автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Методы и модели автоматизации управления обслуживанием нефтегазовых технологических процессов и производств

Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации Государственная академия нефти и газа имени И.М. Губкина

ОД

11а правах рукописи УДК 519.872:681.324:330.115

Стенин Юрий Петрович

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ

ОБСЛУЖИВАНИЕМ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ

(на примере промысловых геофизических и ремонтных работ в добыче и транспорте нефти и газа)

05.13.07 - автоматизация технологических процессов и производств (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 199S

- г -

Работа выполнена на кафедре Автоматизированные системы управления в Государственной академии нефти и газа им. И.М. Губкина

Научный консультант: заслуженный деятель науки Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Овчаров Л.А.

Официальные оппоненты: доктор технических

Ведущая организация - ДОАО "Газпромгеофизика".

Защита состоится -^998г. в ^ часов

на заседании диссертационного совета Д 053.27.10 при Государственной академии нефти и газа им. И.К.Губкина по адресу: 117917. Москва. ГСП-1. Ленинсш:Л пр. 65.

С диссертацией мо.кно ознакомиться в библиотеке ГАНГ им. И. М. Губкина.

Автореферат разослан "/«2 " 1998.

наук, профессор Сухарев М.Г.. доктор технических наук, профессор Трахтенгерц Э.А. доктор технических наук, профессор Еремин Н. А.

Ученый секретарь диссертационного Совета, д. т н.. профессор

О

у

}

/

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Нефтегазовое производство занимает ключевое место в топливно-энергетическом комплексе экономики России. Удельный рост природного газа в структуре ' производства первичных энергоресурсов страны составляет около 5055.

Обслуживание- нефтегазовых технологических процессов и производств, являясь их неотъемлемой частью и отражая их специфические особенности, носит многоплановый, сложный характер и во многом обеспечивает условия прогрессивного развития самой нефтегазовой отрасли.

В настоящее время производственные потери, связанные с обслуживанием нефтегазового производства, достаточно велики.

Одними из ведущих подотраслей нефтегазового производства являются добыча и транспорт нефти и газа, в которые производится около 60Я его капиталовложений.

В обеспечении эффективного функционирования этих и других видов нефтегазового производства одно из значительных мест занимает эффективное проведение таких процессов обслуживания, как техническое обслуживание и ремонт (ТОР) технологического оборудования и геофизические исследования скваяин (ГИС), являющихся необходимым и наиболее капиталоемким видом информационного обслуживания как процессов бурения, так и процессов добычи нефти и газа.

Отличительные особенности условий осуществления процессоз обслуживания заключаются в том, что в настоящее-время в нефтегазовой отрасли имеет место высокая изношенность основных фондов (оборудования я сооружений), увеличение числа простаивающих скважин, трехкратное уменьшение эксплуатационного бурения и взо-да в работу новых скванин. Согласно данным правительства России болйз установленного о'орудования нуждается в.обновлении ил. шышой замене.

- 4 - .

Производственные объекты нефтегазовых предприятий, являющиеся также и объектами обслуживания, в большей своей части разобщены и расположены на значительных территориях страны. Число и разнообразие этих объектов исчисляется сотнями и тысячами, а проведение их обслуживания (в том числе ГИС и ТОР) требует больших материально-технических и трудовых ресурсов. Технологические и организационные условия проведения, как основных производственных процессов, так и процессов обслуживания (включая ГИС и ТОР) таковы, что они сопровождаются, с одной стороны, статистической неопределенностью, а с другой - неопределенностью, связанной с нечеткостью (размытостью) информации, на основании которой принимаются управленческие решения.

В этих условиях приобретают особую важность проблемы авто- . матизации управления процессами обслуживания с целью повышения их эффективности.

В автоматизации управления проведением геофизических исследований скважин сложилось положение , при котором основное внимание специалистов было сосредоточено на методических и экономических аспектах моделирования и оптимизации проведения отдельных геофизических работ, позволяющих наиболее полно решить поставленные геологические, задачи, и на разработке более совершенных аппаратуры и оборудования, обеспечивающих внедрение передовых методик в практику полевых работ. В автоматизации управления техническим обслуживанием и ремонтом объективная необходимость в наибольшей степени учитывать специфику различных групп технологических объектов ТОР данной подотрасли привела к тому, что основное внимание специалистов сосредоточилось на автоматизации управления проведением ТОР на отдельно взятых объектах (или их небольших группах). Моделированию и оптимизации проведения ГИС и ТОР для всей совокупности технологических объектов, имеющихся на предприятии, то есть для предприятия в целом, с целью обеспечения наиболее эффективного его функционирования, уделялось недос-

таточное внимание.

Проблема заключается в том, что повышение эффективности обслуживания (включая ГИС и ТОР) нефтегазовых технологических процессов и производств не обеспечивается только этой одной ее составляющей - оптимизацией обслуживания на отдельно взятых объектах. Необходимо также оптимизировать соотношение количества объектов обслуживания, материально-технических и трудовых ресурсов в конкретной системе обслуживания (предприятии) и взаимодействие этих элементов системы в процессе обслуживания, увязав их с задачами обслуживания отдельных объектов.

Поэтому в настоящее время ключевой является проблема эффективного решения организационно-технологических задач процессов обслуживания определенного целевого назначения, всей большой совокупности технологических объектов нефтегазового предприятия, с определением соотношения количества и взаимодействия в процессе проведения обслуживания объектов обслуживания, бригад обслуживания и материально-технических ресурсов (МТР).

Одним из основных препятствий на пути автоматизации решения этой поставленной проблемы является отсутствие:

- концепции моделирования и оптимизации организационно-технологических задач обслуживания определенного целевого назначения ( в частности, задач по проведению ГИС и ТОР);

- системы адекватных математических моделей, которые, обеспечивая анализ и оптимизацию решения отдельных организационно-технологических задач управления процессами обслуживания, определенного целевого назначения, позволяли бы осуществить их комплексное решение;

- методов и решений по созданию информационного и программного обеспечения системы моделей автоматизации управления процессами обслуживания.

Таким образом задачи разработки методов и моделей для автоматизации управления процессами обслуживания определенного

целевого назначения (в частности, ГИС и ТОР), всей соответствующей большой совокупности технологических обьектоз предприятия нефтегазового производства, являются крупной научно-технической проблемой, имеющей большое научное и народно-хозяйственное значение. На данном этапе она является актуальной и неотложной.

Цель настоящей диссертационной работы состоит в разработке методов, и моделей автоматизации. у1фавления^5^служЕанием нефтегазовых технологических процессов и производств применительно к проведению геофизических исследований скважин и техническому обслуживанию и ремонту объектов добычи и транспорта нефти и газа. которые обеспечивают анализ и оптимизацию структур и процессов управления обслуживанием всей соответствующей этим видам обслуживания совокупности технологических объектов нефтегазового предприятия, с учетом факторов, определяемых технологией и условиями реализации процессов обслуживания.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие логически связанные между собой задачи:

- провести анализ, обобщение и классификацию зидов процессов и задач обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств: выявить и обобщить особенности задач автоматизации управления процессами обслуживания применительно к условиям проведения ГИС и ТОР технологических объектов добычи и транспорта нефти и газа;

- разработать концепцию моделирования и оптимизации орга-низационио-технологических задач обслуживания определенного целевого назначения ( ГИС и ТОР) и соответствующую этой концепции систему математических моделей, которая обеспечизала бы комплексное решение, входящих в нее задач;

- разработать в соответствии с предложенной концепцией методы, математические модели и алгоритмы реализации системы математических моделей;

- разработать методы и создать информационное и программное обеспечение разработанной системы моделей автоматизации управления процессами обслуживания;

Методы исследований. Для достижения поставленной цели использованы методы системного анализа, теории массового обслуживания. теории марковских случайных процессоз с непрерывным временем и дискретными состояниями, динамики средних, математического программирования, теории нечетких множеств, линейных экономических моделей и экспертных систем.

Основные научные положения, выносимые на защиту.

1. Общесистемные принципы автоматизации управления процессами обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств применительно к проведению ГИС и ТОР.

2. Математические модели функционирования систем обслуживания.

3. Математические модели и методы оптимизации структуру систем обслуживания.

4. Математические модели и методы оптимизации текущего, календарного планирования и оперативного регулирования процессов обслуживания (П1С и ТОР) объектов добычи и транспорта нефти и газа.

5. Архитектура специализированной гибридной экспертной системы и ее математические модели и алгоритмы для выделения обобщенных элементоз системы обслуживания и оценки эффективнее;:: (качества) операций обслуживания.

Научная новизна. В работе проведено теоретическое обобщение исследований по созданию и развитии методов и средств автоматизации управления процессами обслуживания нефтегазовых технологических процесссв и производств.

Впервые получены следующие научные результаты.

1. Созданы общесистемные основы автоматизации управления обслуживанием нефтегазоЕЬК технологических процессоз и про;::--

водстз применительно к процессам проведения ГИС и ТОР объектов добычи и транспорта нефти и газа, то есть:

- разработана концепция моделирования и оптимизации органи- . зационно-технологических задач обслуживания нефтегазового производства, которая основана на принципиальном положении о выделении среди элементов системы обслуживания (объектов обслуживания, бригад обслуживания_и„МТР) обобщенных (типовых) элементов - однородных по своим характеристикам, в зависимости от решаемой задачи, групп (классов) этих элементов, относительно которых решаются все необходимые организационно-технологические задачи;

- разработана иерархическая система моделирования, в которой на первом, уровне - модели функционирования и оптимизации структуры систем обслуживания, модели оценки эффективности (качества) операций обслуживания и выделения обобщенных элементов системы обслуживания, на втором уровне - модели текущего планирования процессов обслуживания, на третьем уровне - модели календарного планирования и оперативного регулирования.

- предложен функционально-объектный метод построения унифицированного программного и информационного обеспечений системы моделей автоматизации управления процессами обслуживания, состояний в построении этих обеспечений в виде открытой системы проблемно-ориентированных АРМ, включающих в свой состав гибридную экспертную систему.

2. Разработаны математические модели и алгоритмы, описывающие функционирование систем обслуживания как марковских замкнутых СМО, у которых как источники заявок, так и каналы обслуживания имеют различные интенсивности, а также математические модели, позволяющие осуществить оптимизацию на основе метода дихотомии структуры этих СМО, то есть рассчитать экономически оптимальное соотношения как числа объектов обслуживания и каналов _ обслуживания, так и разбиение всей системы обслуживания (СМО) на подсистемы.

3. Разработаны математические модели и алгоритмы, описывающие методом динамики средних взаимодействие в процессе обслуживания трех марковских случайных процессов {объекты обслуживания, материально-технические и трудовые ресурсы) и позволяющие на основе метода дихотомии находить их экономически оптимальное соотношение.

4. Разработаны математические модели и алгоритмы автоматизации решения организационно-технологических задач текущего планирования процессов обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств, которые являются моделями нечеткого дискретного математического программирования с булевыми переменными.

