автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы проектирования информационного и технологического обеспечения корпоративной информационной системы для предприятий добывающей отрасли Республики Йемен

На правах рукописи

---ои41

ШАЙА ХУССЕЙН ШАЙА АБДУЛЛАХ

МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО И ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ РЕСПУБЛИКИ ЙЕМЕН

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007

003058041

Работа выполнена в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович

Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Балдин Александр Викторович

Кандидат технических наук, доцент Брыль Владимир Николаевич

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г.Москва.

Защита состоится 27 февраля 2007г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу:

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

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ)

Автореферат разослан 26 января 2007г.

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

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

1. Общая характеристика работы

1.1. Актуальность проблемы

Основное место в добыче природных ископаемых Республики Йемен принадлежат нефтяной и газовой промышленности. При этом, в настоящее время распределенные информационные системы приобретают все большее распространение при организации работы крупных добывающих предприятий. Их перспективность определяется как расширением возможностей сети Internet, так и использованием новых информационных технологий в различных областях управления.

В условиях конкуренции на рынке добывающих отраслей все больше внимания вопросам повышения эффективности добычи: соблюдению сроков, снижению затрат материальных и трудовых ресурсов, повышению производительности труда за счет сокращения технологических простоев, обеспечению непрерывности. Все это приводит к широкому применению корпоративных информационных систем в различных сферах управления добывающей отрасли.

Вместе с тем, дальнейший рост производства, его интенсификация на основе внедрения новых технологий, использования современных методов управления приводит к существенному увеличению объемов информации, а следовательно предполагает повышение эффективности аналитической обработки на основе использования современных методов поддержки принятия решений с соответствующей информационной поддержкой.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы анализа и синтеза топологии корпоративной информационной системы добывающих предприятий при автоматизации и управлении технологическими процессами добычи газа.

1.2. Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности управления процессами добычи на основе разработка методов и моделей прогнозирования, а также синтеза распределенной структуры КИС.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• классификация методов и моделей проектирования корпоративной информационной системы управления добывающих предприятий;

• разработка методов и моделей прогнозирования добычи;

• разработка методов и моделей прогнозирования давления в зависимости от географического расположения скважин;

• разработка моделей и методов анализа характеристик информационных потоков КИС добывающих предприятий;

• разработка метода синтеза структуры корпоративной информационной системы добывающих предприятий;

• разработка метода синтеза структуры корпоративной информационной системы добывающих предприятий;

• программная реализация моделирующего комплекса и анализ эффективности автоматизации добывающих предприятий с использованием корпоративной информационной системы.

1.3. Методы исследования

При разработке формальных моделей компонент в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат. Системный анализ функционирования информационно-вычислительных систем проводился на базе реальных статистических данных, с использование математических и статистических пакетов. При разработке моделей и алгоритмов оптимизации функционирования распределенных информационных систем использовалась теория графов, методы математического программирования, теория случайных процессов, имитационное моделирование, теория массового обслуживания и др.

1.4. Научная новизна

Научную новизну работы составляют:

® модели прогноза давления и добычи;

• регрессионная модель давления от географического расположения скважины;

• методика оценки эффективности проектирования КИС;

» методика синтеза структуры корпоративной информационной системы предприятия добывающей отрасли;

1.5. Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом процессов обработки информации в распределенных информационных системах предприятий добывающих отраслей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде организаций.

1.6. Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до

практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области проектирования и эксплуатации сложных корпоративных информационно-вычислительных систем предприятий добывающих отраслей.

Методы и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы при решении задач анализа и синтеза структуры и состава информационной базы и настройки конфигурации сетевого обеспечения корпоративной информационной системы управления предприятиями добывающих отраслей. Внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность функционирования добывающего предприятия за счет автоматизации процессов обработки информации.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ), ООО «Тринар интер», ООО «ТФТ Спецтехноком».

1.7. Апробация работы

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

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2002-2006гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации проектирования и выбора оптимальных режимов эксплуатации распределенных информационных систем составляет новое направление в области теоретических и практических методов принятия решений по автоматизации технологических процессов предприятий добывающей отрасли с использованием распределенной информационной системы.

2. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследований. Приводится краткое содержание глав диссертации.

В первой главе выполнен анализ методов построения КИС и процедур автоматизации технологических процессов добывающих предприятий. В диссертации проведен анализ информационных потоков основных структурных подразделений предприятий добывающей отрасли и показано, которые и определяют информационную структуру АСУ. При этом необходим учет взаимосвязей между всеми распределенными компонентами, а также возможность оперативного обмена большими объемами информации между ними.

В результате проведенного анализа в диссертации показано, что важное место в процессе проектирования отводится: реалистическим моделям, отображающим на достаточно высоком уровне детализации технологические процессы добывающей промышленности, но не имеющим точных методов расчета; комбинированным моделям, объединяющим модели различной математической природы и

обеспечивающим решение комплексных задач исследования; системному наполнению, обеспечивающему автоматизацию процессов формирования моделей, выполнения комплексных модельных экспериментов, анализа и интерпретации результатов моделирования.

