автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы и алгоритмы информационной поддержки управления газотранспортной системой

□03069261

БУХВАЛОВ Иван Ревович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМОЙ

05.13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владимир 2007

003069261

Диссертация выполнена в ФГУП «ФНПЦ Научно-исследовательский институт измерительных систем им Ю Е Седакова» и во Владимирском государственном университете

Научный руководитель Заслуженный деятель науки

Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Костров Алексей Владимирович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Егоров Игорь Николаевич

кандидат технических наук Петров Александр Юрьевич

Ведущая организация Вологодский государственный технический

университет

Защита диссертации состоится "23" мая 2007 г в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 025 01 при Владимирском государственном университете по адресу 600000, г Владимир, ул Горького, 87, ауд 211-1

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Владимирского государственного университета

Автореферат разослан "20" апреля 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета^

доктор технических наук, профессор / /У Р И Макаров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ

Газотранспортная система (ГТС) России, собственником которой является ОАО «Газпром», - крупнейшая в мире система, не имеющая аналогов Общая — протяженность только магистральных газопроводов (МГ) составляет более 154 тысяч километров В сферу газотранспортной системы входят также газопроводы - отводы на потребителей газа, подземные хранилища, сети среднего и низкого давления Основной целью транспорта газа является доставка газа потребителям внутри России, в странах СНГ и Западной Европы Объем добытого ОАО «Газпром» в 2005 г газа составил более 545,1 млрд м3 По прогнозам на 2030 г объем добытого газа составит более 610 млрд м , что потребует развития газотранспортной системы Однако в настоящий момент изношенность основных элементов газотранспортной системы составляет до 56 %, а доля магистральных газопроводов старше 33 лет составляет более 21,3 % от общего объема Кроме того, в общем объеме МГ доля газопроводов со сроком эксплуатации более 10 лет составляет свыше 60 %, а 32,7 тыс км магистральных газопроводов и вовсе выработали установленный срок службы Эти условия накладывают ограничения по давлению газа в магистральных газопроводах и на режимы работы перекачивающих компрессорных станций Последнее, в частности, объясняется применением компрессорных агрегатов первого поколения, установленных в начале становления газовой промышленности, морально и физически устаревших Коэффициент их полезного действия составляет 26 - 28 % Компрессорная станция, работающая на агрегатах данного типа, может не справляться с потоками газа, что может привести к срыву поставок

Учет реальных возможностей газотранспортной системы при формировании управления является первой важной задачей обеспечения эффективности транспортировки газа Вторая задача управления газотранспортом состоит в минимизации потерь газа в случае возникновения аварийных ситуаций в ГТС, а также в минимизации возможности возникновения аварий на газопроводах

Для решения данных задач проводят антикоррозионный мониторинг магистральных газопроводов аппаратно-программными средствами Для повышения коррозионной устойчивости магистральных газопроводов применяют станции электрохимической защиты Для дистанционного контроля параметров транспорта газа и для управления газовыми потоками на контролируемом участке посредством дистанционного изменения его конфигурации применяют системы автоматики на компрессорной станции и системы телемеханики на газопроводах Они обеспечивают сбор первичной информации о состоянии ГТС

Несмотря на эти мероприятия, в управление транспортом газа зачастую вмешивается человеческий фактор Наличие на диспетчерском пункте систем автоматизации и управления может привести как к положительным, так и к отрицательным результатам Неверные действия диспетчера при управлении га-

зовыми потоками посредством систем автоматики могут привести к значительным финансовым потерям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам даже в нормальных условиях транспортировки Особенно критичным человеческий фактор становится в условиях аварийной ситуации, в которой кроме психологической составляющей действует и временная Поскольку аварийные ситуации на магистральном газопроводе возникают очень редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в обучении диспетчерского персонала в распознавании аварийной ситуации, принятии срочных и адекватных мер по ее локализации Решение данной задачи может быть достигнуто путем постоянного тренинга диспетчеров на имитаторах аппаратно-программных средств диспетчерского пункта, работающих в режиме реального времени Однако в ОАО «Газпром» отсутствуют тренажеры диспетчера газотранспортной системы, работающие в реальном времени В связи с этим в рамках диссертации ставятся задачи создания метода моделирования МГ, обеспечившего реализацию тренажера диспетчера, работающего в реальном масштабе времени, а также разработки информационно-алгоритмического обеспечения поддержки принятия решений диспетчером при управлении ГТС

В развитие современных автоматизированных методов проектирования информационных систем, основанных на использовании новейших разработок в области теории и практики управления, большой вклад внесли зарубежные ученые Е Кодц, Д Росс, Т Рэмей, Е Йордан, Т Де Марко, К Гейн, Т Сарсон, М Джексон, Дж -Д Варнье, К Орр, Дж. Мартин, П Чен, Р Баркер, Д Марка, К Мак-Гоуэн, М Хаммер, Дж Чампи, И Якобсон, М Эриксон и другие Вопросы управления сложными объектами рассматривались в трудах отечественных ученых В М Глушкова, А Г Мамиконова, Б Я Советова, Г Г Куликова, О Б Низамутдинова, Ю А Кафтанюка, О В Логиновского, А В Кост-рова, В А Горбатова, С А Редкозубова и других ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов информационной поддержки управления газотранспортной системой при ее штатной работе, а также в условиях локализации нештатных ситуаций (НС)

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи

1 Анализ аппаратно-программных комплексов диспетчерского пункта линейного производственного управления с целью определения возможностей диспетчера в части локализации нештатных ситуаций на МГ

2 Разработка матричного метода моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе

3 Разработка алгоритмов и метода определения типа нештатной ситуации на МГ на основе прецедентной модели представления знаний

4 Разработка алгоритмов для создания системы поддержки принятия решений диспетчером

5 Реализация и внедрение тренажера диспетчера газотранспортного предприятия, работающего в реальном масштабе времени МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Исследования, выполненные в работе, базируются на методах математического моделирования, теории множеств, классификации, системном анализе, теории проектирования систем, механики газа НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ следующие основные положения

1 Матричный метод моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе, позволяющий реализовать режим реального времени

2 Прецедентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе

3 Совокупность алгоритмов выявления и локализации нештатных ситуаций на магистральном газопроводе для создания системы поддержки принятия решений диспетчером линейного производственного управления (ЛПУ)

4 Тренажер диспетчера газотранспортного предприятия, работающий в реальном масштабе времени

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Научная новизна работы заключается в следующем

1 Разработан матричный метод моделирования магистральных газопроводов, обеспечивающий моделирование в реальном масштабе времени, а также алгоритм моделирования МГ на основе разработанного метода

2 Теоретически обоснован матричный метод моделирования МГ с использованием метода крупных частиц в ячейках

3 Предложена методика применения прецедентной модели на основе базы знаний при определении и распознавании нештатной ситуации на МГ

4 Разработаны алгоритмы выхода из нештатных ситуаций, связанных с утечкой газа из МГ и несанкционированной перестановкой крана, на основе представления МГ в виде ориентированного графа

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

Практическая значимость работы заключается в том, что на основе предложенного матричного метода моделирования МГ автором разработан тренажер диспетчера линейного производственного управления, моделирующий МГ и нештатные ситуации в реальном масштабе времени, впервые внедренный в ОАО «Газпром» В настоящее время тренажер диспетчера ЛПУ находится в эксплуатации на газотранспортных предприятиях системы ОАО «Газпром» ООО «Тюментрансгаз» и ООО «Волготрансгаз» и может быть рекомендован для применения в других газотранспортных предприятиях

Предложенные метод и алгоритмы могут быть использованы при разработке экспертной системы советчика диспетчера МГ

Основные результаты диссертации получены при выполнении исследований под руководством и при участии автора в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им Ю Е Седакова», а также в проведенных с участием автора работах во Владимирском

государственном университете в рамках НИР № 3411/06 по заказу ФГУП «ФНПЦ НИИИС им Ю Е Седакова» (г Нижний Новгород) Результаты работы также использованы в учебном процессе кафедры информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета

По результатам исследований, проведенных в рамках диссертации, автором получены патент на полезную модель комплекса телемеханики и два свидетельства об официальной регистрации на разработанные им программные продукты

