ш1

R.2-4 W4(C,4 ) - [|*0, + X 02 - *03 |< f k ]-> KS t - В k )v G,] C( c, c.

R.3-5 M6 - Us"P'(t+T)) - (SHH) л (qmin (P) < i < qmax (,))] -> -kFb(0 )-<< (0 )*<«'(') =uM(t) )a«)]

Правила второй группы (21 правило) разделены на две подгруппы. Общее число правил первой подгруппы по анализу событий и ситуации на основе фактических оперативных данных измерения - 11 правил, где 7 правил описывают типовые штатные ситуации и 4 - нештатные. Данные правила учитывают данные текущих измерений или вычислений и действуют для всех р- параметров всех экземпляров каждого класса.

10 правил второй подгруппы обеспечивают анализ отклонений количественных балансов в операциях разделения и смешения потоков на установке АВТ. 5 правил описывают соблюдение количественного баланса на каждом узле распределения и 5 на каждом узле смешения. В таблице №2 приведены примеры правил по операции смешения (R.2-4) и правило (R.3-5) из группы правил корректировки текущего управления.

Продукционные правила третий группы предназначены для корректировки текущего оперативного управления ABT u(t) с учетом анализа результатов прогноза на СИМ результатов управления на интервале t+T ПРИ выбранной стратегии управления. С учетом оценки текущей скорости изменения контролируемых и/или регулируемых параметров рассмотрены случаи, когда Чхр>+0>> х^х'р)>~СУр и

В пятой главе, представлена реализация прототипа основных подсистемы ИСППР с использованием тестовых примеров проверки работы основных блоков АВТ. Для основных классов типовых элементов АВТ, реализованы экземпляры классов, заданы атрибуты, сформированы базы данных и базы правил на основе реальных промышленных данных. С помощью инструментальных средств пакета G2 фирмы Gensym (версия 8-3.1) разработана модульная структура основных программных компонентов ИСППР, реализующих на выделенных рабочих пространствах модели баз знаний, модули, классы, правила и процедуры. Выполнена экспериментальная проверка работы основных подсистем прототипа ИСППР.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана концепция, принципы построения и структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении промышленным объектом в условиях его поэтапной модернизации. Разработаны методы автоматической настройки базы знаний на источники оперативной информации; автоматизирован анализ текущего состояния объекта, оборудования, системы управления и выявления возможных причин возникновения отклонений режимных параметров от регламентных значений, а также предупреждения о возможном возникновении нештатных ситуаций на основе прогноза.

2. Разработана модель уровневого представления знаний в ИСППР, позволяющая значительно уменьшить количество продукционных правил, сократить объемы повторных вычислений антецедентов правил, повысить эффективность работы стандартных алгоритмов вывода и упростить процедуры модификации и верификации базы знаний.

3. Предложена и реализована структура интеллектуального интерфейса, обеспечивающего эффективное взаимодействие пользователя (оператора, технолога) с системой ИСППР и системой управления АВТ.

4. Разработан прототип основных подсистем ИСППР для поддержки решения задач контроля технологических параметров, автоматического анализа состояния оборудований, оценки событий, ситуаций и своевременного обнаружения возможных причин возникновения нарушений и корректировки режимов управления процессами АВТ.

Публикации по теме диссертационной работы Публикации в изданиях, включенных в перечень ВАК РФ

1. Нзамба Сенуво. О разработке интеллектуального интерфейса операторов управления первичной переработки нефти // Вестник РУДН, серия инженерные исследования, №4. - Москва. - 2010. - С.88-93.

2. Нзамба Сенуво. Разработка структуры интеллектуальной системы поддержки принятия решений при первичной переработки нефти / В.О.Чинакал // Вестник РУДН, серия инженерные исследования, №4. - Москва. - 2010. - С.79-87.