Структура взаимосвязи компонент КИС добывающих предприятий

Рис. 1.

В методологическом отношении в диссертации проведена классификация известных в настоящее время моделей на базе сетей массового обслуживания. Причем тип модели определяется характеристиками следующих сетевых процессов: информационным -описывающим структуру множества обслуживаемых в сети требований; внешней нагрузки - описывающим взаимодействие сети с окружающей средой; обработки б узлах - описывающим состав и структуру сетевых узлов, механизмы обслуживания требований в них; обработки в сети — описывающим топологическую структуру сета и механизмы перемещения требований по сети.

В работе проведен сравнительный анализ систем моделирования RQA, ASQ, VM/370 PERFORMANCE PREDICTOR, RESQ, BEST/1, ASYM, QNA, PANACEA, METASAN, NETPERF и определены границы возможностей их использования при синтезе топологии распределенной информационной системы предприятий добывающей промышленности.

Особое внимание при анализе функционирования КИС уделяется разработке методов, когда изменения рабочей нагрузки существенны. При этом на этапе эксплуатации распределенных систем становится актуальной задача настройки системы с целью повышения производительности. Показано, что актуальной научной и практической

задачей является разработка и реализация комбинированных методов проектирования и подходов к построению распределенных информационных систем предприятий добывающей промышленности на базе современных коммуникационных технологий с использованием методов поддержки принятия решений.

Во второй главе на основе проведенного анализа показана необходимость декомпозиции общей модели корпоративной информационной системы для включения подсистем и моделей прогнозирования добычи. Первая задача заключается в поиске закономерностей между объемом добычи и давлением в скважинах. Вторая задача направлена на поиск аналитических зависимостей давления в скважине от ее географического местоположения. Третья задача состоит в обоснованном выборе наиболее значимых факторов и формированию обобщенных критериев и показателей функционирования скважины, что повышает точность прогнозов добычи и давления.

На основе имеющихся статистических данных по давлению и добычи в диссертации проведен анализ соответствующих зависимостей.

Зависимости давления и добычи

Data: PREXO.STA6V 11с Data: PREXO.STASv' 11с

1 Лев SQ0000 700000 500000 300000 ......^^^ ..... -о- ЕХ1 •о-- ЕХ2 250 240 230 220 210 200 190 -о- PR1 -С" PR2

1 2 3 А 5 6 7 9 10 11 12 ЕХЗ 1 2 3 А Ь 6 7 8 S 10 11 12 PR3

Динамика добычи Динамика давления

Рис. 2.

Таблица 1.

Оценки параметров регрессии добычи и давления.

R= .97410563 RI= .94888178 Adjusted RI= .94320197 F(l,9)=167.06 pc.OOOOO Std.Error of estimate: 4.2342

St. Err. St. Err,

BETA of BETA В of В t(9) р-1еуе!

Intercpt 347.5906 9.810648 35.4299 .000

ЕХ1 -.974106 .075364 -.0002 .000018 -12.9253 .000

Из графика, что зависимости добычи для 2-ой и 3-ей скважин являются почти линейными. Это говорит о стабильной работе скважины,

т.е общий объем добычи за каждые полгода практически не изменяется. Для первой скважины видна тенденция снижение роста добычи Также отчетливо видна тенденция снижения давления с течением времени по мере увеличения добычи для всех скважин.

Результаты регрессионного анализа показали, что значение Р-статистики достаточно велико (167), что позволяет сделать вывод о линейности между добычей и давлением. В таблице приведены оценки параметров регрессии давления по добыче.

Коэффициент корреляции построенной зависимости равен -0.95, что также подтверждает, что между исследуемыми факторами существует линейная зависимость.

В качестве методики прогноза в диссертации исследовался метод экспоненциального сглаживания. При этом для линейной модели имеются только первые два члена полинома случайного процесса: у,=а0+а1?+е4.

На основании теоремы Брауна-Майера связь оценок коэффициентов а0 и а^ определяется на основе использования

экспоненциальных средних 8\ '(у) = а0 +-я,, Б) '(у) = а0 + —---ах,

а а

и прогноз определяется на основании: уы =ай + 1-ах.

Был проведен анализ алгоритмов экспоненциального сглаживания с разными значениями параметра а для работы алгоритма прогноза. При анализе точности прогноза в качестве критерия качества использовались: МЕ - усредненная ошибка; МАЕ - усредненное абсолютное значение ошибки; МРЕ - усредненная процентная ошибка; МАРЕ - усредненное абсолютное значение процента ошибки.

Анализ показал, что результат прогноза является лучшим при значениях альфа в районе (0.3-0.5). М.Е., М.А.Е. и М.А.Р.Е. минимально при значении а=0.4. Однако, ошибки прогноза для различных скважин ведут себя немонотонно. При этом можно отметить, что при а=0.7 М.Е. и М.Р.Е. существенно меньше этих ошибок для других значений а, в то время как ошибки М.З.Е., М.А.Е. и М.А.Р.Е. незначительно выше. Поэтому в качестве параметра сглаживания в методике прогнозирования обоснованно выбрано а=0.7.