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на региональном научно-техническом форуме "Будущее технической науки Нижегородского региона" (Нижний Новгород, 2002), на ежегодных заседаниях совета по автоматизации ОАО «Газпром», второй международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда, 2006), третьей международной конференции «ДИСКОМ-2007» (Москва, 2007) ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 13 работах

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертационная работа состоит из введения, четырех 1лав, заключения, изложенных на 133 страницах, включающих 29 рисунков, 5 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 78 наименований, и приложения

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 посвящена рассмотрению вопросов организации транспортировки газа по магистральным трубопроводам

Система управления любого газотранспортного объединения ОАО «Газпром» включает несколько линейных производственных управлений магистральных газопроводов, обслуживающих газопроводы на площади до 300 км2 Подробно данная система рассмотрена на примере ООО «Тюментрансгаз», в состав которого входят 29 ЛПУ МГ на территории с тяжелыми климатическими условиями, большим количеством рек, озер, болот, слаборазвитыми сетью дорог и инфраструктурой, малым количеством населенных пунктов, а также недостатком квалифицированного местного населения, что существенно затрудняет обслуживание систем и локализацию нештатных ситуаций Для обеспечения управления транспортом газа, ООО «Тюментрансгаз» устанавливает на компрессорных станциях, на которых располагаются диспетчерские пункты управления, системы автоматического управления компрессорными цехами и магистральными газопроводами Данные системы объединены в единое информационное и управляющее пространство посредством ЭСАПА-системы

Более подробно рассмотрена одна из составных частей - система линейной телемеханики УНК ТМ производства ФГУП «ФНПЦ НИИИС им Ю Е Седа-кова», одним из разработчиков программного обеспечения которой является автор диссертационной работы Поскольку система телемеханики является основным инструментом диспетчера при управлении транспортом газа на МГ, на ее примере показан состав необходимых функций управления и контроля пункта управления и контролируемых пунктов линейной части, а также особенности оригинального скоростного протокола обмена данными

Кроме того, в главе 1 рассмотрены возможные нештатные ситуации на линейной части МГ, которые могут иметь место при транспортировке газа, а также особенности их проявления

Глава 2 посвящена разработке методов и алгоритмов моделирования линейной части МГ Рассмотрено, каким образом моделируются законы сохранения массы, количества движения и энергии в текущем газе

Разобьем всю область течения на некоторые достаточно малые контрольные объемы и рассмотрим течение газа через такой фиксированный контрольный объем с центром в точке х,у,г (рис 1) Запишем уравнения переноса некоторой физической величины, которая подчиняется законам сохранения Пусть в момент времени г и фиксированном контрольном объеме содержится количество М переносимой величины Определим среднюю плотность распределения величины М в контрольном объеме

к „ М /V, Г „ АхАуАг

х п Ах ! X х 1 Ах

1 п 1 Ду ■ 1 /1 1

Дх --''Аг

Рис 1 Контрольный объем газа

Следует относить эту плотность распределения к некоторой характерной узловой точке контрольного объема Газ течет через выделенный контрольный объем и в общем случае меняет в нем плотность распределения благодаря конвекции переносимой величины За время Дг из контрольного объема через правую грань вытекает некоторое количество этой физической величины

—

А у А г Д Г и к х I д > / г За это же время через левую грань элемента втекает количество П А у Д г А / и к *пд*/2 7

Следовательно, изменение количества М внутри контрольного объема за счет течения через эти две грани

к ~'г1 Ах 12 П ~и к ~*х „ & х , 2 \ у А х А « ,

где ик хоДх/2 — плотности потока величины Мв момент времени г на правой и левой гранях контрольного объема, соответственно

Поскольку все пространство разбито на конечные элементы, то их можно пронумеровать и вместо координаты х фиксировать каждый элемент номером его узловой точки / В таком случае граням элемента удобно присвоить дробные индексы Например, правой и левой граням элемента на рис 1 удобно присвоить индексы п 1/2 и I п 1/2, соответственно

При расчете на ЭВМ неустановившихся процессов время также необходимо менять дискретно через выбранные промежутки Д/ Тогда время можно фиксировать некоторым индексом п / „ пА1 , который принято писать сверху Таким образом, для примера, запись (и к)", 1/2 обозначает плотность потока на правой грани г-го элемента в момент времени п При введенных обозначениях конечно-разностное уравнение будет иметь вид

*,"" п к'; п ■ (ику;1иг Ь{ику;М11

А Г Ах

Кроме того, выявлены основные особенности, которые необходимо иметь в виду при применении разностных моделей течения газа Установлено, что лучше основываться не на применении формальных методов решения дифференциальных уравнений, описывающих свойства непрерывных полей, а на удовлетворении физических законов для малых конечных элементов и макроскопических объемов Однако необходимо иметь в виду, что применение расчетных схем к объемам конечного размера привносит в законы переноса свойства, которых нет в точных дифференциальных уравнениях (схемную вязкость) Как известно, все численные методы основаны на дискретном счете, т е в предположении, что пространство разбито на ячейки, а состояние потока рассчитывают через малые конечные промежутки времени Метод крупных частиц основан на разделении исходной системы дифференциальных уравнений по физическим процессам Следует подчеркнуть, что в данном методе строго выполняются уравнения сохранения массы, импульса и энергии Это важное условие, которое необходимо выдержать при численном моделировании в механике сплошных сред

На основе приведенного в главе 2 теоретического обоснования возможности решения уравнений механики газа методом крупных частиц в ячейках, суть которого заключается в том, что пространство необходимо разбить на элементарные ячейки, а состояние потока можно рассчитать через малые конечные промежутки времени, автором предлагается новый способ описания процессов механики газа — матричный метод Фактически, матричный метод является

модификацией метода крупных частиц под конкретную задачу В данном случае реально существующий отрезок магистрального газопровода, например приведенный на рис 1, представляют в виде набора универсальных цилиндрических элементов (крестовин) длиной, налример, в один километр (взято условно), предварительно сконфигурированных под некоторый физический объект газотранспортной системы (рис 2) На рис 3 приведен пример конфигурации таких элементарных элементов под некоторый фрагмент МГ Эти элементы отождествляются с крупными частицами в соответствующем методе, и далее в них моделируется перемещение элементарных объемов газа (см рис 2) Применение метода крупных частиц позволяет перейти от физики механики газа на язык, понятный машинным средствам ЭВМ

В качестве основы для построения формальной математической модели магистрального газопровода, работающей в реальном масштабе времени, сформулированы следующие постулаты

1 Свойства газа близки к свойствам идеального газа

2 Все расчеты объема газа в магистральном газопроводе производятся с приведением к нормальным условиям

3 Газ стремится выровнять свое давление в сообщающихся через перемычки участках магистрального газопровода

4 При вычислениях в процессе моделирования не должны использоваться дифференциальные уравнения, поскольку они затрачивают большое время при вычислениях, что не применимо в модели реального времени

Разработана формальная теоретико-множественная модель МГ, включающая множества ниток линейного участка многониточного МГ, универсальных элементарных цилиндрических элементов, датчиков, основных кранов и кранов-перемычек Например, матрица элементарных элементов имеет вид

Е. {e\e,e{%rt,Vp,,Vo¥tPt,T,,Vtll,Sb>,,KGS,,Ayar,fi}.i. 1 >bj „ 1 m„,.J

где mnM4 - длина такого участка МГ, который имел бы начальный километр MilageFirst: , равный начальному километру некоторой нитки / е L, чтобы выполнялось MilageFirst. <MilageFirst,,i „ 1 л, а конечный километр MilageLastг, равный конечному километру некоторой нитки / ■•• G L s чтобы выполнялось MilageLast ,. > MilageLast „ 1 п В простейшем случае начальные километры

всех ниток равны (например 1), и конечные километры всех ниток также равны некоторому числу, которое соответствует длине линейного участка МГ

Причем ец „О — несуществующий элемент нитки (если нитка короче других, то в матрице несуществующие элементы (крестовины) этой нитки заполнены нулями) e:J 0 — реально существующий элемент (крестовина или звено)

