автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы

ГУСЕВ Михаил Александрович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДИСПЕТЧЕРА ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ

Специальность 05.13.01 — системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 о ИЮН 2010

Владимир 2010

004603647

Работа выполнена на кафедре информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета.

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

АЛЕКСАНДРОВ Дмитрий Владимирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

АНДРИАНОВ Дмитрий Евгеньевич

кандидат технических наук ФАДИН Дмитрий Николаевич

Ведущая организация:

Ивановский государственный энергетический университет

Защита диссертации состоится " 30 " июня 2010 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д.212.025.01 при Владимирском государственном университете по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ауд. 211-1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Владимирского государственного университета.

Автореферат диссертации разослан " 25 " мая 2010 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу совета университета: 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ученому секретарю диссертационного совета Д.212.025.01.

Ученый секретарь диссертацио! д.т.н., профессор

МАКАРОВ Р.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ

Необходимость развития и совершенствования диспетчерских комплексов управления газотранспортными системами (TTC) продиктована временем. Практически весь природный газ предприятия нефтегазовой промышленности поставляют через сеть газопроводов. Общая протяженность только магистральных газопроводов (МГ) крупнейшей в мире ГТС составляет более 154 тыс. км.

Основной целью транспорта газа является доставка газа потребителям внутри России, в странах СНГ и Западной Европы. По прогнозам в 2015 г. объем добычи газа «Газпромом» достигнет 610-615 млрд. куб. м, в 2020 г. -650 - 670 млрд. куб. м, что потребует развития ГТС. Однако в настоящий момент изношенность российской ГТС составляет до 56 %. Доля МГ старше 33 лет (нормативный срок их службы) составляет более 21,3 % от общего объема.

Учет реальных возможностей газотранспортной системы при формировании управления является первой важной задачей обеспечения эффективности транспортировки газа. Установлено, что наиболее частые аварии приходятся на трубопроводы, находящиеся в зонах геодинамической активности, на участках напряженного состояния недр. При этом на отдельных участках линейных частей (JT4) трубопроводов аварии происходят каждые 3 — 4 года, на других участках - один раз в 10 - 12 лет, на третьих - 15-20 лет. Поэтому второй основной задачей управления транспортом газа является минимизация его потерь в случае возникновения аварийных ситуаций в газотранспортной системе, что связано с первой выше обозначенной задачей.

Для решения данных задач используют современные технологии реконструкции и ремонта, а также проводят тщательный антикоррозионный мониторинг МГ аппаратно-программными средствами. Несмотря на эти мероприятия в транспорт газа зачастую вмешивается человеческий фактор. Любое неверное движение диспетчера по управлению системами автоматики может привести к значительным финансовым потерям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам. Особенно критичным человеческий фактор становится в условиях нештатных ситуаций (НС), в которых наряду с психологической составляющей действует и временная. Поскольку НС на МГ возникают довольно редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в информационной поддержке диспетчерского персонала в распознавании НС, принятии срочных и адекватных мер по их локализации.

В диспетчерской деятельности наряду с базовой функцией контроля технологического процесса значительное место занимает функция принятия решений. В связи с этим в диссертации поставлены задачи разработки и совершенствования информационно-алгоритмического обеспечения процесса мониторинга и принятия решений диспетчером ГТС в реальном масштабе времени.

В настоящее время выполнены достаточно многочисленные исследования в области развития методов совершенствования информационно-управляющих систем (ИУС). Среди авторов основополагающих работ отечественные

ученые B.B. Алешин, Ю.П. Арзуманов, В.М. Глушков, Б.Г. Ильясов, Ю.А. Каф-танюк, A.B. Костров, Г.Г. Куликов, О.В. Логиновский, Р.И. Макаров, А.Г. Ма-миконов, О.Б. Низамутдинов, Д.А. Поспелов, С.А. Редкозубов, С.А. Сардана-швили, В.Е. Селезнев, Б.Я. Советов, Э.А. Трахтенгерц, Е.М. Халатов, А.Н. Швецов, И.Ю. Юсупов, С.А. Яковлев и др.; их работы составляют теоретическую основу повышения эффективности управления сложными техническими объектами, в том числе за счет автоматизации процессов поддержки принятия решений. Однако при автоматизации диспетчерских служб 1 111 эти работы требуют учета специфики реальных объектов.

ОБЪЕКТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ является процесс мониторинга транспортирования газа по ЛЧ МГ.

ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ - модели и методы поддержки принятия решений (ППР), а именно обнаружения и локализации НС на ЛЧ МГ.

ПЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью диссертации является повышение эффективности оперативного обнаружения и поиска мест возникновения нештатных ситуаций на МГ.

Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие научно-технические задачи:

1. проведен анализ средств информационной поддержки диспетчера газотранспортной системы с целью определения их возможностей в части локализации нештатных ситуаций на МГ;

2. исследован алгоритм транспорта газа в целях совершенствования математической модели МГ посредством учета временной составляющей;

3. разработан алгоритм и метод поиска места разрыва по показаниям датчиков давления, установленных на МГ;

4. созданы алгоритм и метод формирования приемлемого сценария для локализации нештатных ситуаций двух типов - утечки газа из-за разрыва трубопровода и несанкционированной перестановки запорной арматуры;

5. реализован и интегрирован в подсистему мониторинга линейного производственного управления (ЛПУ) газотранспортного предприятия (ГШ) модуль информационной поддержки принятия решений диспетчером при обнаружении и локализации нештатных ситуаций, работающий в реальном масштабе времени.

МЕТОПЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. При решении поставленных задач использовались методы математического моделирования, теории множеств, численные методы приближенного решения уравнений, системного анализа, теории проектирования систем, объектно-ориентированного проектирования.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. созданы теоретико-множественная модель линейной части многониточного магистрального газопровода и основанный на ней алгоритм

моделирования процесса транспорта газа с учетом изменения состояния МГ во времени;

2. предложен алгоритм обнаружения разрыва на МГ и поиска нитки с источником утечки газа по показаниям датчиков давления, а также оценки времени гарантированного обнаружения наличия НС;

3. разработан алгоритм поиска места утечки газа на нитке МГ с разрывом по показаниям датчиков давления;

4. предложен способ представления диспетчеру информации о состоянии МГ в процессе мониторинга транспорта газа для оперативного обнаружения НС.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ диссертации заключается в следующем:

1. реализован программный модуль обнаружения нитки ЛЧ МГ заданной структуры с источником возникновения НС, связанной с разрывом, по данным мониторинга процесса транспортировки газа;

2. создан программный модуль информационной поддержки диспетчера ЛПУ МГ в части формирования сценария перехода из нештатного в штатный режим работы ЛЧ многониточного магистрального трубопровода после обнаружения на нем места разрыва;

3. реализован программный модуль визуализации состояния МГ в процессе мониторинга транспорта газа в целях оперативного обнаружения НС по показаниям датчиков давления подсистемы мониторинга ГТС;

4. подтверждена эффективность предложенных методов с помощью машинных экспериментов, в том числе на примере реального частичного разрыва на участке Павгодинского ЛПУ МГ «Уренгой - Грязовец» ООО «Тюментрансгаз» в 17 км после компрессорной станции (КС) Панго-динская (11.02.2004).

Результаты научных исследований можно использовать при создании и внедрении на предприятиях нефтегазовой промышленности реально действующей системы мониторинга и ППР диспетчера ЛПУ многониточным МГ в НС, адаптированной под конкретный применяемый на каждом из этих предприятий комплекс телемеханики (ТМ), а также для реализации дополнительного программного модуля тренажера диспетчера ЛПУ многониточным МГ для подготовки диспетчерского персонала к работе в нештатных режимах. Автор участвовал в совместной с Владимирским государственным университетом научно-исследовательской работе по договору № 3411/06 «Теоретическое обоснование матричного метода моделирования магистральных газопроводов для тренажера диспетчера КС ООО «Тюментрансгаз» по заказу Научно-исследовательского института измерительных систем им. Ю.Е. Седакова Росатома (г. Нижний Новгород).

Кроме того, полученные научные результаты использованы в инновационной компании ООО «Бизнес.РФ» (г. Владимир) в рамках выполнения НИОКР №01200959379 «Разработка моделей и алгоритмов мониторинга линей-

ной части магистрального газопровода на предмет обнаружения нештатных ситуаций, определения места разрыва и формирования сценариев локализации нештатной ситуации» по государственному контракту № 7029р/9332 от 25.06.2009 г. при создании информационной системы мониторинга ГТС, позволяющей в случае возникновения разрывов газопровода обнаруживать место аварии и предлагать сценарий устранения НС.

Разработанные в диссертации модели и алгоритмы применены в учебном процессе кафедры Информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета, а также кафедры Прикладной информатики и математики Покровского филиала Московского государственного гуманитарного университета (Ml 1 У) им. М.А. Шолохова.