Были исследованы зависимости давления от географического местоположения скважин с учетом их неравномерного размещения, что представлено на рис.3.

В результате получена наглядная картина плотности расположения скважин на всей области газоразработок. Чем ближе к центру разработок, тем плотность расположения скважин больше. На рисунке также приведен объемный график зависимости давления от местоположения скважины, из которого видно, что в центре разработок давление существенно ниже. Совместный анализ также указывает на зависимость между плотностью расположения скважин и давления. Чем

больше скважин на фиксированной площади, тем меньше давление в каждой из скважин.

Bivanate Histogram. X and N

Quadratic Surface X vs. V vs. PR

'«£ Si

Зависимость давления

Плотность распределения скважин

Рис. 3.

В диссертации поставлена и решена задача аналитического описания зависимости давления на скважине в зависимости от ее местоположения. Для квадратичной аппроксимации

Р-а+а х+а -y + b х2 + Ь ■ уг + с-х■ У

х у - X у J

проведен расчет нелинейной регрессии и показано, что оценка коэффициента корреляции равна 0.80, а F-отношения 38. Это не совсем удовлетворительные значения для требуемой точности. Проведенный в диссертации анализ показал, что наиболее адекватной моделью для данной ситуации является модель:

Р - а + ах ■ (* + хЛ + ау ■ (у + )">

В последнем соотношении параметры хО и уО имеют физический смысл центра слоя. Остальные параметры играют роль масштабных коэффициентов и степеней влияния. Получены оценки параметров, представленные в таблице 2.

Таблица 2.

Model: PR=a+ax*((abs(X-xO})Aqx)+ay*((abs(Y-yO))Aqy) (prxy.sta)

А АХ ХО ОХ AY Y0 QY

Est 176.29 2.4706 18.352 1.2204 5.1389 16,680 1.0386

Наиболее значимыми по Р-отношению являются коэффициенты 3 и 5 со значениями 35.42 и 40.13 соответственно. Значение Р-отношения равно 1347.7 Это существенно выше предыдущего пункта Сравнивая результаты полученных статистик со статистиками множественной регрессии, можно сделать заключение о большей адекватности последней модели

С целью повышения точности прогноза добычи и давления в диссертации проведен факторный анализ характеристик скважин, включающий: X,Y - координаты скважины; а - альтитуда (ALT); h -высота кровли в iw.(HKR); hf - полная высота залежи (HPOL); he -эффективная высота (HEF); ks - коэффициент песчаности (KPES); -относительная мощность скважины (МОТ); а1 - коэффициент эффективности (AEF); те - эффективная мощность (MEF); кр -коэффициент проницаемости (KPRON).

Методом принципиальных компонент получено распределение информативности абстрактных показателей, представленное в таблице.

Таблица 3.

Информативность абстрактных факторов

% total Cumul. Cumul.

Eigenval Variance Eigenval %

1 4.451627 49.46252 4.451627 49.46252

2 1.433921 15.93246 5.885548 65.39497

3 .957013 10.63348 6.842561 76.02845

4 .828609 9.20676 7.671169 85.23521

5 .693779 7.70866 8.364948 92.94387

6 .404181 4.49090 8.769129 97.43477

Параметры рабочих и разведочных скважин

Categorized Plot for Variable. ALT

~TT Min-Max О 25%-75% о Median value

Categorized Plot for Variable: HKR

~T" Min-Max I—I 25%-75% a Median value

Рис. 4.

Результаты анализа показали очень сильную значимость альтитуды. Исследована значимость отличия параметра альтитуды для скважин различного рода: разведочных и рабочих. На рис.4, приведены диаграммы сравнительного анализа для альтитуд и высоты кровли разведочных и рабочих скважин.

Сравнивая полученные корреляции с корреляций по всем скважинам видна существенная разница структуры взаимосвязи показателей. Последние три параметра почти не дают никакой информации о состоянии скважины.

В третьей главе диссертации разработаны методы и алгоритмы синтеза топологии распределенной информационной системы предприятий добывающей промышленности.

В КИС предприятия каждая локальная и глобальная сеть состоит из периферийных подсетей и магистрали, которая эти подсети связывает воедино. В этом случае имеем иерархическую структуру с высокоскоростной магистралью (например, ATM), более медленными периферийными сетями (например, framerelay) и каналами доступа локальных сетей к глобальным. Требования к пропускной способности каналов связи очень неоднородны для различных сегментов и подсетей крупной локальной сети. Так как очень маловероятно, что все клиенты с одинаковой интенсивностью обмениваются данными со всем и серверами предприятия и внешними серверами, то часть сегментов загружена больше, а часть - меньше (Рисунок 5).

Интенсивности потоков данных в сегментах локальной сети

Рис. 5

В связи с этим в диссертации поставлена и решена задача объединения сегментов и подсетей с обеспечением минимально возможной требуемой пропускной способности.