нитки, которому соответствует кортеж , Vpu, VoLj, P:J, T:J, Vti:, Splt, KGS:I, , где VtJ -объем газа в элементе ец; VptJ — объем газа, поступающий от промыслов в элемент etJ, Vov — объем газа, поступающий из элемента etJ потребителю (газораспределительной станции), Рч — давление газа в элементе , T:J — температура газа в элементе etJ, VttJ — объем трубы (звена) для элемента еу, KGS:J - число Куранта для элемента е , Avar — процент площади места утечки по отношению к сечению МГ для элемента ev

На основе метода крупных частиц в ячейках и построенной формальной модели МГ разработаны алгоритмы транспорта газа

Подход к формализации процесса транспорта газа на основе метода крупных частиц в ячейках Для воплощения теоретических основ метода крупных частиц в ячейках в итерационные алгоритмы матричного метода, т е

для перевода физики механики газа на язык, понятный машинным средствам ЭВМ, проведен последовательный анализ всех трех этапов этого метода

На этапе Эйлера при расчете изменяются лишь величины, относящиеся к элементу в целом, а газ предполагают моментально замороженным Поэтому конвективные члены, соответствующие -эффектам перемещения, исключают Тогда можно получить промежуточные значения проекции скорости, соответствующие конечно-разностной аппроксимации уравнения неразрывности, без учета переноса газа

—„ „ й Р I/2 , к П р,"щ/2 , к М

и ■ > I » ".,1 п -:----;—

Р I I к

это позволяет реализовать алгоритм определения параметров элемента МГ Соседними элементами матрицы Е будем считать элементы, расположенные по столбцам и строкам матрицы относительно элемента еу, а именно <?,,.], е,у+1, е,+1у Теперь предложим последовательность действий при работе с элементом матрицы еч

1" выравниваем давление между элементами труб на7-м км, если открыты краны на перемычках КгапИи и / или Кгап_УегИ, удаляем из объема Уч газ потребителя с1Уор, Т добавляем в объем У,, газ поставщика dVpg,

1" добавляем в объем газа Уц газ, поступающий от предыдущего элемента ¿Ур,,

"I" выравниваем давление с последующим элементом, если Овп_Кгап открыт

Таким образом, на этапе Эйлера метода крупных частиц в ячейках на фиксированной эйлеровой сетке определяются промежуточные значения искомых параметров потока

На этапе Лагранжа за некоторый интервал времени находят потоки массы через границы ячеек При этом полагают что масса крупной частицы переносится только за счет нормальной к границе составляющей скорости Так, например,

„ (р,"1/2 итд

Выражения в треугольных скобках означают, соответственно, р и и на границе ячейки

На заключительном этапе находят окончательные поля эйлеровых параметров потока в момент I'"' „ I" \ А/ Как уже отмечалось, уравнения этого этапа представляют собой законы сохранения массы М, записанные для данной ячейки (крупной частицы) в разностной форме

М "" „ М " I £ А м В результате, в общем алгоритме функционирования математической модели линейного участка МГ выделены два вспомогательных алгоритма

"1" Алгоритм выделения активных и пассивных участков МГ, 1" Итерационный алгоритм функционирования линейного участка МГ Первый из них должен работать тогда, когда происходит изменение состояния кранов на моделируемом участке МГ Этот алгоритм предлагает механизм описания возможных вариантов распространения газа по ниткам МГ, т е последовательный порядок действий, отслеживающий наличие и состояние перемычек между трубами При этом каждому существующему в трубе звену (элементу нитки) МГ соответствует признак, является ли элемент развилкой МГ, т е местом отхода газа от основной нитки через открытый кран-перемычку

Второй алгоритм является итерационным и должен функционировать по таймеру или в цикле Во-первых, он позволяет выровнять давление между трубами (нитками), если открыты краны-перемычки Поскольку газ определяется как идеальный, то ¿¡р~с!У, тогда ф „ а2с1У , следовательно, давление можно аппроксимировать формулой

Р, „ Рп*У,/П,

5

где Рп - давление газа в нормальных условиях Объем трубы вычисляется по формуле

У1а „ лЯ2Ь (VI^ ,, яОг1/4), где Г< - радиус трубы, О - диаметр трубы, Ь — длина звена трубы, соответствующего элементу еу

Выравнивание давления газа осуществляется за счет выравнивания давления в соседних ячейках, связанных открытыми кранами-перемычками Здесь под соседними ячейками (элементами) по отношению к ячейке (элементу) ея понимаются элементы е,;т,е,те которые являются соседними по строке и столбцам в матрице Е относительно еч

Во вторых, цикличность итерационного алгоритма отображает идею нахождения потока объема газа через границы соседних ячеек (элементов, крестовин, звеньев нитки), спустя заданный интервал времени Здесь под соседними ячейками (элементами) по отношению к ячейке еч понимаются элементы е„, , те которые являются соседними по строкам и столбцу в матрице Е относительно еи

Определены исходные данные для алгоритмической реализации матричного метода моделирования магистрального газопровода Блок-схема итерационного алгоритма моделирования транспорта газа приведена на рис 4

Кроме того, выявлена необходимость создания механизма, который бы описывал возможные варианты распространения газа по нитям магистрального газопровода Т е нужен последовательный порядок действий, отслеживающий наличие и состояние перемычек между трубами Для таких целей разработан

алгоритм определения активных и пассивных участков МГ, который должен функционировать тогда, когда происходит изменение состояния кранов на моделируемом участке Активным участком МГ назовем участок, по которому протекает поставляемый газ, пассивным - участок на котором движения газа не происходит Примером пассивного участка может служить закрытый дюкер от места разветвления до места слияния Кроме того, необходимо иметь в виду, что разветвление газопровода - это место отхода от основной нитки перемычки с открытым краном

Обобщенный алгоритм функционирования. Весь алгоритм работы математической модели транспорта газа должен быть построен с использованием бесконечного цикла

Шаг 1 Устанавливаем начальные значения кортежей %У ,РЯ,Т .VI ,

или нули для элементов е,у матрицы Е, исходя из начальных условий и показаний датчиков Шаг 2 Устанавливаем значения кортежей

"/(нКгапЫатву, КгапТхре^, Мйа^е^, Сопскиопу, , ИЛИ нули ДЛЯ элементов множеств основных кранов и кранов-перемычек МГ Шаг 3 Выполняем бесконечный цикл

Шаг 3 1 Устанавливаем АГр, , А Ко, для всех ниток /,, (г „ 1 п) Шаг 3 2 Проверяем состояние запорной арматуры на изменение состояния и заносим изменения в соответствующий элемент ея (запускаем алгоритм выделения активных и пассивных участков МГ) Шаг 3 3 При наступлении момента времени /"" „ /" I Д? запускаем итерационный алгоритм функционирования линейного участка МГ

Шаг 3 4 Проверяем условие если работа алгоритма закончена, то переходим на шаг 3 1, иначе переходим на шаг 4 Шаг 4 Алгоритм завершен

Таким образом, в главе 2 разработан и теоретически обоснован, исходя из численного анализа задач механики газа, новый способ описания процессов транспорта газа для технического воплощения модели газопровода - матричный метод Фактически, матричный метод является модификацией метода крупных частиц под конкретную задачу, суть которого заключается в том, что пространство необходимо разбить на элементарные ячейки, а состояние потока можно рассчитать через малые конечные промежутки времени Построена ма- ' тематическая модель МГ и алгоритмы транспортировки газа, которые позволяют моделировать реальные объекты газотранспортной системы и процессы транспорта газа в реальном времени

I (лил по всем потребителям

I

Цикл по всем потребителям

I

Цикл по веем

(ЮСЫВТЦИКДМ

I

Отбор газа из элементов потребителями

VII = 4/13 + ДУру +

Поиток газа в элементы от поставщиков - Уу - ЛУпу

I Дитст но поставщикам

Добавляем объем газа ю предыдущего

з гемента Уу = Уу+ДУ|

Отбираем объем газа через утечку в элементе \'у = Уу-ДУд

Выравнивание дав кяия между 1-й п к-й нитками Уу = \ у - &\7 Ук)*-Ук)-ДУг

Нет

Выравнивание давления между 1-й и к-й нитками Уц = \ у - ДУг VI) = \7к) ■>- ДУг

КЦ

.отбора гаи'^-^^^Нег

Изменить объем газа элемента Уу-Уу + ДУ1 У у ~ У у - ДУ31

Нет.