По результатам исследований, проведенных автором в рамках диссертации, получены два свидетельства об официальной регистрации на разработанные с его участием программные продукты.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на XX и XXI МНК «Математические методы в технике и технологиях» (г. Ярославль, 2007; г. Саратов, 2008); III, IV и V МНТК «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г. Вологда, 2007, 2008, 2009); Всероссийской НПК «Системы промышленного и информационного сервиса (инфраструктура, объекты, процессы)» (г. Кострома, 2008); Юбилейной выставке научных достижений Владимирского государственного университета (г. Владимир, 2008); XI Всероссийской НК студентов и аспирантов «Молодые исследователи — регионам» (г. Вологда, 2009); НПК «Формирование социально-ориентированной экономики» (г. Владимир, 2009); IV МНТК «Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами (DISCOM-2009)» (Москва: ВНИИГАЗ, 2009); III МНТК «Газотранспортные системы: настоящее и будущее (GTS-2009)» (г. Москва: ВНИИ-ГАЗ, 2009).

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 134 страницах; включает 41 рисунок, 5 таблиц, список использованных литературных источников (114 наименований) и приложение. ПУБЛИКАЦИИ

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 22 работах, среди них 3 статьи в изданиях из перечня ВАК.

ОСНОВНОЕ СОД ЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулированы его объект, предмет, цель и задачи, а также научная новизна, охарактеризованы практическая значимость работы и апробация ее результатов.

Первая глава посвящена рассмотрению вопросов организации мониторинга процесса транспорта газа на уровне ЛПУ ГТП, в ней проведен анализ средств информационной поддержки диспетчера ГТС как элемента человеко-машинной автоматизированной системы диспетчерского управления (АСДУ).

Рассмотрены основные особенности транспорта природного газа по системе трубопроводов как объекта управления. Показано место ЛПУ в иерархической отраслевой системе оперативно-диспетчерского управления (ОСОДУ)

единой системы газоснабжения (ЕСГ) РФ, включающей уровень центрального производственного диспетчерского управления (ЦПДУ) (ОАО «ГАЗПРОМ»), центральный диспетчерский пункт (ДП) ГТП, диспетчерский пункт ЛПУ, систему управления компрессорным цехом (САУ КЦ), локальные системы автоматики (рис. 1).

При комплексной автоматизации предприятий газовой промышленности немаловажную роль играют задачи и программные продукты автоматизации основной деятельности диспетчера по контролю за ГТС. АСДУ - это человеко-машинная система управления технологическим процессом, интегрирующая на автоматизированном рабочем месте (АРМ) диспетчера его профессиональные знания с информационно-управляющей системой (ИУС), которая обеспечивает автоматический сбор, передачу и отображение информации, а также автоматизирует все требуемые расчетные процедуры и формирование управляющих воздействий для достижения поставленной цели в соответствии с заданными критериями. На уровне ЛПУ МГ множество функциональных подсистем ИУС представляется кортежем

gASU gODU gUP gUE gLTM gEM £TD >

где SODU - подсистема оперативно-диспетчерского управления, Svp- подсистема управления производством, SUE - подсистема автоматизированного управления энергоснабжением КС и линейной части МГ; SLnl - подсистема линейной TM; SEU - подсистема экологического мониторинга; 5го - подсистема технической диагностики газоперекачивающего оборудования КС. Функции дистанционного управления (реализуемые подсистемой SLM) на уровне ЛПУ распространяются на элементы запорной арматуры ЛЧ МГ из множества К1™ с S1™, причем Kq™ с KLm - подмножество линейных кранов,

/ЦПДУ\

/Центральный^ / ДПГТП \ / Диспетчерский \ / пункт ЛПУ, пульт \ / управления СЛТМ \ / САУКЦ \

/ пункт управления КЦ система\ / экологического мониторинга \ /Локальные системы автоматики: СЛТМ,\ ' автоматизации ГРС, газоизмершельных станций и других распределенных объектов

Рис. 1. Структура автоматизации диспетчерского управления отрасли

Кр™ с KLM — подмножество кранов на перемычках, с KLTU - под-

множество охранных кранов, Кр™ С KL™ — подмножество общецеховых кранов. Среди множества Fdf функций диспетчерского контроля на уровне ДП ЛПУ следует выделить подмножество функций АРМ диспетчера ЛПУ

Fn,s" с FDP, при этом F°°u = {f™ I i = , где nDISP = 12 - число функ-

ций АРМ диспетчера ЛПУ МГ.

Проведенные в диссертации исследования ориентированы на поддержку принятия решений диспетчером при реализации АСДУ функций по обнаружению утечек, поэтому в работе подробно рассмотрены такие функции как, в частности, функция контроля нарушения аварийных и предупредительных

/ /Шч ттл , rDIS Ч

уставок (/7 ), сигнализации и регистрации НС (/а ) и другие.

В результате анализа современных зарубежных и отечественных систем автоматизации работы диспетчерских служб l ili установлено, что их главным недостатком является отсутствие в них автоматизированной функции 111 IP диспетчера в режиме реального времени. В случае НС этот недостаток приводит к информационным перегрузкам диспетчера как элемента человеко-машинной системы, которому для принятия адекватного решения по управлению ГТС приходится анализировать большой объем информации для обнаружения, распознавания типа НС, определения места ее возникновения, а также локализации. Поэтому в диссертации на основе системного анализа совершенствуются инструменты обработки информации, необходимой в основной деятельности диспетчера ЛПУ МГ.

Вторая глава посвящена вопросам разработки причинно-следственных моделей основных НС на ЛЧ МГ и метода их обнаружения. В работе представлен метод распознавания по определенным признакам одного из трех типов НС: несанкционированное открытие / закрытие запорной арматуры (НС, связанная с закрытием основного крана на нитке (трубе) МГ или с открытием крана-перемычки между нитками МГ с разным давлением); неправильное показание датчика давления при выходе его из строя; утечка газа из-за одиночного частичного или полного разрыва на ЛЧ МГ. В частности, на рис. 2 приведена схема возникновения и развития НС «Несанкционированная перестановка запорной арматуры» и «Разрыв газопровода в ЛЧ». Здесь блок типа НС выделен серым цветом и жирным шрифтом; блоки под ним - причины возникновения НС, а блоки над ним - последствия. На основе причинно-следственных схем НС предложен метод и разработан алгоритм определения типа НС. Суть метода заключается в том, что по показаниям датчиков давления, установленных на ЛЧ МГ (до и после основного крана на нитке, а также на нитках, соединенных перемычкой), поступающим в диспетчерский пункт через систему линейной телемеханики (СЛТМ) в режиме реального времени, фиксируется наличие НС через отклонение показаний датчиков давления газа от допустимых в штатном режиме значений, задаваемых интервалами (уставками).

Повышение затрат на КС

Изменение режима работы агрегатов

Ущерб природным ресурсам

Человеческие жертвы

Понижение 1

давления i Разрыв

на входе газопровода

соседней КС I

т

Превышение

допустимых Повреждения

пределов на газопровода

газопроводе

Распознавание типа НС осуществляется путем анализа показаний пар датчиков до и после открытого основного крана, что позволяет определить его несанкционированное закрытие, если значение датчика давления, установленного до крана, повышается, а показание датчика, установленного после крана, понижается. Для выявленной НС необходимо определить место ее возникновения. Например, в случае разрыва запускается модуль определения места Финансовые возникновения НС, который реали-

>быгки зует предложенный в главе 3 алго-

ритм. В качестве информационной основы при создании модуля применен алгоритм моделирования процесса транспорта газа по МГ.

Моделирование МГ является сложной проблемой из-за нелинейного характера уравнений в частных производных, описывающих процессы течения газа в трубе. Решение таких уравнений в реальном масштабе времени в условиях ГШ практически невозможно, поэтому актуальна задача создания упрощенных моделей, отражающих динамику изменения состояний основных элементов трубопроводной системы в процессе транспорта газа; в главе предлагается такая математическая модель JI4 МГ. Она является результатом развития математической модели, лежащей в основе компьютерного тренажера диспетчера, разработанного в ФГУП «НИИИС им. Ю.Е. Седако-ва» Росатома (г. Н. Новгород). Новая теоретико-множественная модель МГ включает множества: ниток JI4 многониточного МГ, универсальных элементарных цилиндрических элементов длиной 1 км (многониточный трубопровод моделируется как матрица таких участков), датчиков, основных кранов и кранов-перемычек. В частности, множество датчиков имеет вид: Sensors = {d\dí {< sensorID,type,value',km,sensor_line,value_max,value_min>}}, где элементами вектора свойств для каждого датчика являются: sensorID — номер (идентификатор) датчика d; type _ тип датчика (0 - датчик давления, 1 — датчик температуры); кт и sensor_line - километр линейной части МГ и номер нитки, где установлен датчик; value' - значение показания датчика, изме-

Несанкштонирован-ндя перестановка шпориой арматуры

Закрытие ана

Открытие крана

Причины TCKHoreHHorq природно-климатического

характера и прочностные причины

Повышение Понижение

давление давления

до крана и до крана и

понижение повышение

после после

Рис. 2. Схема возникновения и развития НС «Несанкционированная перестановка запорной арматуры» и «Разрыв ЛЧМГ»

ренного в момент времени t (соответствует P,f (0 - значению давления на j-u километре ЛЧ /-й нитки МГ, т.е. в месте, где установлен датчик); value_ max и ve/ue_min - пороговые значения датчика (уставки).