Публикации в других изданиях

3. Нзамба Сенуво. Формирование моделей знаний интеллектуальных средств систем управления процессами первичной переработки нефти // Труды международной научно-практической конференции «инженерные системы-2011». РУДН. Москва. -2011.-С.222-231.

4. Нзамба Сенуво. Проектирование интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении установками первичной переработки нефти / В.О.Чинакал // Труды XII - международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта С АО/САМ/РОМ - 2012». - М., ИПУ РАН, ООО «Аналитик».-2012,-С. 103-107.

5. Нзамба Сенуво. Разработка проекта интеллектуальной системы поддержки принятия решений в системе 02 / В.О.Чинакал // Труды 13-й международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта САБ/САМ/РЭМ -2013».-М., ИПУ РАН, ООО «Аналитик». 2013- С.93.

Подписано в печать: 23.11.13

Объем: 1,0 п.л. Тираж: 120 экз. Заказ № 167 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинский проспект, д.2 (495) 978-66-63, www.reglet.ru

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСВЕННОЕ БЮДЖЕНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ »

На правах рукописи

НЗАМБА СЕНУВО

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМИ ПРОЦЕССАМИ (на примере установки первичной переработки нефти)

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

(промышленность) (технические науки)

Диссертация

На соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: к.т.н., доцент, Чинакал Вячеслав Олегович

Москва-2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ......................................................................... 2

ВВЕДЕНИЕ............................................................................. 5

1. ГЛАВА 1: ОСНОВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ

ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ............................... 13

1.1.Основные особенности технологических схем и управления установками первичной переработкой нефти..........................................................13

1.2. Основные группы решаемых задач, группы генерируемых и проверяемых гипотез.................................................................. 19

1.2.1. Задача анализа работы оборудования, состояния установки, качества сырья и качества выпускаемых продуктов.............................. 19

1.2.2. Задача прогноза работы оборудования, состояния установки, режимов работы, качества сырья и качества выпускаемых продуктов.... 20

1.2.3. Генерация гипотез о состоянии работы оборудования, качества сырья, режимных параметров управления, качества и количествах выходных продуктов.................................................................. 21

1.3. Основные методы и средства поддержки решения задач первичной

переработки нефти..........................................................................................22

1.3.1 Работы по исследованию режимов первичной переработки нефти

и управлению режимами АВТ...................................................... 25

1.3.2. Системы поддержки принятия решений в задачах мониторинга работы оборудования технических средств управления..................... 29

1.4. Работы по применению средств вычислительной техники для управления режимами работы установок первичной переработки нефти. 33

1.5.Разработка требований к созданию ИСППР при первичной

переработке нефти..................................................................... 41

Выводы по первой главе............................................................ 43

2. ГЛАВА 2: РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ, ПРИНЦИПОВ И МЕТОДИКИ ПОСТРОЕНИЯ ИСППР ПРИ УПРАВЛЕНИИ

АВТ............................................................................... 44

2.1. Разработка структуры ИСППР при управлении АВТ.................... 46

2.2. Особенности разработки структуры интеллектуальной системы поддержки принятия решений...................................................... 48

2.3. Разработка структурно-функциональной схемы ИСППР............... 48

2.4.Разработка требований и структуры СИМ ИСППР....................... 51

2.5. Разработка интеллектуального интерфейса ИСППР................... 55

Выводы по второй главе......................i..................................... 61

3. ГЛАВА 3: ОСНОВНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ИСППР, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ

ПРИ УПРАВЛЕНИИ АВТ.................................................. 62

3.1. Модели распределения отдельных фракций............................... 62

3.1.1. Модели материального баланса потоков по установке............... 62

3.1.2.Балансовые количественные ограничения в колоннах с учетом нечеткого разделения............................................................... 66

3.1.3. Учет ограничений по качеству фракций.................................. 67

3.1.4. Модель расчета фракционного состава при отгоне по Энглеру..... 73

3.2. Выбор математических моделей процессов первичной переработки нефти.................................................................................... 78

