автореферат диссертации по безопасности жизнедеятельности человека, 05.26.03, диссертация на тему:Повышение промышленной безопасности нефтегазовых объектов путем совершенствования методологии оценки эффективности тренажерной подготовки персонала

доктора технических наук
Шевченко, Дмитрий Иванович
город
Уфа
год
2013
специальность ВАК РФ
05.26.03
цена
450 рублей
Диссертация по безопасности жизнедеятельности человека на тему «Повышение промышленной безопасности нефтегазовых объектов путем совершенствования методологии оценки эффективности тренажерной подготовки персонала»

Автореферат диссертации по теме "Повышение промышленной безопасности нефтегазовых объектов путем совершенствования методологии оценки эффективности тренажерной подготовки персонала"

На правах рукописи

/¡Л-

Шевченко Дмитрий Иванович

ПОВЫШЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НЕФТЕГАЗОВЫХ ОБЪЕКТОВ ПУТЕМ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОЛОГИИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРЕНАЖЕРНОЙ ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА

Специальность 05.26.03 - Пожарная и промышленная безопасность (нефтегазовая отрасль)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

005050769

21 МАР 2013

Уфа-2013

005050769

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяной технический университет».

Научный консультант Хафизов Фаниль Шамильевнч

доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: Мугаллимов Фанзиль Мавлявиевич

доктор технических наук, профессор кафедры «Транспорт и хранение нефти и газа» ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяно] технический университет» Тян Владимир Константинович доктор технических наук, профессор, декан нефтетехнолошческого факультета ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет»

Чирков Юрий Александрович

доктор технических наук, профессор кафедры «Детали машин и прикладная механика» ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет»

Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный

технический университет»

Защита состоится 26 апреля 2013 года в 15:00 на заседании диссертационного совета Д 212.289.05 при Уфимском государственном нефтяном техническом университете по адресу: 450062, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного нефтяного технического университета.

Автореферат разослан " " марта 2013 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук

Ризванов Риф Гарифович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В современных условиях деятельность нефтегазовых компаний имеет стратегическое значение для развития экономики страны, а их надежная и безаварийная работа в значительной степени определяет энергетическую безопасность и устойчивое социально-экономическое развитие России. Однако уровень аварийности и травматизма в отрасли остается высоким. По данным Ростехнадзора, в нефтегазовом комплексе ежегодно происходят десятки аварий, смертельно травмируются работники. При этом известно, что более 70% аварий и несчастных случаев происходит по причинам, так или иначе связанным с человеческим фактором. Поэтому основу снижения аварийности и травматизма составляют разработка и внедрение программ улучшения состояния безопасности производства и обучения персонала безопасным методам труда.

В ряде отраслей промышленности и транспорта с высокой потенциальной опасностью аварий (авиация, морской транспорт, АЭС) одним из важных факторов снижения аварийности является использование тренажеров. Эффективность использования тренажеров в указанных отраслях доказана годами практики и статистикой снижения аварийности. Оценка эффективности применения тренажеров в нефтегазовой отрасли, опирающаяся на такую статистику, затруднительна. Для корректного использования статистических данных необходимо достаточное количество информации, причем для однотипных событий. Нефтегазовая отрасль в сравнении с указанными отраслями отличается значительно большим разнообразием технологических схем объектов с индивидуальной топографической привязкой. Поэтому необходимые для статистики однотипные аварии в нефтегазовой отрасли с участием человеческого фактора, если подробно разбирать конкретную цепочку событий с учетом особенностей объекта, редки и даже уникальны. Непосредственный расчет эффективности внедрения тренажеров на основе общей статистики снижения аварийности неконструктивен, так как он не позволяет оценить качественное отличие одного тренажера от другого и улучшать методику проведения тренингов с учетом индивидуальных психологических особенностей обучаемых. В

отсутствие научно обоснованных оценок эффективности невозможно оптимизировать процесс тренажерной подготовки специалистов нефтегазовой отрасли с учетом ограниченности ресурсов на разработку технических средств и информационное обеспечение проектов, на проведение тренингов по времени и финансовым затратам в рамках единой системы промышленной безопасности.