Основной

•

Изменить объем га«

поставляемый

в посчетуюшни

элемент ¿VI 0

ООЬСМ 1 .из -юет^тггяехгьш в нос гелующий чтемепт - Уу - ДУг

Изменить объем газа лоставлтсмый в последующий •элемеш ДУ> - ДУ/

Цикл по 1 \_/

С

Рис 4 Блок-схема итерационного алгоритма

В главе 3 автором предлагается подход к созданию системы анализа работы МГ в части выявления НС (например, при утечках газа, аварийных остановах технологического оборудования и т д) и поддержки принятия решений диспетчером в этих условиях В связи с этим приведен анализ причин возникновения нештатных ситуаций на МГ Сформулированы требования к системе - _ поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы, которая должна быть создана для выявления в реальном масштабе времени мест разрывов МГ, определения направлений потоков газа для каждого участка МГ и выдачи рекомендаций по возможностям локализации аварии и ее последствий в части транспорта газа В этих условиях предлагается подход к созданию такой системы на основе прецедентной модели представления знаний, тес выводом, основанным на прецедентах (Case Based Reasoning), поскольку эта модель дает приемлемые результаты, не требуя значительных вычислительных ресурсов, что особенно важно для систем реального времени Контур управления процессом транспортировки газа представлен на рис 5

АРМ эксперта / инженера по знаниям

СППР

О

о

БЗ прецедентов

Механизм поиска

Ш

Запрос

Рекомендации

Показания датчиков и данные визуального наблюдения

Мониторинг процесса

а

Процесс управления МГ

J

Инструкции ОАО «Газпром» для диспетчера по управлению комплексом

Принятие управленческих . решении ,

'Реализация сценария . действий

Рис

5 Контур управления процессом транспортировки газа на линейном участке многониточного МГ

Прежде всего, необходимо определить основные объекты системы признаки проблемной ситуации (ПС), которым соответствуют предикаты, области ПС, ПС и советы (действия) Предикат может быть описан на языке Пролог, например следующим образом уа1ае_о/_рагате1ег_х1 _1$_погта\ (х1, Т) /р_х!_погта1 (Мш_га1ие, Мах_га1ие, Т),х1 >= Мт_уа1ие, х1 < Мах_т1ие

Здесь предикат fp_xl_normal представляет собой функцию принадлежности «параметр х\ в норме», а терм Г определяет степень уверенности в этом и имеет значения от 0 до 1 Следующим этапом является установление экспертом взаимосвязей между признаками для каждой ПС С этой целью для каждой ПС

сравнения признаков ПС

В матрице главная диагональ всегда имеет значения, равные единице Остальные значения где в матрице показывают предпочтение признака i над признаком j в соответствии с таблицей

Для матрицы (и,j + я,,) = 10, при i Фj По ней вычисляются индивидуальные нормализованные веса признаков w,h

w< » д/ГТ а» ,w>И

I

Далее необходимо установить значения признаков в зависимости от результатов исчисления соответствующих им предикатов 0 - «ложь» (признак отсутствует), 1 - «истина» (признак имеет место) Для выбора в базе знаний соответствующего прецедента используется метод «ближайшего соседа» При реализации этого метода выбирается перечень информативных признаков и вычисляется расстояние в пространстве признаков между описываемой ПС и имеющимися в базе знаний (БЗ) прецедентами (я) по формуле

D{nC „ 2 /(ПС ,,*,)! w,H , к I

где D(I1C, к) - расстояние между ПС и прецедентом, N - количество признаков, /- функция сходства признаков в ПС и прецеденте При этом значения признаков в ПС могут иметь следующие значения 0 - «ложь» (признак отсутствует), 1 - «истина» (признак имеет место), 0 5 - «неизвестно» (неопределенность)

Кроме того, в системе поддержки принятия решений (СППР) имеется заранее определенный параметр Threshold„ 1/2N, который определяет максимальное значение расстояния между текущей ПС и прецедентом из БЗ для подтверждения, что данная ПС — это прецедент

Следует отметить, что могут иметь место ситуации, когда все расстояния оказываются выше порогового значения В этих условиях система может предложить пользователю наиболее близкий вариант с коэффициентом уверенности К „ (In(П(ПС,яг) nThreshold))

строится квадратная матрица

Признак 1 2 N

1 1 an а„ ai„

2 Аг, 1 в2п

а„

N a„i а»2 I

Степень важности Значение признака 1 Значение признака .1

1 ^ одинаково 5 5

важны

1 немного 6 4

важнее, чем |

I существенно 7 3

важнее |

1 явно важнее J 8 2

1 абсолютно 9 1

важнее |

1 не сравним с^ (полное превосходство) 10 0

Реализация представленного подхода к созданию СППР диспетчера газотранспортной системы позволяет описывать классы НС и типовые процедуры их устранения, что особенно актуально при организации процесса поддержки принятия решений при работе с объектами идентификации большой размерности Здесь идея применения прецедентной модели представления знаний заключается в следующем Поскольку линейную часть МГ между смежными компрессорными станциями на входе и выходе трубопроводной системы можно представить в виде графа, следовательно, можно моделировать разрывы МГ, которым на таком графе будут соответствовать разрывы дуг (участков труб) между смежными вершинами (например, крестовинами) Для каждого такого разрыва необходимо просчитать оптимальный способ устранения соответствующей в реальности НС Этот способ предполагает наличие у диспетчера четкого сценария манипуляций запорной арматурой, в результате выполнения которого НС будет устранена за минимальное время с наименьшими финансовыми потерями для предприятия, осуществляющего транспорт газа Естественно, что в каждом конкретном случае таких сценариев может быть несколько, поэтому система упорядочивает их по степени минимизации потерь Для этой цели применяются представленные в главе 2 алгоритмы транспорта газа

В режиме моделирования можно заранее подготовить справочник прецедентов, которым соответствуют разрывы труб в различных частях линейной части МГ Следует отметить, что для каждого участка МГ с определенной конфигурацией необходимо сформировать свой собственный справочник прецедентов Далее система поддержки диспетчера может непрерывно осуществлять мониторинг газотранспортной системы Для этого предлагается использовать градиентный метод распознавания нештатных ситуаций на МГ, суть которого заключается в том, чтобы отслеживать в реальном времени показания групп датчиков давления газа на МГ В случае разрыва какой-либо нитки на графике давления газа МГ образуется впадина (воронка), которая быстро увеличивается, причем экстремум приходится именно на тот километр трубы, на котором случилась нештатная ситуация Система определяет это место и находит в справочнике ближайший соответствующий ей прецедент При этом, когда у диспетчера появятся первые сообщения о резком падении давления на датчиках, система сразу же выдает ему наилучший сценарий устранения нештатной ситуации (последовательность изменений состояния запорной арматуры)

В данной главе приведены следующие разработанные алгоритмы формирования сценария выхода из нештатной ситуации, связанной с разрывом МГ 1" нахождения списка дуг с началом в заданной вершине, "(" нахождения списка путей между двумя вершинами, 1" нахождения списка смежных компрессорных цехов (КЦ) для места

разрыва газопровода, 1" нахождения списка путей от смежных КЦ до места обрыва МГ,

t формирования сценария отсечения всех путей от смежных компрессорных цехов до места обрыва газопровода, t формирования сценария отсечения всех путей от основного компрессорного цеха до места обрыва газопровода, "I" формирования сценария отсечения участка основной нитки газопровода после места обрыва, 1" формирования сценария обвода газа около локализованного участка

(с обнаруженным местом обрыва) на основной нитке МГ Для формального описания этих алгоритмов линейный участок МГ можно представить в виде ориентированного графа О „ (Е,А), где Е— множество вершин графа, А— множество дуг Вершинами Е „ {е, |0</°/<|о£|} являются либо крестовины, либо компрессорные цеха, либо потребители Дуги А„ {л,\а, „°и1,ек , , Е, J * k,0<J,kЩoE\, 0<1%А\} соединяют две вершины,