Решение задачи синтеза топологии распределенной информационной системы требует информации об условиях функционирования системы, в частности, прогноза изменений внешней нагрузки. Такая информация в общем случае не известна, так как внешняя нагрузка изменяется под влиянием большого количества различных факторов.

Показано, что для внешних потоков выполняются свойства рекуррентности:

ЛВ

Л/Э

Х(Т) = £ХЗ(з), СА(Т)2

3=1

(1)

что определяет основу алгоритмов оперативного прогноза с целью перераспределения ресурсов с учетом циклического характера внешней нагрузки.

Разработаны модель и алгоритмы расчета параметров сети распределенной информационной системы. Интенсивность потока заявок любого типа Т{К) после прохождения канала (с/) можно считать не изменившейся, что приводит к соотношению для коэффициента вариации СО/ для любого типа потока:

С01(Т(К), б)

л+щт(а>,

(2)

Х1(с1)

Проведен расчет вероятностно-временных характеристик на составных каналах. Путем нормальной или гамма-аппроксимации для каждого квантиля вычислены величины задержки в сети. Для каждой пары компонент сети найдена оценка вероятности потери заявки.

Для случая произвольных изменений нагрузки агрегированная модель распределенной системы может быть представлена в виде гиперповерхности отклика типа Г(Л, Р), где Л={А.,} - рабочая нагрузка в узлах, Р={р,} - множество параметров модели. Показано, что в виду сложности использования аналитических методов целесообразно использование имитационного моделирования и методов численной многомерной оптимизации.

В результате статистической обработки информационных потоков ряда предприятий получена спектральная плотность, график которой представлен на рис.6.

Спектральная плотность тренда рабочей нагрузки

Рис. 6.

Из графика видно, что явно выражены три пика, что соответствует периоду года, месяца и недели. В условиях нестационарности математическая модель динамики изменения рабочей нагрузки, используемая при экстраполяции, должна учитывать ее периодические колебания во времени. Наиболее общий линейный фильтр, порождающий очередное значение на выходе по значениям текущего и М предыдущих входов и N своих выходов, описывается уравнением:

М N

Уп = ЪСкХп-к+1^д1Уп-1' (3)

(г=0

В работе предлагается использование метода экстраполяции временных периодических рядов. Для различных вариантов внешней нагрузки разработаны алгоритмы вычисления коэффициентов уравнения (3). В работе проведен анализ влияния глубины прогноза на его точность. Более глубокий прогноз является более информативным. С другой стороны, при увеличении глубины прогноза из-за нестационарности потоков снижается точность прогнозной оценки, что снижает точность модели в целом. В качестве критерия оценки качества

, ч Ы-Ш-к] выбрана характеристика г*п(к)=1---L и формально задача

определения глубины прогноза поставлена как задача нахождения /с"13* -максимальной глубины прогноза - при ограничении на максимально допустимую ошибку £тахп.

С учетом введенного в диссертации критерия сравнения вариантов топологической структуры задача ее синтеза имеет вид:

(!) О) Ч]

где - элементы матрицы маршрутизации ||1_||; - загрузка информационной системы между абонентом х, и сервером у,. Для решения поставленной задачи разработан алгоритм, реализующий метод "ветвей и границ". Новые ветви дерева ветвлений, а следовательно, и новые задачи в основном списке задач на каждом шаге решения формируются следующим образом.

Пусть Х2(м тогда значение параметра С должно

(¡*и

удовлетворять ограничению 0<С</72-2. При фиксированном С задача сводится к определению максимума функции:

Ф,={ I (Ац + + Н'} -> тах (5)

[а*]) г= )

при ограничении:

£ (6) (Ч) М

Задача является задачей целочисленного программирования с одним линейным ограничением. Для ее решения используется аддитивный алгоритм, обеспечивающий получение точного решения за конечное число шагов.

Сравнивая разработанный алгоритм синтеза абонентской части с известными, можно сделать следующие выводы. Данный алгоритм позволяет строить кратчайшую связывающую сеть заданного класса с учетом параметров передаваемых в сети потоков сообщений и заданных требований пользователей информационной системы к показателям качества процесса доставки. Получение оптимального решения разработанным алгоритмом для любых сетей указанного класса гарантируется применением формальных правил перебора вариантов структур сетей, обеспечивающих сходимость к решению за конечное число шагов. Разработанный алгоритм синтеза топологических структур абонентской части позволяет учитывать при определении пропускных способностей каналов требования, предъявляемые к среднему времени обработки запросов.

Разработана модель функционирования вычислительного комплекса автоматизированной системы управления технологическими процессами на компрессорной станции транспортировки газа, структура которого приведена на рис.7.

Моделируемый комплекс включает:

• сервер, обеспечивающий прием и обработку информации от терминальных устройств;

• терминальные устройства (терминалы), поставляющие технологическую информацию от различных компонент компрессорной станции;

• оконечные устройства;

• каналы связи.

На сервере решаются прикладные задачи по каждому терминалу, необходимые для обеспечения управления технологическими процессами.