5. Предложена архитектура специализированной гибридной экспертной системы и разработаны, включаемые в ее состав оптимизационные модели и экспертные процедуры, позволяющие:

- оптимизировать выделение (расчет) обобщенных агрегированных (типовых) элементов системы обслуживания, обеспечивающих оптимизацию, решения ее основных организационно-технологических задач; -

- осуществить оценку комплексной полезности (эффективности) операций обслуживания и выделение и ранжирование признаков классификации элементов системы обслуживания при их типизации (агрегировании), получая компромиссные решения двух экспертных групп с (возможно) противоположными интересами.

6. Разработаны математические модели и алгоритмы оптимизации расписаний работы бригад обслуживания, которые учитывают специфику проведения операций обслуживания на предприятиях нефтегазового производства применительно к проведению ГИС и ТОР.

Практическая ценность работы заключается в том, что использование разработанных в ней методов, моделей, алгоритмов и программных средстз позволяет повысить эффективность работы служб производственно-технического обслуживания (и в частности ГИС

ТОР) объектов добычи и транспорта-нефти и газа за счет оптимизации их структуры и оптимального управления процессами обслуживания заявок, адаптирующихся как к реальным техническим и технологическим условиям работы, так и к условиям рыночной конкуренции при планировании и организации их проведения. Модульность и универсальный характер предложенных теоретических и технических решений по разработанных программных средств предоставляют возможность их использования и в других отраслях промышленности, а также в учебном процессе при подготовке и переподготовке инженерных кадров по специальности 22.02, 21.02.

В диссертационную работу включены результаты, полученные азтором в ГАНГ им. И.М.Губкина в период с 1980 по 1997 год в процессе выполнения хоздоговорных и госбюджетных НИР, а также в порядке личной инициативы.

Теоретические и практические результаты работы нашли применение в работе ассоциации "Газпромгеофизика" и "Производственном объединении транссибирских магистральных нефтепроводов", производственном объединении "Татнефть", а также при преподавании автором дисциплин "Проектирование АСУ", "Надежность функционирования АСУ", "Математические модели информационных процессов и управления".

Апообация работа. Основные теоретические и экспериментальные результаты диссертации докладывались и обсуждались на Всесоюзных, Всероссийских и Международных научно-технических конференциях. совещаниях к семинарах, таких как: Ш-е Всесоюзное совещание "Надежность и эффективность АСУ ТП и АСУП" (г.Суздаль, 1934); Всесоюзный семинар "Опыт безвахтной эксплуатации автоматизированных УКПГ с внедрением периодического технического обс-"/л.шания (г.Косква, ВДНХ. 1988г.); Всесоюзная каучко-техничес-кая конвенция "Теория и практика автоматизации управления отраслями народного хозяйства" (г.Москва, 1988г.); Научно-техническая конференция "Автоматизация управления объектами газовой

промышленности (г.Калининград. 1991г.); Всесоюзная научно-техническая конференция "Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов" (г.Новосибирск. 1991г.); Всесоюзная научная конференция "Интеллектуализация систем управления" (г.Баку, 1991г.); Всероссийская научная конференция "Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса" (г.Москва, 1994г.); Twenty First International Conference Macromödel'94 (Lodz, Poland." 1994y.); ICAFS'96. Second International Conference on Application of Fussy Systems and Sort Computing (Siegen. Germany, 1996y.); Всероссийская научная конференция "Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России" (г. Москва, 1997г.) и др.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 45 научных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы. Общий объем работы 359 страниц, в том числе 27 рисунков и 24 таблицы. Список использованной литературы включает 198 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ро введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель исследования, приведены основные защищаемые положения и их научная новизна, дано краткое содержание работы.

В первой главе выполнен анализ современного состояния проблемы автоматизации управления процессами обслуживания нефтегазовых технологических процессов и"производств и сделана"постановка задачи исследований диссертации.

На основе анализа, обобщения и классификации видов и содержания процессов обслуживания нефтегазового производства сделан вызо.г. о том, что онс в настоящее время является важной составлк-

ющей нефтегазового производства и эффективность его проведения во многом определяет эффективность основных производственных процессов. Показаны особенности нефтегазового производства и порождаемые им особенности процессов его обслуживания. Определено, что проблема повышения эффективности процессов обслуживания нефтегазового производства имеет две составляющие. Первая из них

- эффективное .обслуживание-отдельных, технологических объектов, решена сегодня достаточно полно. Вторая составляющая - эффективное решение организационно-технологических задач обслуживания, направленных на проведение обслуживания всей большой совокупности технологических объектов нефтегазового предприятия, сегодня в полной мере не решена. Сделан вывод об актуальности этой второй составляющей проблемы повышения эффективности обслуживания.

Предложено проведение ГИС и ТОР называть производственно-техническим обслуживанием (ПТО).

Установлено, что при проведении ГИС и ТОР решаются идентичные организационно-технологические задачи, связанные с определением соотношения и взаимодействия "в процессе их проведения объектов обслуживания, бригад обслуживания и материально-технических ресурсов. Характер этих задач таков, что он определяет как структуру систем производственно-технического обслуживания, так -и их организационно-технологические функции управления, такие как: текущее и календарное планирование, оперативное управление, контроль состояния оборудования, контроль эффективности и качества выполняемых работ и др..

Для производств, выполняющих эти виды ПТО, проанализированы и обобщены содержание и существующие математические модели основных организационно-технологических задач планирования и оперативного управления. Сделан вывод о том, что в моделировании и оптимизации рассмотренных задач имеется ряд пробелов, которые не поззоляют в реальных условиях функционирования систем ПТО пост-

роить для этого единую систему математических моделей и' соответствующих ей информационное и программное обеспечение. Проведен анализ, обобщение и классификация этих пробелов.

Исходя из выявленных пробелов в теории и практике автоматизации и оптимизации производственно-технического обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств, в этой главе разработаны общесистемные принципы их автоматизации управления применительно к, процессам проведения ГИС и ТОР объектов добычи и транспорта нефти и газа, которые обеспечивают анализ и оптимизацию структур и процессов управления обслуживанием всей соответствующей этим видам обслуживания совокупности технологических объектов нефтегазового предприятия. Эти принципы включают в себя: концепцию моделирования и оптимизации организационно-технологических задач проведения ГИС и ТОР; иерархическую систему моделирования и оптимизации их решения ; функционально-объектный метод создания информационного и программного обеспечений разработанной иерархической системы моделей.

Сформулированы основные положения, обосновывающие и раскрывающие эта принципы.

■ На основе предложенных принципов применительно к моделированию и оптимизации проведения ГИС И ТОР разработана соответствующая структурная схема системы предлагаемых и рассматриваемых далее в диссертации математических моделей.

Вторая глава посвящена разработке математических моделей и алгоритмов, описывающих, функционирование систем производственно-технического обслуживания в условиях, характерных для нефтегазового производства.

Показывается, что основные трудности, связанные с их разработкой. определяются тем, что замкнутые систе.чы массового обслуживания (СМО), описывающие работу этих систем, имеют ряд особен-' ностей. ■

С учетом выводов, сделанных в первой глазе, их можно сгрул-

пировать следующим образом: часто источники заявок (группы скважин, оборудование компрессорных станций, насосных управлений и др.) и каналы обслуживания (ремонтные бригады, геофизические партии, диагностическое оборудование и др.) не одинаковы и изменяются от источника заявок к источнику и от канала обслуживания к каналу; часто работа по обслуживанию (проведению ГИС, ТОР) на соответствующих предприятиях организуется таким образом, что отдельные источники заявок образуют однородную технологическую группу, требующую для своего обслуживания определенных бригад обслуживания и. таким образом, вся система обслуживания оказывается состоящей из ряда параллельно (одновременно) работающих подсистем. При этом, разбиение всей системы обслуживания на подсистемы выполняется обычно как из экономических, так и организационно-технологических соображений; часто число объектов обслуживания (особенно скважин) измеряется десятками (и даже сотнями) единиц; ввиду того, что, как правило, проведение ГИС и ТОР требует для своей реализации достаточно большого количества дорогостоящего и разнородного оборудования и материалов (МТР), часто возникает необходимость в анализе, -а нередко и расчете наилучшего соотношения в системе (и подсистемах) числа объектов обслуживания бригад обслуживания и МТР.

Предложено поэтому, замкнутые СМО, которые обладают перечисленными выше особенностями называть сложными замкнутыми СМО и кроме того, если в этих СМО источники заявок и каналы обслуживания имеют не одинаковые интенсивности подачи заявок и интенсивности их обслуживания называть их еще и неоднородными. Для описания работы таких замкнутых СМО предложено четыре математических модели.

Первая модель описывает работу одноканальной неоднородной СМО, которая имеет п объектов обслуживания, каждый из которых ■ порождает пуассоновский поток заявок'на обслуживание с различными интенсивностям Xt -const; 1=1,2.....n - номер источника зая-

- 15 - "

вок. Бригада обслуживания, выполняя обслуживание, также порождает пуассоновский потек обслуживания с интенс;зностыо д ^сопэ^ В соответствии с этим вводятся состояния такой СМО. Показывается, что размеченный граф состояний этой СМО является древовидным. Предложено одну вершину к-1 уровня и 1К* вершн к-го уровня называть группой вершин.

В группе вершин интенсивности перехода из состояния в состояние (из вершин к-1 уровня в вершины к -го уровня) определяются по выражению: „ „

Ч "(Л " Ли ] Р1» "( 1 - 1 Мп*) Р1в

1,1 1-1 .где ■

(1 - если в 1ц -ом сочетании присутствует Х1 О-в противном случае.

где 1х-1.2......1„*и 1к*»СпК. а С„к- число сочетаний из п

объектов обслуживания по к объектов в каждом; к=0,1.......п; 1к

- номер комбинации (сочетания) из п элементов по к; р1|с. вероятность того, что в системе будет совершен переход из одного состояния в другое возможное состояние, например из состояния Б^-'з состояние Б^1« с интенсивнбстью Л - Л^. Учитывая то, что в системе осуществляется бесприоритетное обслуетзание. вероятность

V1«

р^/С и I р,-1. V1

Работа данной СМО рассматривается в стационарном режиме и для нее записываются соответствующие ' алгебраические уравнения относительно вероятностей пребывания системы з своих состояниях. Показывается, что эта исходная система уравнений приводится к системе уравнений вида: " X, Р,

" X? р? + м = о

" $ pf + М Рг = О

- MF P? + M PrV! - 0 (1)

-¿1 Pn-I +MPn -0

Po + pf *.....+ Pn = 1 .

где xf = Х,к +..... + Xi» - суммарная интенсивность потока заявок, получаемая из всех возможных X1r и воздействующая на все множество вершин (Sj } ;

Pi? - Pi,1-1 + Pi«'"1 + • • • • + • • •+ PjA

где Зц - номер вершины на k-ом уровне графа состояний и, 3=1,2......V . а - число вершин на к-ом уровне графа состояний. Даются выражения для подсчета 3К* и общего числа вершин графа состояний.