Последующие главы диссертации содержат результаты разработки и реализации алгоритмов информационной поддержки диспетчера ЛПУ в терминах разработанной математической модели.

Третья глава посвящена созданию информационно-алгоритмического обеспечения процесса принятия решений диспетчером ЛПУ МГ.

Поскольку разработанная модель транспорта газа позволяет моделировать изменение объемов газа в МГ в нештатном режиме, имеется возможность исследовать проблему идентификации места возникновения НС, например, разрыва, как наиболее распространенного вида НС. Натурные эксперименты подобного рода по понятным причинам проводить нельзя, но с использованием тренажера, работающего в реальном времени, стало возможным проводить такие машинные эксперименты. На основе накопленных данных можно проводить анализ временных рядов изменения объемов газа на участках конкретных конфигураций МГ для различных мест утечек. Цель анализа - создание эффективного алгоритма обнаружения места возникновения НС при резком изменении объемов газа в МГ. Критерием эффективности может быть жестко ограниченное время обнаружения НС. В качестве источника данных для анализа процесса транспорта газа (в т.ч. при моделировании НС) использовался тренажер, разработанный ФГУП «НИИИС им. Ю.Е. Седакова» Росатома (г. Н. Новгород). На рис. 3 показано место СППР в процессе управления транспортировкой газа.

АРМ диспетчера ЛПУ МГ

Моделирование работы МГ в штатном и нештатном режимах

СППР

БЗ

Анализ результатов моделирования и состояния МГ, классификации НС -поиск правила в БЗ, формирование рекомендаций диспетчеру

Подсистема мониторинга ГТС

С— 11— с \

Сбор

Показания показаний

датчиков датчиков

___

Анализ данных

Анализ данных визуального наблюдения за состоянием МГ

Анализ показаний подсистемы У^ мониторинга J

Процесс транспортировки газа по МГ

Рис. 3. СППР в процессе управления транспортировкой газа

В случае отклонения показаний датчиков давления от уставок СЛТМ фиксирует наличие НС, а в СППР запускается модуль определения типа НС. Если для выявленной НС необходимо определить место ее возникновения (например в случае разрыва), то запускается соответствующий модуль определения места возникновения НС, а затем — модуль формирования рекомендаций диспетчеру ЛПУ МГ по локализации НС и минимизации ее последствий в части возможных потерь при транспортировке газа. Известны регламенты для диспетчерского персонала ГТП, определяющие действия в той или иной НС, которые служат основой формирования рекомендаций диспетчеру. Первостепенной задачей в этих условиях является распознавание по имеющимся фактам (признакам) типа НС. Продукция - это правило типа «ЕСЛИ <условие>, ТО <действие>». База фактических данных (рабочая память) — это показания, полученные из СЛТМ с датчиков давления. Тип продукционной системы - с прямым выводом. Прямые выводы реализуют стратегию «от фактов к заключению». Фрагмент базы знаний СППР, состоящей из набора правил, имеет вид:

Правило 1: «ЕСЛИ имеется_нарушение_уставок, ТО возможна_НС»

Правило2: «ЕСЛИ возмоэкна_НС, ТО распознать_тип_НС»

ПравилоЗ: «ЕСЛИ тип_НС = несанквдонированнал_перестановка_крана,

ТО сформировать_рекомендации» Правило4: «ЕСЛИ тип_НС = нсисгтравен_датчикдавления,

ТО сформировать_рекомендации» Правило5: «ЕСЛИ тип_НС = утечка_газа, ТО найти_место_утечки» Правилоб: «ЕСЛИ тип_НС - утечка_газа И найдено_месго_утечки, ТО сформироватъ_рекомендации» Факту «имеется_нарушение_уставок» соответствует ситуация, когда на каком-либо из датчиков давления, установленных на ЛЧ МГ, будет зафиксировано отклонение от заранее заданного нормального порогового значения (уставки). В рабочую память данный факт будет занесен, когда такое отклонение будет зафиксировано подсистемой мониторинга. Усовершенствовать такую базу знаний продукционного типа можно за счет добавления новых правил, связанных с обработкой информации для анализа состояния сложного технического объекта (ЛЧ МГ) на предмет распознавания других типов НС, не рассматриваемых в диссертации. После распознавания необходимо выполнить действия по формированию рекомендаций в части локализации и устранения НС -сценарии действий диспетчера. Эти сценарии могут быть реализованы дополнительными модулями СППР.

Для оценки времени гарантированного обнаружения наличия НС, вызванного разрывом ЛЧ, разработан соответствующий алгоритм. Суть алгоритма состоит в том, что моделируются разрывы во всевозможных местах ЛЧ МГ и определяется время с момента наступления НС, через которое датчики давления СЛТМ зафиксируют отклонение от нормы, превышающее пороговое. Трудно обнаруживаемым местом разрыва будет такое, при котором время с момента наступления НС до момента превышения уставок на датчиках наибольшее. Найденный промежуток времени (параметр Л) используется для обнаружения места возникновения НС.

Для решения поставленной в данной главе задачи необходимо ответить на вопрос, на какой нитке быстрее падает давление газа. Для ответа на него разработан алгоритм определения номера проблемной нитки при возникновении НС на основе анализа показаний датчиков давления, поступающих в режиме реального времени, обобщенная блок-схема которого приведена на рис. 4. Алгоритм позволяет определить номер нитки МГ, где давление газа падает быстрее, чем на других нитках. Особенностью алгоритма является вычислени-ескоростей падения давления газа по показаниям датчиков, сравнение этих скоростей на разных нитках, а также вычисление степени уверенности в корректности определения номера нитки, на которой наиболее вероятен разрыв.

Под скоростью падения давления в элементарном участке МГ понимается величина изменения давления газа в единицу времени (например в секунду):

р ли )- Р.'Ц )

II V ЦОЧ / \ КОН '

=—I?—'

где Д ' '= /и„ - длительность промежутка времени от '„„ до '„„ между моментами получения значений показаний датчиков давления Р,/({).

Таким образом, в рамках действий, определенных реализованным алгоритмом, поочередно для каждого километра многониточного газопровода, где имеются датчики давления, рассчитывается скорость падения давления газа. По максимуму этой скорости выбирается проблемная нитка ЬтеМАХ) _ частное решение (на отдельно взятом километре по датчикам на нескольких нитках).

Пусть число датчиков на нитке с номером / будет , тогда для этой нитки необходимо вычислить усредненную скорость падения давления:

д"

I УР,<

„г, - '

где индексом А: от 1 до и/ пронумерованы значения скоростей ур* = Vр^ падения давления на каждом из имеющихся на »-той нитке элементарных участков МГ с датчиками (индекс ] задает значения километров расположения этих датчиков).

Пусть число отдельных групп (пар) датчиков на одинаковых километрах будет и/, а п^ - число совпадений номера проблемной нитки ЬтеМЛХ] (полученного по результатам анализа на максимум скоростей На конкретном километре) с номером проблемной нитки /"' (полученным по результатам анализа на максимум скоростей ур, на всей нитке в целом).

Тогда оценка уверенности в полученном результате о номере проблемной нитки I* вычисляется по формуле:

а*

^-.100%, п,

причем п/ > щ", / = ¡а. Полученная оценка находится в пределах

0< м/* < 100 %■ Разработанный алгоритм лежит в основе предложенного метода обнаружения и поиска нитки МГ с разрывом (источником утечки газа) по показаниям датчиков давления.

Чтобы найти километр с разрывом, предлагается моделировать изменение состояния МГ во времени для различных вариантов расположения места разрыва. Местом разрыва будет участок, в котором при моделировании скорость падения давления в элементарном участке на определенном километре будет с меньшей погрешностью отличаться от скорости падения давления, вычисленной по фактическим показаниям датчиков. В диссертации разработан алгоритм поиска километра места разрыва на проблемной нитке МГ на основе анализа показаний датчиков давления, поступающих в режиме реального времени. Особенностью алгоритма является вычисление скорости падения давления по показаниям датчика, ближайшего к месту разрыва. Данный алгоритм лежит в основе предложенного метода обнаружения места утечки газа на нитке МГ.

Эффективность и адекватность предложенных моделей и алгоритмов проверены на показаниях датчиков давления, записанных во время реальной НС, связанной с разрывом на участке Пангодинского ЖГУ МГ «Уренгой - Гря-зовец» ООО «Тюментрансгаз» в 17 км после КС Пангодинская (11.02.2004 г.). В реальной ситуации частичного разрыва на 140 км 2-й нитки ЛЧ МГ система ТМ зафиксировала аварию через 3 мин, а диспетчер выяснял место утечки более 13 мин. Применение предложенного в диссертации способа к представлению информации о состоянии ЛЧ МГ позволило оперативно определить наличие НС, при этом время обнаружения НС сократилось до 15 с. Уточнение места возникновения НС с использованием метода, основанного на разработанных в диссертации алгоритмах, позволило обнаружить разрыв с точностью до 1 км на основе показаний датчиков давления, накопленных за 23 с с момента наступления НС.