Каждый терминал связан с оконечным устройством, представляющим собой либо датчик, измеряющий технологические параметры некоторой подсистемы компрессорной станции, либо исполнительную сервосистему. Для каждого оконечного устройства терминал генерирует запрос к серверу для выполнения некоторой обрабатывающей процедуры. Получив ответ, терминал, спустя некоторое время, генерирует новый запрос к серверу для следующего оконечного устройства и т.д. Сервер работает в режиме разделения времени между запросами терминалов. Задачей моделирования явилось определение оптимального значения кванта времени, выделяемого серверу на решение запроса от терминала.

В качестве целевой функции (критерия эффективности)

рассматривалась следующая характеристика: У0= —, где V -

в

действительное время решения задачи; В - нормативное время решения задачи. Эта характеристика может интерпретироваться как штраф за удлинение времени решения задачи относительно нормативного времени.

Вид целевой функции в зависимости от Р

44 _ 38 ® 32

& 26 | 20

14

0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5

ЗНАЧЕНИЕ КВАНТА

Рис. 8.

В соответствии с методикой проведения оптимизации методом стохастической аппроксимации Кифера - Вольфовица, выполнен анализ области экстремума с использованием алгоритма с постоянной длиной шага. Параметры алгоритма: Х0=5, а<0>=0.3, с<0>=0.3.

Исследован вид целевой функции в зависимости от кванта (рис.8.). В качестве параметра выступает значение вероятности Р. При этом Р1>Р2>РЗ>Р4.

Из графиков хорошо заметна тенденция увеличения потерь при увеличении значения КВАНТА. При очень малых значениях КВАНТА потери также растут, поскольку на эффективность функционирования системы начинает сказываться время восстановления. Как видно из графиков, при увеличении доли задач, требующих большего времени решения, оптимальное значение кванта смещается в сторону увеличения.

В четвертой главе разработан макет программно-моделирующего комплекса управления предприятиями добывающей отрасли. Все программные методики и модели интегрированы в гибридную оболочку системы COTA. На основе предложенной концепции реализована программная методика, включающая приложения:

• приложение моделирования временных рядов;

• расчета NPV;

• Active-X компонента интерфейса с пакетом Statistica;

• макрос для кластерного анализа;

• макрос для экспоненциального сглаживания;

• макрос для факторного анализа;

• и другие.

Пример сценария приложений по прогнозированию

Кластеризация

Рис. 9.

Для реализации с пакетами Statistica, MatLab и GPSS разработаны Active-X компоненты, которые обеспечивают параметризацию запуска макросов, m-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения.

В целях обеспечения возможности независимого и параллельного конструирования структурных элементов и создания его структуры используются раздельные базы данных. В качестве СУБД для организации баз данных выбрана СУБД Microsoft Access, достоинства которой, определяются следующими моментами: все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (*.mdb), что упрощает переносимость отдельных структурных элементов; драйвера для работы с базами данных

Microsoft Access входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы.

Механизмы конвертации данных

Программная среда удаленного ^разработчика (отправителя)

программные В [г'Уу приложения

Структура данных приложения (БД и/или файлы)

преобразование БД в файл объединение и сжатие данных

Рис. 10.

База данных для сетевого варианта системы реализована в СУБД MS SQL Server 2000. Выбор MS SQL Server обусловлен широкой популярностью данной СУБД, что обуславливает наличие большого количества специалистов, знакомых с ней. СУБД обладает достаточно легковесной прозрачной архитектурой. СУБД имеет улучшенные способности к масштабированию при росте числа одновременно работающих пользователей, динамическую балансировку при загрузке процессоров и повышенную надежность.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 7 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен сравнительный анализ методов проектирования и моделирования распределенных информационных систем строительных организаций. Определены основные тенденции развития информационных технологий на предприятиях добывающей промышленности.

2. Разработаны регрессионные модели связи географического расположения и давления в скважинах.

3. Предложена методика прогнозирования давления и добычи. Рассмотрены факторы, влияющие на глубину прогноза.

4. Доказаны свойства рекуррентности входных потоков. Для случая произвольных изменений рабочей нагрузки разработан численный метод расчета.

5. Поставлена и решена задача синтеза топологии корпоративной информационной системы предприятия добывающей промышленности.

6. Проведен сравнительный анализ и показана эффективность алгоритмов стохастической аппроксимации в условиях вероятностной неопределенности входных потоков.

7. Разработан макет корпоративной информационной системы, включающий реализацию методики прогнозирования добычи газа и давления в скважинах.Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ), ООО «Тринар интер», ООО «ТФТ Спецтехноком».

Публикации по теме диссертационной работы

1. Шайа Хусейн Шайа, Николаев А.Б. Анализ средств разработки интерактивных сайтов// Информационные технологии в задачах управления и обучения: Сб. науч. тр. М., 2003, МАДИ(ГТУ). - С. 84-94.