Полученная система уравнений формально описывает процесс типа "гибели и размножения", относительно параметров /i , х£ , Pi? и работу соответствующей классической одноканальной замкнутой СМО. И следовательно, для того, чтобы получить выражения для характеристик эффективности функционирования исходной СМО (например, среднего числа ■ объектов, связанных с обслуживанием, находящихся на обслуживании и в очереди), необходимо в соответствующие выражения вместо вероятностей пребывания системы в 1 -ом состоянии, подставить рк2 , легко определяемые из системы уравнений (1) и выражаемые через р„ и X*

Для многоканальной неоднородной СМО проделаны аналогичные рассуждения и математические выкладки, отличающиеся лишь тем. что наряду с Х1д. , взедено понятие ^ :

m

JV(I ^ Xl4 К •

1-1 где

- 17 -

¡1 - если в сочетании (комбинации

присутствует ^ 3 - в противном случае £=1,2.......Як*, а Як* "С,* » " число сочетаний из ш элементов (бригад обслуживания, имеющихся в системе) по к.

рК=1/С_* - вероятность проведения обслуживания сочетани-

г.

'ем бригад. I ре=1. V1

Далее в этой главе предложены математические модели, которые позволяют описывать функционирование и взаимодействие в процессе обслуживания объектов обслуживания, бригад обслуживания и МТР. Для случая, когда в системе имеется достаточно большое количество этих объектов (десятки и сотни) математическая модель их функционирования и взаимодействия построена на основе метода динамики средних и представляет собой векторный случайный процесс ХШ с зависимыми составляющими:

Х^ЫХ, («.ХгШДзШ.-Х^Ш. (2)

гдеХ^и - целочисленный случайный процесс, описывающий функционирование объектов обслуживания (скважины, насосные агрегаты, компрессоры и др.); ХгЦ) - целочисленный случайный процесс, описывающий работу бригад обслуживания (геофизические партии, ремонтные бригады); Х3 СЬ) - целочисленный случайный процесс, описывающий функционирование нерасходуехого МТР (автомобили, подъемники, измерительные приборы и т.д.); Х4Ш - целочисленный случайный процесс, описывающий функционирование (расходование) расходуемого МТР (например, кабель, заряды, горюче-смазочные материалы и др.). Все составляющие процесса ХШ - марковские случайные процессы с непрерывным временем и дискретными состояниям!', г группы объектов, работу которых они описывают, однородны. Среди составляющих Хи) процесс Х,(1) считается уг.~ реьляхаим. ь Х? (и. Х3С.;, Х4(и - управляете и их взакмодейс-

твие с Х4 (t) носит транзитивный характер. В соответствии с сущностью процесса обслуживания (проведение ГИС. ТОР), для единиц процессов Xj (t), X2(t), X3(t), X*(t) вводятся все необходимые для этого состояния и записываются соответствующие им дифференциальные уравнения.

Разработана также математическая модель, которая позволяет рассчитать соотношение интенсивности работы бригад обслуживания и использования МТР. Поправочный (синхронизирующий) коэффициент d для интенсивности использования МТР рассчитывается из условия равенства очередей з двух замкнутых СМО. Первая СМО - это объекты обслуживания - бригады, а вторая - объекты обслуживания -МТР. Задача расчета d сведена к решению алгебраического уравнения n-ой степени, где п - число объектов обслуживания в системе.

В третьей главе рассматривается проблема оптимизации структуры замкнутых СМО, моделирующих работу систем проведения ГИС и ТОР. Установлено, что успешное решение задач календарного планирования проведения ГИС и ТОР во многом определяется тем, каково соотношение числа бригад и объектов обслуживания в системе и как они закреплены друг за другом, то есть структурой системы. Дается ее математическое описание.

Предложено традиционный итерационный подход к получению различного рода оптимальных расписаний по проведения производственно-технического обслуживания, когда они получаются по мере уточнения его структуру, то есть когда вначале задается какая-либо структура, а затем строится расписание и по его качеству уточняется структура, после чего вновь повторяется эта процедура и т.д. до получения оптимального расписания, заменить дву-хэтапной процедурой. Тогда, на первом этапе оптимизируется структура соответствующей замкнутой СМО, а на втором строится оптимальное расписание.

Катематическая модель оптимизации структуры замкнутой СМО представляется следуетм образом:

- 19 -

Г(3)=Г(т;п:513П1-") — 1=1» I п^-т

ш1п

(3)

(4)

л-л,

I п3-п

3-1

С (П.*)

(5)

(6)

где 313(Ь-¥) ={т1( п3. х13 }й7 - множество подсистем, составляющих №. у) вариант структуры сложной (однородной или неоднородной) замкнутой СМО, при заданных тип; т - общее число бригад обслуживания в системе, п - общее число объектов обслуживания в системе; Б-Оп, п, 8и(п-т)) - структура СМО. -(Ш!, п: , х13 )„* оптимальное разбиение Б на подсистемы, определяемое из решения' задачи:

^ I I ^з«-*» хи -

т1п

(7)

1 :

При ограничениях:

1 хи 1

2 х13 }

1

= 1

>= 1

ш, <=

£ Хи 3

(8)

(9)

(10)

где

- С[ ш1 + Т(ки с2 + с3) , (Ш

1 - если 1- я часть бригад закрепляется за Х1} = й частью источников заявок

.О-в противном случае С4 - средняя стоимость содержания одной бригады в течение всего периода, на котором рассматривается функционирование СМО (например, год); Сг - средняя стоимость одного обслуживания (ремонта. ГИС) в единицу времени, включая потери от простоя объек-

}

-готов обслуживания во время обслуживания; С3 - средняя стоимость потерь от простоя (ожидания) в очереди на обслуживание одного объекта обслуживания в единицу времени; Т - период времени, в течение которого рассматривается функционирование СМО; к13 -среднее число объектов, находящихся на обслуживании в любой момент времени в S13(I1-V) подсистеме; q13 - среднее число объектов, находящихся в-очереди-на-обслуживание в любой момент времени в подсистеме S13(ll'v).

Переменные %, определяют оптимальное разбиение m и п на части (подсистемы), a xt 3 оптимальное закрепление их друг за другом; и учитывая (3) - (6) и (7) - (10), задача оптимизации структуры замкнутой СМО может решаться в следующих трех вариантах: a) n - const и задано, надо найти m и соответствующее Su<h,v' . минимизирующее функционал (3); б) m-const и задано, найти п и соответствующее значение S13(h,v) , минимизирующее функционал (3); и в) ш-const, n=const и заданы найти ^а (hv) . решая при этом только задачу (7) - (10).

Для решения этих задач предложен эвристический комбинаторный алгоритм, суть которого сводится к тому , что зная тип получают все возможные их разбиения на целые части и для этих частей вычисляется матрица эффективности ||F13|I, значения элементов которой определяются по выражению (11). Затем строится матрица! |и1а|| всех возможных сочетаний разбиений m и п и для допустимых из них в смысле выполнения ограничений ч(8) (10) в матрице! |Fn II. находят соответствующие элементы Fu и вычисляют соответствующие значения FllV . Выбирая лучшие из них, получают оптимальное решение задачи, если решается задача в). Если же. решаются задачи а) или б), то описанная процёдура является внутренней по отношению к поиску оптимальных значений m или п. который осуществляется с помощью алгоритма дихотомии (или чисел 'Фибоначчи).

Далее показано, что для того, что бы рассчитать оптимальное

количество МТР в системе и также, как бригады оптимальным образом закрепить их за рабочими участками (группами объектов обслуживания) необходимо вначале решить задачу (3) - (11) для смо "объекты обслуживания - бригады", а затем эту же задачу для СМО "объекты обслуживания - МТР". Если же работа СМО описывается моделью динамики средних, разработанной во второй главе диссертации, то элемента матрицы 11 ?!311' вычисляются с использованием соответствующих средних численностей состояний, определяющих затраты и потери в системе, аналогичные по смыслу составляющим критерия (И) и, опять решается задача (3) - (И). Наконец,'. в этом случае можно непосредственно найти оптимальные соотношения числа объектов обслуживания, бригад и МТР, используя следующий алгоритм.

Шаг 1. Пусть число объектов обслуживания задано и равно п. Устанавливаются некоторые максимальные значения п\,,ах -числа бригад, гяах - МТР.

Шаг 2. Решается система дифференциальных уравнений динамики средних и по соответствующим численностям состояний вычисляется значение критерия оптимальности.

Шаг 3. Производится сравнение значений критерия оптимальности на к-1 и к -й итерации. Если. Г*"1 <- Рк, запоминается Р*"1 . если нет. запоминается Рк и проверяется правило останова вычислений. Если правило выполняется - останоз вычислений и фиксация оптимального значения г, если нет - переход к шагу 4.

Шаг 4. Методом дихотомии (или применения чисел "Фибоначчи") изменяется значение г и переходят к шагу 2.

Далее при найденном значении гор{. алгоритм "прогоняется" еще раз для нахождения шорС.

Предложенный алгоритм может быть использован так не и для . определения п по заданным значениям и и г. что фактически означает определение объемов работ, с которым предприятие, например по проведения ГИС или ТОР, может справиться.

Четвертая глава посвящена разработке методов и математических моделей, обеспечивающих реализацию оптимальных решений текущего планирования проведения ПТО. В ряду этих моделей, перечень которых определен в первой главе диссертации, одной из основных (принципиальных) является математическая модель классификации элементов системы обслуживания на однородные группы (классы) -обобщенные - агрегированные_(типовые)- элементы ПТО. Определяется это принятой концепцией построения системы моделей и тем фактом (трудностью), что элементы системы обслуживания (например, скважины) обладают большим количеством признаков (характеристик) как количественного, так и качественного характера, которые при определении однородности их групп (например, для оптимизации планирования проведения ГИС, структуры системы обслуживания и др.) необходимо учитывать.

Модель классификации элементов системы обслуживания на однородные группы представляет собой оптимизационную задачу следующего вида: 1ж3

Ф(х1К. xn. ym) = I Oi -► min , (12)

1-1 где

п шли

F, = I ут I X Z xu С13 Xjk - потери от различия объектов

(например, скважин) внутри классов, а С13 - расстояние (различие) между 1 -м и J -м объектами классификации;

п

?z = Z уш га - потери от числа классов;

m ■ 1

л п п

F3 = I yn((l/m) I (I x1K-(n/m))z) - потери от разброса клас-

m ■ 1 к - 11 = 1

сов по мощности;

Cj - весозые коэффициенты составляющих критерия оптикаль-

ности, X ах -1;

1 [*1 - если объект (элемент системы обслуживания) х11( =< 1 отнесен к классу к 10 - в противном случае

!1 - 'если классификация ведется ш классов

О-в противном случае При условиях:

п а

I у, I ха - 1 . (13)

и»1 1с»1

то есть каждый объект может быть отнесен только к одному классу во всех вариантах разбиения:

п

х11с <= «2* . к=1.....1 ут ш . (14)

п«1

э^*, «г* - число элементов в классе, задаваемое экспертно;

п

I Уга = 1 . (15)

п>1

то есть классификация ведется на одно априорно незаданное число классов;

У, . X,» - 1 V О (16)

Определение коэффициентов различия объектов С,3 основывается на том соображении, что объект классификации (скважина, насосный агрегат и др.) может либо обладать соответствующим признаком классификации, если он качественный или его определенным значением, если он количественный, либо не обладать. Этот факт обозначается 1.. если данная конкретная характеристика у объекта присутствует 0 , если ее нет. Затем для каждой пары объектов (1.^ подсчитывается: а - число случаев, когда они обладают одним и тем же признаком; в - число случаев, когда объекты не об-

ладают никакими общими признаками; h - число случаев, когда объект 1 не обладает признаками объекта 3 и g - число случаев, когда объект 1 обладает признаками, отсутствующими у объекта 3. С помощью коэффициентов а. в, h, и g для каждой пары (1,3) по известным выражениям вычисляются коэффициенты С13 . Например, С13 * - (ав - gh)/(aB + gh) - функция Юла. Всего в диссертации- исследовано шесть известных функций различия (сходства). - - -Следующая разработанная в диссертации математическая модель в иерархии моделей текущего планирования проведения ПТО - модель выбора оптимальных стратегий их проведения. Эта задача ставится и решается в условиях, когда классификация объектов обслуживания выполнена, то есть решена задача (12) - (16) и число рассматриваемых объектов достаточно велико (десятки и сотни единиц). По-, нятие стратегии проведения ПТО определено исходя из анализа технологии проведения ГИС и ТОР технологических объектов нефтегазового производства.

