автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Оценка показателя текущей опасности технологического объекта

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧА АСУ ТП И ПАЗ - ОЦЕНКА И КОНТРОЛЬ ПОКАЗАТЕЛЯ ТЕКУЩЕЙ ОПАСНОСТИ.

1.1 Современная концепция безопасности.

1.2. Обоснование задачи.

1.3 Общие требования к показателю текущей опасности.

1.4. Выводы.

ГЛАВА 2. ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ТЕКУЩЕЙ ОПАСНОСТИ ТП.28 « 2.1. Метод координат.

2.2. Исследование свойств ПТО.

2.2.1. Разработка способа определения численного значения ПТО.

2.2.2. Оценка чувствительности.

2.2.3. Оценка помехоустойчивости.

2.4. Выводы. щ

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ.

3.1. Общие сведения об имитационном моделировании.

3.1.1. Основы технологии имитационного моделирования.

3.1.2. Классификация имитационных моделей.

3.1.3. Описание поведения системы и разработка модели.

3.1.4. Проверка модели.

3.1.5. Планирование экспериментов.

3.1.6. Использование результатов моделирования.

3.2. Сведения о технологическом объекте.

3.3. Описание работы объекта.

3.4. Разработка имитационной модели парового котла.

3.4.1. Математическое описание работы компонентов установки.

3.4.2. Реализация имитационной модели в пакете MATLAB SIMULINK .109 ® 3.5. Оценка результатов моделирования.

3.5.1. Оценка адекватности модели.

3.5.2. Оценка устойчивости.

3.5.3. Оценка чувствительности.

3.5.4. Оценка влияния различных факторов.

3.5.5. Результаты оценки модели.

3.6. Выводы.

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА И КОНТРОЛЬ ТЕКУЩЕЙ ОПАСНОСТИ ПРОЦЕССА В СИСТЕМАХ ПАЗ.

4.1. Выбор структуры ПТК.

4.1.1. Основные механизмы обеспечения открытости системы. li 4.1.2. Модульная структура ПТК.

4.2. Разработка алгоритмического обеспечения. ф 4.3. Практическая реализация задачи оценки ПТО.

4.4. Рекомендации по разработке драйверов или других способов сопряжения различных SCADA-систем с разработанным ПО.

4.4.1. Состав драйвера. ф 4.4.2. Взаимодействие драйвера с ОРС DA-клиентами.

4.4.3. Взаимодействие драйвера с клиентским ПО.

4.5. Выводы.

Актуальность работы. Оценка опасностей - одна из приоритетных задач управления промышленной безопасностью, а также задача разработки и внедрения современных методов прогнозирования опасности, анализа потенциальных источников предаварийных ситуаций.

Развитие цифровой вычислительной техники значительно расширило сферы её применения, в том числе и для нужд промышленности. В автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП) и системах проти-воаварийной автоматической защиты (ПАЗ) стало возможным решение сложных задач расчета, анализа и прогнозирования аварийных ситуаций, моделирование технологических процессов и получение многовариантных решений. Следует отметить, что хотя эти задачи и относятся к классу задач систем управления [10], тем не менее предлагаемое на рынке программное обеспечение АСУ ТП не решает в полной мере задачи обеспечения безопасности. Число элементов и параметров технологической установки, способных в той или иной мере повлиять на возникновение и развитие аварийной ситуации, в зависимости от сложности процесса может достигать десятков и сотен. В сложных системах отказы отдельных элементов не всегда приводят к отказу всей системы, кроме того, у сложных систем есть целый спектр состояний - динамическое равновесие, нарушение равновесия, адаптация к неблагоприятным ситуациям, опасные и критические ситуации и, наконец, аварии [105]. В связи с этим анализ риска подобных технологических систем - это достаточно сложная задача, требующая знаний технологии, особенностей элементов системы и взаимосвязи их между собой.

В настоящее время задача определения рисков технологического процесса должным образом не решается и, в лучшем случае, подменяется на этапе проектирования качественным анализом надежности системы и возможных последствий [123, 136-138]. Разработка, адаптация к условиям различных отраслей промышленности и дальнейшее развитие методов количественной оценки опасности и анализа текущего риска при функционировании промышленных установок и объектов является в настоящее время актуальной проблемой [133].

Оснащение технологических процессов системами ПАЗ, предназначенными для обеспечения промышленной безопасности, является обязательным условием при проектировании, строительстве и реконструкции опасных промышленных объектов и установок [10,125]. Такие системы обеспечивают останов технологического процесса или перевод его в безопасное состояние, что позволяет избежать аварии, но приводит к серьезным последствиям и значительным потерям.