2. Шайа Хусейн Шайа. Анализ ЕЯР-систем //Моделирование технологических процессов в промышленности и образовании. Сб. науч. тр.М.,2004. МАДИ(ГТУ). - С. 146-153.

3. Шайа Хусейн Шайа. Анализ рынка современных корпоративных информационных систем.// Моделирование технологических процессов в промышленности и образовании. Сб. науч. тр.М., 2004. МАДИ(ГТУ). -С. 154-161.

4. Шайа Хусейн Шайа, Д.П.Кацыв, Хайдер Абдулла Мухаммад Интегрированные информационно-управляющие системы // Методы и модели автоматизации управления: Сб. науч. тр. М., 2006, МАДИ (ГТУ). -С. 153-157.

5. Шайа Хусейн Шайа, Лыков А.Г., Хайдер Абдулла Мухаммад Формализация объекта в структуре управления газовым промыслом II Вестник МАДИ(ГТУ), №7, 2006, М. МАДИ (ГТУ). - С. 27-33.

6. Шайа Хусейн Шайа, Бенгедаж Самир Методы создания адаптивных пользовательских интерфейсов в корпоративных информационных системах // Автоматизация и управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М. 2006. - С. 45 - 51.

7. Шайа Хусейн Шайа, Алексеев, Снеткова, Николаева К.А. Методика кластеризации в системе мониторинга предприятий транспортного комплекса // Автоматизация и управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М. 2006. - С. 9-95.

Подписано в печать 2 4.04, 2007г. Тираж 400 экз Заказ № 3

ООО «Техполиграфцентр» ПЛД № 53-477

Формат 60x84/16. Усл. печ. л. ^ /3 Тел./факс: (095) 151-26-70

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ЗАДАЧ И СИСТЕМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЙ ДОБЫВАЮЩИХ ОТРАСЛЕЙ.

1.1. Состояние добывающих отраслей республики Йемен.

1.2. Общий подход к проектированию распределенных систем управления предприятиями добывающих отраслей.

1.3. Математические методы проектирования корпоративных информационных систем.

1.4. Принципы организации систем проектирования, их основные характеристики и направления развития.

1.5. Методы проектирования и подходы к построению региональных корпоративных сетей предприятий добывающей промышленности.

1.6. Определение информационных потребностей пользователей.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПРОГНОЗА ДОБЫЧИ ГАЗА.

2.1. Методы и модели анализ давления и добычи газа.

2.1.1. Анализ регрессии давления и добычи.

2.1.2. Анализ полиномиальных трендов добычи и давления.

2.1.3. Разработка методов прогнозирования с использованием процедуры экспоненциального сглаживания.

2.2. Регрессионные модели анализа основных характеристик скважин в зависимости от географического положения.

2.3. Факторный анализ взаимосвязи характеристик скважин.

2.3.1. Факторный анализ и главные компоненты скважин.

2.3.2. Сравнительный анализ характера разведочных и добывающих скважин.

2.3.3. Анализ показателей добывающих скважин.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОНЫХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЙ ДОБЫВАЮЩИХ ОТРАСЛЕЙ.

3.1. Анализ и прогноз информационных потоков.

3.1.1. Классификация пользователей информационных ресурсов.

3.1.2. Спектральный анализ динамики запросов информационных ресурсов

3.1.3. Разработка алгоритма прогноза характеристик запросов.

3.2. Разработка метода расчета пропускной способности каналов связи.

3.3. Модель и алгоритм расчета функциональных характеристик информационной системы.

3.3.1. Формализация системы массового обслуживания для магистральной части сети.

3.3.2. Внутренняя параметризация информационной системы.

3.3.3. Расчет вероятностно-временных характеристик на составных каналах.

3.4. Оптимизация параметров вычислительного комплекса АСУТП транспортировки газа.

3.4.1. Структура параметризуемой имитационной модели.102 ?

3.4.2. Формализованная модель функционирования АСУТП.

3.4.3. Критерий эффективности и результаты моделирования.

3.4.4. Анализ характеристик процедуры оптимизации.109 •

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯМИ ДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ

4.1. Разработка концептуальной модели данных.

4.2. Обоснование выбора целевой СУБД.

4.3. Программная реализации информационно-аналитической системы автоматизации добывающих предприятий.

4.3.1. Программно-аппаратная конфигурация.

4.3.2. Интерфейс пользователей и функционал приложений.

4.3.3. Методология внедрения автоматизированной системы управления.

Выводы по главе 4.

w

Основное место в добыче природных ископаемых Республики Йемен принадлежат нефтяной и газовой промышленности. При этом, в настоящее время распределенные информационные системы приобретают все большее распространение при организации работы крупных добывающих предприятий. Их перспективность определяется как расширением возможностей сети Internet, так и использованием новых информационных технологий в различных областях управления.

В условиях конкуренции на рынке добывающих отраслей все больше внимания вопросам повышения эффективности добычи: соблюдению сроков, снижению затрат материальных и трудовых ресурсов, повышению производительности труда за счет сокращения технологических простоев, обеспечению непрерывности. Все это приводит к широкому применению корпоративных информационных систем в различных сферах управления добывающей отрасли.