Поэтому проблема повышения промышленной безопасности на предприятиях нефтегазовой отрасли путем совершенствования методологии оценки эффективности тренажерной подготовки, методического обеспечения обучающих курсов и технических средств тренажеров, является важной и актуальной.

Основу исследований в диссертации составили теоретические и практические работы в области промышленной безопасности отечественных и зарубежных ученых, в числе которых: Байков И.Р., Бодров В.А., Бурдаков Н.И., Быков И.Ю., Гендель Г.Л., Глебова Е.В., Губинский А.И., Гумеров А.Г., Гумеров P.C., Дозорцев В.М., Дулясова М.В., Елохин А.Н., Зараковский Г.М., Идрисов Р.Х., Измалков A.B., Измалков В.И., Кловач Е.В., Короленок AM., Котик МА., Кузеев И.Р., Кумамото X. (Kumamoto Hiromitsu), Ломов Б.Ф., Мартынюк В.Ф., Маршалл В. (Marshall V.C.), Мастрюков Б.С., Махутов H.A., Одишария Г.Э., Сафонов B.C., Хафизов Ф.Ш., Хенли Дж.Э. (Henley J. Ernest), Хуснияров М.Х., Черноплеков А.Н. и др. Цель работы.

Разработка научных основ стратегии повышения промышленной безопасности технологических объектов нефтегазовой отрасли путем совершенствования методологии оценки эффективности тренажерной подготовки персонала и технических средств тренажеров. Задачи исследования.

1. Определение общих требований к тренажерной подготовке с точки зрения проблематики промышленной безопасности и оценка степени соответствия этим требованиям существующих типовых-технических решений.

2. Создание и научное обоснование концепции повышения промышленной безопасности нефтегазовых объектов на основе использования количественных оценок эффективности тренажерной подготовки персонала.

3. Определение объективной количественной оценки адекватности тренажера

реальному объекту, как фактора, ограничивающего общую эффективность

4

тренажерной подготовки, и разработай технических решений, повышающих суммарную оценку адекватности тренажеров и потенциальной эффективности тренажерной подготовки в масштабе отрасли.

4. Разработка и научное обоснование методологии количественной оценки эффективности тренажерной подготовки персонала нефтегазовой отрасли и использование полученных оценок для оптимизации курса тренингов в рамках единой системы мероприятий по обеспечению промышленной безопасности.

5. Экспериментальное исследование и анализ процесса тренажерной подготовки, разработка методики проектирования состава технических средств тренажера, как проекта, направленного на повышение промышленной безопасности, с использованием результатов экспериментальных исследований для прогноза потенциальной эффективности.

Методы решения поставленных задач. В основе проводимых в диссертационной работе исследований используются методы системного анализа, математического моделирования, автоматизированного компьютерного обучения, теории управления рисками и методы экспертных оценок. Научная новизна.

1. Предложена объективная оценка адекватности тренажера реальному объекту, как соотношение суммарного веса выполнимых и суммарного веса значимых для задач промышленной безопасности тренингов.

2. На основе моделирования функций изменения вероятности ошибки определена объективная количественная оценка готовности персонала, выраженная в баллах вероятного ущерба при неправильных действиях и определена эффективность тренинга, как изменение этой оценки.

3. Разработан метод формирования оптимального множества тренингов на основе их сортировки по удельной эффективности и выбора наиболее эффективных с учетом общих ресурсных ограничений.

4. Предложен метод оптимизации состава проектируемого тренажера, как средства реализации оптимального множества тренингов, с учетом вариабельности экспериментальных данных по эффективности для разных тренажеров и 1рупп специалистов и с учетом ресурсных ограничений самого процесса разработки.

5. Адаптирован ряд методов определения параметров моделей тренажеров путем сведения к линейной задаче метода наименьших квадратов с ограничениями-равенствами и непосредственной проверкой точности в пределах оптимального множества тренингов.