Модель выбора оптимальных стратегий проведения ПТО (ГИС или ТОР) представляется следующим образом:

2 I I I C13kn х13Кп ---min, (17)

1 з X п

где С13)сп - эффективность (экономическая) назначения на скважины класса 1 по задаче 3 и комплексу ГИС к стратегии п.

если на скважинах класса 1 по задаче 3 для

Х1 JKI

1

проведения комплекса ГИС (ТОР) к назначается стратегия п 10 - в противном случае Ограничения задачи:

1 х13кп = 1 (18)

п

а<х13к„) >= . (19)

где 0! - заданное (минимально возможное) значение (уровень) качества решения задали 3 при выбранной стратегии п. Так. напри-

мер , для задачи проведения ТОР скважин, которую сопровождает проведение ГИС, это есть коэффициент их технического использования; (КХцц,,) - значение (уровень) качества решения задачи 3 при при выбранной стратегии п. Показано далее, что определение С13кп и 0(Х1з*1)) л™ данных конкретных задач является самостоятельными проблемами, по которым необходимо строить свои собственные математические модели функционирования объектов обслуживания в условиях реализации различных возможных для данной задачи стратегий обслуживания. Для задачи выбора стратегий ТОР различных технологических объектов добычи и транспорта нефти и газа (и ГИС с целью технического обслуживания и ремонта скважин) на основе метода динамики средних разработана такая математическая модель. В этой модели рассматриваются следующие средние численности состояний объектов обслуживания, для которых затем записываются соответствующие дифференциальные уравнения: т, (I) - среднее число единиц оборудования, находящихся в рабочем состоянии: ш2(и -среднее число единиц оборудования, находящихся в очереди на устранение, случайного отказа; ш3(1) - среднее число единиц оборудования, у которых устраняется случайный отказ (СО); аналогично т4(и и т5 Ш задают численности состояний по текущему планово-профилактическому ремонту (ППР); п^Ш и го, (О - по среднему ремонту (СР); п^Ш и п^Ц) - по капитальному ремонту (КР). Переходы из рабочего состояния могут совершаться только в соответствующую очередь, из нее в соответствующий ремонт, а из ремонта опять в рабочее состояние. Такая модель организации ТОР означает, что случайные отказы оборудования устраняются по мере их возникновения, а ППР, СР, и КР по календарю (или наработке), то есть она задает две стратегии обслуживания. Если же случайные отказы. СР. КР осуществляются так же, как и в предыдущей паре стратегий, а ППР вместе с устранением случайных отказов, то образуется еще пара стратегий и т. д.; всего было таким образок сформировано двенадцать стратегий. При этом, формирование той

или иной стратегии означает изменение набора численностей состояний и переходов из состояние в состояние. Решение систем дифференциальных уравнений позволяет для различных стратегий вычислить слагаемые С1Пп - средние стоимости проведения ППР, СР, КР . стоимости устранения случайных отказов и ожидания в очередях, а значения интенсивностей переходов из состояния в-состояние -средние коэффициенты технического использования групп оборудования- а(х13кп) при различных принятых стратегиях обслуживания.

Для текущего планирования проведения ГИС другой важной задачей является задача выбора оптимальных комплексов ГИС. В соответствии с принципами, предложенными в первой главе, разработана математическая модель решения этой задачи:

III х,Хп -» шах . (20)

3 К п

где ¥Пп - эффективность к -го комплекса ГИС для решения геолого-промысловой задачи п . для геолого-технических условий

(классов скважин) 3 : 3 - 1.2......;)'; к-1,2,...,к";

п-1.2.....п\

{1 - если на скважины типа (класса) 3 по задаче п назначается комплекс ГИС к

О-в противном случае

Выбор комплексов ГИС ведется при следующих ограничениях:

- на стоимость работ

ИХ С3,„ хПп <- С8 . (21)

3 к п

где С3кп - стоимость к -го комплекса ГИС на скважинах класса по задаче п; С8 - допустимая стоимость работ на данном предприятии.

- на время занятости геофизических партий 1 -го типа (например. комплексные, специализированные и др.)

ХПп 031с Тзкп УЦ - Пх . (22)

3 к п

где Т^цп - средняя продолжительность к -го комплекса ГИС по задаче п на скважинах класса: 03к - среднее число комплексов ГИС к -го типа, которые за год необходимо провести на скважинах класса к; П, - фонд рабочего времени геофизических партий 1 -го типа, 1-1.2.....1 .

!1 - если партия 1 -го типа может выполнять к -й

комплекс ГИС-------- - -

О-в противном случае на время занятости оборудования г -го типа

2 2 I Х„п П,» ТПп угк <- Пг , (23)

ЗИП

где Пг - Фонд рабочего времени оборудования г -го типа (автомобили . измерительные приборы и др.); г-1,2.....г' .

1 - если оборудование г -го типа может использо-уг1с - ваться при проведении к -го комплекса ГИС

О-в противном случае для решения задачи п на скважинах типа 3 может быть выбран только один комплекс ГИС

I хзкп - 1 " - (24)

к

Очевидно, что возможна и обратная постановка задачи - минимизация затрат на проведение ГИС. при определенном уровне (не ниже) качества работ. Очевидно также , что успешность решения и той и другой задачи во многом определяется тем, как определяется (или задается) уЗХп . На основе проведенного анализа известных •видов Уцсп и подрядного (рыночного ) характера организации работ по проведении ГИС преложено два метода их экспертной оценки .

Первый метод (процедура) состоит в том, что эксперты - "заказчик" и "исполнитель" оценивают в баллах каждый- метод ГИС, входящий к -й комплекс по отношению к задаче п и классу скважин Д. И тогда, оценкой является среднее число баллов, полученное комплексом. При этом, усреднение выполняется как по методам

ГИС, входящим в комплекс, так и по ЛПР ("заказчик" и "исполнитель"). В том случае, когда "заказчик" и "исполнитель" при оценке комплексов ГИС хотят (могут) оценить их, используя лишь оценки типа хорошо, плохо, отлично, очень хорошо и др. и хотят оценивать комплексы ГИС с различных позиций - по различным известным показателям их эффективности, а в результате получить некоторую интегральную оценку эффективности комплексов -ГИС. предложено использовать второй метод. Он состоит в применении процедуры упорядочивания альтернатив (комплексов ГИС) на основе композиции нечетких критериальных оценок и эвристических соображений лиц, принимающих решения (ЛПР) в виде лингвистических оценок их полезности и применения для сравнения альтернатив принципа Беллмана-Заде.

Решение задач оптимизации структуры системы обслуживания, выбора оптимальных стратегий обслуживания и выбора оптимальных комплексов ГИС формируют фактически оптимальную производственную программу соответствующего предприятия. Для обеспечения успешного выполнения такой программы предложена математическая модель ее оптимального распределения по коротким (месяцам) плановым периодам. которая задает наиболее выгодную в заданных условиях ритмичность работы предприятия. Содержательно эта задача сводится к определению номеров скважин (соответственно еще, например, насосных агрегатов, компрессоров и т.д.), которые включаются в ежемесячный план - график проведения ГИС (или ТОР) в зависимости от выбранной стратегии их проведения. И. в частности, модель оптимизации плана - графика проведения ГИС имеет вид: t ■ 1 2

I |Tt -III x13kt tk]at -> min . . (25)

t.l 13k где

- 29 -

А - если 1 -ое скважинно-измерение ГИС Хин, • < ■ к -го типа назначается на скважину класса ] в Ъ -ом месяце -О-в противном случае Тг- средняя возможная продолжительность работ Ъ - ом месяце; сс{ - коэффициент, учитывающий желательную неравномерность

рабочей нагрузки по месяцам,- • ------- ~

Ограничениями задачи являются:

ограничение на сроки проведения отдельных ГИС 1-12

ТП1„3* <" 2 Х13к, <= Т,„» (26)

1-1

Тит311' Т„ахп - минимальный и максимально возможный сроки

проведения ГИС К -го типа на 3 -ой скважине;

на время занятости геофизических партий

2 Хи«1» <-11 Т11п1 у„ . (27)

1 3 1с 1 1с

где Ц - длительность комплекса ГИС к -го типа; Т(1 - фонд рабочего времени партий 1- го типа Ь -ом месяце; - число партий 1 -го типа на предприятии.

{1 - если скважинно-измерение к может выполняться

партиями типа 1 О-в противном случае на фонд рабочего времени оборудования

III ХцщЦ <-2 1 Т1Г 0*г , (28)

1 Л к г 1с

где Т1г - фонд рабочего времени оборудования г -го типа в I -ом месяца; 0кг- число единиц оборудования г -го типа, которое можно использовать для проведения ГИС к -го типа; ГИС должны быть распределены все 1112 х1'зк( - I I О,» . (29)

1 1 а г 3 к

- 30 - L

где DJk - число скважинных измерений к -го типа, которое должно выполняться на скважинах класса ;J; DJk - S3 Г3к , а Г31с - число скважинных измерений к -го типа, проводимых на скважинах класса J в в течение года; S3 - число скважин класса J.

И структурные ограничения:

in x13kt - 1 ,. (30)

l k t

то есть на любой скважине скважинное измерение (один комплекс ГИС) выполняется только один раз;

Zllx13kt>-1 .' (31)

lit

запланированные комплексы ГИС должны выполняться не менее одного раза в год.