Снижение частоты останова процесса может быть достигнуто решением задачи оценки и анализа текущей опасности процесса в реальном времени, чтобы заблаговременно предупредить персонал и тем самым предотвратить развитие аварийной ситуации. Очевидно, что для учета влияния большого числа параметров процесса на степень опасности, а также их взаимосвязи в реальном масштабе времени, необходимы специальные методы и соответствующие технические и программные средства [134].

Цели работы и задачи исследования. Основная цель диссертационной работы состоит в формулировании показателя текущей опасности технологического процесса, в разработке алгоритмов его оценки в реальном масштабе времени и исследовании его свойств.

Для ее достижения в диссертационной работе решены следующие задачи:

- введен количественный показатель текущей опасности (ПТО) технологического процесса, и получена формула для его расчета;

- разработаны алгоритмы оценки ПТО для систем, работающих в реальном масштабе времени, с учетом текущих значений опасных технологических параметров;

- исследованы свойства и характеристики ПТО;

- разработано и исследовано соответствующее программное обеспечение для промышленных систем управления и систем ПАЗ в условиях, приближенных к конкретному технологическому процессу промышленного предприятия.

Методы исследования. В работе использованы методы математического и статистического анализа, нечеткой логики, имитационного моделирования с применением инструментальных средств автоматизации математических и инженерных вычислений MATLAB, интегрированной среды разработки Borland Delphi. Указанные программные средства позволили организовать совместную работу и доступ к общим данным на основе технологий ОРС (OLE for Process Control) и ODBC.

Научную новизну полученных в работе результатов определяют: I

- сформулированный автором ПТО как количественная мера текущей опасности технологического процесса и формулы для его расчета;

- разработанные алгоритмы оценки ПТО для промышленных систем управления и систем ПАЗ;

- структура и состав имитационной модели технического объекта или процесса.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Практически значимыми результатами работы являются:

- имитационная модель парового котла избыточного давления;

- разработанные автором способы и алгоритмы определения текущей опасности в виде численного значения;

- методика разработки драйверов для организации обмена текущими данными о состоянии ТП посредством технологии ОРС в среде Microsoft Windows.

Созданный программный комплекс прошел апробацию и используется на промышленных производствах предприятия ООО "Томскнефтехим" г. Томска и в учебном процессе кафедры АиКС ТПУ, что подтверждается соответствующими актами, приведенными в приложении.

На защиту выносятся:

- тезис о необходимости и актуальности формулирования количественного показателя текущей опасности технологического процесса и математическая формулировка такого показателя;

- алгоритмы расчета ПТО по текущим данным с использованием различных методов;

- результаты исследования свойств и характеристик ПТО;

- имитационная модель технологического процесса, используемая при решении задачи оценки ПТО;

- способ и программная реализация задачи сопряжения программных средств имитационного моделирования системы и объекта управления на базе технологий ОРС, ODBC;

- результаты практического применения разработанного алгоритмического и программного обеспечения для системы ПАЗ вспомогательного котла завода "Метанол", г. Томск.

Апробация работы. Основной материал представлен в научных докладах, которые обсуждались на следующих конференциях и форумах:

Открытая окружная конференция молодых ученых «Наука и инновации XXI века» (Сургут, 2003).

IV Всероссийская научно-практическая конференция «Современные средства и системы автоматизации» (Томск, 2003).

II молодежный научно-практический форум «Информационные технологии в XXI веке» (Днепропетровск, 2004).

VIII Всероссийская научно-практическая конференция «Научное творчество молодежи» (Томск, 2004).

Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления» (Томск, 2004).

IV Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике, науке и образовании» (Бийск, 2004).

II и IV Всероссийские научно-практические конференции студентов «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2004).

Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления», посвященная 400-летию города Томска (Томск, 2004).

Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления» (Томск, 2005).

V Всероссийская научно-практическая конференция "Современные средства и системы автоматизации" (Томск, 2005).

Работа поддержана грантом Томского политехнического университета на проведение молодыми учеными научных исследований в научно-педагогических коллективах подразделений ТПУ.

Результаты работы нашли отражение в отчетах по НИР на тему «Системы автоматической противоаварийной защиты (ПАЗ) технологических процессов взрывоопасных производств ООО «Томскнефтехим», выполненной по договору 8-06/2005 в 2005-2006 гг. № ГОс. per. 01200603740:

4.5. Выводы

В этом разделе был рассмотрен пример использования методики ИМ технологического объекта и системы управления с использованием стандартных протоколов обмена данными на базе стандарта ОРС. Такой подход позволил использовать в составе разработанной системы различное технологическое оборудование, имеющее соответствующий драйвер. Необходимость разработки таких драйверов в настоящее время является стандартом де-факто для производителей, специализирующихся на оборудовании для нужд АСУ ТП и систем ПАЗ.