6. Экспериментально определен 10-кратный разрыв между рекомендованной (для полного предотвращения вероятного ущерба) и фактической длительностью оптимального множества тренингов для операторов нефтеперекачивающих станций.

Изложенные при описании научной новизны теоретические основы, методы и результаты исследований выносятся на защиту в качестве основных научных положений диссертации, принадлежащих лично автору. Практическая ценность.

1. Предложена концепция повышения промышленной безопасности нефтегазовых объектов на основе использования при обучении, переподготовке и аттестации персонала объективных количественных оценок готовности, изменение которых является мерой эффективности тренажерной подготовки.

2. На базе используемого в ОАО «АК «Транснефть» «Тренажера операторов НПС и диспетчеров РНУ» разработана методика формирования оптимального множества тренингов операторов нефтеперекачивающих станций, позволяющая наиболее рационально использовать время подготовки в учебном центре и проводить более объективную аттестацию без дополнительных экзаменов.

3. Экспериментально подтверждена необходимость использования объективных оценок готовности и необходимость дообучения персонала нефтегазовых объектов на примере практического использования «Тренажера операторов НПС и диспетчеров РНУ».

4. Предложена двухступенчатая система реализации оптимального множества тренингов, позволяющая преодолеть разрыв между рекомендованной и фактической длительностью обучения и проводить дообучение специалистов по месту работы в отсутствие квалифицированного инструктора. В настоящее время обучение, переподготовка и повышение квалификации специалистов с использованием разработанных методик и тренажерных комплексов ведется в следующих учебных заведениях: ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый

б

университет», ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет», ФГБОУ ВПО «Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», НОУ НПО «Тюменский нефтепроводами лицей», НОУ «Новокуйбышевский нефтетехнический учебный комбинат», ОГБОУ СПО «Томский государственный промышленно-гумаяитарный колледж», Региональный учебный центр ОАО «Северные магистральные нефтепроводы», УКК ООО «Газпром Трансгаз Саратов».

5. Предложенный метод оптимизации технических средств проектируемых тренажеров с использованием объективных оценок их адекватности, функционального назначения и состава позволяет наиболее рационально использовать ресурсы разработчиков с обеспечением максимальной эффективности тренажера с точки зрения проблематики промышленной безопасности.

6. Адаптированные методы определения параметров моделей тренажеров позволяют в ряде случаев более чем двукратно сократить время разработки моделей для новых тренажеров и увеличить, тем самым, суммарные показатели адекватности и эффективности тренажерной подготовки в масштабах отрасли.

7. Разработанные с использованием результатов диссертационной работы системы автоматизированного проектирования программного обеспечения тренажеров, автоматизированного построения оптимального множества тренингов, методы оценивания функционального назначения элементов и состава тренажеров (интегрированных обучающих систем) используются разработчиками тренажерных систем МОАО «Нефтеавтоматика», ООО НПП «Автоматизация технологических процессов» и ООО «НИРСА-Сервис».

Апробация работы. Результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы докладывались и обсуждались на V Конгрессе нефтегазопромышленников России на конференции «Метрология, автоматизация, связь в нефтегазовом комплексе» (г. Уфа, Большой зал Федерации профсоюзов Республики Башкортостан, 19 мая 2004 г.), на VI Конгрессе нефтегазопромышленников России на конференции «Автоматизация и метрология в нефтегазовом комплексе» (г. Уфа, Большой зал Федерации профсоюзов Республики Башкортостан, 25 мая 2005 г.), на I Всероссийской конференции молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники» (г. Уфа, УГНТУ, 3 декабря 2009 г.), на Ш