Следует отметить, что время, затраченное на обнаружение НС, влияет на объемы потерь газа из-за разрыва. По отклонениям от нормальных значений в показаниях датчиков давления в трубах МГ можно оценить объемы потерь газа: за 23 с после аварии потеряно примерно 70,5 тыс. м3, а за 3 мин - уже около 350 тыс. м3. При средней мировой цене на газ 100 долл./тыс. м3 экономия при раннем обнаружении составит примерно 28 тыс. долл.

Четвертая глава посвящена практической реализации алгоритмических средств обнаружения НС, т.е. результатам внедрения проведенных исследова-

ний. В главе описана программная реализация модулей ППР диспетчером МГ; проведены испытания разработанных моделей, алгоритмов, подходов и методов для совершенствования информационной поддержки мониторинга процесса транспортировки газа.

На основе информационно-алгоритмического обеспечения в части моделирования процесса транспортировки газа, заложенного в тренажер диспетчера ГТС производства ФГУП «НИИИС им. Ю.Е. Седакова», в диссертации разработана структура СППР диспетчера. Кроме того, тренажер, обеспечивающий моделирование линейной части и компрессорных цехов в реальном масштабе времени, использовался в качестве источника данных для СППР и АРМ диспетчера в схеме для испытания разработанных моделей и алгоритмов интеллектуальной ППР диспетчера при управлении ГТС в НС (рис. 5).

Инструкция ОАО «Газпром» ^Указания руководства^

Диспетчер .

АРМ СППР

Математическая модель МГ и КС

Определение НС и Чрыдача рекомендаций

Рекомендации ^

Данные TM

иСАУКС

АРМ .^j, диспетчера ГТС

База данных и архивная информация.

Данные Управление

с

Формирование нештатных сетуаций

Тренажер диспетчера РЧчГГС

Математическая модель МГ и КС Формирование данных и ^отработка команд управленияj

Анализ данных и рекомендаций СППР

Принятие управленческих решений

Реализация сценария действий

Рис. 5. Схема для настройки, отладки и проверки работоспособности модулей СППР

Обобщенная схема работы модуля включает этапы: 1) мониторинга, 2) обнаружения, 3) локализации. Причем этапы 2 и 3 выполняются в случае, если на этапе мониторинга зафиксирована НС и необходимо определить тип, место возникновения и предложить сценарий ее локализации.

В работе создан программный модуль обнаружения места возникновения НС на линейной части МГ, вызванной частичным или полным разрывом трубы. Его платформонезависимая реализация позволяет запускать программу на компьютере под управлением различных операционных систем при условии наличия виртуальной Дауа-машины. Программа имеет графический интерфейс и позволяет: во-первых, настраивать конфигурацию МГ; во-вторых, устанавливать параметры моделирования, в том числе объемы газа, поставляемого в трубы МГ и отбираемого из них компрессорными станциями; и, наконец, отобра-

жать ход и результаты мониторинга процесса транспорта газа по линейному участку МГ.

Программная система использовалась для анализа работы полученных моделей МГ, алгоритмов обнаружения и локализации НС. При этом в качестве результатов эксперимента оценивались время и точность определения места разрыва. В данной главе представлены результаты проведенного машинного эксперимента по обнаружению места возникновения НС, связанной с утечкой газа. В общем виде модель эксперимента по моделированию такой НС с обнаружением места ее возникновения можно определить следующим образом:

У- у (&,<£5,1,кт)г

где выход (отклик) У: = ,) - результат 1-го эксперимента, 1, - время, необходимое программному модулю для поиска места разрыва, £, - погрешность результата обнаружения.

Факторы, определяющие альтернативы исходных параметров проведения экспериментов: Л - анализируемый отрезок времени при мониторинге ГТС, <¿5 — доля сечения отверстия утечки (относительно площади сечения трубы МГ). / и Ьи - место разрыва трубопровода (номера нитки и километра соответственно). В результате анализируемый временной отрезок для мониторинга ГТС принят равным Л = 35 с. Это максимально необходимое время в условиях конкретного режима работы ЛЧ МГ для фиксации отклонения давления от нормы более чем 0,5 кгс/см2. Данное значение выбрано, поскольку в штатном режиме работы МГ возможны колебания показаний датчиков давления газа в пределах от 0 до 0,5 кгс/см2.

Долю площади сечения отверстия относительно сечения трубы изменяли

в пределах от 10 % до 100 %, т.е. ¿¿5= 0.1, 0.2.....1. В результате общее число

исследованных вариантов: N = (216 - 124 + 1) * 4 * 10 = 3720 (табл. 1).

Таблица 1. План эксперимента

№№ Диапазоны изменения факторов

опытов ¡мт кт™ У

^шх ктшх ^шх

1+ 3720 1 4 124 216 10% 100% г, + г3 ™

Во всех 3720-ти случаях программа нашла место разрыва с погрешностью |« М км за время от 2 с (при разрыве рядом с датчиком давления) до 169 с (при частичном разрыве на 174 км 1-й нитки с минимальным размером диаметра отверстия) (табл. 2). При этом максимальное время поиска места разрыва фиксировалось при частичном разрыве с минимальным размером диаметра отверстия в месте, максимально удаленном от установленных на ЛЧ МГ групп

датчиков давления. Минимальное время получалось при поиске разрывов в местах рядом с группой датчиков давления.

Таблица 2. Границы результатов экспериментов по обнаружению места возникновения разрыва на каждой нитке

№№ опытов Диапазоны изменения ¡акторов Значения У, с

/ km"" dSim dS""

1+ 930 1 124 216 10% 100%

931+ 1860 2 124 216 10% 100% = 2, Гшх = 78

1861+ 2790 3 Ui 216 10% 100% ^mlv = Ущх - 77

2791+ 3920 4 124 216 10% 100% = 2, Ущх" 66

Таким образом, разработанные в диссертации модели и алгоритмы ППР диспетчера ГТС, позволили повысить эффективность оперативного обнаружения и поиска мест возникновения НС на МГ. В частности, для описанного выше реального случая с частичным разрывом на участке Пангодинского ЛПУ МГ «Уренгой — Грязовец» с помощью разработанных алгоритмов удалось зафиксировать наличие НС в 13 раз быстрее, а определить место разрыва с точностью до 1 км в 34 раза быстрее.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализированы особенности, масштабы и условия транспортировки газа по магистральным трубопроводам РФ, организация диспетчерского управления отраслью, общая структура аппаратно-программного комплекса управления ДП. Приведенные результаты анализа позволили выявить недостаточность современных средств информационной поддержки диспетчера при управлении ГТС, в особенности в нештатных ситуациях.

2. Создана теоретико-множественная модель линейного участка многониточного МГ для описания динамики изменения состояний основных элементов ЛЧ МГ в процессе транспорта газа.

3. Разработан метод и на его основе реализован алгоритм определения наличия нештатной ситуации и распознавания ее типа на основе показаний датчиков давления, поступающих из СЛТМ в режиме реального времени.

4. Созданы алгоритмы определения проблемной нитки и места разрыва на ней с точностью до одного километра на основе которых разработан метод обнаружения места возникновения НС, связанной с разрывом.

5. Предложен подход к построению интеллектуальной составляющей СППР на основе базы знаний продукционного типа для формирования советов диспетчеру ГТС в части локализации нештатных ситуаций.

6. Предложен способ представления информации в процессе мониторинга транспорта газа для повышения эффективности обнаружения наличия нештатных ситуаций.

7. Разработаны программные модули информационной поддержки принятия решений диспетчера ЛПУ ГТП в части обнаружения и локализации НС, работающие в реальном масштабе времени, которые позволяют повысить эффективность оперативного обнаружения и поиска мест возникновения НС на МГ за счет сокращения времени на принятие решений диспетчером.

8. Подтверждены адекватность и эффективность предложенных моделей и алгоритмов с помощью машинных экспериментов, а также на основе реальных данных ТМ, зафиксированных во время частичного разрыва на линейной части ЛПУ МГ «Уренгой — Грязовец» 1 111 ООО «Тюментрансгаз».

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК

1. Гусев, М.А. Формирование оптимального сценария выхода из нештатной ситуации на магистральном газопроводе / М.А. Гусев, Г.В. Проскурина // Вестник Костромского гос. ун-та. Серия: Технические и естественные науки «Системный анализ. Теория и практика». -2010. -№ 1,- С. 72 - 74.

2. Гусев, М.А. Графическое представление информации о состоянии газотранспортной системы при решении диспетчером задачи анализа режима работы многониточного трубопровода / М.А. Гусев, Г.В. Проскурина // Вестник Костромского гос. ун-та. Серия: Технические и естественные науки «Системный анализ. Теория и практика». - 2009. - № 2. - С .74 - 76.

3. Гусев, M.A. Подход к реализации системы поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы во внештатных ситуациях / М.А. Гусев, Д.В. Александров // Информационно-измерительные и управляющие системы. -2008.5.-С. 66 — 75.