В условиях рыночной экономики рассмотренные выше вопросы автоматизации управления проведением обслуживания можно считать решенными до конца, если правильно определены цены на обслуживание (например, ГИС.ТОР). В общетеоретическом плане эта проблема решается в рамках теории равновесных цен. В связи с этим, в диссертации предложена математическая модель расчета равновесных цен на комплексы ГИС (ТОР) как в случае одного "заказчика" и одного "исполнителя", так и в случае нескольких "заказчиков" и "исполнителей". Для этого необходимо, например для задачи (20) -(24) выбора оптимальных комплексов ГИС записать обратную задачу в следующем виде:

I I Z C3kI1 x3kn --- min (32)

3 k n

I Z Z a3knh xJkn <- Z V . (33)

3 n 11 a h»1.2.....h'

S-I Z (l-Yjkn) X]kB <• rk (34)

3 n ъ

Z x3kn- - 1, , (35)

k

где Гц - минимально возможный уровень качества (эффективности), на который согласен "заказчик" при финансировании проведения комплексов ГИС к -го типа; aJknh - количество ресурса h-ro вида, которое необходимо "исполнителю" для проведения комплексов ГИС к -го типа на скважинах класса J по задаче п; Ахп -ресурсы h- го вида, имеющиеся (необходимые) "исполнителю" для проведения всех комплексов ГИС к -го типа; Сп„- объем финансирования, выделяемый "заказчиком" для проведения комплексов ГИС к -го типа на классах скважин J по задаче п. Вводя далее обозначения a^,,® " (1 ~ Yj кп) • Ак° ■ ГК , где ш = h* + 1 и составляя для задачи (32) - (35) функцию Лагранжа можем этой задаче сопоставить двойственную задачу следующего вида:

Z X* Z Ак11 -> max , (36)

к h

Е Xk a3)tnh <= CjKn (37)

h

Xk >= О (38)

В задаче (36) - (38) Хк - цена единицы ресурсов для проведения ГИС к -го вида; и в частности, с учетом-смысла задачи (20)

- (24) - это цена одного часа работы геофизической партии, оборудования, единицы качества ГИС. Согласно основной теореме двойственности для прямой (32) - (35) и двойственной задач (36)

- (38) имеет место равенство:

min Z Z Z Cjun xil(n = max Z Xk Z AKh . (39)

3 k n x ti

В этом равенстве Хк . равновесные цены, которые могут быть найдены из него после решения прямой задачи. Рассмотренная модель предназначена для расчета равновесных цен , когда имеется один "заказчик" и один "исполнитель", а конкурируют между собой комплексы ГИС. Если теперь вместо индексов J и к в обозначениях переменных ;сЗКп и коэффициентов a3knh, C3kn , AKÄ , Хк ввести индексы V = v(l,J) и 1]) = ^(v.k). где, 1 - номер "заказчика" л

1=1,2.....Г и v - номер "исполнителя", у=1,2.....v', то формально задачи (32) - (35) и (36) - (38) сохраняют свой вид, но их смысл будет качественно другой. Конкурировать уже будут не комплексы ГИС, а предприятия, которые их выполняют.

Кроме того, в этой главе на основе анализа условий решения рассмотренных в ней задач показано, что основные трудности их решения связаны с тем, что их временные, стоимостные и материально-технические ресурсы имеют размытый (нечеткий) характер, а коэффициенты критериев оптимальности многих из этих задач носят качественный (экспертный) характер. Предложено интерпретировать эти задачи, как задачи дискретного математического программирования с нечетким критерием оптимальности и ресурсными ограничениями и четкими структурными ограничениями.

В пятой главе разработаны алгоритмы для решения задач оптимизации текущего планирования ПТО (ГИС и ТОР): выбора стратегий их проведения, выбора оптимальных комплексов ГИС, распределения ГИС и ТОР по плановым периодам, расчета равновесных цен. Учитывая выводы, сделанные в четвертой главе относительно характера и трудностей решения этих задач и обобщая их суть, показано, что в общем виде они могут быть записаны как распределительные задачи нечеткой дискретной оптимизации с булевыми переменными следующего вида:

I I С13 х13 -^т- т1п(тах) (40)

1 з

I I а,а" х13 А" (41)

13 х13 = 1 (42)

Х13 >= 1 (43)

Х13 = О V 1 (44)

Здесь знак <= означает, что неравенство (41) может нарушаться, или друпши словами имеет место его нечеткое выполнение; знак т^г означает приближенное, нечеткое достижение критерием своего экстремального значения.

Для решения такого рода задач предложено три вида алгоритмов. работа которых базируется на вычислении функций принадлежности для критерия оптимальности (40) и для ресурсных ограничений (41). например в виде:

^ - ((V - ОЛОа" - А") . (45)

где 0„' - максимально допустимое (возможное) значение левой части ограничений (42); Оп1 -значение левой части ограничений (41), вычисленное при 1 -ом решении задачи (40) - (44), которое должно удовлетворять ограничениям (42) - (44) и приближенно ограничению (41). При этом, -1 -ое решение считается недопустимым, если ^ = 0; 0„' -Оп1, а V = А" +ЛА , ДА - задается.

Для критерия оптимальности (40) вычисляется функция принадлежности которая в общем случае может иметь линейный, экспоненциальный, гиперболический или обратный гиперболический вид. И в частности, если выбирается линейный вид , то для минимизируемого критерия она равна:

Мг1 - (Рш.х - Г1)/(Рвах - ГП1П) , (46)

а для максимизируемого он: равна:

Рг1 - СГЖ - ?Л1Л)/1?В„ - . - (47)

?! - значение критерия (40) при 1 -ом допустимом решении задачи (40) - (44); Гиах - йаксимально возможное значение критерия (40); Ги1п - минимильно возможное значение критерия (40).

Четкое максимизирующее решение задачи находится на основе операции Беллмана-Заде:

гг.ахр0(х1') = шах п-!1п {^а11 (X!),цг (х^) , (48)

Х*ёХ Х^Х

где X - множество допустимых решений; X! - допустимое решение; хх' - максимизирующее допустимое решение.

ПерЕый алгоритм итерационный и ориентирован на класс задач, у которых отсутствует ограничение (43). В первой своей части он базируется на применении дискретных множителей Лагранжа для решения задачи (41) - (44),.алгоритм решения которой предложен Ер-

молаевым А.И.. Во второй части алгоритма реализуется вычисление выражений (45) - (48) и методом последовательных приближений получается максимизирующее решение х^.

Второй алгоритм предназначен для решения задач, имеющих б своем составе ограничение (43). и реализует случайный поиск решения с локальной'оптимизацией. Работа алгоритма основана на том, что с помощью датчика случайных чисел формируется матрица допустимого решения ||х13||, затем путем попарной перестановки элементов этой матрицы добиваются улучшения этого решения. После проведения необходимого числа таких итераций получают максимизирующее решение X!*.

Третий алгоритм, в отличие от предыдущих, позволяет получить оптимальное решение задачи х^ за конечное число шагов и реализует метод "ветвей и границ", в той своей модификации, когда в очередном столбце (строке) матрицы ||хп|| только одна переменная хи -1. И таким образом он предназначен для решения задач класса (40) - (43), без ограничения (44). Используя эту схему ветвлений, на каждом шаге для критерия оптимальности и ограничений строятся оценки:

к в п

) - X X С13 хи + X пИп(тах) С13 , (49)

где первая сумма включает в себя все слагаемые из выражения критерия оптимальности (40), которые уже отвечают зафиксированным значениям переменных (х13 =1). Вторая сумма дает минимальное (максимальное) приращение критерия (без учета выполнения ресурсных ограничений). И,

к в п

•ф(Сх >) = X X а13ь х13 + X т1п(тах) а13ь , (50) 1>ич 1 - к* I }

где вычисление цКС^*') основано на том соображении, что

если iptGi<к>> Ah при min au", то оно (ограничение) тем более не з

будет выполняться при других значениях auh. Таким образом, вычисление ^(G^10) дает возможность оценить наличие допустимых решений в подмножестве Gi"°. По 4(Gia)) и ^(Gi(*') по выражениям (45) - (47) вычисляют соответствующие функции принадлежности... При этом, . если в подмножестве Gj-^'—допустимых решений нет =0), то в дальнейшем оно ветвлению не подвергается. Если же допустимые решения имеются, то для каждого из подмножеств G/*' , используя принцип Беллмана-Заде, вычисляется

И, (Gi> " "in fPr (Gt^1 J.PQ1 (G!^»).....

* ...,HaÄ(G1<k)),..,,pah'(G1(lt))) (51)

Затем, сравнивая Яо(Gj1 k'). по всем возможным направлениям ветвлений - выбирают то, которое имеет максимальное (G ). После этого проводят ветвление, вычисляя Jif(Gi(K) ), f^MG!11"). и т.д. и после того как будет осуществлен перебор всех строк (столбцов) матриц ||с13Ц, Иа^П алгоритм заканчивает свою работу, а в матрице| |xn11 единицы будут стоять на местах, определяющих оптимальное решение Xj*.

В шестой главе рассмотрены математические модели и алгоритмы оптимизации расписаний работы бригад обслуживания при проведении ГИС и ТОР. Показано, что в зависимости от того, какая подсистема массового обслуживания синтезирована в результате решения задачи оптимизации структуры системы ПТО (см. главу 3) и в зависимости от того, какой тип стратегии, детерминированный или рандомизированный выбран для обслуживания, необходимо рассматривать построение: 1) детерминированных или рандомизированных расписаний и 2) расписания работ одной бригады, за которой закреплено несколько объектов обслуживания или расписания работы нескольких бригад, работу которых необходимо увязать. Кроме того, одной из особенностей и трудностей организации и проведения ПТО технологических объектов нефтегазового производства является то.

что они, во-первых, могут находится на значительном расстоянии друг от друга и, во-вторых, между этими объектами могут отсутствовать дороги . непосредственно связывающие их друг с другом. Для решения перечисленных задач разработаны следующие математические модели и алгоритмы оптимизации.

Показано, что детерминированное расписание работ одной бригады ПТО сводится к решению соответствующей известной "задаче коммивояжера", если из любой точки обслуживания непосредственно можно попасть в любую другую. Если нет. вначале с помощью алгоритма Дейкстры находятся кратчайшие пути между объектами и после этого для этих путей решается "задача коммивояжера".

Для построения оптимального рандомизированного расписания работы одной бригады предложена следующая математическая модель линейного программирования:

n II

I Ip, Cu р13 -- min , (52)

1-13-1

Z Pi PU " 1 Pj Рл - 0 (53)

i 1 ,

I Pu - 1 (54)

3

£ <= pu <= 1 - (n - 2) E (55)

t <= Pu <= 1 - (n - 2) с (56)

Здесь p4 = 1/tj и tt - среднее время проведения работ (ГИС или ТОР) на 1 -ом объекте; С13 - затраты на переезд с 1 -го объекта на J -й и Си= С13(1,+ Cu<2), где С,а(П - расстояние между объектами (необязательно непосредственное, переведенное в рубли; CU(Z) - потери (в рублях) от ожидания обслунивания J -м объектом при условии, что перед этим бригада работала на 1 -ом объекте; ри - вероятность переезда бригады с 1 -го объекта на-J -й: п - число объектов обслуживания; t « 1.

Суть предложенной модели состоит в том, что находится такс'?

вариант матрицы вероятностей переходов ПР13П. который в среднем по всем вариантам переездов минимизирует общие затраты и потери на реализацию расписания. Ограничения (53) - (54) обеспечивают марковость процесса обслуживания и рассматривают его в стационарном режиме. Ограничения (55) -156) обеспечивают невырождение задачи во время решения и выезд (возврат) бригад на базу (1=1, >1) с любого объекта. Кроме того, на базе этой задачи предложен рандомизированный вариант "задачи коммивояжера".