Реализованные в виде программного комплекса "ПТО" способы позволяют получать текущие данные от оборудования и в результате заложенных алгоритмов количественно определить и представить оператору степень текущей опасности объекта в виде введенного показателя.

В процессе работы был выполнен пилотный проект решения задачи оценки текущей опасности в условиях реального технологического процесса выработки пара избыточного давления для производства Метанол ООО «Томскнефтехим» и проведен анализ его работы. При этом был организован обмен данными между оборудованием технологического процесса, системой управления DeltaV компании "Emerson Process Management" и разработанным программным комплексом.

Обеспечена работа имитационной модели в реальном времени. Имитационная модель парового котла разработана с учетом возможности внесения в нее различных изменений и коррекций.

В результате выполнения работы был разработан ОРС-сервер для осуществления передачи информации о технологических параметрах из/в имитационную модель управляющих воздействий в режиме реального времени. Для этого были использованы современные технологии передачи информации между приложениями, такие как DDE, OLE, ОРС.

При использовании разработанного программного комплекса, который является частью прикладного ПО, внедрение задачи измерения ПТО не требует каких-либо дополнительных технических средств АСУ ТП и систем ПАЗ.

Разработанную имитационную модель парового котла для процесса выработки пара избыточного давления и программный комплекс "ПТО" можно использовать не только для тестирования разрабатываемых алгоритмов управления и решения задачи оценки показателя текущей опасности указанной системы, но и в качестве основы для создания имитационных моделей других паровых котлов и решения других задач.

В результате промышленной эксплуатации было выявлено, что производительность системы напрямую зависит от числа её элементов, от вида функции в преобразованиях информации, а также от временного цикла элемента.

Программный комплекс "ПТО", в котором реализован разработанный способ определения текущей опасности, предназначен для решения задачи оценки текущей опасности в режиме реального времени и должен способствовать повышению уровня промышленной безопасности объектов, на которых будет использоваться.

Использование разработанной системы на практике показало её удобство как инструментария для создания систем мониторинга ПТО. Опыт разработки системы оценки ПТО показывает, что предлагаемый инструментарий не зависит от отрасли промышленности и используемых программно-аппаратных средств и позволяет создавать АСУ ТП различной сложности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена актуальной в настоящее время теме повышения промышленной безопасности.

Автором была впервые сформулирована новая задача систем управления и ПАЗ - задача оперативного измерения текущей опасности процесса. Для этого предложена количественная мера текущей опасности в виде специального показателя ПТО, исследованы его свойства и разработаны технические решения по реализации этой задачи в АСУ ТП и системах ПАЗ.

Решенные задачи и полученные результаты состоят в следующем:

- обоснована необходимость решения в системах безопасности задачи оценки текущей опасности технологического объекта;

- предложен способ количественной оценки степени текущей опасности технологического процесса в виде специального показателя ПТО;

- перечислены основные этапы разработки программного обеспечения для решения поставленной задачи в условиях промышленной эксплуатации;

- предложен способ решения поставленной задачи с использованием инструментов имитационного моделирования и открытых интерфейсов обмена данными;

Прикладные результаты работы позволяют сократить время внедрения задачи оценки ПТО.

Разработанная имитационная модель процесса выработки пара, приведенная в работе, представляет практический интерес при исследовании еще проектируемых и модернизируемых подобных установок.

Разработка теоретических положений и создание на их основе программного комплекса, позволяющего оценить текущую опасность технологического объекта, стало возможным благодаря комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов исследования.

Решение новой задачи АСУ ТП и системы ПАЗ, поставленной в работе, стало возможным благодаря фундаментальным и прикладным наукам, таким как математический анализ, математическая статистика, теория оптимизации и планирование эксперимента. Созданные методики расчета показателя текущей опасности, согласуются с опытом проектирования систем автоматического управления технологическими процессами и системами ПАЗ.

Введенный показатель текущей опасности соответствует требованиям ОПВБ и другим нормативным документам, способствует повышению безопасности эксплуатации промышленных производств.

Поскольку предложенный показатель является результатом измерения, его использование позволяет не только измерять и контролировать опасность, но и проводить своевременную диагностику и контроль состояния оборудования, а также решать задачу прогнозирования опасности.

Введение предложенного показателя является первым этапом комплексного решения задачи оценки, т.к. учитываются только непрерывные значения параметров.

В настоящей работе рассмотрены вопросы внедрения в системах АСУ ТП и ПАЗ только задачи измерения ПТО. Исследования и разработка других перечисленных задач систем ПАЗ, связанных с текущей опасностью, является предметом и содержанием исследований на последующих этапах.