3.2.1. Общая модель процессов первичной переработки нефти............. 78

3.2.2. Выбор математической модели режима стабилизации процесса первичной переработки нефти...................................................... 84

3.3. Обзор программных средств, используемых при реализации систем поддержки принятия решений...................................................... 86

3.4. Особенности применения инструментальных средств G2 при создании ИСППР...................................................................... 90

3.4.1. Использование возможностей объектно-ориентированного программирования для построения моделей знаний.............................. 92

3.4.2. Представление знаний, правил, процедур и моделей.................. 92

3.4.3 Работа в реальном времени.................................................. 93

3.4.4. Динамическое моделирование и моделирование для анализа "

что - если ".............................................................................. 94

Выводы по третьей главе.......................................................... 94

4. ГЛАВА 4: РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ТИПОВЫХ ШТАТНЫХ И НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЯХ........................................................................................ 96

4.1. Особенности поддержки принятия решений в штатных режимах управления.............................................................................. 96

4.2. Особенности поддержки принятия решений в нештатных режимах

управления.............................................................................. 102

4.3 Продукционные правила анализа балансов потоков на АВТ............ 104

4.3.1 Продукционные правила соблюдения баланса по каждому узлу распределения потоков на АВТ.................................................... 104

4.3.2 Продукционные правила соблюдения баланса по каждому узлу смешения потоков на АВТ.......................................................... 106

4.4. Продукционные правила корректировки оперативного управления АВТ с использованием результатов прогноза на СИМ....................... 108

4.5. Продукционные правила анализа текущей конфигурации источников данных.............................................................................. 114

4.6.Определение моделей знаний, необходимых для решения основных

задач управления установками первичной переработки нефти............. 119

4.6.1. Выбор моделей представления знаний для формирования

событий, ситуации и сценариев..................................................... 120

4.6.2 Описание ограничений в БЗ экспертных систем ИСППР............. 122

4.6.3.Формирование событий....................................................... 128

4.6.4. Матричная-форма представления событий.............................. 130

4.6.5. Формирование описания текущей ситуации............................ 131

4.6.6. Формирование описания текущих и тактических сценариев......... 134

4.6.7. Систематизация знаний специалистов по технологии и

управлению установками первичной переработки нефти.................... 135

Выводы по четвертой главе....................................................... 137

5. ГЛАВА5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ............................... 138

5.1. Основные классы материальных потоков и оборудования, исполь-

зуемых в ИСППР............................................................................................................................................138

5.2.Разработка на основе G2 прототипа базы знаний ИСППР при

управлении АВТ..............................................................................................................................................141

5.2.1.Mo дули прототипа базы знаний ИСППР при управлении АВТ... 141

5.2.2.Классы и экземпляры объектов прототипа базы знаний при управлении АВТ..............................................................................................................................................142

5.2.3. Основные процедуры базы знаний прототипа ИСППР..............................148

5.2.4. Основные правила............................................................................................................................154

Выводы по пятой главе..............................................................................................................................158

ЗАКЛЮЧЕНИЕ..............................................................................................................................................159

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБАЗНАЧЕНИЙ..................162

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ........................................................164

ПРИЛОЖЕНИЕ 1.Примеры таблиц параметров компонентов,

технологических режимов, выходных продуктов..............................................................173

ПРИЛОЖЕНИЕ 2.Описания специфических атрибутов прототипа БЗ 174

ИСППР управления АВТ.............................................................