Публикации в региональных изданиях

4. Гусев, M.A. Анализ результатов моделирования нештатных ситуаций на магистральном газопроводе / М.А. Гусев, Д.В. Александров // Актуальные вопросы экономического развития (инвестиционная и инновационная направленность): материалы межвуз. науч.-практ. конф. / Филиал ВЗФЭИ в г. Владимире. - Владимир, 2009. - С. 184 -186. - ISBN 978-5-8311-0440-0.

5. Гусев, М.А. Интеллектуальный комплекс для мониторинга процесса транспортировки газа и обнаружения нештатных ситуаций на магистральном газопроводе / М.А. Гусев, Д.В. Александров, A.B. Кокорин, Г.В. Проскурина, И.Р. Бухвалов II Газотранспортные системы: настоящее и будущее (GTS-2009) : тезисы докладов Ш межд. научн.-техн. конф., 27-28 охтября 2009 г. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2009. - С. 66.

6. Гусев, М.А. Система поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы / М.А. Гусев, Кокорин A.B., Гнусова М.Ю. II Молодые исследователи - регионам : материалы всероссийской науч. конф. студентов и аспирантов. В 2 т. Т. ]. - Вологда: ВоГТУ, 2009. - С. 46 - 47.

7. Гусев, М.А. Разработка информационной подсистемы поддержки диспетчера магистрального газопровода / М.А. Гусев, A.B. Кокорин, М.Ю. Гнусова II Молодые исследователи - регионам: материалы всероссийской науч. конф. студентов и аспирантов. В 2 т. Т. 1 / Вологод. гос. техн. ун-т. - Вологда, 2009. - С. 52 - 53.

8. Гусев, М.А. Визуализация режима работы линейной части многониточного трубопровода / М.А. Гусев, Г.В. Проскурина II Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология, и надежность машин, приборов и оборудования: материалы V МНТК. В 2 т. Т. 1. / Вологод. гос. техн. ун-т. - Вологда, 2009. — С. 114—116. — ISBN 978-5-87851-383-8.

9. Гусев, М.А. Интеллектуальный комплекс для мониторинга процесса транспортировки газа и поддержки принятия решений диспетчера при возникновении нештатных ситуаций на магистральном газопроводе / М.А. Гусев, Д.В. Александров, A.B. Кокорин, Г.В. Проскурина, И.Р. Бухвалов // Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами (DISCOM-2009): сборник докладов IV межд. конф, 28-30 апреля 2009 г. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2009. -С. 300-307.

Ю.Гусев, М.Л. Решение задачи распознавания категорий внештатных ситуаций в информационной системе оперативно-диспетчерского управления / М.А. Гусев // Алгоритмы, методы и системы обработки данных: сб. науч. ст. / под ред. С.С. Садыкова, Д.Е. Андрианова. - M.: Центр информационных технологий в природопользовании, 2008. - С. 38 - 43. - ISBN 978-5-9751 -0067-2.

П.Гусев, М.А. Совершенствование математической модели линейной часта многониточного магистрального газопровода / М.А. Гусев, Д.В. Александров, М.Ю. Гнусова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-21: сб. тр. XXI МНК. Г.4. / под общ. ред. B.C. Балакирева. - Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2008. - С. 253 - 256.

12. Гусев, M.A. Подход к обнаружению места обрыва на магистральном газопроводе / M.A. Гусев, Д.В. Александров, A.B. Кокорин // Системы промышленного и информационного сервиса (инфраструктура, объекты, процессы) : материалы Всерос. НПК. - Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2008. - С. 158 - 162.

13. Гусев, М.А. Основы создания интеллектуальных систем мониторинга и поддержки принятия решений диспетчером при управлении многониточным магистральным газопроводом / МЛ. Гусев, Д.В. Александров, A.B. Кокорин, М.Ю. Гнусова // Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования : материалы IV МНТК. В 2 т. Т. 1 / Вологод. гос. техн. ун-т. - Вологда, 2008. - С. 31 - 34. - ISBN 978-5-87851-361-6.

14. Гусев, М.А. Разработка алгоритмов поиска места разрыва на магистральном газопроводе / М.А. Гусев, Д.В. Александров // Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования : материалы IV МНТК. В 2 т. T. 1 / Вологод. гос. техн. ун-т. - Вологда, 2008. - С. 34-37. - ISBN 978-5-87851-361-6.

15. Гусев, М.А. Подход к распознаванию категорий внештатных ситуаций как элемента интеллектуализации оперативно-диспетчерского управления / М.А. Гусев, Д.В. Александров Н Формирование социально-ориентированной экономики : вопросы теории и практики: межвуз. сб. науч. трудов / Филиал ВЗФЭИ в г. Владимире.-Владимир, 2007.-С. 152- 157.

16. Гусев, М.А. Распознавание категорий внештатных ситуаций в системах поддержки диспетчера / М.А. Гусев, Д.В. Александров // Вестник филиала Всероссийского заочного финансово-экономического института в г. Владимире. - Владимир, 2007. - № 2. - С. 104 -106. - ISBN 5-89368-767-1.

17. Гусев, M.A. Совершенствование модели знаний как основы системы поддержки принятия решений диспетчером во внештатных ситуациях / М.А. Гусев, Д.В. Александров // Алгоритмы, методы и системы обработки данных: сб. науч. ст. / под ред. С.С. Садыкова, Д.Е. Андрианова. - М. : Центр информационных техноло -гий в природопользовании, 2007. - С. 4 - 8.

18. Гусев, M.A. Математическая модель линейной часта магистрального газопровода / МЛ. Гусев, Д.H Александров, ИР. Бухвалов // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-20 : сб. ip. XX Междунар. науч. конф. В 10 т. Т. 5. Секция 11 / под общ. ред. B.C. Балакирева - Ярославль : Изд-во Яросл. гос. техн. ун-та, 2007. -С. 43 -47. - ISBN 5-230-20707-8.

19. Гусев, М.А. Совершенствование информационного обеспечения системы поддержки диспетчера газотранспортной системы / М.А. Гусев // Автоматизация и энергосбережение машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования: материалы III МНТК. В 2 т. T. 1 / Вологод. гос. техн. ун-т. - Вологда, 2007. - С. 96 - 99. - ISBN 978-5-87851-333-3.

20. Gusev, М.А. Intellectual package for gas transmission monitoring and dispatcher decision making support in extraordinaiy situations at gas uunk pipelines / MA. Gusev, D.V. Aleksandrov, A.V. Kokorin, G.V. Proskurina, LR. Bukhvalov. - Abstracts of papers presented at the IV International Conference DISCOM-2009. - M. : VNI1GAZ, 2009. -P. 56.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

21. Гусев М.А. и др. Свидетельство № 2010611820 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный модуль формирования сценария выхода из нештатной ситуации, связанной с обнаруженным разрывом на линейной части многониточного магистрального газопровода, путем локализации аварийного участка и обвода газа по параллельным ниткам.

22. Гусев М.А. и др. Свидетельство № 2009614673 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный модуль обнаружения нитки линейной части магистрального газопровода заданной структуры с источником вознихновеиия нештатной ситуации, связанной с разрывом, по данным, полученным при мониторинге процесса транспортировки газа.

Подписано в печать 18.05.2010 Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 0,93. Тираж 100 экз.

Заказ ¿¿¿-¿Mû?. Издательство Владимирского государственного университета. 600000, Владимир, ул. Горького, 87

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СРЕДСТВ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ДИСПЕТЧЕРА ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ.

1.1. Особенности организации мониторинга процесса управления транспортировкой газа.

Система мониторинга газотранспортной системы.

1.2. Место ЛПУ в отраслевой системе оперативно-диспетчерского управления.

1.3. Аппаратно-программный комплекс диспетчерского пункта линейного производственного yпpaвлeния^.

1.4. Анализ средств автоматизации работы диспетчера по управлению процессом транспортировки газа.

1.5. Место СППР в автоматизированном диспетчерском управлении.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ.И МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ

НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ НА ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТИ МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА.

2.1. Основные нештатные ситуации на линейной части магистрального газопровода.

2.2. Причинно-следственные модели НС и метод распознавания их типа.

2.3. Теоретико-множественная модель линейной части магистрального газопровода.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. ИНФОРМАЦИОННО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДИСПЕТЧЕРОМ ЛПУ МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА.

3.1. Использование тренажера диспетчера для построения прототипа информационной системы поддержки диспетчера ЛПУ МГ.

3.2. Продукционная модель знаний как основа системы поддержки принятия решений диспетчером в нештатных ситуациях.

3.3. Метод обнаружения места возникновения нештатной ситуации на линейном участке многониточного магистрального газопровода.

3.4. Формирование сценария выхода из нештатной ситуации.

3.5. Применение предложенных алгоритмов для решения задачи поиска места возникновения разрыва с реальными исходными данными.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕШТАТНОЙ СИТУАЦИИ.

4.1. Программная реализация модуля обнаружения места возникновения нештатной ситуации на линейном участке МГ.

4.2. Подход к представлению информации в процессе мониторинга транспорта газа.

4.4. Планирование машинного эксперимента с использованием программного модуля интеллектуальной поддержки диспетчера.