Разработанные теоретические положения и новые технические решения опробованы экспериментально на базе Томского политехнического университета и предприятиях заказчика ООО «Томскнефтехим». Разработанный комплекс опробован, прошел испытания в рамках научно-исследовательской работы и успешно используется, что подтверждается соответствующими актами, приведенными в приложении 2.

СЛОВАРЬ

Аварийная ситуация - ситуация, когда произошла авария и возможен дальнейший ход ее развития.

Анализ риска - систематическое использование информации для выявления опасности и количественной оценки риска.

АСУ ТП — автоматизированная система управления технологическим процессом.

Вероятность - мера того, что событие может произойти.

Математическое определение вероятности: "действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию". Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.

Драйвер — системная программа, предназначенная для управления каким-либо физическим или виртуальным устройством компьютера.

Идентификация опасностей — процесс распознавания образа опасностей, установление возможных причин, пространства, временных координат, вероятности проявления величины и последствий опасности.

Имитационная модель - это формальное (то есть выполненное на некотором формальном языке) описание логики функционирования исследуемой системы и взаимодействия отдельных ее элементов во времени, учитывающее наиболее существенные причинно-следственные связи, присущие системе, и обеспечивающее проведение статистических экспериментов [53,55,64].

Инцидент — отказ или повреждение технических устройств, применяемых на опасном производственном объекте, отклонение от режима технологического процесса, нарушение положений настоящего Федерального закона, других федеральных законов и иных нормативных правовых актов Российской Федерации, а также нормативных технических документов, устанавливающих правила ведения работ на опасном производственном объекте.

Моделирование - это замещение исследуемого объекта (оригинала) его условным образом или другим объектом (моделью) и изучение свойств оригинала путем исследования свойств модели.

Нештатная ситуация - ситуация, при которой технологический процесс или состояние оборудования выходит за рамки нормального функционирования и может привести к аварии.

Оценивание риска - процедура проверки, основанная на результатах анализа риска и устанавливающая факт, не превышен ли допустимый риск.

Оценка риска - общий процесс анализа и оценивания риска.

ПАЗ -противоаварийная автоматическая защита, базирующаяся на средствах и элементах КИПиА, вычислительной техники и управляемых ими исполнительных устройствах.

Теротехнология - технология обеспечения эффективной работы оборудования в течение всего срока его службы с учетом технических, технологических и организационных факторов и связей между ними.

БЛАГОДАРНОСТИ

Автор выражает признательность коллективу кафедры автоматики и компьютерных систем Томского политехнического университета и особенно Агееву Юрию Михайловичу за помощь, оказанную на различных этапах подготовки диссертации к защите.

1. О промышленной безопасности опасных производственных объектов. Федеральный Закон РФ № 116-ФЗ от 27.07.1997 года.

2. ГОСТ Р 22.0.05-94. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения.

3. ГОСТ Р 22.0.07-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Источники техногенных чрезвычайных ситуаций. Классификация и номенклатура поражающих факторов и их параметров.

4. ГОСТ Р 22.0.08-96. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Техногенные чрезвычайные ситуации. Взрывы. Термины и определения.

5. ГОСТ Р 22.1.01-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Основные положения

6. Методические рекомендации по классификации аварий и инцидентов на опасных производственных объектах химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности (РД 09-398-01). Приказ Госгортехнадзора России от31.01.01 № 7.

7. Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств (ПБ 09-540-03). Постановление Госгортехнадзора России от 05.05.03 № 29 (зарегистрировано Минюстом России 15.05.03 г., per. № 4537).

8. Положение о порядке проведения экспертизы промышленной безопасности в химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности

9. РД 09-539-03). Постановление Госгортехнадзора России от 18.03.03 № 8 (зарегистрировано Минюстом России 12.05.03 г., per. № 4524).

10. Правила промышленной безопасности для нефтеперерабатывающих производств (ПБ 09-563-03). Постановление Госгортехнадзора России от 29.05.03 № 44 (зарегистрировано Минюстом России 09.06.03 г., per. № 4660).

11. Методические указания по организации и осуществлению надзора за конструированием и изготовлением оборудования для опасных производственных объектов в химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности. РД-09-167-97.

12. IEC 61511-2 (Functional Safety: Safety Instrumented Systems for the Process Industry Sector). Функциональная безопасность. Инструментальные системы безопасности для промышленных процессов. Часть 2. Руководство по применению стандарта IEC 61511-1.