Далее показано, что оптимизация детерминированных расписаний работы нескольких бригад сводится к построению традиционной модели, хорошо известной в теории расписаний, и формализуемой как задача дискретного математического программирования с булевыми переменными, для решения которой разработан алгоритм, реализующий применение рандомизированных правил предпочтения. Для построения рандомизированного расписания работы нескольких бригад предложена модель, использующая оптимизационно-имитационный подход к построению расписаний, где однако, в качестве вместо) имитационной модели используются разработанные в диссертации модели функционирования замкнутых СМО и динамики средних.

Предложена также математическая модель оперативного регулирования проведения ГИС и показано, что она по существу сводится к решению задачи выбора оптимальных комплексов ГИС, но отличается от нее однако тем, что дополнительные ГИС планируются на оставшийся период времени планирования всего комплекса работ.

Седьмая глава посвящена вопросам разработки решений по построению информационного и программного обеспечений предложенной в диссертации системы моделирования и оптимизации организационно-технологических задач обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств применительно к проведению ГИС и ТОР технологических объектсз добычи и транспорта нефти и газа, как системы взаимосвязанных АРМ.

Разработана структура обобщенного АРМ ПТО (ГИС, ТОР) и

построение его информационного и программного обеспечений, на базе которых в зависимости от уровня управления, где используются разработанные в диссертации математические модели, формируются проблемно-ориентированные АРМ. Предложен перечень таких АРМ для конкретной АСУ - отраслевой геолого-геофизической информационной системы (ОГГИС).

Структура программных средств, из которых формируется АРМ, такова, что она включает в себя- общесистемные программные средства, пакеты программ, реализующих стандартные математические методы. пакеты программ оригинальных моделей, разработанных в диссертации, а также пакеты программ ведения баз данных, обеспечивающих как решение задач по разработанным.математическим моделям. так и информационное обслуживание руководства предприятия и технологические процедуры обеспечения дружественного интерфейса с пользователем.

"Для построения единой информационной базы рассматриваемой системы моделей (распределенной, однако, по отдельным АРМ) использован непроцессный подход к созданию ее концептуальной модели. Приводится соответствующий перечень баз данных и указываются пути и математические модели для их оптимизации.

В структуру АРМ включена также оболочка экспертной системы, с помощью которой на АРМ реализуется гибридная экспертная система для выделения-обобщенных (типовых) элементов системы обслуживания. Предложены архитектура, математические модели и алгоритмы этой гибридной экспертной системы, имеющей ту особенность, что в ее состав включены оптимизационные модели и экспертные процедуры. Она позволяет проводить: выделение (расчет) обобщенных агрегированных (типовых) элементов системы обслуживания; оценку комплексной полезности (эффективности) операций обслуживания; выделение и ранжирование признаков классификавди элементов системы обслуживания при их типизации (агрегировании). При этом применяемые экспертные процедуры дают возможность находить комп-

ромиссные решения двух экспертных групп с (возможно) противоположными интересами, например, "заказчик" и "исполнитель" операций обслуживания, используя как балльные, так и лингвистические оценки полезности операций обслуживания и признаков классификации.

Практическая работа по реализации АРМ такого вида была выполнена для ДОАО "Газпромгеофизика", "Производственного -обьеди------

нения транссибирских магистральных нефтепроводов", производственного объединения "Татнефть". Программное и информационное обеспечение разработанных АРМ ориентировано на следующих руководителей: генеральный директор, главный инженер, главный геолог, (или главный механик) и начальники экспедиций Лили начальники районных насосных управлений).

рассмотрены особенности реализации алгоритмов и программ для решения всех задач предложенной в диссертации системы математических моделей. Даны результаты расчета и анализа контрольных примеров, отражающих реальные условия решения задач.

Для классификации скважин с целью оптимизации текущего планирования проведения ГИС в рамках предложенной экспертной системы построены деревья выбора типа решаемой задачи и признаков классификации и соответствующая база знаний продукционного типа; для оптимизации набора признаков классификации использованы экспертные процедуры (аналогичные процедурам ранжирования комплексов ГИС); с целью оптимальной классификации скважин на априорно незаданное число классов применена включенная в эту систему и разработанная в диссертации оптимизационная модель, в которой для оптимизации выбора центров классов объектов классификации, выбора функций сходства (различия) объектов, выбора максимального и минимального числа объектов в классе также использованы соответствующие экспертные процедуры.

- 40 -ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные в диссертации исследования позволяют зафиксировать следующие основные результаты и выводы.

1. Анализ состояния проблемы управления обслуживанием нефтегазовых технологических процессов и производств, проведенный на основе обобщения современного опыта, показал что:

- обслуживание нефтегазового производства, являясь его важной и неотъемлемой составляющей и во многом определяя его эффективность, включает в свой состав широкий спектр видов обслуживания (ПТО). Ключевыми среди них, с практической и научной точек зрения, в настоящее время являются ГИС и ТОР технологических объектов добычи и транспорта нефти и газа;

- условия осуществления процессов обслуживания нефтегазового производства аналогичны условиям протекания его основных производственных процессов и характеризуются большой сложностью и размерностью решаемых задач, опосредованностью воздействия на объект обслуживания, наличием неопределенности в информации, порождаемой как случайными факторами, так и нечеткостью (размытостью) информации, на основании которой принимаются управленческие решения;

- в настоящее время особую важность приобретают проблемы автоматизации управления решением организационно-технологических задач обслуживания (ГИС,ТОР), связанные с моделированием и оптимизацией соотношения количества и взаимодействия в процессе проведения обслуживания объектов обслуживания, бригад обслуживания и материально-технических ресурсов.

2. Разработаны общесистемные принципы автоматизации" ~ управления обслуживанием нефтегазовых технологических процессов и производств определенного целевого назначения (ГИС и ТОР), включающие в себя концепцию и иерархическую- систему моделирования и оптимизации организационно-технологических задач обслуживания, а

также функционально-объектный метод построения ее информационного и программного обеспечений, которые позволяют:

- обеспечить обоснованное снижение размерности решаемых задач, комплексное их решение и учет факторов, определяемых технологией и условиями реализации рассматриваемых процессов обслуживания:

- унифицировать процесс создания средств автоматизации (АРМ) для различных видов производственно-технического обслуживания.

3. Для моделирования процессов функционирования и оптимизации структуры систем обслуживания (ПТО) разработан комплекс математических моделей и алгоритмов, который позволяет:

■ - описать функционирование систем обслуживания как замкнутых СМО, в которых как объекты обслуживания, так и бригады обслуживания имеют различные интенсивности подачи заявок и различные интенсивности обслуживания;

- выполнить оптимизацию структуры систем обслуживания как за счет оптимизации соотношения в ней количества объектов обслуживания, бригад обслуживания и МТР,_ так и за счет разбиения всей системы обслуживания на подсистемы;

- осуществить на основе метода динамики средних описание функционирования и оптимизацию структуры систем обслуживания, имеющих большое число (десятки и сотни единиц) элементов;

4. Для выделения обобщенных элементов системы обслуживания и оценки эффективности (качества) операций обслуживания разработана специализированная гибридная экспертная система, включающая в свой состав оптимизационные модели и экспертные процедуры и позволяющая осуществить:

- выделение и ранжирование признаков классификации элементов системы обслуживания при их типизации (агрегировании);

- выделение (расчет) обобщенных агрегированных (типовых) элементов системы обслуживания, путем их оптимальной классифика-

ции (как по количественным, так и по качественным признакам) на априорно незаданное число классов;

- оценку комплексной полезности (эффективности) операций обслуживания;

5. Для оптимизации решения организационно-технологических задач текущего , планирования процессов обслуживания (ГИС, ТОР) разработан комплекс математических моделей, который обеспечивает:

- оптимизацию выбора из задаваемого экспертным (или каким-либо другим) путем набора комплексов ГИС (ТОР), возможных для применения в данных условиях и для решения данной задачи, оптимальных комплексов ГИС (ТОР);

- выбор экономически оптимальных стратегия обслуживания и описание реализации их проведения для систем обслуживания (ПТО),' имеющих большое число (десятки и сотни) единиц элементов;

- оптимизацию • распределения производственной программы по проведению ГИС (и ТОР) по коротким плановым периодам, а также расчет равновесных цен на них. которые учитывают результаты решения задач по выбору оптимальных комплексов ГИС (ТОР) и стратегий их проведения;

6. Исходя из условий планирования проведения ГИС и ТОР предложено интерпретировать задачи их текущего планирования как задачи дискретного математического программирования с нечеткими критерием оптимальности и ресурсными ограничениями и четкими структурными ограничениями. Разработаны обобщенная математическая модель задач этого типа и эффективные алгоритмы ее решения.'

7. Для оптимизации календарного планирования и оперативного регулирования проведения ПТО :

- в зависимости от условий работы и структуры систем ПТО (расписаний) предложено два типа моделей оптимизации расписаний работы бригад ПТО - детерминированные и рандомизированные;

- задача оптимизации детерминированного расписания одной

бригады сведена к "задаче коммивояжера", имеющей, однако, ту особенность, что з разработанной модели учитываются наличие или отсутствие дорог между объектами обслуживания. Для построения рандомизированного расписания разработана математическая модель, представляющая собой задачу линейного программирования и оптимизирующая матрицу- вероятностей переходов дискретной однородной

цепи Маркова; _ _ ............... .......

- построение детерминированного расписания нескольких бригад сведено к задаче дискретного математического программирования с булевыми переменными, для которой разработан алгоритм, реализующий применение рандомизированных правил предпочтения. Для оптимизации рандомизированного расписания применен оптимизационно-имитационный подход . где в качестве (вместо) имитационной модели используются разработанные модели функционирования замкнутых СМО и динамики средних.

8. Разработан и реализован функционально-объектный метод построения и унификации информационного и программного обеспечений для автоматизации управления обслуживанием нефтегазовых технологических процессов и производств в виде системы проблемно-ориентированных АРМ ПТО (ГИС. ТОР). Разработана обобщенная (унифицированная) структура зтих АРМ (средств автоматизации).

Программное обеспечение система АРМ ПТО (ГИС. ТОР) передано в эксплуатацию ДАО Тазпромгеофизика", "Производственному объединению транссибирских магистральных нефтепроводов", производственному объединению "Татнефть". Внедрение результатов проведенных исследований обеспечивает более эффективную организацию производства. использование трудовых и материально-технических ресурсов и по ДАО "Газпромгеофизика" приводит к сокращению производственных затрат на 15-20%.

Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе з Академии нефти и газа им. И.М.Губкина.

Оснозные научные результаты диссертации опубликованы в еле-

дующих работах:

1. Степин Ю.П. Модели оптимизации управления геофизическим производством газовой промышленности. - М.: ВНИИЭгазпром, 1991, 40 с. Сер. Экономика, организация и управление производством в газовой промышленности.

2. Гергедава - Ш.К., Кардецкий А. В., Овчаров Л. А., Поделько A.A., Степин Ю.П. Формирование структуры геоинформации подсистемы ГАЗ. - М.: ВНИИЭгазпром, 1992, 56 с. Сер. Экономика, организация и управление производством в газовой промышленности.

3. Степин Ю.П. Математическая модель процесса -функционирования замкнутых неоднородных систем массового обслуживания // Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции "Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов".- Новосибирск: 1991,- с.249.