4.5. Применение разработанного метода и инструментальных средств. в учебном процессе.

Выводы по главе 4.

Россия — крупнейший поставщик природного газа. ОАО «Газпром» добывает больше всех в мире природного газа, являясь третьей по размерам корпорацией на планете. «Газпром» — единственный поставщик газа в три страны Балтии, а также в Боснию и Герцеговину, Финляндию, Молдавию и Словакию. Это самый крупный поставщик газа в Турцию, удовлетворяющий 65 % потребностей этой страны в газовом топливе. Он продает около четверти всего объема газа, потребляемого Европейским Союзом.

Весь газ Россия поставляет через сеть газопроводов. Альтернатива транспорту газа по магистральным газопроводам (МГ) - это экспорт газа в сжиженном виде, но в силу природных условий данный вариант не приемлем. С одной стороны, в России острый дефицит заводов для производства сжиженного газа. С другой стороны, вблизи месторождений газа нет крупных портов, поэтому нельзя использовать танкеры для транспортировки сжиженного газа. Северный ледовитый океан, условия многолетнемерзлых грунтов и экстремального климата делают эксплуатацию трубопроводной сети сложной задачей.

Газотранспортная система (ГТС) России является крупнейшей в мире и не имеет аналогов. Общая протяженность только магистральных газопроводов составляет более 154 тыс. км. Основной целью транспорта газа является его доставка потребителям внутри России, в странах СНГ и Западной Евро6 пы. Объем газа, добываемого ОАО «Газпром», составляет не менее 570 млрд. куб. м. в год. По прогнозам в 2015 г. объем добычи газа «Газпромом» достигнет 610 - 615 млрд. куб. м, в 2020 году - 650 - 670 млрд. куб. м, что потребует развития газотранспортной системы. Однако в настоящий момент изношенность российской газотранспортной системы составляет примерно 56 %, доля магистральных газопроводов старше 33 лет (нормативный срок службы трубопроводов) составляет более 21 % от общего объема; в общем объеме магистральных газопроводов доля-газопроводов со сроком эксплуатации более 10 лет составляет свыше 60 %, а 32,7 тыс. км МГ выработали установленный срок службы.

Учет реальных возможностей газотранспортной системы при формировании управления является первой важной задачей обеспечения эффективности транспортировки газа. Установлено, что наиболее частые аварии приходятся на трубопроводы, находящиеся в зонах геодинамической активности, а участках напряженного состояния недр, зоны разломов и активной эманации агрессивных глубинных газов. Большое влияние на формирование стресс-коррозии и разрушение трубопроводов оказывают магнитные, электрические и тепловые аномалии1, а также уровень подготовки газа к транспорту. При этом на отдельных участках линейных частей (JI4) трубопроводов^ аварии происходят каждые 3-4 года, на других участках - один раз в 10 — 12 лет, на третьих - раз в 15-20 лет [52]. Поэтому второй основной задачей управления транспортом газа является минимизация его потерь в случае возникновения аварийных ситуаций в газотранспортной системе, а также минимизация возможности возникновения, аварий на газопроводах, что связано с первой" выше обозначенной задачей.

Для решения этих задач используют современные технологии реконструкции и ремонта, а также проводят тщательный антикоррозионный мониторинг магистральных газопроводов аппаратно-программными средствами. Несмотря на эти мероприятия по выполнению плана поставок газа потребителям и минимизации потерь при его транспортировке в транспорт газа зачастую вмешивается человеческий фактор. Наличие на диспетчерском пункте систем автоматизации и управления может привести как к положительным, так и к отрицательным результатам. Любое неверное движение диспетчера по управлению системами автоматики может привести к значительным финансовым потерям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам даже в нормальных условиях транспортировки. Особенно критичным человеческий фактор становится в условиях аварийной ситуации, в которой кроме психологической составляющей действует и временная. Поскольку аварийные ситуации на магистральном газопроводе возникают очень редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в* информационной, поддержке диспетчерского персонала в, распознавании аварийной ситуации, принятии срочных и адекватных мер по ее локализации.

Характер диспетчерского управления технологическими процессами динамически меняется. Причины - повышение сложности объекта управления, усиление требований к надежности газоснабжения, к безопасности транспортировки газа, внедрение новых информационно-вычислительных и программных систем. В диспетчерской деятельности, наряду с базовой функцией контроля технологического процесса, значительное место начинает занимать функция принятия решений.

Таким образом, необходимость развития диспетчерских комплексов управления газотранспортными системами продиктована временем [47, 110, 71]. В связи с этим в диссертации ставятся задачи разработки и совершенствования информационно-алгоритмического обеспечения процесса мониторинга газотранспортной системы в реальном масштабе времени, а также локализации обнаруженных в результате мониторинга нештатных ситуаций (НС) при транспортировке газа по линейной части трубопроводов.

В настоящее время» выполнены достаточно многочисленные исследования в области развития методов совершенствования информационно-управляющих систем (ИУС). Среди авторов основополагающих работ отечественные ученые В.В. Алешин, Ю.П. Арзуманов, В.М. Глушков, Б.Г. Ильясов, Ю:А. Кафтанюк, А.В;: Костров, Г.Г. Куликов, О.В. Логинов-ский, Р.И. Макаров, А.Г. Мамиконов, О.Б. Низамутдинов, Д:А. Поспелов, С.А. Редкозубов, С.А. Сарданашвили, В.Е.Селезнев, Б .-Я! Советов, Э.А. Трахтенгерц, Е.М. Халатов, А.Н. Швецов, И.Ю. Юсупов, С.А. Яковлев и др.; их работы составляют теоретическую основу повышения эффективности/ управления сложными техническими объектами, в том числе за счет автоматизации процессов поддержки принятия решений. Однако при; автоматизации диспетчерских служб ГТП эти работы требуют учета специфики реальных объектов.

Объектом; исследования является/ процесс мониторинга1, транспортирования газа по ЛЧ МГ. Предмет исследования — модели и методы поддержки принятия решении (111 IP), а именно обнаружения и локализации НС на ЛЧ МГ.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью диссертации, является: повышение эффективности оперативного обнаружения и поиска мест возникновения нештатных ситуаций на МГ.

Для: достижения поставленною цели в* диссертации решены^ следующие научно-технические.задачи::

1. проведен анализ средств информационной поддержки диспетчера: газотранспортной системы с целью определения их возможностей в .части локализации нештатных ситуаций на МГ;;

2. исследован < алгоритма транспорта газа в целях совершенствования математической модели» МГ посредством учета/ временной составляющей;

3. разработан алгоритм и метод поиска места разрыва по показаниям» датчиков давления^ установленных на МГ; .

4. созданы алгоритм и метод формирования - приемлемого, сценария для локализации нештатных ситуаций двух типов — утечки газа изза разрыва трубопровода и несанкционированной перестановки запорной арматуры;

5. реализован и интегрирован в подсистему мониторинга линейного производственного управления (ЛПУ) газотранспортного предприятия (ГТП) модуль информационной поддержки принятия решений диспетчером при обнаружении и локализации нештатных ситуаций, работающий в реальном масштабе времени.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. При решении поставленных задач использовались методы математического моделирования, теории множеств, численные методы приближенного решения уравнений, системного анализа, теории проектирования систем, объектно-ориентированного проектирования.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. созданы теоретико-множественная модель линейной части многониточного магистрального газопровода и основанный на ней алгоритм моделирования процесса транспорта газа с учетом изменения состояния МГ во времени;

2. предложен алгоритм обнаружения разрыва на МГ и поиска нитки с источником утечки газа по показаниям датчиков давления, а также оценки времени гарантированного обнаружения наличия НС;

3. разработан алгоритм поиска места утечки газа на нитке МГ с разрывом по показаниям датчиков давления;

4. предложен способ представления диспетчеру информации о состоянии МГ в процессе мониторинга транспорта газа для оперативного обнаружения НС.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ диссертации заключается в следующем:

1. реализован программный:модуль обнаружения' нитки ЛЧ МГ заданг ной структуры с источником возникновения НС, связанной с разрывом, по данным мониторинга процесса транспортировки газа;

2. создан программный модуль информационной поддержки диспетчера ЛПУ МГ в части формирования сценария перехода.из нештатного в штатный^ режим работы ЛЧ многониточного магистрального трубопровода после обнаружения на нем места разрыва;

3. реализован программный- модуль визуализации состояния; МГ в процессе: мониторинга- транспорта газа в целях оперативного обнат ружения НС по показаниям датчиков давления подсистемы мониторинга ГТС;

4. подтверждена' эффективность, предложенных методов с помощью; машинных экспериментов; в. том числе на примере: реального частичного разрыва на участке Пангодинского ЛПУ МГ «Уренгой — Грязовец» ООО «Тюментрансгаз» в 17 км после компрессорной станции (;КС>Пангодинская^11.02:2004):

Результаты научных исследований можно использовать при создании и внедрении на предприятиях-нефтегазовошпромышленности;реально действующей системы. мониторинга.и1ШШ? диспетчера; ЛШУ многониточным МГ в НС, адаптированнойшод конкретный применяемый на каждом из этих предприятий комплекс телемеханики; (ТМ), а также дляфеализации-дополнительного? программного модуля тренажера диспетчера ЛПУ многониточным МГ для подготовки, диспетчерского персонала, к работе в нештатных режимах. Автор участвовал, в совместной с Владимирским'государственным университетом? научно-исследовательской работе по договору № 3411/06 «Теоретическое обоснование матричного метода моделирования магистральных газопроводов-длятренажерадиспетчераКС ООО «Тюмситрансгаз» по заказу Научно-исследовательского института измерительных систем им. Ю.Е. Седако-ва Росатома (г. Нижний Новгород).