13. Курочкин С.С., Стась К.Н. Стандарты Международной электротехнической комиссии по программируемым контроллерам // Промышленные АСУ и контроллеры, 1999, № 7.

14. Курочкин С.С., Стась К.Н. Международные стандарты по функциональной безопасности систем контроля и управления // Промышленные АСУ и контроллеры, 1999, № 9. -С. 32.

15. Функциональная безопасность. Простое руководство по применению стандарта МЭК 61508 и связанных с ним стандартов / Дэвид Дж. Смит, Кеннет Дж. JI. Симпсон —М.: Издательский дом «Технологии», 2004г. -208 с.

16. Шехтман Н.Б Системы противоаварийных защит объектов нефтегазопе-реработки // НЕФТЕГАЗ, №3, 2003 г.

17. ГОСТ Р 51898-2002. Аспекты безопасности. Правила включения в стандарты.

18. ГОСТ 24.104-85. Автоматизированные системы управления. Общие требования.

19. Белов П.Г., Гражданкин А.И., Федоров А.А. Экспертная система оценки риска промышленных аварий и оптимизации мер безопасности на опасных производственных объектах // Безопасность труда в промышленности. -2000. -№11. -С.6-10.

20. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов // Прогноз и управление. -Вып.1 -М.: «Мир», 1971. 406 с.

21. Левин А.И. Математическое моделирование в исследованиях и проектировании станков. -М.:«Машиностроение», 1978.

22. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. М.: «Наука», 1974,415 с.

23. К. Фукунага. Введение в статическую теорию распознавания образов. М.: «Наука», Главная редакция физико-математической литературы, 1979. -368 с.

24. Проталнский О.М., Филоненко О.М. Распознавание предаварийных ситуаций на технологических объектах управления // Промышленные АСУ и контроллеры: Ежемесячный научно-технический производственный журнал. -М. -2003. -№ 8.

25. Проталнский О.М. Использование нечетких множеств для распознавания предаварийных ситуаций // Вестник Тамбовского государственного технического университета. -2000. -Т.6. —№2.

26. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей. -Т 1. М.: изд. ВИНИТИ, 1990.

27. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.

28. Снапелев Ю. M. Моделирование и управление в сложных системах / Ю. М. Снапелев, В. А. Старосельский. Под ред. Н. П. Бусленко. — М.: Советское радио, 1974. -264 с.

29. В.А. Крисилов, Д.Н. Олешко, А.В. Трутнев. Применение нейронных сетей в задачах интеллектуального анализа информации // Труды Одесского политехнического университета. -Вып.2 (8). -1999. -С. 134.

30. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: учеб. 3-е изд. Томск: Изд-во НТЛ, 2001. -396 с.

31. Шрайбер, Томас. Моделирование на GPSS: пер. с англ. / Т. Дж. Шрайбер. — М.: Машиностроение, 1980. — 592 с.

32. P. Patrick. Minimisation methods for training feedforward Neural Networks // Neuaral networks, 1994, Volume 7, Number 1.- P. 1-11

33. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks // M.: Горячая линия-Телеком, 2000. -С. 182.

34. Авеньян Э.Д. Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей // Автоматика и телемеханика. —1995. —N 5. -С. 106—118.

35. Джеффри Е. Хинтон. Как обучаются нейронные сети// В мире науки. -1992.-N 11.-N 12. -С. 103-107.

36. Аронов И. 3., Грозовский Г. И., Шпер B.JT. Анализ безопасности сложных технических систем на основе статистических процедур обработки информации // Вестник машиностроения. 1997. -№5. -С. 30-33.

37. Дружинин Г.В. Особенности получения информации в задачах обеспечения безопасности функционирования технологических систем // Надежность и контроль качества. 1999. -№1. -С. 29-33.

38. А.П. Быков, А.В. Вейц. От нейрона к искусственному мозгу // М.: Наука, 1971.-С. 127.

39. Крисилов В.А., Олешко Д.Н., Лобода А.В. Методы ускорения нейронных сетей // Вестник СевГТУ. Информатика, электроника, связь. Вып. 32. —2001. -С. 19.

40. Тарасенко Р.А., Крисилов В.А. Предварительная оценка качества обучающей выборки для нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов // Труды Одесского политехнического университета. Вып.1 (13). -2001. -С. 90.

41. Rumelhart В.Е., Minton G.E., Williams R.J. Learning representations by back propagating error // Wature, 1986. V. 323. -P. 1016-1028.

42. Математическое моделирование стахостических систем / В.И. Чернец-кий. Петрозаводский гос. ун-т. Петразаводск, 1994. -488 с.

43. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков -СПб.:КОРОНА принт; -М.: Альтекс-А,2004. -384 е.,ил.

44. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows: практическое пособие/А.К. Гультяев. -СПб.:КОРОНА принт, 2001. -400 с.

45. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. -М.: Наука, 1988.

46. Веников В. А., Веников Г. В. Теория подобия и моделирования. -М.: Высшая школа, 1984.

47. Гнеденко Б. Д., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. -М.: Наука, 1987.

48. Кривулин Н. К. Оптимизация сложных систем при имитационном моделировании // Вестник Ленингр. Ун-та. -1990. —№ 8.

49. Кулаичев А. П. Компьютерный контроль процессов и анализ сигналов. -М.: Информатика и компьютеры, 1999.

50. Линник И. 10. Улучшение скорости сходимости метода Монте-Карло в некоторых задачах теории массового обслуживания // Кибернетика. -№ 5. -1978.

51. Математическая теория планирования эксперимента / Под ред. С. М. Ермакова. -М.: Наука, 1983.

52. Марк Д. А., Мак-Гоуен К. SADT. Методология структурного анализа и проектирования. —М.: Метатехнология, 1993.

53. Клеймен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978.

54. Имитационное моделирование производственных систем / Под ред. А. А. Вавилова. -М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1983.

55. Приикер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМП. -М.: Мир, 1987.

56. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / Под ред. Д. Фохта. -М.: Финансы и статистика, 1990.

57. Романиев В. В., Яковлев С. А. Моделирование систем массового обслуживания. -СПб.: Поликом, 1995.

58. Советов, Борис Яковлевич. Моделирование систем: учебник / Б. Я. Советов С. А., Яковлев. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Высшая школа, 2001. -343 с.

59. Справочник проектировщика АСУ ТП / Г.Л. Смилянский. Машиностроение, 1983. -527 с.

60. Бусленко В. H. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. -М.: Наука, 1977.

61. Ермаков С. М., Мелос В. Б. Математический эксперимент с моделями сложных стохастических систем. -СПб.: Изд. ГУ, 1993.

62. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. -М.: Мир, 1978.

63. Яковлев С. А. Эволюционные имитационные модели процессов и систем как методологическая основа интеллектуальных технологий обучения // Тез. докл. Междунар. конф. «Современные технологии обучения». -СПб., 1996.

64. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB: учебный курс / А. Гультяев. -СПб: Питер, 2000. -432 с.

65. Buchanan, William. Mastering Pascal and Delphi Programming / W. Buchanan. — London : Macmillan, 1999. — 373 p.

66. Дьяконов, Владимир Павлович. MATLAB 6/6.1/6.5 + SIMULINK 4/5: Основы применения: Полное руководство пользователя / В. П. Дьяконов. —М.: СОЛОН-Пресс, 2002. -768 с.

67. Дьяконов, Владимир Павлович. MATLAB; Анализ, идентификация и моделирование систем: Специальный справочник / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов. -СПб.: Питер, 2002. -448 с.

68. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Бенаумер Лиес. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. -М.: Горячая линия —Телеком, 2003. -205 с.

69. Григорьев А. Б. ОРС средство общения разнородных систем // Промышленные контроллеры АСУ: Ежемесячный научно-технический производственный журнал. -М. -2002. -№ 4.

70. SIMPAS Event scheduling language, implemented as Pascal preprocessor. "SIMPAS - A Simulation Language Based on Pascal", R.M. Bryant in Proc 1980 Winter Sim Conf, T.I Oren et al eds, pp.559-572.

71. Приикер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМП. -М.: Мир, 1987.

72. П.Ф. Фильчаков. Справочник по высшей математике. Киев: Изд-во Наукова думка, 1972. - 743 с.

73. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем / ред В.М. Глушкова. Киев: Изд-во Наукова думка, 1975.

74. Автономные контроллеры для SCADA-систем фирмы Emerson Process Managment // Промышленные контроллеры АСУ: Ежемесячный научно-технический производственный журнал. -М. -2003. -№ 1.

75. Emerson Process Managment // Презентация системы безопасности DeltaV1. SIS.

76. Дозорцев В.М. Динамическое моделирование в оптимальном управлении и автоматизированном обучении операторов технологических процессов. Часть 2 // Приборы и системы управления. -1996. —№ 8.

77. Дозорцев В.М. Обучение операторов технологических процессов на базе компьютерных тренажеров // Приборы и системы управления. -1999. -№ 8.

78. Веревкин А.П., Муртазин Т.М. Моделирование процессов принятия решений в сложных системах управления // Проблемы нефтегазового комплекса России // Материалы международной конференции. Уфа: УГНТУ, 1998. -С. 85-88.