Вместе с тем, дальнейший рост производства, его интенсификация на основе внедрения новых технологий, использования современных методов управления приводит к существенному увеличению объемов информации, а, следовательно, предполагает повышение эффективности аналитической обработки на основе использования современных методов поддержки принятия решений с соответствующей информационной поддержкой в контуре корпоративных информационных систем (КИС).

Предметом исследования являются методы и алгоритмы анализа и синтеза топологии корпоративной информационной системы добывающих предприятий при автоматизации и управлении технологическими процессами добычи газа.

Целью работы является повышение эффективности управления процессами добычи на основе разработки методов и моделей прогнозирования, а также синтеза распределенной структуры КИС.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• классификация методов и моделей проектирования корпоративной информационной системы управления добывающих предприятий;

• разработка методов и моделей прогнозирования добычи;

• разработка методов и моделей прогнозирования давления в зависимости от географического расположения скважин;

• разработка моделей и методов анализа характеристик информационных потоков КИС добывающих предприятий;

• разработка метода синтеза структуры корпоративной информационной системы добывающих предприятий;

• программная реализация моделирующего комплекса и анализ эффективности автоматизации добывающих предприятий с использованием корпоративной информационной системы.

Структура диссертации соответствует списку перечисленных задач.

В первой главе выполнен анализ методов построения КИС и процедур автоматизации технологических процессов добывающих предприятий. В диссертации проведен анализ информационных потоков основных структурных подразделений предприятий добывающей отрасли, которые определяют информационную структуру АСУ. При этом необходим учет взаимосвязей между всеми распределенными компонентами, а также возможность оперативного обмена информацией между ними.

В результате проведенного анализа в диссертации показано, что важное место в процессе проектирования отводится: реалистическим моделям, отображающим на достаточно высоком уровне детализации технологические процессы добывающей промышленности, но не имеющим точных методов расчета; комбинированным моделям, объединяющим модели различной математической природы и обеспечивающим решение комплексных задач исследования; системному наполнению, обеспечивающему автоматизацию процессов формирования моделей, выполнения комплексных модельных экспериментов, анализа и интерпретации результатов моделирования.

Во второй главе на основе проведенного анализа показана необходимость декомпозиции общей модели корпоративной информационной системы для включения подсистем и моделей прогнозирования добычи. Первая задача заключается в поиске закономерностей между объемом добычи и давлением в скважинах. Вторая задача направлена на поиск аналитических зависимостей давления в скважине от ее географического местоположения. Третья задача состоит в обоснованном выборе наиболее значимых факторов и формированию обобщенных критериев и показателей функционирования скважины, что повышает точность прогнозов добычи и давления.

В третьей главе диссертации разработаны методы и алгоритмы синтеза топологии распределенной информационной системы предприятий добывающей промышленности. В КИС предприятия каждая локальная, а также глобальная сеть состоит из периферийных подсетей и магистрали, которая эти подсети связывает воедино. В этом случае имеем иерархическую структуру с высокоскоростной магистралью, более медленными периферийными сетями и каналами доступа локальных сетей к глобальным. Требования к пропускной способности каналов связи очень неоднородны для различных сегментов и подсетей крупной локальной сети. Так как очень маловероятно, что все клиенты с одинаковой интенсивностью обмениваются данными со всеми серверами предприятия и внешними серверами, то часть сегментов загружена больше, а часть - меньше.

Проведен расчет вероятностно-временных характеристик на составных каналах. Путем нормальной или гамма-аппроксимации для каждого квантиля вычислены величины задержки в сети. Для каждой пары компонент сети найдена оценка вероятности потери заявки.

В четвертой главе разработан макет программно-моделирующего комплекса управления предприятиями добывающей отрасли. Все программные методики и модели интегрированы в гибридную оболочку системы СОТА. На основе предложенной концепции реализована программная методика, включающая разнородные приложения.

При проектировании системы использовалась фреймовая технология. Фрейм является основным строительным блоком при сборке конечного приложения. Он инкапсулирует: набор действий, необходимых для решения данной подзадачи; средства для работы и саму логику работы с базой данных; пользовательский интерфейс, необходимый для диалога пользователя с системой при решении данной подзадачи.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит копии актов о внедрении результатов диссертационной работы в промышленности.

При разработке формальных моделей компонент в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат. Системный анализ функционирования информационно-вычислительных систем проводился на базе реальных статистических данных, с использование математических и статистических пакетов. При разработке моделей и алгоритмов оптимизации функционирования распределенных информационных систем использовалась теория графов, методы математического программирования, теория случайных процессов, имитационное моделирование, теория массового обслуживания и др.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом процессов обработки информации в распределенных информационных системах предприятий добывающих отраслей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде организаций.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области проектирования и эксплуатации сложных корпоративных информационно-вычислительных систем предприятий добывающих отраслей.