4. Степин Ю.П. Оптимизация структуры замкнутых сложных систем массового обслуживания // Экспресс информация.- М.: ВНИИЭгазпром, 1991. Вып. 3,- с. 10 - 18.

5. Степин Ю.П., Овчаров Л.А. Модель комплексного планирования трудовых и материальных ресурсов в сложных системах обслуживания // Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции "Теория и практика автоматизации управления отраслями народного хозяйства".- Москва: 1988.- с. 102 - 103.

6. Степин Ю.П. Модель динамики средних для оптимизации соотношения объекты обослуживания - трудовые - материально-технические ресурсы // Тезисы докладов научно-технической конференции " Автоматизация управления объектами газовой промышленности". -Калининград: 1991,- с. 36.

7. Степин Ю.П. О построении математической модем оптимального календарного планирования учебного процесса в вузе на семестр // Известия вузов."Нефть и газ".- 1976. N 4. с.89 - 92.

8. Степин Ю.П. Оптимизация комплекса стратегий технического-обслуживания и ремонта сложных технологических объектов // ИС.

Научно-технические достижения и передовой опыт, рекомендуемые для внедрения в газовой промышленности. - М.: ВНИИЭгазпром. 1991. Вып. 2.- с. 38 - 46.

9. Степин Ю.П.. Нардецкий A.B. Ранжирование геофизических методов исследования скважин на основе композиции лингвистических оценок их полезности // ИС. Научно-технические достижения и передовой опыт, рекомендуемые для внедрения в газовой промышленности,- М.: ВНИИЭгазпром, 1991, Вып. 10.- С.19 - 26.

10. Степин Ю.П. Модель нечеткого математического программирования комплексирования геофизических исследований скважин // Тезисы докладов Всесоюзной научной конференции "Интеллектуализация систем управления". - Баку: 1991.- с. 109.

11. Степин D.П., Бебчук Б.Ц. Автоматизация проектирования баз данных АСУ // РНТС. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - М.: ВНИИОЭНГ. 1980. Вып.10. - с.2 - 3.

12. Степин Ю.П. Решение одного класса задач нечеткой дискретной оптимизации // ИС. Научно-технические достижения и передовой опыт, рекомендуемые для внедрения в газовой промышленности. - М.: ВНИИЭгазпром, 1991, Вып. 8.- с. 57 - 65.

13. Степин Ю. П. Оптимизация оперативного планирования работы геофизических партий // ИС. Научно-технические достижения и передовой опыт, рекомендуемые для внедрения в газовой промышленности. - М.: ВНИИЭгазпром. 1991. Вып. 4,- с. 45 - 50.

14. Степин Ю.П.. Уразов Ю.Б. Об оптимизации распределения контрольных мероприятий по неделям семестра // МНТС. "Кибернетика и вуз". - Томск.: ТПИ, 1983. Вкп. 18. с.79 - 86.

15. Гергедава Ш.К., Кардецкий A.B., Командровский В.Г., Овчаров Л.А., Степин Ю.П. Выбор скважин для ГИС-контроля ПХГ как задача распознавания образов // ИС. Научно-технические достижения и передовой опыт, рекомендуемые для внедрения в газовой промышленности. - М.: ВНИИЭгазпром, 1993. Вып.- с.6 - 10.

16. Степин D.П. Метод "ветвей и границ" для нечеткой опти-

мизации в задаче выбора вариантов проектов // НТЖ. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности.- М.: ВНШОЭНГ, 1993. Вып. 2.- с.З - 6.

17. Степин Ю.П. Математическая модель согласованной работы двух или нескольких замкнутых систем массового обслуживания // НТИС. Сер. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - М. : ВНШОЭНГ, 1992. Вып. 11.- с. 15 - 19.

18. Степин Ю.П. Математическая'модель расчета равновесных цен на проведение ГИС // НТй. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - М. : ВНШОЭНГ. 1993. Вып. 3. с. 14-17. ' '

19. Брудник С.С.. Степин D.П.. Уразов Ю.Б. Экономическое обоснование программных средств АСУ // Тезисы докладов Ш-го всесоюзного совещания "Надежность и эффективность АСУ ТП и АСУП". Суздаль.: 1984. - с.89.

20. Степин Ю.П.. Уразов D.E. Об одной математической модели принятия оптимальных решений формирования целевых программ научных исследований // МНТС. "Кибернетика и вуз". - Томск.: ТПИ, 1985. Вып. 20. с. 74-80'.

21. Степин Ю.П., Уразов Ю.Б. Построение эффективной диалоговой системы в условиях АСУ // CHT. - M. : ЮП1ВШ. 1986. с. 145 -148.

22. Степин Ю.П. Математические модели и алгоритмы нечеткой оптимизации планирования производственно-технического обслуживания объектов нефтяной и газовой промышленности. - М. : ИПНГ РАН.-ГАНГ. Препринт N 25. 1993. - 29с.

23. Степин Ю.П., Овчаров Л.А. Математические модели функционирования и оптимизации структур систем производственно-технического обслуживания объектов нефтяной и газозой промышленности. - М.: ИПНГ РАН. ГАНГ. Препринт N 26. 1993. - 72с.

24. Ovcharov L.А.. Steplne Y.Р. The Prlnclplles and Models of Optimisation of Macrosystems of Technical Prodactlon Service

of Technical Objects In Oil and Gas Indastry // Twenty First International Conference Macromodels'94. - Lodz (Poland). -1994.

25. Степин Ю.П., Овчаров Л. А. Автоматизированные системы управления производственно-техническим обслуживанием объектов нефтяной и газовой промышленности // Тезисы докладов Всероссийской конференции "Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса". - Москва: 1994. - с. 127.

26. Овчаров Л. А.. Степин D. П., Есипова Э.Ю. Математическая модель функционирования систем обслуживания нефтегазодобывающего производства // НТК. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - К.: ВНИИОЭНГ. 1994. Вып. 8. - с. 23 -26.

27. Овчароз Л.А., Степин Ю.П., Есипова Э.Ю. Оптимизация систем обслуживания нефтегазодобывающего производства // НТЖ. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - М.: ВНИИОЭНГ. 1994. Вып. 9 - 10. - с. 23 - 25.

28. Овчаров Л.А.. Степин Ю.П., Есипова Э.Ю. Структура экспертной системы для выбора геолого-технических мероприятий // НТЖ. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной- промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 1995. Вып. 10. - с. 7-9.

29. Ovcharov L.A., Steplne Y.P. The Models and Algorithms of Fussy Mathematical Programing In Solving the Problems of Chousing the Variants of Projects // ICAFS'96. Second International Conference on Application of Fussy Systems and Soft Computing. - Slegen (Germany). - 1996.

30. Зегебарт Г.Д.. Степин Ю.П. Создание системы информации для управления производством и экономикой геофизических предприятий ДАО "Газпрокгеофизика" // Тезисы докладов всероссийской конференции "Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России'-'. - Москва: 1997. с. 60 - 61.

31. Степин D. П., Маркова Е.А. Оптимизация регионального

распределения трудовых ресурсов промысловых геофизических предприятий // Тезисы докладов всероссийской конференции "Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России". -Москва: 1997. с. 51 - 52. -

32. Степин Ю. П., Тарасова В.А. Нечеткая множественная регрессия для прогнозирования инвестиций // НТЖ. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 1995. Вып. 9. - с. 21 - 23.

33. Степин Ю.П., Тарасова В.А. Оптимизация инвестиций в ПТО технологических объектов нефтегазового производства // НТЖ. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ, 1997. Вып. 5-6. - с. 16 - 18.

34. Степин Ю.П., Тарасова В.А. Решение задач оптимизации инвестиций в ПТО технологических объектов нефтегазового производства // НТК. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М.: ВНИИОЭНГ. 1997. Вып. 7-8. - с. 4-7.

35. Степин Ю.П. Об одном подходе к моделированию и оптимизации функционирования нефтегазовых призводственных систем // Известия вузов."Нефть и газ",- 1998. N 2. с.30 - 33.

У /

/ /

Министерство общего и профессионального образования

Российской Федерации Государственная академия нефти и газа имени И.М.Губкина

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБСЛУЖИВАНИЕМ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ

(на примере промысловых геофизических и ремонтных работ в добыче и транспорте нефти и газа)

05.13.07 - автоматизация технологических процессов и производств (промышленность)

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

УДК 519.872:681.324:330.115 На правах рукописи

СТЕПИН ЮРИЙ ПЕТРОВИЧ

Научный консультант заслуженный деятель науки Российской Федерации, д.т.н., профессор Овчаров""Л. А.

Москва 1998

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

ВВЕДЕНИЕ ................................................. 6

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБСЛУЖИВАНИЕМ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ ........ 23

1.1. Содержание и особенности задач управления обслуживанием нефтегазовых технологических

процессов и производств ............................. 23

1.1.1. Процессы, объекты и задачи обслуживания нефтегазовых технологических

процессов и производств .................... 25

1.1.2. Задачи и виды промысловых геофизических исследований скважин (ГИС) ................. 32

1.1.3. Задачи и виды технического обслуживания и ремонта (ТОР) технологических объектов

добычи нефти и газа........................ 37

1.1.4. Задачи и виды технического обслуживания и ремонта технологических объектов магистральных нефтегазопроводов ............... 47

1.2. Анализ существующих математических моделей основных организационно-технологических задач автоматизации управления процессами обслуживания (ГИС и ТОР) нефтегазового производства .......................... 54

1.2.1. Математические модели расчета оптимального количества бригад обслуживания и необходимого

им оборудования ............................ 55

1.2.2. Математические модели оптимизации стратегий технического обслуживания и межремонтных

периодов ................................... 73

1.2.3. Математические модели оптимизации календарного

планирования и оперативного регулирования ... 84 1.3. Общесистемные принципы автоматизации управления процессами обслуживания (ГИС и ТОР) нефтегазовых

технологических процессов и производств ............ 92

Выводы по главе 1 ................................... 101

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ ОБСЛУЖИВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ ................................. 104

2.1. Моделирование работы систем обслуживания как замкнутых СМО с различными интенсивностями потоков заявок и обслуживаний ............................. 105

2.1.1. Одноканальная неоднородная замкнутая СМО .... 105

2.1.2. Многоканальная неоднородная замкнутая СМО... 120

2.2. Метод динамики средних для моделирования

процесса функционирования систем обслуживания ..... 131

2.3. Моделирование работы систем обслуживания как двух (нескольких) параллельно функционирующих замкнутых СМО ..................................... 139

Выводы по главе 2 ................................... 146

3. ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ СИСТЕМ ОБСЛУЖИВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ................. 147

3.1. Постановка задач оптимизации структуры систем обслуживания ...................................... 147

3.2. Модель расчета оптимального соотношения числа объектов обслуживания, бригад обслуживания

и закрепления их за рабочими участками ............ 153

3.3. Модель расчета оптимального соотношения числа объектов обслуживания, бригад обслуживания

и материально-технических ресурсов ................. 163

Выводы по главе 3 ...................................... 168

4. КОМПЛЕКС МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕКУЩЕГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ ............... 169

4.1. Модель выделения обобщенных элементов

системы обслуживания .............................. 170

4.2. Модель выбора оптимальных стратегий проведения

ГИС и ТОР ......................................... 178

4.3. Математическая модель выбора оптимальных комплексов ГИС .................................... 194