ПРИЛОЖЕНИЕ 3.Описания процедур БЗ ИСППР при управлении

АВТ..........................................................................................................................................................................179

ПРИЛОЖЕНИЕ 4.Описания правила БЗ ИСППР при управлении АВТ. 181

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. Примеры таблиц и форм базы данных АВТ..................184

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. Описание основных сведений об установке АВТ

нефтеперерабатывающего завода Согара»............................................................................187

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Создание и применение интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) [25,37,39,49,90] в системах управления (СУ) непрерывными промышленными процессами и установками [49,54,60] дает возможность дополнительного повышения эффективности и безопасности управления сложными объектами в нефтепереработке, нефтехимии и других отраслях. Для эффективного использования ИСППР необходимо определить задачи контроля и управления, для которых целесообразно применение ИСППР, разработать концепцию построения ИСППР, структуру и модель представления знаний с учетом различных требований и условий ее применения.

В традиционных подходах к разработке ИСППР для промышленных объектов вначале проводится модернизация технологии, технических средств и системы управления, а затем уже разрабатывается ИСППР, использующая полный объем информации. Основное внимание уделяется компенсации в системе управления возмущений, действующих на объект, а решение проблемы углубленного анализа данных и возможных причин возникновения значительных отклонений полностью возлагается на опытных технологов и диспетчеров, как лиц, принимающих решения (ЛПР).

В то же время на многих действующих промышленных установках модернизация объекта, технических средств управления (ТСУ) и системы управления проводится поэтапно в течение длительного времени, при этом наблюдаются значительные отклонения регулируемых переменных, а ограничения на режимные параметры задаются с большим запасом. Примером такого объекта может служить установка первичной переработки нефти (АВТ) нефтеперерабатывающего завода (НПЗ) Согара (SOGARA -Société Gabonaise de Raffinage), введенного в эксплуатацию в 1967 году в республике Габон [102,103]. С 2011 г. на НПЗ перерабатывается до 1 млн. тонн смеси местной тяжелой сернистой нефти привозной легкой нефти из Нигерии. Выходные продукты АВТ используются для производства неэтилированного бензина, керосина, бутана, дизельного топлива, мазута и битума. Технические средства системы управления установки эксплуатируются в течении многих лет и требуют замены.

На установке АВТ НПЗ Согара происходит поэтапная модернизация технических средств и системы управления. Предполагается использовать ИСППР для повышения качества принятия решений по управлению таким объектом и повышению

эффективности использования уже имеющегося оборудования за счет автоматизации углубленного анализа оперативных данных, выявления причин возможных отклонений и предупреждения о возможном возникновении нештатных ситуаций. В разработке ИСППР должны учитываться все основные требования и особенности промышленного применения ИСППР, а также условия работы, типичные для поэтапно модернизируемых производств. Чаще всего эти условия связаны со значительными возмущениями по качеству местного и привозного сырья, частыми изменениями требований по выпуску отдельных фракций и продуктов, отказами в работе устаревших средств контроля и управления, нехваткой специалистов высокой квалификации.

При разработке концепции построения ИСППР для класса объектов, находящихся в условиях поэтапной модернизации производства и частых отказов в работе ТСУ, необходимо решить ряд проблем. Одна из проблем - это автоматизация настройки функциональных возможностей ИСППР на использование фактически имеющейся информации от различных источников текущих оперативных данных в зависимости от текущей ситуации, изменения состава существующих источников данных в связи с отказами в работе ТСУ, задержками в получении необходимых данных и в связи с появлением новых датчиков, приборов, поточных анализаторов, лабораторных анализов и расчетов.

Другая проблема связана с автоматизацией логического анализа состояния объекта, работы оборудования и СУ с выявлением возможных причин возникновения текущих отклонений и нарушений. Еще одна проблема возникает в связи с необходимостью своевременного предупреждения ЛПР о возможных критических изменениях состояния объекта на заданном интервале времени с использованием методов прогнозирования. Решение указанных выше проблем связано с использованием различных источников данных, разных моделей описания процессов, а также использования альтернативных алгоритмов контроля и управления [21,54,60,72]. Использование традиционного подхода приводит к значительному расширению модели представления знаний; сложности автоматизации получения оценок текущего и прогнозируемого состояния объекта, технических средств управления и системы управления; усложняет логический анализ нештатных ситуаций и возможных причин их возникновения.