Методы и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы при решении задач анализа и синтеза структуры и состава информационной базы и настройки конфигурации сетевого обеспечения корпоративной информационной системы управления предприятиями добывающих отраслей. Внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность функционирования добывающего предприятия за счет автоматизации процессов обработки информации.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ), ООО «Тринар интер», ООО «ТФТ Спецтехноком».

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

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2002-2006гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации проектирования и выбора оптимальных режимов эксплуатации распределенных информационных систем представляется актуальным в области теоретических и практических методов принятия решений по автоматизации технологических процессов предприятий добывающей отрасли с использованием распределенной информационной системы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 7 печатных работ.

Объем работы. Диссертационная работа содержит 140 страниц, состоит из введения, четырех глав и заключения, содержит 28 рисунков, 11 таблиц, список литературы из 124 наименования и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработан макет программно-моделирующего комплекса управления предприятиями добывающей отрасли. Все программные методики и модели интегрированы в гибридную оболочку системы СОТА.

2. Предлагается разработка общих технических, программных и архитектурных решений, которые используются при проектировании и программной реализации корпоративной информационной системы предприятий добывающих отраслей.

3. Исходя из круга решаемых задач проведена классификация СУБД, которые можно разделить на три направления. Первое — это корпоративные СУБД — Oracle и Ms SQL Server. Второе направление — это СУБД, предназначенные для разработки под нужды малых предприятий и небольших компаний, — Borland Interbase и MS Access. И третье направление предназначено для создания Web-сайтов с небольшими базами данных — это MySQL и Borland Interbase.

4. Отличительной особенностью программного продукта является независимость реализации от последующей рабочей конфигурации, т.е. один и тот же набор исполняемых файлов может работать в любой архитектуре без каких-либо изменений. Выбор подходящей рабочей конфигурации программной системы осуществляется на стадии внедрения с учетом особенностей имеющейся аппаратно-программной среды на предприятии.

Заключение

1. Проведен сравнительный анализ методов проектирования и моделирования распределенных информационных систем предприятий добывающей отрасли. Определены основные тенденции развития информационных технологий на предприятиях добывающей промышленности.

2. Разработаны регрессионные модели связи географического расположения и давления в скважинах.

3. Предложена методика прогнозирования давления и добычи. Рассмотрены факторы, влияющие на глубину прогноза.

4. Доказаны свойства рекуррентности входных потоков. Для случая произвольных изменений рабочей нагрузки разработан численный метод расчета.

5. Поставлена и решена задача синтеза топологии корпоративной информационной системы предприятия добывающей промышленности.

6. Проведен сравнительный анализ и показана эффективность алгоритмов стохастической аппроксимации в условиях вероятностной неопределенности входных потоков.

7. Разработан макет корпоративной информационной системы, включающий реализацию методики прогнозирования добычи газа и давления в скважинах. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ), ООО «Тринар интер», ООО «ТФТ Спецтехноком».

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

18. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1.336 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

53. Основные положения по автоматизации, телемеханизации и созданию информационно-управляющих систем предприятий добычи и подземного хранения газа. РАО «Газпром». 1997.

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

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

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

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

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

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

60. Прим Р. Кратчайшие связывающие сети и некоторые обобщения // Кибернетический сборник; Вып. 2. М.: Изд-во иностр. лит., 1961. - С. 95-107.

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

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

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

64. Рекламные материалы ВНИИГАЗ. 2003г.

65. Разработка программно-математических методов и средств проектирования банков данных и создания на их основе банка данных

66. АСУС Главмособлстроя. Отчет/МАДИ (ТУ)/Алексахин С.В., Будихин А.В., Николаев А.Б. и др. М., 1986. Номер гос.регистрации 01840172386.

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

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

69. Синхронные сети передачи данных / В.О. Шварцман, Н.Н. Етрухин, М.А. Карпинский и др.; под. ред. В.О. Шварцмана. М.: Радио и связь, 1988.- 256 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

79. Фрэнк Г., Чжоу В. Топологическая оптимизация сетей ЭВМ // ТИИЭР. -1972.- Т. 60. № 11.-С. 147-162.

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

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

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

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

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

85. Шулятиков В.И., Маловичко Л.П., Сидорова С.А., Шулятиков И.В, Ушаков А.С. Состояние разработки и перспективы использования автоматизированных измерительных комплексов для скважин. //

86. Материалы НТС ОАО «Газпром» «Комплексная автоматизация объектов добычи и транспортировки газа, расположенных в сложных климатических условиях». М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2002.

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

88. Akyildiz I.F., Liebeherr J. Application of Norton's theorem on queueing networks with finite capacities // Proc. of the Eighth Annual Joint Conf. of the IEEE Сотр. and Comm. Soc., Ottawa, Canada, Apr. 1989. -Washington: USA, 1989. Vol. 3. - P. 914-923.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

106. Jun K.P. Approximate analysis of arbitrary configurations of queuing networks with blocking and deadlock // Proc. of the First Intern. Workshop, Raleign, NC, USA, May 1988. Amsterdam: North-Holland, 1989. - P. 259279.

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

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

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

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

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

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

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