79. Панкова JI.A., Петровский A.M., Шнейдерман М.В. Организация экспертиз и анализ экспертной информации. -М.:Наука, 1984. -120 с.

80. Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки. -М.: Знание, 1975. -64 с.

81. Федоров Ю.Н. Основы построения АСУ ТП взрывоопасных производств. В 2-х томах. Т.1 Методология. -М.: СИНТЕГ, 2006. -720 с.

82. Федоров Ю.Н. Основы построения АСУ ТП взрывоопасных производств. В 2-х томах. Т.2 Проектирование. -М.: СИНТЕГ, 2006. -632 с.

83. SCADA-системы проблемы выбора // Современные технологии автоматизации: Ежемесячный научно-технический производственный журнал. -М,1999. -№4.

84. Аристова Н. И. Промышленные программно-аппаратные средства на российском рынке АСУ ТП / Н. И. Аристова, А. И. Корнеева. -М: Научтехлит-издат, 2000. -399 с.

85. Теория управления. Терминология. Вып. 107. -М.: Наука, -1988. -С. 56.

86. B.R. Clements and F. Preto. Evaluating Commencial Real Time Expert System Software for Use in the Process Industries. C&I, 1993, -P. 107-114.

87. B. Moore et al. Questions and Answers about G2. 1993. Gensym Corporation. -P. 26-28.

88. Безопасная эксплуатация паровых и водогрейных котлов / Г. П. Глады-шев, А. А. Дорожков, В. В. Лебедев, А. А. Тихомиров. -М.: Энергоатомиздат, 1995. -240 с.

89. Мальцев, Владимир Арсеньевич. Промышленная безопасность: Учебно-методическое пособие / В. А. Мальцев. -М.: ИПКгосслужбы, 1995. -224 с.

90. Мачихин С. А. Некоторые аспекты оценки безопасности опасных производственных объектов / С. А. Мачихин, А. Н. Стрелюхина, А. Ф. Теплов // Безопасность труда в промышленности: Ежемесячный журнал. -М, -2002. -№ 1. -С. 38-41.

91. Котельников В. С. Об ответственности экспертных организаций / В. С. Котельников, А. А. Худошин // Безопасность труда в промышленности: Ежемесячный журнал. -М, -2002. -№ 1. -С. 35-37.

92. Гражданкин А.И., Дегтярев Д.В., Лисанов М.В., Печеркин А.С. Основные показатели риска аварии в терминах теории вероятностей // Безопасность труда в промышленности. -М, 2002. -N7. -С.35-39.

93. Гражданкин А.И. Разработка экспертной системы оценки техногенного риска и оптимизации мер безопасности на опасных производственных объектах: Автореф. дис. канд. техн. наук. -М., 2001. -34 с.

94. Гражданкин А.И., Лисанов М.В., Печеркин А.С. Использование вероятностных оценок при анализе безопасности опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. -М. -2001. -№5. -С.33-36.

95. Балаба В. И. Общие требования промышленной безопасности: Учебное пособие / В. И. Балаба. Госгортехнадзор России. Национальный институт нефти и газа. -М.: Национальный институт нефти и газа, 2003. -64 с.

96. Кирин Б. Ф. Защита в чрезвычайных ситуациях : учебное пособие для вузов / Б. Ф. Кирин, Н. О. Каледина, В. И. Слепцов. Московский государственный горный университет. -М : Изд-во Московского гос. горного ун-та, 2004. -285 с.

97. Лазичев А. А., Дмитриев В. М. Использование виртуальных контроллеров в задачах автоматизации и моделирования сложных технических систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2004, № 4. -С. 7-8.

98. Антохов С. В., Антохов М. В., Г. В. Леонов. Применение математического моделирования при проектировании АСУ реального времени в производстве серной кислоты // Промышленные АСУ и контроллеры. 2004. -№ 4. -С. 31-33.

99. Контракт № 211-5663. Рабочие инструкции / Дэйви Пауэр Газ Лимитед. Лондон: Babcock Power Ltd, б/г. - 207 с.

100. Клюев А. С., Лебедев А. Т., Новиков С. И. Наладка систем автоматического регулирования барабанных паровых котлов. М.: Энергоатомиздат, 1985. — 280 с.

101. Зыков А. К. Паровые и водогрейные котлы: справочное пособие. -СПб.: ООО «ПОЛИГРАФИЯ», 2001. 114 с.

102. Система управления розжигом и противоаварийной автоматической защиты вспомогательного котла (CP и ПАЗ). Книга 1. Общесистемные проектные решения (А-Ю20-АТХ-ОР) / Руководитель проекта Бурмантов Д. Г. Томск: ООО «АККО», 2002. -42 с.