7

Международной научно-практической конференции молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники 2011», посвященной году химии (г.Уфа, 22-24 ноября 2011 г) и на международной конференции «10 International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT 2008)» (Анталия, Турция, 15-17 сентября 2008 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 35 печатных работ, в том числе 19 статей опубликованы в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ, 4 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 310 наименований, 5 приложений. Основное содержание диссертационной работы изложено на 277 страницах машинописного текста, иллюстрированного 86 рисунками и 13 таблицами.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определена цель и сформулированы основные задачи исследований, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе проведен сравнительный анализ некоторых существующих типовых тренажерных комплексов для обучения операторов и диспетчеров, специалистов КИПиА и энергетиков объектов нефтегазовой отрасли. С учетом специфики профессий специалистов нефтегазовой отрасли и возможностей современных информационных технологий, для повышения уровня промышленной безопасности (ПБ) обучающие системы вообще и тренажеры в частности должны удовлетворять ряду специфических требований. Существующие на сегодняшний день тренажеры специалистов нефтегазовой отрасли не в полной мере удовлетворяют этим выполнимым, при современном уровне развития информационных технологий, требованиям, прежде всего по причине отсутствия научно обоснованных оценок эффективности тренажерной подготовки (ЭТП) персонала нефтегазовой отрасли, как количественной меры снижения промышленной опасности технологических процессов (предусматривающих действия персонала), с учетом особенностей психологического обеспечения специалистов опасных профессий и индивидуальных особенностей обучаемых.

Во второй главе предложены и научно обоснованы теоретические основы концепции повышения уровня ПБ нефтегазовых объектов на основе использования количественных оценок ЭТП персонала. Проблему недостаточности информации для объективной количественной оценки ЭТП предлагается решать путем построения модели «Объект-Специалист», где- в качестве объекта выступает тренажер, а в качестве специалиста выступает информационная модель готовности. Таким образом, можно замещать отсутствующие, по объективным причинам, данные о реальной готовности персонала моделью этих данных, полученных в результате работы специалистов на тренажере. Если функционирование реальных человеко-машинных систем нефтегазовых объектов приводит в конечном счете к реальной статистике аварийности, то функционирование человеко-машинной системы «тренажер- обучаемый» должно привести к формированию объективной модели

готовности обучаемого как возможной причины расширенного модельного множества аварий (рисунок 1).

Реальный объект Тренажер

~\легшатпос?ъ

5

ж. т к и» Т! К

» -5 1 5115

2 Я 10 2

N " 99 N з [90

Оценка

ОтЯор. эффективности

аггесгання. , » л пере-у полготовка

Объективная моделв.

Сненпа.шсм»! готовности педкюнала

Рисунок 1 - Объективная модель готовности персонала как результат тренажерной подготовки

Согласно предлагаемой модели повышение уровня ПБ достигается:

1) путем увеличения адекватности каждого тренажера реальному объекту, как фактора, ограничивающего общую потенциальную ЭТП. Под термином «адекватность» в данном контексте подразумевается соотношение суммарного веса выполнимых и суммарного веса значимых для задач ПБ тренингов. Вес тренингов может быть определен по методу экспертных оценок (процедура экспертной оценки веса каждого типа тренинга и последующая верификация данных являются важными этапами оценки ЭТП и подробно рассматриваются в 3 главе). Выполнимость определяется достаточной для проведения тренинга точностью моделирования технологической схемы и ограниченного множества штатных режимов, точной имитацией рабочего места специалиста, а также прогнозированием развития ограниченного ряда нештатных ситуаций, связанных с тренингом;

2) путем увеличения количества адекватных тренажеров (ускорения и удешевления их разработки), как средств реализации множества тренингов, т.е. максимального увеличения выполнимых и значимых для ПБ тренингов в масштабе отрасли;

3) путем выбора из всего множества выполнимых тренингов наиболее эффективных - оптимального множества тренингов (ОМТ) с учетом ограниченных ресурсов, прежде всего, времени обучения. Необходимым условием такого отбора является создание методологии количественной оценки ЭТП.

С учетом наличия развитого методического и математического обеспечения процессов моделирования вообще и существующего положения дел в тренажеростроении для нефтегазовой отрасли ( сравнительно малое количество, большая стоимость и время разработки, недоказанная эффективность) можно сделать вывод о существовании определенного дефицита методических подходов, специально адаптированных под задачи построения моделей для тренажеров в Нефтегазовой отрасли. Важность проблемы подчеркнута тем, что для получения специалистом не просто знаний, а навыков, важных для задач ПБ, тренажер должен быть привязан к конкретному объекту. Почти каждый из большого количества опасных нефтегазовых объектов, как уже указывалось, имеет особенности. Следовательно, количество схем конкретных объектов, реализуемых на тренажерах, например, операторов, должно быть сопоставимо с количеством управляющих пультов в масштабе отрасли. Если сравнивать с тренажерами в других отраслях (авиация, морской транспорт, АЭС), то тренажеры в нефтегазовой отрасли должны разрабатываться значительно быстрее (больше разнообразных объектов) и дешевле (меньше обучаемых на каждый тренажер).