Кроме того, полученные научные результаты использованы в инновационной компании ООО «Бизнес.РФ» (г. Владимир) в рамках выполнения;

НИОКР №01200959379 «Разработка моделей и алгоритмов мониторинга линейной части магистрального газопровода на предмет обнаружения нештатных ситуаций, определения места разрыва и формирования сценариев?локализации нештатной ситуации» по государственному контракту № 7029р/9332 от 25.06.2009 г. при создании информационной системы мониторинга ГТС, позволяющей в случае возникновения разрывов газопровода обнаруживать место аварии и предлагать сценарий устранения НС.

Разработанные в диссертации модели и алгоритмы применены в учебном процессе кафедры Информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета, а также кафедры Прикладной информатики и математики Покровского филиала Московского государственного гуманитарного университета (МГГУ) им. М.А. Шолохова:

По результатам исследований, проведенных автором в рамках диссертации, получены два свидетельства об официальной регистрации* на разработанные с его участием программные продукты.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:

• XX международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (г. Ярославль, 2007);

• III международной,- научно-технической конференции «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г. Вологда, 2007);

• XXI международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (г. Саратов, 2008);

• всероссийской научно-практической конференции «Системы промышленного и информационного сервиса (инфраструктура, объекты, процессы)» (г. Кострома, 2008);

• юбилейной выставке научных достижений Владимирского государственного университета (г. Владимир, 2008, экспонат «Прототип системы мониторинга и поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы в нештатных ситуациях»);

• IV международной научно-технической конференции «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г. Вологда, 2008);

• XI всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Молодые исследователи — регионам» (г. Вологда, 2009);

• научно-практической конференции «Формирование социально-ориентированной экономики» (г. Владимир, 2009);

• IV международной научно-технической конференции «Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортными и газодобывающими системами (DISCOM-2009)» (г. Москва: ВНИИГАЗ, 2009);

• III международной' научно-технической конференции «Газотранспортные системы: настоящее и будущее (GTS-2009)» (г. Москва: £ ВНИИГАЗ, 2009);

• V международной научно-технической конференции «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г. Вологда, 2009).

ПУБЛИКАЦИИ

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 22 работах, среди них 3 статьи в изданиях из перечня ВАК.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 134 страницах; включает 41 рисунок, 5 таблиц, список использованных литературных источников (114 наименований) и приложение.

Выводы по главе 4

В данной главе рассмотрено практическое применение разработанных моделей и алгоритмов в созданном программном средстве. Одним из объектов практического применения этой программы является дополнительный модуль тренажера диспетчера линейного производственного управления многониточным магистральным газопроводом для подготовки диспетчерского персонала к работе в штатном и нештатном режимах.

Продемонстрировано применение подходов и методов на примере машинного экспериментального воспроизведения реального частичного разрыва, произошедшего И .02.2004 г. на участке Пангодинского ЛПУ МГ «Уренгой — Грязовец» ООО «Тюментрансгаз». На данном примере показан экономический эффект от использования разработанного программного обеспечения.

Приведены результаты применения разработанных алгоритмов в учебном процессе кафедры информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета, а также Покровского филиала Московского государственного гуманитарного университета им. М.А. Шолохова.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе проанализированы особенности, масштабы и условия транспортировки газа по магистральным трубопроводам РФ, организация диспетчерского управления отраслью, общая структура аппаратно-программного комплекса управления ДП. Уделено внимание оснащению АРМ диспетчера, основанного на применении современных информационных технологий, зарубежным и отечественным программным продуктам. Приведенные результаты анализа выявили недостаточность современных средств информационной поддержки диспетчера при управлении ГТС, особенно в нештатных ситуациях.

Приведены* основные нештатные ситуации, которые могут иметь место при транспортировке газа noj линейной части магистрального газопровода. Разработаны модели, метод и алгоритмы, позволяющие определить наличие и распознать тип нештатной ситуации по показаниям датчиков давления, поступающим в, реальном времени. Представлены результаты развития математической модели линейного участка газопровода с учетом временной составляющей. В результате создана математическая модель линейного участка газопровода, необходимая для описания динамики изменения, состояний основных элементов трубопроводной системы в процессе транспорта газа.

Обосновано применение элементов информационно-алгоритмического-обеспечения программного тренажера диспетчера ЛПУ как информационного ядра при реализации модуля моделирования, транспорта газа в СППР1 В работе-предложен метод обнаружения* места-возникновения» нештатной ситуации. Созданы алгоритмы определения проблемной нитки и места разрыва на ней с точностью до одного километра, лежащие в основе предложенного метода. Предложен подход к построению интеллектуальной составляющей СППР на основе базы знаний продукционного типа, в том числе способ представления информации в процессе мониторинга транспорта газа для повышения эффективности обнаружения наличия нештатных ситуаций.

Применение алгоритмов формирования сценариев выхода из нештатной ситуации, связанной с обнаруженным единичным разрывом на одной из ниток газопровода, проиллюстрировано на примере конкретного линейного участка.

Рассмотрено практическое применение разработанных алгоритмов для построения программных модулей информационной поддержки принятия решений диспетчера линейного производственного управления ГТП в части обнаружения и локализации нештатных ситуаций. Программы работают в реальном масштабе времени и позволяют повысить эффективность оперативного обнаружения и поиска мест возникновения нештатных ситуаций на линейной части магистрального газопровода за счет сокращения времени на принятие решений диспетчером.

Подтверждены адекватность и эффективность предложенных моделей и алгоритмов с помощью машинных экспериментов, а также на основе реальных данных ТМ, зафиксированных 11.02.2004 во время частичного разрыва на линейной части ЛПУ МГ «Уренгой - Грязовец» ГТП ООО «Тюментрансгаз».

Приведены результаты использования разработанных алгоритмов в учебном процессе кафедры Информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета, а также кафедры Прикладной информатики и математики Покровского филиала Московского государственного гуманитарного университета им. М.А. Шолохова.

1. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования / Г.Г. Куликов, А.Н. Набатов, А.В. Речкалов и др.; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1999. -223 с.

2. Александров Д. В., Грачев И. В., Фадин Д. Н. CASE-технологии : учеб. пособие. Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2006. - 64 с.

3. Александров Д. В., Костров А. В., Макаров Р. И., Хорошева Е. Р. Методы и модели информационного менеджмента : учеб. пособие / Под ред. А. В. Кострова. М.: Финансы и статистика, 2007. - 336 с.

4. Александров Д. В., .Костров А.В. Распределенные информационные системы. CASE-технологии реинжиниринга: учеб. пособие. Владимир: Владим. гос. ун-т, 2001. - 136 с.

5. Александров Д. В., Фадин Д. Н. Консалтинг при информатизации организаций: учеб. пособие. Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2006. -72 с.

6. Александров Д.В. Методология моделирования распределенных систем управления бизнес-процессами макропредприятий: дис. . док. тех. .наук: 05.13.01.-2009.

7. Александров Д.В., Жебрун Н.Н. Интеллектуализация управления бизнес-процессами предприятий, основанная на знаниях // Информационно-измерительные и управляющие системы, 2008, № 9. — С. 74 82.

8. Александров, Д. В. Распределенные информационные системы, основанные на знаниях : практикум / Д. В. Александров, Н. Н. Жебрун, И. В. Грачев; Владим. гос. ун-т. Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2008. — 89 с.

9. Александров, Д. В. Системное моделирование бизнеса: учеб. пособие. — Владимир: Владим. гос. ун-т., 2004. 300 с.

10. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 с. - ISBN 5279-02568-2.

11. Анисимов Б.П., Котов В.В. Современные методологии- структурного анализа и, проектирования' систем обработки информации // "Программные продуктами системы", 1997, № 2. С. 2 - 5.

12. Бухвалов И'.Р. Методы и алгоритмы информационной поддержки управления газотранспортной системой: дис. . канд. тех. наук: 05.13.06: -2007.

13. Бухвалов И.Р., Александров Д.В. Информационная поддержка диспетчера при управлении магистральным газопроводом // Системы управления и информационные технологии, 2007, № 4.1(30). С. 128 - 133.

14. Бухвалов* И1Р:, Коротышев A.Bt, Костюков-В.Е., Кульпин A.G., Сучков 0:В. Унифицированный комплекс телемеханики. УНК ТМ // Территория? "Нефтегаз", 2004. №6 С. 38 - 39.

15. Вендров A.M. CASE-технологии современные методы и средства проектирования информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1998. -468 с.

16. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2003. — 431 с.

17. Глущенко В.-В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения.

18. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов. г. Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ "Крылья", 1997. - 400 с.

19. Григорьев Л.И. Автоматизированное диспетчерское управление технологическими процессами в нефтегазовой отрасли: от практики к теории. М.: Нефть и газ, 2005. 27 с.

20. Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Дятлов.В.А. Компьютеризированная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа. М.: Изд.-во "Нефть и газ". 1996- 195с.

21. Григорьев Л.И., Сарданашвили, С.А., Герке В.К. Основные проблемы теории диспетчерского управления (от практики ООСОДУ к- теории). // Газовая промышленность. 2002. - № 12.

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

23. Гусев, М.А. Основы создания интеллектуальных систем мониторинга и поддержки принятия решений диспетчером при управлении многониточным магистральным газопроводом / М.А. Гусев, Д.В. Александров, А.В. Кокорин,

24. Гусев, М.А. Подход к реализации системы поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы во внештатных ситуациях / М.А. Гусев, Д.В. Александров // Информационно-измерительные и управляющиесистемы. 2008.-№ 5. -G. 66 - 75.

25. Жебрун Н.Н. Интеллектуализация управления бизнес-процессами предприятия: дис. . канд. тех. наук: 05.13.01.-2007.

26. Загвоздкин В.К., Александров Д.В. Информационная поддержка природовосстановительных работ при добыче и транспортировке углеводородов // Наукоемкие технологии, 2008. Том 9. - № 6. - С. 43 - 49.

27. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системногопроектирования М.: Центр информационных технологий, 1996. - 96 с.

28. Иванова Е.Б., Вершинин М.М. Java 2, Enterprise Edition. Технологии проектированиями разработки. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 1088 с. -ISBN*5-94157-192-5.

29. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. Книга 2. Модели и методы: Справочник. / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с. - ISBN 5-256-00368-2.

30. Калянов Т.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение).-М.: "Лори", 1996. -242с.-ISBN 5-85582-011-4.

31. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXL века». М.:СИНТЕГ, 1997.-316 с. ISBN 5-89638-002-Х.

32. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2006. - 240 с. — ISBN 5-279-03 03 8-4.

33. Каменнова М.С. Корпоративные информационные системы: технологии w решения // "СУБД", 1995, № 3, с. 88 99.

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

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

36. Компьютеризированная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа / Григорьев*Л.И;, Сарданашвили С.А., Дятлов.В.А. М.: "Нефть и газ", 1996.- 195 с.

37. Контроль качества с помощью персональных компьютеров./ Т.Макино, М.Охаси, Х.Докэ, К.Макино ; Пер. с яп. А.Б.Орфенова; Под ред. Ю.П.Адлера,-Машиностроение, 1991.- 224с

38. Костин А.Е., Шаныгин В.Ф: Организация и обработка структур данных ввычислительных системах: Учеб. пособ. для-вузов. М.: Высш. шк., 1987. - 248 с.

39. Костров А.В., Александров; Д. В. Уроки информационного менеджмента. Практикум: учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2005. 304 с.

40. Костров А.В. Информационный менеджмент. Оперативное управление производством: учеб. пособие / А.В. Костров, А.Н. Соколов, А.А. Фаткин;

41. Владим. гос. ун-т. Владимир: Изд-во ВлГУ, 2005. - 110 с.

42. Костров А.В. Информационный менеджмент. Управление ресурсами информационной системы: Учеб.пособие / ВлГУ. Владимир, 2003. 80 с.

43. Костров А.В. Основы информационного менеджмента: Учеб.пособие. — М.: Финансы и статистика, 2004. 336 с.

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

45. Костров А.В., Матвеев Д.А. Информационный менеджмент. Оценка эффективности информационных систем: Учеб. пособие / Владим. гос. ун-т; Владимир, 2004. 116 с.

46. Кричевский M.JI. Интеллектуальные методы в, менеджменте. СПб.: Питер, 2005. - 304 с.

47. Кубенский А.А. Создание и обработка структур данных в примерах на Java. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 336 с. - ISBN 5-94157-095-3.

48. Кузнецов А.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. -М.: Энергия, 1980. 344 с.

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

50. Кучин Б.Л., Алтунин А. Е. Автоматизированные системы объектов газоснабжения. М.: Недра, 1989. - 199 с.

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

52. Логический подход к искусственному интеллекту. От классической логики к логическому программированию / Тей А., Грибомон П., Луи Ж. и др. —1. М.: Мир, 1990.-429 с.

53. Ломов Б.Т. ,Человек и техника: М:: Советское радио, 1966. -464с.

54. Мииько А.А. Статистический анализ в MS Excel. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 448 с. - ISBN 5-8459-0692-Х.

55. Моделирование- режимов; трубопроводного транспорта газа-. (Частьг 3) / Сарданашвили G.A., Митичкин С.К., Орлова Т.Н. — Ml: Учебно-исследовательский центр ГАНГ имени И.М. Губкина, 2002. 16 с.

56. Наянзин Н.Г. Системный анализ: Часть 1. Системный подход. -Владимир: ВлГПУ, 1998. 76 с.85., Новоженов Ю.В; Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М::"Аргуссофт компани", 1998. - 342 с.„

57. Панкратов В:С., Вербило А.С. Автоматизированная система диспетчерского управления ГТС. М.: ООО "ИРЦ Газпром, 2001. - 71 с.

58. Панкратов^ B.C., Герке В .Г., Сарданишвили С.А., Митичкин С.К. Комплекс моделирования режимовфаботы ГТС. — М.: ВНИИЭгазпром; 2002.

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

60. Селезнев? В.Е., Алешин В.В., Прялов С.II. Основы» численного моделирования магистральных трубопроводов / Под; ред. В-Е. Селезнева. М.: КомКнига, 2005. - 496 с. - ISBN 5-484-00-387-3 .

61. Селезнев В.Е., Алешин В.В;, Прялов С.Н. Современные компьютерные тренажеры в трубопроводном; транспорте: математические; методы моделирования-и практическое применение / Под ред. В.Е. Селезнева. — М.: МАКС Пресс, 2007. 200 с. - ISBN 978-5-317-01862-7.

62. Семикии В .10. Делу реальное время // Мир компьютерной автоматизации, 2005, N5.

63. Семикин В.Ю. Концептуальные основы, визуализации процессов транспорта газа // Мир компьютерной автоматизации, 2006, NT.

64. Семикин В.Ю. Трёхмерное представление архитектуры;оборудования для решения задач анализа состояния технологических систем // Мир компьютерной автоматизации, 2005, N6.

65. Семикин В.Ю., Мохорт И.А. Перспективные средства визуального контроля транспорта газа // Нефтяное хозяйство, 2006, № 5. С. 104-105.

66. Система Обнаружения Утечек (Leak Detection System). Продукция компании НПА Вира Реалтайм. URL: http://www.rlt.ru/products/lds/index.html (дата обращения 01 мая 2010).

67. Смирнова Г.Н. и др. Проектирование экономических информационных систем / Под ред. Ю.Ф.Тельнова. — М.; Финансы и статистика, 2001. 512 с.

68. Стратегия развития газовой промышленности России. М.: Энергоатомиздат, 1997. - 344 с.

69. Сысоев С.Н. Принципы и методы нахождения технических решений. Метод исследования функционально-физических связей. Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2007. - 214 с. - ISBN 5-89368-775-2.

70. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: Учебное пособие // Под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. -Ml: Финансы и статистика, 2006.- С.473-485. ISBN 5-279-02933-5.

71. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 с.

72. Фридрик Д.Е., Кантюков P.P., Александров Д.В. Информационная поддержка диспетчера при обнаружении нештатных ситуаций на магистральном газопроводе // Горный информационно-аналитический бюллетень, 2008, № 10. С. 145 - 148:

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

74. Штессляйн М., Александров Д.В. Подход к созданию информационных систем бизнес-окружения как инструмента управления высшего менеджмента, основанный на знаниях // Инфокоммуникационные технологии, 2008, Т. 6 , № 3. -С. 62- 66.

75. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику: Учеб. пособие для вузов. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1986. - 384 с.

76. Alexandrov D.V. Business process modeling and reengineering // Математические методы в технике и технологиях: Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф. В 10 т. Т. 7. Секция 7. / Под общ. ред. B.C. Балакирева. / РГАСХМ ГОУ, Ростов н/Д, 2003. С. 4 - 6.

77. Алдохина А.С. Обоснование структуры трассового детектора утечки природного газа из магистральных газопроводов: Автореферат магистерской работы. URL: http://masters.donntu.edu.ua/2006/kita/aldohina/diss/index.htm (дата обращения 01 мая 2010).

78. Представление знаний в интеллектуальных системах. Технологии менеджмента знаний сайт. URL:http://kmtec.ru/publications/library/select/predstznanvintelshemah.shtml

79. Фрадкин В. Системы обнаружения утечек в нефте- и газопроводах // Наука и техника «Немецкая» волна» сайт. URL: http://www.dw-worldlcom/dw/article/0,,2143216,00.html (дата обращения 01 мая 2010).