103. Курочкин С.С., Стась К.Н. Международная стандартизация промышленных систем автоматизации // Промышленные АСУ и контроллеры, 1999. -№ 5, -С. 29.

104. Курочкин С.С., Стась К.Н. Современные тенденции стандартизации технической документации // Промышленные АСУ и контроллеры, 1999. ~№ 7, -С. 23.

105. Курочкин С.С., Стась К.Н. Международные стандарты безопасности измерительного, управляющего и лабораторного оборудования // Промышленные АСУ и контроллеры, 1999. -№11, -С. 29.

106. Курочкин С.С., Стась К.Н. Международные стандарты по методам и процедурам оценки рабочих характеристик приборов для измерения и управления процессами // Промышленные АСУ и контроллеры, 2000. -№ 1.

107. Курочкин С.С., Стась К.Н. Международные стандарты по аттестации систем контроля и управления и оцениванию их характеристик // Промышленные АСУ и контроллеры, 2000. -№ 3.

108. Курочкин С.С., Стась К.Н. Принципы и методы оценки функциональных возможностей систем контроля и управления, определяемые международными стандартами // Промышленные АСУ и контроллеры, 2000. -№ 5.

109. Курочкин С.С., Стась К.Н. Рабочие характеристики систем контроля и управления, определяемые международными стандартами // Промышленные АСУ и контроллеры, 2000. -№ 6.

110. Курочкин С.С., Стась К.Н. Функциональная надежность систем контроля и управления в международных стандартах // Промышленные АСУ и контроллеры, 2000. -№ 8.

111. Курочкин С.С., Стась К.Н. Управляемость систем контроля и управления // Промышленные АСУ и контроллеры, 2000. -№ 9.

112. Курочкин С.С., Стась К.Н. Оценивание безопасности систем контроля и управления // Промышленные АСУ и контроллеры, 2001. -№ 1.

113. Курочкин С.С., Стась К.Н. Характеристики систем контроля и управления, непосредственно не связанные с функциональными задачами // Промышленные АСУ и контроллеры, 2001. -№ 6. -С. 29.

114. Пономарев А.А., Кочегурова Е.А., Бурмантов Д.Г. Концепция построения имитационной модели для тестирования ПО «DeltaV» // Наука и инновации XXI века: материалы открытой окружной конференции молодых ученых. Сургут, 2004. -С. 52-54.

115. Пономарев А.А. Использование имитационного моделирования в задачах исследования сложных систем // Научное творчество молодежи: Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции. -Изд. Томского университета 2004. -С. 55-57.

116. Пономарев А.А. Показатель текущей опасности технологического процесса // Средства и системы автоматизации: Материалы 5-й научно-практической конференции. -Томск. Изд. ТУСУРа, 2004. С. 106-108.

117. Пономарев А.А., Агеев Ю.М. Использование MATLAB для решения задач оценки и анализа текущей опасности технологических объектов // Аппаратно-программные средства автоматизации технологических процессов. Изд. Томского университета, 2004.

118. Фирсов А.Н. Математика. Теория вероятностей. Ч. 1.: учебное пособие. -Спб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2005. -112 с.

119. Хенли Э. Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска / Пер. с англ. М: Машиностроение, 1984. - 528 с.

120. Aven Т. Reliability and Risk Analysis. Elsevier Applied Scince. 1992.

121. Finkelstein M.S. Measured of Risk and a Concept of Acceptable Risk / Proceeding of the International Scientific School Modeling and Analysis of Safety, Risk and Quality in Complex Systems. Spb, 2001.

122. Б. Страуструп. Язык программирования С++, 3-е изд./Пер. с англ. -СПб.; М.: «Невский диалект» «Издательство БИНОМ», 1999. - 991 е.: ил.

123. Лэйси Дж. М. Visual С++ Distributed. Экзамен экстерном (экзамен 70015). - СПб.: «Питер», 2001. - 624 е.: ил.

124. Таблицы теплофизических свойств воды и водяного пара: Справочник / Александров А.А., Григорьев Б.А., Рек. Гос. Службой стандартных справочных данных. ГСССД Р-776-98-М: Издательство МЭИ, 1999. 168 с.

125. Моделирование управления режимами тепловых сетей / Монахов Г.В., Войтинская Ю.А. -М.: Энергоатомиздат, 1995. -224 с.

126. Физика: справочные материалы: Учебное пособие для учащихся 3-е издание. -М: Просвещение, 1991. - 367 с.

127. Элементарный учебник физики / академик Ландсберг Г.С. -Том 1: Механика, теплота, молекулярная физика. -М: 1968. 656 с.