В связи с этим представляется актуальной задача разработки на базе системного подхода концепции, структуры построения ИСППР и прототипа основных ее подсистем,

реализующих повышенные требования к управлению объектами с изменяющейся доступной оперативной информацией, с использованием методов интеллектуального анализа данных, совершенствования модели представления знаний и алгоритмов их обработки.

Цель и задачи исследований. Целью исследований является повышение качества принятия решений ЛПР на основе разработки ИСППР, функционирующей в условиях поэтапной модернизации объекта и системы управления, ориентированной на автоматизацию выбора источников данных и выполнения логического анализа данных, выявления причин возникновения отклонений и нарушений, обнаружения предпосылок возникновения нештатных ситуаций для класса задач контроля и управления типовым непрерывными процессами, на примере установки АВТ НПЗ Согара.

На рис.1 показана схема взаимодействия ЛПР с ИСППР и системой управления АВТ. ЛПР доступен полный объем имеющейся информации об объекте и системе управления (каналы 1, 2, 3), о заданном критерии и режимах работы АВТ, а также информации от ИСППР. Часть оперативной информации от СУ АВТ поступает непосредственно в ИСППР по каналу 1. Информационный запрос ЛПР к ИСППР поступает через интеллектуальный интерфейс пользователя (оператора) по каналу 2, в соответствие с запросом в ИСППР осуществляется углубленный логический анализ имеющихся данных, а затем формируется и передается по каналу 3 ответная информация, необходимая ЛПР для поддержки принятия решений.

X(t)_--

_ |U(t)

! LI_

ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ - АВТ"

Штатн!

система упр«вления

LIMS

Hj

CV

L__

у <*).

ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ

СИСТЕМА ИЗМЕРЕНИЯ

4

КРИТЕРИИ, ОГРЛНИЧЕНИ

-ч-f----

ИН1 ЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ

ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ И

г

ИСППР

I

Рис.1. Схема взаимодействия ЛПР с ИСППР и системой управления АВТ. Для достижения указанной выше цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ особенностей принятия решений в задачах контроля и управления АВТ с использованием ИСППР и разработка требований к созданию прототипа ИСППР;

2. Разработка концепции, принципов и методики построения ИСППР на базе использования интеллектуальных средств, углубленного анализа оперативных данных от штатной системы контроля и управления АВТ и данных прогноза работы АВТ при выборе различных режимов управления;

3. Анализ и выбор математических моделей основных технологических процессов и работы оборудования АВТ, используемых для оценки текущего состояния объекта и получения оценок прогноза состояний объекта при выборе различных стратегий и режимов управления АВТ с использованием встроенной системы полномасштабного имитационного моделирования (СИМ);

4. Разработка моделей представления знаний в ИСППР для выделенных задач контроля и управления АВТ;

5. Разработка интеллектуального интерфейса ЛПР с ИСППР;

6. Разработка и экспериментальная проверка основных подсистем прототипа ИСППР

Методы исследования. При проведении исследований используются методы:

имитационного моделирования, системного анализа, ситуационного анализа, искусственного интеллекта, прогнозирования, экспертного оценивания, принятия решений и управления в условии неопределенности.

Научная новизна.

1. Разработана концепция, принципы построения и структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении промышленным объектом в условиях его поэтапной модернизации. Концепция реализует принципы: автоматической настройки на источники оперативной информации; - автоматизации анализа текущего состояния объекта, оборудования и системы управления; - выявление возможных причин возникновения отклонений режимных параметров от регламентных значений; - предупреждение о возможном возникновении нештатных ситуаций на основе прогнозирования и методов ситуационного анализа. Это значительно расширяет функциональные возможности ИСППР и улучшает качество своевременно принимаемых решений.

2. Для основных классов типовых элементов математического описания объекта управления выделены значимые атрибуты и процедуры обработки событий и ситуа