В целях сокращения времени разработки и увеличения адекватности новых тренажеров и, тем самым, увеличения ЭТП в масштабах отрасли, специально адаптирован ряд методов определения параметров моделей тренажеров путем сведения ряда процедур к линейной задаче метода наименьших квадратов с ограничениями-равенствами и непосредственной проверкой точности в пределах оптимального множества тренингов. Среди задач, решенных с помощью предлагаемого подхода, можно выделить ряд задач, на решение которых затрачивается значительная доля всего времени разработки тренажеров:

- уточнение параметров разветвленной трубопроводной системы по данным переходных процессов с учетом ограничений на иерархию контуров и подсистем путем фиксации ряда моделируемых параметров;

- идентификация матричных передаточных функций (ПФ) с учетом возможных структурных ограничений в моделируемых системах;

- аппроксимация сложных ПФ (результаты идентификации, синтеза методом пространства состояний и т.д) упрощенными;

- определение неизвестной структуры и параметров регуляторов многомерных систем с запаздыванием и другими особенностями с учетом возможных структурных ограничений моделируемой системы.

Существуют многочисленные работы по тематике стационарного моделирования, сводящегося в общем случае к решению больших систем нелинейных уравнений, составленных по законам Кирхгофа. Например, система уравнений, получаемая для модели определения неизвестных значений установившихся расходов по трубам в случае произвольного закона гидравлического сопротивления, может быть представлена следующим образом:

ацХ1 + ... +а1пХп =

анХ1 +... + а|тхп=

ак+п^Ихх + ... + ашоЯп^Хп =Ь];

ЭпД^Х^Х, +... + ашАп|хп|хп >

(1)

где х; - расход по ¿-ой трубе; - коэффициент гидравлического сопротивления; к -сумма действующих напоров с учетом знака по всем дугам /-го контура; ф — приток (отбор) в узле; щ = О , 1 , -1 - коэффициенты, определяемые по первому или второму закону Кирхгофа. Для первого закона Кирхгофа втекающий в контрольную точку поток привносит коэффициент щ, равный единице; вытекающему потоку отвечает коэффициент ау, равный минус единице. Для второго закона Кирхгофа и для нелинейных уравнений ау равен +1,-1 (в зависимости от направления обхода ), если _/-й участок входит в цикл, соответствующий г'-му нелинейному уравнению, либо ау=0. При формировании системы (1) необходимо следить за тем, чтобы контуры для второго закона Кирхгофа являлись бы независимыми. Для проверки этого условия и построения системы независимых контуров существует ряд известных процедур из теории графов.

Коэффициенты линейных уравнений системы (1) представляют собой матрицу А соединений графа гидравлической сети. Тогда уравнения системы (1) в векторном виде выглядят следующим образом

Ах = Ь,

(2)

где А — матрица коэффициентов; Ь - вектор-столбец свободных членов; х - вектор искомых параметров.