при этом для каждой дуги определены начало и конец Направление дуги определяется движением газа между участками МГ (представленными вершинами) Тогда путь на графе можно представить в виде упорядоченной последовательности его вершин, соединенных дугами, он будет соответствовать движению газа от одного элементарного участка МГ (начала пути) до другого (конца)

Принцип локализации аварии с утечкой газа достаточно прост Необходимо перекрыть трубы, ведущие к месту разрыва, при этом площадь выведенной из эксплуатации части газопровода должна быть минимальной По сути, локализация сводится к формированию так называемого «кольца» вокруг аварийного участка МГ Если выбранный прецедент с минимальным «кольцом» по каким-то причинам не может обеспечить выход из сложившейся ситуации, система должна предложить «кольцо» с большим диаметром и т д

Таким образом, каждому разрыву в справочнике прецедентов может соответствовать несколько прецедентов («колец») Если для некоторой нештатной ситуации в справочнике не будет найден соответствующий ей прецедент, система, используя алгоритмы поиска сценариев устранения нештатной ситуации, также применяемые для формирования этого справочника, предложит диспетчеру вариант, полученный в реальном времени После успешного устранения нештатной ситуации диспетчер должен сохранить в справочник новый прецедент, который включает в себя три компонента проблемную ситуацию, ее решение и результат (состояние системы после прошедшей ПС)

Таким образом, в главе 3 предложена архитектура системы анализа работы линейного участка магистрального газопровода, выявления нештатных ситуаций и поддержки принятия решений диспетчером на основе прецедентной модели представления знаний Разработанные алгоритмы формирования сценариев выхода из нештатных ситуаций позволяют их обнаруживать и формировать рекомендации по переходу МГ в штатный режим работы с наименьшими потерями газа

В главе 4 на реальных примерах подтверждена точность матричного метода моделирования магистрального газопровода, положенного в основу программного обеспечения (ПО) тренажера диспетчера ЛПУ, разработанного в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им Ю Е Седакова» лично автором диссертации Разработанное в среде ОС РВ СЖХ программное обеспечение тренажера диспетчера ЛПУ, предназначено для обучения и тренинга персонала диспетчерской службы компрессорной станции в части управления линейной частью магистрального газопровода и компрессорными цехами в штатных режимах работы, а также при возникновении нештатных ситуаций ПО тренажера диспетчера ЛПУ моделирует работу линейной части МГ и работу КЦ, позволяет воспроизводить и имитировать различные виды нештатных ситуаций, которые могут иметь место на МГ в реальном масштабе времени За основу ПО тренажера диспетчера был взят комплект ПО пункта управления системы телемеханики УНК ТМ, выполненный в среде ОС РВ (^ЫХ Основным элементом тренажера является математическая модель участка МГ, работающая в реальном масштабе времени, формирующая значения давления и температуры газа в многониточном МГ в зависимости от состояний запорной арматуры и наличия утечек в соответствии с заданными начальными параметрами

В процессе разработки ПО тренажера диспетчера ЛПУ особое место было уделено тестированию правильности работы модели В процессе разработки тренажера диспетчера Надымского ЛПУ МГ руководство диспетчерской службы ООО «Тюментрансгаз» проводило всестороннюю проверку метода моделирования по всем типам нештатных ситуаций, реализованных в тренажере диспетчера ЛПУ, оказывала консультации и представляла требуемые данные для тестирования

Одним из вариантов проверки работоспособности тренажера диспетчера ЛПУ была реальная ситуация с частичным разрывом МГ на участке магистрального газопровода «Уренгой - Грязовец» (140 км) в 17 километрах после компрессорной станции Пагнодинская (ООО «Тюментрансгаз»), произошедшая 11 февраля 2004 г

Участок Пангодинского ЛПУ МГ оснащен системой линейной телемеханики УНК ТМ производства ФГУП «ФНПЦ НИИИС им Ю Е Седакова», которая с точностью до секунды зафиксировала реальные данные по датчикам давления и температуры на МГ, а гакже действия диспетчера при локализации аварии Для проверки адекватности моделирования нештатной ситуации на МГ в тренажере диспетчера Надымского ЛПУ МГ смоделирована аналогичная аварийная ситуация в пятикратно ускоренном режиме_ При этом повторены все действия диспетчера по переключению кранов и перемычек согласно протоколу системы телемеханики, получены графики параметров давления в диапазонах аналогичных параметрам, зафиксированным системой телемеханики (рис б, 7)

По результатам сравнения графиков реальной и смоделированной ситуаций определено, что максимальная относительная погрешность моделирования по 18 датчикам давления газа не превышает 1,2 % Данная погрешность объясняется, с одной стороны, наличием погрешностей в показаниях реальной системы телемеханики, связанных с точностью - измерения параметров, а с другой, отсутствием точных сведений о параметрах утечки газа, размерах отверстия в трубе, параметрах работы цехов компрессорной станции Пагнодин-ская, которые были приблизительно вычислены по данным суточных протоколов системы телемеханики

Из результатов сравнения реальных и расчетных показателей датчиков давления газа сделаны выводы о том, что положение точек экстремумов графиков совпадает, скорость роста и темп спадания кривых одинаковы, максимальный разброс значений не превышает 1 кгс/см2

Предложенная автором модель транспорта газа, реализованная им в ПО тренажера диспетчера, позволяет с достаточной точностью моделировать реальные ситуации, возникающие при работе магистрального газопровода

Таким образом, в главе 4 приведено описание, разработанного автором, ПО тренажера диспетчера ЛПУ, с помощью которого можно отрабатывать нештатные ситуации на МГ в реальном масштабе времени, а также проводить экспертизу действий диспетчера, моделируя аналогичные воздействия на МГ При этом показано, что погрешность моделирования находится в допустимых пределах и не влияет на качество отработки нештатных ситуаций диспетчером На реальных примерах подтверждена точность и адекватность матричного метода моделирования магистрального газопровода, положенного в основу разработанного программного обеспечения Информационно-алгоритмическое обеспечение матричного метода моделирования МГ, на котором основан разработанный автором тренажер диспетчера ЛПУ, подтверждено актами внедрения результатов диссертационной работы ООО «Тюментрансгаз» и ООО «Волготрансгаз» В настоящий момент автором завершены работы по созданию математической модели работы компрессорных цехов, которая также была включена в состав ПО тренажера диспетчера ЛПУ

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В процессе работы над диссертацией были решены следующие задачи

1 Проведен анализ аппаратно-программных комплексов диспетчерского пункта линейного производственного управления с целью определения возможностей диспетчера в части локализации нештатных ситуаций на МГ

2 Разработан матричный метод моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе в реальном масштабе времени

3 Предложены алгоритмы и метод определения типа нештатной ситуации на МГ на основе прецедентной модели представления знаний

4 Разработаны алгоритмы для создания системы поддержки принятия решений диспетчером

5 Реализован и внедрен в эксплуатацию тренажер диспетчера газотранспортного предприятия, работающий в реальном масштабе времени

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

В изданиях по перечню ВАК

1 Костров А В , Александров Д В , Бухвалов И Р Экспертная система анализа работы магистрального газопровода, выявления нештатных ситуаций и поддержки решений диспетчером - Вестник Костромского государственного университета - 2006 — Том 12 — Серия технические и естественные науки «Системный анализ Теория и практика», № 2, С 33-38

В других изданиях

2 Бухвалов И Р и др Свидетельство №2003610468 об официальной регистрации программы для ЭВМ Программное обеспечение пункта управления унифицированным комплексом телемеханики в среде С^ЫХ (ПО ПУ УНК ТМ в среде ОЫХ)

3 Бухвалов И Р и др Свидетельство №2003611177 об официальной регистрации программы для ЭВМ Программное обеспечение автоматизированного рабочего места унифицированного комплекса телемеханики (ПО АРМ-П УНК ТМ)

4 Бухвалов И Р и др Патент №29594 на полезную модель «Комплекс телемеханики» от 20 05 03