4.4. Оптимизация распределения ГИС и ТОР по плановым периодам ......................................... 209

4.5. Модель расчета равновесных цен на проведение обслуживания ...................................... 211

Выводы по главе 4 ................................... 217

5. АЛГОРИТМЫ НЕЧЕТКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ЗАДАЧ ТЕКУЩЕГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ ................ 219

5.1. Обобщенная модель задач оптимизации текущего планирования процессов обслуживания ............... 219

5.2. Ь - алгоритм для нечеткой дискретной оптимизации .. 224

5.3. Алгоритм случайного поиска для нечеткой дискретной оптимизации ............................... 227

5.4. Метод "ветвей и границ" для нечеткой дискретной оптимизации обобщенной распределительной задачи ... 234

Выводы по главе 5 .................................. 244

6. ОПТИМИЗАЦИЯ КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ОПЕРАТИВНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ ................ 246

6.1. Оптимизация расписания работ одной бригады ....... 247

6.1.1. Детерминированное расписание работ ........ 247

6.1.2. Рандомизированное расписание работ ........ 249

6.2. Оптимизация расписания работ нескольких бригад ... 253

6.2.1. Детерминированное расписание работ ......... 253

6.2.2. Рандомизированное расписание работ ........ 255

6.3. Оптимизация оперативного регулирования проведения обслуживания ................................ 259

Выводы по главе 6 ................................... 263

7. РЕАЛИЗАЦИЯ НА ЭВМ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБСЛУЖИВАНИЕМ НЕФТЕГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ ......................... 264

7.1. Основные решения по построению информационного

и программного обеспечений ........................ 264

7.2. Реализация на ЭВМ моделей функционирования

и оптимизации структуры систем обслуживания ...... 272

7.3. Реализация на ЭВМ моделей нечеткой оптимизации управления проведением обслуживания ............... 286

7.3.1. Выбор оптимальных комплексов ГИС .......... 286

7.3.2. Распределение производственной программы обслуживания по плановым периодам ......... 290

7.3.3. Выбор оптимальных стратегий проведения обслуживания ............................... 294

7.3.4. Расчет равновесных цен на ГИС ............ 300

7.4. Оптимизация расписаний работы бригад обслуживания.. 308

7.5. Разработка экспертной системы для классификации (выделения обобщенных) элементов системы обслуживания ...................................... 314

Выводы по главе 7 ................................... 324

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ............................................... 329

ЛИТЕРАТУРА ............................................... 337

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ........................................ 357

ПРИЛОЖЕНИЕ ..................................................360

- 6 -ВВЕДЕНИЕ

Нефтегазовое производство занимает ключевое место в топливно-энергетическом комплексе экономики России. Удельный рост природного газа в структуре производства первичных энергоресурсов страны составляет около 50%.

Обслуживание нефтегазовых технологических процессов и производств, являясь их неотъемлемой частью и отражая их специфические особенности, носит многоплановый и сложный характер и во многом обеспечивает условия прогрессивного развития самой нефтегазовой отрасли.

В настоящее время производственные потери, связанные с обслуживанием нефтегазового производства, достаточно велики.

Одними из ведущих подотраслей нефтегазового производства являются добыча и транспорт нефти и газа, в которые производится около 60% его капиталовложений.

В обеспечении эффективного функционирования этих и других видов нефтегазового производства одно из значительных мест занимает эффективное проведение таких процессов обслуживания технологических процессов и производств, как техническое обслуживание и ремонт (ТОР) технологического оборудования и геофизические исследования скважин (ГИС), являющихся необходимым и наиболее капиталоемким видом информационного обслуживания как процессов бурения, так и процессов добычи нефти и газа.

Отличительные особенности условий осуществления процессов обслуживания заключаются в том, что в настоящее время в нефтегазовой отрасли имеет место высокая изношенность основных фондов (оборудования и сооружений), увеличение числа простаивающих скважин, трехкратное уменьшение эксплуатационного бурения и ввода в работу новых скважин, недостаточная глубина переработки нефти (64-65% против 85-90% в странах с развитой рыночной экономикой) . Согласно данным правительства России более 80% установ-

ленного оборудования нуждается в обновлении или полной замене.

Производственные объекты нефтегазовых предприятий, являющиеся также и объектами обслуживания, в большей своей части разобщены и расположены на значительных территориях страны. Число и разнообразие этих объектов исчисляется сотнями и тысячами, а проведение их обслуживания (в том числе ГИС и ТОР) требует значительных (больших) материально-технических и трудовых ресурсов. Общая протяженность магистральных газопроводов 220 тыс. км., а нефтепроводов 65 тыс. км., имеющих соответственно в своем составе около 300 компрессорных станций с примерно 3000 газоперекачивающими агрегатами и более 550 насосных перекачивающих станций с более чем 3500 насосными агрегатами. Только, например, на Оренбургском газоконденсатном месторождении около 700 газовых скважин, а в ПО "Татнефть" на Ромашкинском месторождении эксплуатационный фонд нефтяных скважин составляет 19 тысяч, ежегодно происходит более 80 тыс. простоев, производится 15 тыс. подземных и 5 тыс. капитальных и около тысячи наземных ремонтов. В целом по отрасли годовые простои скважин только в ожидании проведения ремонтов равны более 30 млн. час. Это эквивалентно потерям нефти, соизмеримым с возможным приростом добычи нефти за пятилетие.

Указанные особенности определяют специфику условий работы, размеры, структуру и организацию управления нефтегазовым производством, которое в современных условиях представляет собой комплекс нефтегазовых районов, на территории которых действуют как различные специализированные предприятия, так и интегрированные нефтегазовые компании. Технологические и организационные условия проведения как основных производственных процессов, так и процессов обслуживания (включая ГИС и ТОР) таковы, что они сопровождаются, с одной стороны, статистической неопределенностью, а с другой - неопределенностью, связанной с нечеткостью (размытостью) информации, на основании которой необходимо принимать управленческие решения.

В автоматизации управления проведением геофизических исследований скважин сложилось положение , при котором основное внимание специалистов было сосредоточено на методических и экономических аспектах моделирования и оптимизации проведения отдельных геофизических работ, позволяющих наиболее полно решить поставленные геологические задачи, и на разработке более совершенных аппаратуры и оборудования, обеспечивающих внедрение передовых методик в практику полевых работ. В автоматизации управления техническим обслуживанием и ремонтом объективная необходимость в наибольшей степени учитывать специфику различных групп технологических объектов ТОР данной подотрасли привела к тому, что основное внимание специалистов сосредоточилось на автоматизации управления проведением ТОР на отдельно взятых объектах (или их небольших группах). Моделированию и оптимизации проведения ГИС и ТОР для всей совокупности технологических объектов, имеющихся на предприятии, то есть для предприятия в целом, с целью обеспечения наиболее эффективного его функционирования, уделялось недостаточное внимание.

Проблема заключается в том, что повышение эффективности обслуживания (включая ГИС и ТОР) нефтегазовых технологических процессов и производств не обеспечивается только одной ее составляющей - оптимизацией обслуживания на отдельно взятых объектах. Необходимо также оптимизировать соотношение количества объектов обслуживания, материально-технических и трудовых ресурсов в конкретной системе обслуживания (предприятии) и взаимодействие этих элементов системы в процессе обслуживания, увязав их с задачами обслуживания отдельных объектов.

В этих условиях приобретают особую важность проблемы автоматизации управления процессами обслуживания с целью повышения их эффективности. В настоящее время ключевой является проблема эффективного решения организационно-технологических задач обслуживания, направленных на организацию процессов обслуживания оп-

ределенного целевого назначения, всей большой совокупности технологических объектов нефтегазового предприятия, с определением соотношения количества и взаимодействия в процессе проведения обслуживания объектов обслуживания, бригад обслуживания и материально-технических ресурсов.

Одним из основных препятствий на пути автоматизации решения этой поставленной проблемы является:

- отсутствие концепции, моделирования и оптимизации организационно-технологических задач обслуживания определенного целевого назначения ( в частности, задач по проведению ГИС и ТОР);

- отсутствие системы адекватных математических моделей, которые, обеспечивая анализ и оптимизацию решения отдельных организационно-технологических задач управления процессами обслуживания определенного целевого назначения, позволяли бы комплексно решить поставленную проблему;

- отсутствие методов и решений по созданию информационного и программного обеспечений системы моделей автоматизации управления процессами обслуживания.

Таким образом, проблема разработки методов и моделей для автоматизации управления процессами обслуживания определенного целевого назначения (в частности, ГИС и ТОР), всей соответствующей большой совокупности технологических объектов предприятия нефтегазового производства, является крупной научно-технической проблемой, имеющей большое научное и народно-хозяйственное значение. На данном этапе она является актуальной и неотложной, а ее решение невозможно без теоретического обобщения , исследования и использования современных методов автоматизации управления, математических методов, моделей и ЭВМ.

В качестве конкретных объектов исследования были выбраны службы, занимающиеся проведением ГИС и ТОР. И в частности , это предприятия ДАО "Газпромгеофизика", производственного объединения Транссибирских магистральных нефтепроводов и производствен-

ного объединения "Татнефть". В диссертационную работу включены результаты, полученные автором в ГАНГ им. И.М.Губкина в период с 1980 по 1997 год в процессе выполнения хоздоговорных и госбюджетных НИР, а также в порядке личной инициативы.

Цель настоящей диссертационной работы состоит в разработке методов и моделей автоматизации управления обслуживанием нефтегазовых технологических процессов и производств применительно к процессам проведения геофизических исследований скважин и технического обслуживания и ремонта объектов добычи и транспорта нефти и газа, которые обеспечивают анализ и оптимизацию структур и процессов управления обслуживанием всей соответствующей этим видам обслуживания совокупности технологических объектов нефтегазового предприятия, с учетом факторов, определяемых технологией и условиями реализации процессов обслуживания.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие логически связанные между собой задачи:

- провести анализ, обобщение и классификацию видов процессов и задач обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств; выявить и обобщить особенности задач автоматизации управления процессами обслуживания применительно к условиям проведения ГИС и ТОР технологических объектов добычи и транспорта нефти и газа;

- разработать концепцию моделирования и оптимизации организационно-технологических задач обслуживания определенного целевого назначения ( ГИС и ТОР) и соответствующую этой концепции систему математических моделей, которая обеспечивала бы комплексное решение, входящих в нее задач;

- разработать в соответствии с предложенной концепцией методы, математические модели и алгоритмы реализации системы математических моделей;

- разработать методы и создать информационное и программное

- и -

обеспечение разработанной системы моделей автоматизации управления процессами обслуживания;

Методы исследований. Для достижения поставленной цели использованы методы системного анализа, теории массового обслуживания, теории марковских случайных процессов с непрерывным временем и дискретными состояниями, динамики средних, математического программирования, теории нечетких множеств, линейных экономических моделей и экспертных систем.

Основные научные положения, выносимые на защиту.

1. Общесистемные принципы автоматизации управления процессами обслуживания нефтегазовых технологических процессов и производств применительно к проведению ГИС и ТОР.

2. Математические модели функционирования систем обс