5 Бухвалов И Р , Ермолаев С И , Кульпин А С , Кульпин С И Опыт разработки и эксплуатации программного обеспечения комплекса линейной телемеханики УНК ТМ для магистральных газопроводов - Региональный НТФ "Будущее технической науки Нижегородского региона" - Нижний Новгород, 2002 -С 86

6 Бухвалов И Р , Ермолаев С И , Кульпин А С , Кульпин С И Разработка программного обеспечения системы контроля утечек для магистральных газопроводов - Региональный НТФ "Будущее технической науки Нижегородского региона", Нижний Новгород, 2002 —С 11

7 Бухвалов И Р , Коротышев А В , Костюков В Е , Кульпин А С , Сучков О В Унифицированный комплекс телемеханики УНК ТМ - Сб научн тр Территория "Нефтегаз", 2004 -С 38-39

8 Бухвалов И Р , Ермолаев С И , Костров А В Модель магистрального газопровода в нештатных ситуациях - Алгоритмы, методы и системы обработки данных Сборник научных статей / Под ред С С Садыкова, Д Е Андрианова -М Горячая линия - Телеком, 2006, С 190-197

9 Бухвалов И Р , Ермолаев С И , Костров А В Многопроцессорный комплекс телеуправления в системе управления - Алгоритмы, методы и системы обработки данных Сборник научных статей / Под ред С С Садыкова, Д Е Андрианова -М Горячая линия — Телеком, 2006, С 198 — 203

10 Александров Д В , Бухвалов И Р , Ермолаев С И Подход к реализации системы поддержки диспетчера - Алгоритмы, методы и системы обработки данных Сборник научных статей / Под ред С С Садыкова, Д Е Андрианова -М Горячая линия - Телеком, 2006, С 216-222

11 Бухвалов И Р , Александров Д В , Ермолаев С И Подход к созданию экспертной системы анализа работы магистрального газопровода и поддержки принятия решений диспетчером - Материалы второй международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» В 2-х т - Т 1 - Вологда ВоГТУ, 2006, С 26-29

12 Бухвалов И Р Аппаратно-программный комплекс диспетчерского пункта магистрального газапровода - Сборник научн трудов «Наука в решении проблем Верхнекамского промышленного региона», выпуск 5 — Березники, 2006, С 231 -243

13 Бухвалов ИР, Кульпин СИ, Пимкин А Г Тренажер диспетчера ли-нейно-производствеиного управления газотранспортного общества ОАО "Газпром" - Тезисы докладов III МНТК "Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами (DISCOM 2007)" -М ВНИИГАЗ, 2007, С 47

Подписано в печать 17 04 07 Формат 60x84/16 Тираж 100 экз

Заказ 74

Отпечатано в ООО «Издетельство «Посад», г Владимир, ул Дворянская, 27а

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО ДИСПЕТЧЕРА ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ.

1.1. Структура газотранспортной системы России.

1.2. Аппаратно-программный комплекс диспетчерского пункта линейного производственного управления. .3. Нештатные ситуации на линейной части магистрального газопровода.

Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТИ МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА.

2.1. Метод численного решения задачи механики газа.

2.2. Матричный метод описания процессов механики газа в магистральном газопроводе.

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. СИСТЕМА АНАЛИЗА РАБОТЫ МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА, ВЫЯВЛЕНИЯ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕ ШЕНИЙ ДИСПЕТЧЕРОМ.

3.1. Причины нештатных ситуаций на МГ.

3.2. Требования к системе поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы.

3.3. Организация системы поддержки диспетчера.

3.4. Градиентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе.

3.5. Прецедентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе.

3.6. Совокупность алгоритмов формирования сценария выхода из нештатной ситуации, связанной с разрывом МГ.

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА.

4.1. Реализация тренажера диспетчера ЛПУ.

4.2. Пример моделирования реальной аварийной ситуации с частичным разрывом газопровода.

4.3. Определение причин возникновения нештатной ситуации с использованием тренажера диспетчера.

Выводы к главе 4.

Газотранспортная система (ГТС) России, собственником которой является ОАО «Газпром», - крупнейшая в мире система, не имеющая аналогов. Общая протяженность только магистральных газопроводов (МГ) составляет более 154 тысяч километров. В сферу газотранспортной системы входят также газопроводы - отводы на потребителей газа, подземные хранилища, сети среднего и низкого давления. Основной целью транспорта газа является доставка газа потребителям внутри России, в странах СНГ и Западной Европы. Объем добытого ОАО «Газпром» в 2005 г. газа составил более 545,1 млрд. мЗ. По прогнозам на 2030 г. объем добытого газа составит более 610 млрд. мЗ, что потребует развития газотранспортной системы [27, 53, 65]. Однако в настоящий момент изношенность основных элементов газотранспортной системы составляет до 56 %, а доля магистральных газопроводов старше 33 лет составляет более 21,3 % от общего объема. Кроме того, в общем объеме МГ доля газопроводов со сроком эксплуатации более 10 лет составляет свыше 60 %, а 32,7 тыс. км магистральных газопроводов и вовсе выработали установленный срок службы. Эти условия накладывают ограничения по давлению газа в магистральных газопроводах и на режимы работы перекачивающих компрессорных станций. Последнее, в частности, объясняется применением компрессорных агрегатов первого поколения, установленных в начале становления газовой промышленности, морально и физически устаревших. Коэффициент их полезного действия составляет 26 - 28 %. Компрессорная станция, работающая на агрегатах данного типа, может не справляться с потоками газа, что может привести к срыву поставок.

Учет реальных возможностей газотранспортной системы при формировании управления является первой важной задачей обеспечения эффективности транспортировки газа. Вторая задача управления газотранспортом состоит в минимизации потерь газа в случае возникновения аварийных ситуаций в ГТС, а также в минимизации возможности возникновения аварий на газопроводах.

Для решения данных задач проводят антикоррозионный мониторинг магистральных газопроводов аппаратно-программными средствами. Для повышения коррозионной устойчивости магистральных газопроводов применяют станции электрохимической защиты. Для дистанционного контроля параметров транспорта газа и для управления газовыми потоками на контролируемом участке посредством дистанционного изменения его конфигурации применяют системы автоматики на компрессорной станции и системы телемеханики на газопроводах. Они обеспечивают сбор первичной информации о состоянии ГТС.

Несмотря на эти мероприятия, в управление транспортом газа зачастую вмешивается человеческий фактор. Наличие на диспетчерском пункте систем автоматизации и управления может привести как к положительным, так и к отрицательным результатам. Неверные действия диспетчера при управлении газовыми потоками посредством систем автоматики могут привести к значительным финансовым потерям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам даже в нормальных условиях транспортировки [48, 49, 69, 71, 72]. Особенно критичным человеческий фактор становится в условиях аварийной ситуации, в которой кроме психологической составляющей действует и временная. Поскольку аварийные ситуации на магистральном газопроводе возникают очень редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в обучении диспетчерского персонала в распознавании аварийной ситуации, принятии срочных и адекватных мер по ее локализации. Решение данной задачи может быть достигнуто путем постоянного тренинга диспетчеров на имитаторах аппаратно-программных средств диспетчерского пункта, работающих в режиме реального времени [59]. Однако в ОАО «Газпром» отсутствуют тренажеры диспетчера газотранспортной системы, работающие в реальном времени. В связи с этим в рамках диссертации ставятся задачи создания метода моделирования МГ, обеспечившего реализацию тренажера диспетчера, работающего в реальном масштабе времени, а также разработки информационно-алгоритмического обеспечения поддержки принятия решений диспетчером при управлении ГТС.

В развитие современных автоматизированных методов проектирования информационных систем, основанных на использовании новейших разработок в области теории и практики управления, большой вклад внесли зарубежные ученые Е. Кодд, Д. Росс, Т. Рэмей, Е. Йордан, Т. Де Марко, К. Гейн, Т. Сарсон, М. Джексон, Дж.-Д. Варнье, К. Орр, Дж. Мартин, П. Чен, Р. Баркер, Д. Марка, К. Мак-Гоуэн, М. Хаммер, Дж. Чампи, И. Якобсон, М. Эриксон и другие. Вопросы управления сложными объектами рассматривались в трудах отечественных ученых В.М. Глушкова, А.Г. Мамиконова, Б.Я. Советова, Г.Г. Куликова, О.Б. Низамутдинова, Ю.А. Кафтанюка, О.В. Логиновского, А.В. Кост-рова, В.А. Горбатова, С.А. Редкозубова и других.

Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов информационной поддержки управления газотранспортной системой при ее штатной работе, а также в условиях локализации нештатных ситуаций.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи.

1. Анализ аппаратно-программных комплексов диспетчерского пункта линейного производственного управления с целью определения возможностей диспетчера в части локализации нештатных ситуаций на МГ.

2. Разработка матричного метода моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе.

3. Разработка алгоритмов и метода определения типа нештатной ситуации на МГ на основе прецедентной модели представления знаний.

4. Разработка алгоритмов для создания системы поддержки принятия решений диспетчером.

5. Реализация и внедрение тренажера диспетчера газотранспортного предприятия, работающего в реальном масштабе времени.

Исследования, выполненные в работе, базируются на методах математического моделирования, теории множеств, классификации, системном анализе, теории проектирования систем, механики газа.

На защиту выносятся следующие основные положения.

1. Матричный метод моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе, позволяющий реализовать режим реального времени.

2. Прецедентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе.

3. Совокупность алгоритмов выявления и локализации нештатных ситуаций на магистральном газопроводе для создания системы поддержки принятия решений диспетчером линейного производственного управления (ЛПУ).

4. Тренажер диспетчера газотранспортного предприятия, работающий в реальном масштабе времени.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Разработан матричный метод моделирования магистральных газопроводов, обеспечивающий моделирование в реальном масштабе времени, а также алгоритм моделирования МГ на основе разработанного метода.

2. Теоретически обоснован матричный метод моделирования МГ с использованием метода крупных частиц в ячейках.

3. Предложена методика применения прецедентной модели на основе базы знаний при определении и распознавании нештатной ситуации на МГ.

4. Разработаны алгоритмы выхода из нештатных ситуаций, связанных с утечкой газа из МГ и несанкционированной перестановкой крана, на основе представления МГ в виде ориентированного графа.

Практическая значимость работы заключается в том, что на основе предложенного матричного метода моделирования МГ автором разработан тренажер диспетчера линейного производственного управления, моделирующий МГ и нештатные ситуации в реальном масштабе времени, впервые внедренный в ОАО «Газпром». В настоящее время тренажер диспетчера ЛПУ находится в эксплуатации на газотранспортных предприятиях системы ОАО «Газпром» ООО «Тюментрансгаз» и ООО «Волготрансгаз» и может быть рекомендован для применения в других газотранспортных предприятиях.

Предложенные метод и алгоритмы могут быть использованы при разработке экспертной системы советчика диспетчера МГ.

Основные результаты диссертации получены при выполнении исследований под руководством и при участии автора в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова», а также в проведенных с участием автора работах во Владимирском государственном университете в рамках НИР № 3411/06 по заказу ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова» (г. Нижний Новгород). Результаты работы также использованы в учебном процессе кафедры информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета.

По результатам исследований, проведенных в рамках диссертации, автором получены патент на полезную модель комплекса телемеханики и два свидетельства об официальной регистрации на разработанные им программные продукты.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на региональном научно-техническом форуме "Будущее технической науки Нижегородского региона" (Нижний Новгород, 2002), на ежегодных заседаниях совета по автоматизации ОАО «Газпром», второй международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда, 2006), третьей международной конференции «ДИСКОМ-2007» (Москва, 2007).

Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 13 работах.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 133 страницах, включающих 29 рисунков, 5 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 78 наименований, и приложения.

Выводы к главе 4

В данной главе приведено описание разработанного автором в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова» ПО тренажера диспетчера ЛПУ, с помощью которого можно отрабатывать НС на МГ в реальном масштабе времени, а также проводить экспертизу действий диспетчера, моделируя аналогичные воздействия на МГ. При этом показано, что погрешность моделирования находится в допустимых пределах и не влияет на качество отработки НС диспетчером. На реальных примерах подтверждена точность и адекватность матричного метода моделирования магистрального газопровода, положенного в основу разработанного программного обеспечения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом представленной диссертации является разработка и обоснование информационно-алгоритмического обеспечения информационной поддержки управления газотранспортной системой как при штатной работе магистрального газопровода, так и в условиях локализации нештатных ситуаций.

В работе рассмотрены масштабы и условия транспортировки газа по магистральным трубопроводам России, организация газотранспортных потоков, особенности и характеристики унифицированного комплекса телемеханики, эксплуатирующегося на предприятиях ОАО «Газпром», а также возможные нештатные ситуации, которые могут иметь место при транспортировке газа.

Разработан принципиально новый метод описания процессов транспорта газа, который является модификацией метода крупных частиц под конкретную задачу. Теоретической основой метода являются задачи численного анализа газовой динамики, он достаточно точно моделирует процесс движения газа в трубопроводе без использования дифференциальных уравнений, что обеспечивает применение его при моделировании в реальном масштабе времени и в условиях ограниченности вычислительных ресурсов. Таким образом, в работе построена математическая модель МГ и разработаны алгоритмы моделирования транспортировки газа, которые позволяют моделировать реальные объекты газотранспортной системы и процессы транспорта газа в реальном времени.

На основе разработанных моделей и алгоритмов стало возможным построение СППР и, как следствие, совершенствование работы диспетчера. Предложена архитектура системы анализа работы линейного участка магистрального газопровода, выявления нештатных ситуаций и поддержки принятия решений диспетчером на основе прецедентной модели представления знаний.

Кроме того, разработаны алгоритмы обнаружения нештатной ситуации и формирования сценариев выхода из них с наименьшими потерями (например, выработка рекомендаций по переключению кранов для локализации участка с источником возникновения нештатной ситуации).

В работе подтверждены точность и адекватность матричного метода моделирования на реальных примерах в условиях магистрального газопровода; это позволило положить метод в основу реального тренажера диспетчера ЛПУ, разработанного автором диссертации в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова».

Следует отметить, что применение тренажера диспетчера возможно как для отработки нештатной ситуации диспетчером ЛПУ в реальном масштабе времени, так и для проведения экспертизы действий диспетчера в нештатной ситуации. В настоящее время тренажер диспетчера ЛПУ внедрен в Надымском ЛПУ МГ ООО «Тюментрансгаз», Пильненском и Моркинском ЛПУ МГ ООО «Волготрансгаз».

Использование комплексов тренажера диспетчера ЛПУ позволяет диспетчерам ЛПУ повысить навыки управления процессом транспорта газа на участках магистрального газопровода, отработать действия по локализации нештатных ситуаций на магистральных газопроводах и в компрессорных цехах в реальном масштабе времени.

Развитием результатов исследований, проведенных в рамках подготовки данной диссертации, могло бы стать создание экспертной системы в составе программного обеспечения комплексов телемеханики. Тогда на основе получаемых данных при возникновении нештатной ситуации будет формироваться помощь для диспетчерского персонала, а также будет прогнозироваться развитие нештатной ситуации в зависимости от принятых решений.

1. Анисимов Б.П., Котов В.В. Современные методологии структурного анализа и проектирования систем обработки информации, с. 2-5. "Программные продукты и системы", 1997, № 2.

2. Базаров И.П. Термодинамика. М: Высшая школа, 1991. - 376с.

3. Бермант А.Ф., Араманович И.Г. Краткий курс математического анализа для ВТУЗОВ. М.: "Наука", 1966. - 736 е., ил.

4. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 е., ил.

5. Бойченко A.JI., Селезнев В.Е. Об одном из методов обнаружения и локализации разрывов магистральных газопроводов с использованием компьютерных газодинамических симуляторов. Безопасность труда в промышленности. 2004. № 6. - С. 29 - 32.

6. Бухвалов И.Р. Аппаратно-программный комплекс диспетчерского пункта магистрального газопровода. Сборник научн. трудов «Наука в решении проблем Верхнекамского промышленного региона», выпуск 5. - Березники, 2006, С. 231 -243.

7. Бухвалов И.Р. и др. Патент № 29594 на полезную модель «Комплекс телемеханики» от 20.05.03.

8. Бухвалов И.Р. и др. Свидетельство № 2003610468 об официальной регистрации программы для ЭВМ. Программное обеспечение пункта управления унифицированным комплексом телемеханики в среде QNX (ПО ПУ УНК ТМ в среде QNX).

9. Бухвалов И.Р. и др. Свидетельство № 2003611177 об официальной регистрации программы для ЭВМ. Программное обеспечение автоматизированного рабочего места унифицированного комплекса телемеханики (ПО АРМ-П УНК ТМ).

10. Бухвалов И.Р., Коротышев А.В., Костюков В.Е., Кульпин А.С., Сучков О.В. Унифицированный комплекс телемеханики УНК ТМ. Сб. научн. тр. Территория "Нефтегаз", 2004. - С. 38 - 39.

11. ВРД 39-1.10-006-2000. Правила технической эксплуатации магистральных газопроводов, 2000.

12. ГОСТ 17.2.3.02-78. Охрана природы. Атмосфера. Правила установления предельно допустимых выбросов вредных веществ промышленными предприятиями.

13. Грэй П. Логика, алгебра и базы данных. Пер. с англ. Х.И. Килова, Г.Е. Минца; Под ред. Г.В. Орловского, А.О. Слисенко. - М: Машиностроение, 1989.-368 е., ил.

14. Зауэр Р. Нестандартные задачи газодинамики. -М.: Мир. 1969. 342 с.

15. Зель С.Н. Операционная система реального времени QNX: от теории к практике. Спб.:БХВ-Петербург, 2004. - 192 с.

16. Калянов Г.Н. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности. "СУБД", 1997, № 2, с. 61 - 64.

17. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: "Лори", 1996.

18. Каменнова М.С. Корпоративные информационные системы: технологии и решения. "СУБД", 1995, № 3, С. 88 - 99.

19. Кириллов Д.В. Правила газового движения. Корпоративный журнал ОАО «Газпром». Газпром № 1-2, С. 22 - 24, 2005.

20. Кнут Д. Искусство программирования. «Мир». 1978 925 с.

21. Костин А.Е., Шаныгин В.Ф. Организация и обработка структур данных в вычислительных системах: Учеб. пособ. для вузов. М.: Высш. шк., 1987.-248 е., ил.

22. Костров А.В. Системный анализ и принятие решений. Владим. гос. техн. ун-т. - Владимир, 1995. - 68 с.

23. Кузнецов А.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. М.: Энергия, 1980. - 344 е., ил.

24. Куликов Г.Г., Набатов А.Н., Речкалов А.В. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Системное моделирование предметной области: Учебное пособие. Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 1998. - 104 с.

25. Кульпин С.И., Васильев B.C., Сутугин B.C. Программно-технические средства линейной телемеханики МГ. Газовая промышленность, июль 2000 г., С. 69-70.

26. Кульпин С.И., Жаров С.А. Модуль управления. Труды шестой научной конференции по радиофизике, ННГУ, 2002г., с. 177 - 179.

27. Кульпин С.И., Кузьмин В.Т., Орлов И.Я. Особенности блокирования приемной системы потоком импульсных помех. Датчики и системы 2002 № 4, с.16- 19.

28. Кульпин С.И., Петрищев В.И. Устройство преобразования сигналов. -Труды шестой НК по радиофизике, ННГУ, 2002, С. 179 181.

29. Лазарев Н.А., Паршиков В.К. Методические указания диссертанту. -Сочи: Сочинск. гос. инст-т курортн. дела и туризма, 1996. 112 с.

30. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика. Т6. Гидродинамика. «Наука», 1988г. 823 с.

31. Лойцанский Л.Г. Механика жидкости и газа. М.: Дрофа, 2003. -840с.

32. Наянзин Н.Г. Системный анализ: Часть 1. Системный подход. Владимир: В лГПУ, 1998.-76 с.

33. Никулина Н.О. Интеллектуальная информационная поддержка процессов организационного управления: Дис. . канд. техн. наук; 05.13.06. -Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1998. - 253 с.

34. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М., 1996.

35. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 696 е., ил.

36. Оперативная информация об авариях, происшедших на предприятиях, подконтрольных Гостехнадзору России. Редакционная статья. Безопасность труда в промышленности. 2001. № 12 - С. 14

37. Оперативная информация об авариях, происшедших на предприятиях, подконтрольных Гостехнадзору России. Редакционная статья. Безопасность труда в промышленности. 2002. № 3 - С.22

38. Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости: Пер. с англ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 152с.

39. Панкратов В.С, Герке В.Г., Сарданашвили С.А и др. Комплекс моделирования и оптимизации режимов работы ГТС. Обз. Информ. Сер. Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности. - М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2002. - 56 с.

40. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством.-М.: "Наука", 1975.-616 с.

41. Посягин Б.С. Диспетчерское управление ЕСГ: сегодня и завтра// Газовая промышленность. 2000. № 8. С.45-51

42. Прялов С.Н., Селезнев В.Е. Об одном методе математического моделирования течения природного газа через узел сочленения в многониточном газопроводе. Наука и техника в газовой промышленности. 2003. № 1. - С. 17 -21.

43. РД 50-213-80. Правила измерения расхода жидкостей и газов стандартными сужающими устройствами. Изд-во стандартов, 1982. - 151 с.

44. Самарский А.А., Г'улин А.В. Численные методы математической физики. -М.: Научный мир, 2000. 316 с.

45. Сарданашвили С.А., Митичкин С.К., Орлова Т.Н. Моделирование режимов трубопроводного транспорта газа (Часть 3). М.: Учебно-исследовательский центр ГАНГ имени И.М. Губкина, 2002. - 16 с.

46. Сборник. Современные проблемы газовой динамики. М.: Мир. 1971г.

47. Селезнев В.Е. Использование компьютерных газодинамических симу-ляторов для повышения безопасности. Безопасность труда в промышленности. 2004, № 7. - С. 48-53.

48. Селезнев В.Е., Алешин В.В, Клишин Г.С. Методы и технологии численного моделирования газопроводных систем. М.: Едиториал УРСС, 2002. -448 с.

49. Селезнев В.Е., Клишин Г.С., Алешин В.В. и др. Моделирование выбросов и утечек природного газа. Газовая промышленность, 2000, № 1. - С. 6-7.

50. Селезнев В.Е., Мотлохов В.В., Прялов С.Н. и др. Численный анализ и оптимизация газодинамических режимов транспорта природного газа. Под ред. В.Е. Селезнева. - М.: Едиториал УРСС, 2003. - 224с.

51. Советов Б.Я. Информационная технология. М.: Высшая школа, 1994200 с.

52. Стратегия развития газовой промышленности России. М.: Энерго-атомиздат, 1997. - 344 с.

53. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики. -М.: Изд-во МГУ, 1999. 798 с.

54. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. Под ред. В.Э. Фигурнова - М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 е., ил.

55. Феоктистов А.А. Состояние промышленной безопасности в газовом хозяйстве Российской федерации. Безопасность труда в промышленности. 2003, № 11 -С.7- 10.

56. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных: Пер. с англ. -М.: Мир, 1984.-296 е., ил.

57. Хроника аварий: Редакционная статья. Безопасность труда в промышленности. 2004, № 5 - С. 63.

58. Хроника аварий: Редакционная статья. Безопасность труда в промышленности. 2004, № 6 - С. 68.

59. Шаймарданов Р.Б. Моделирование и автоматизация проектирования структур баз данных. Под ред. К.А. Пупкова. - М.: Радио и связь, 1984. -120 с.

60. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику: Учеб. пособие для вузов. 2-е изд., перераб.и доп.-М.: Наука. Гл. ред. физ. -мат. лит., 1986. -384 с.

61. QNX Operation System. Photon 1.1. User's Guide. -QNX Software Systems Ltd. Canada. 1997-186 c.

62. QNX Operation System. Photon 1.1. Widget Reference. -QNX Software Systems Ltd. Canada. 1997 670 c.

63. QNX Operation System. System Architecture. -QNX Software Systems Ltd. Canada. 1997- 177 c.

64. TURBAN, E. Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems. New York: Macmillan Publishing Company, 1993. - 580 p.