Решение таких систем находится как предел итераций вида

где коэффициент р имеет значение в пределах от 0 до 1. При каждой итерации решается система линейных алгебраических уравнений. Нелинейные элементы типа обратных клапанов приводят к необходимости вводить второй контур итераций, тем не менее система обладает хорошей сходимостью. Существуют ограничения на размерность задач, связанные с тем, что при высоких размерностях матриц они могут обладать плохой обусловленностью. Кроме того, в задачах имитационного моделирования степень гидравлического сопротивления, например задвижки или крана в состоянии открытия и закрытия, может изменяться на несколько порядков, что также ухудшает обусловленность системы даже при низких размерностях матрицы А, что ограничивает непосредственное использование таких моделей в тренажерах. В данной работе предлагается решать систему линейных алгебраических уравнений (3) с использованием математического аппарата ортогональных преобразований матриц как линейную задачу метода наименьших квадратов (МНК) с ограничениями-равенствами. Преимущества такого подхода связаны с гарантированным решением плохо-обусловленных систем вида (3) на любом этапе итераций без эффекта накапливания ошибок. Простая имитация закрытия задвижки или крана увеличением гидросопротивления на несколько порядков позволяет обойтись без громоздких методов структурных преобразований и использовать такие модели непосредственно в тренажерах. Не менее важным достоинством такого подхода является возможность фиксации любого из элементов системы (1) без изменения самого алгоритма решения, так как часть расходов, давлений и расчетных гидросопротивлений для моделируемого стационарного

А(рХи+(1-р) хи) Ь,

(3)

режима могут быть известны точно, а низкая точность моделирования вне пределов ОМТ для задач построения тренажеров несущественна. Расчет стационарных режимов сам по себе является иногда достаточным для моделирования в пределах ОМТ. Постановка задачи определения потокосцепления в виде системы (1) является приближенной, так как сами коэффициенты гидравлического сопротивления зависят от расхода. Начальным этапом расчета в предлагаемой процедуре уточнения параметров является определение потокосцепления, или вектора Хь путем решения системы (1). Параметры общих расходов и притоков, характеристик источников активной мощности (насосов, компрессоров) берутся непосредственно по архивным данным, параметры гидросопротивлений на первом этапе рассчитываются по универсальным формулам типа формул Федорова или Черчилля, а также с использованием справочников по типовым элементам и их гидросопротивлениям. Полученное решение сравнивается с рядом показаний датчиков для исследуемого режима согласно данным архивов. Наблюдается расхождение данных между расчетными параметрами расхода и давления и показаниями датчиков. Возложим «ответственность» за эти расхождения на погрешности Дх в неизмеряемых компонентах вектора х и на неточности в определении гидросопротивлений АХ. В результате получим систему линейных алгебраических уравнений

ацДх1 + ... +а!ПДхп= 0; а^ДХ] + ... +а1ШДхп = 0 ;

ак+пИ XI АХх + 2ак+11>-1|х1|Дх1...+ ак+1п|хп| хпДХ„+ 2ак+11Лп|х,1|Лхп= о ; (4)

ап1|Х1| XI ДА,] + 2аП1Х1|х1|Дх1...+ а^х,,! ХпДХп + гат^х^ДХп = 0,

где неизвестными выступают параметры Д?»1 и Дх! , а остальные параметры известны из предыдущего «расчетного» этапа процедуры. Система не имеет тривиального решения с нулевыми искомыми параметрами, так как часть элементов Дх; известна точно как расхождение между расчетными и измеренными параметрами. Система (4) является недоопределенной, так как число уравнений в общем случае меньше числа неизвестных. Добавив данные по другому режиму (или по ряду близких, по основным измеряемым параметрам, режимов) систему (4) переводим в разряд переопределенных. При этом к количеству уравнений системы

первого режима добавляются N-1 новых уравнений (Ы - общее количество рассматриваемых режимов, включая первый), а к числу неизвестных добавляются Ах! для новых режимов как новые неизвестные переменные за исключением фиксированных (измеренных) значений. Так как остаются неизменными для всех режимов, то условием переопределенности системы (4) будет использование такого количества режимов N. что

N ( п(Х; фикс) + п(р;фикс)) > п(хО , (5)

где п(хО - общее количество веток; п(х5 фикс) - количество веток с точно измеренными хь п(р;фикс) - количество узлов с точно измеренным давлением рь Если наличие реального датчика расхода приводит к фактическому уменьшению количества столбцов системы (4) на единицу, то учет показаний датчиков давления приводит к появлению дополнительных строк типа

ак1|х1|х1ДХ1 + 2акА1|х1|Дх1...+ акп|хп1хпДХп+2а1СпХп|хп|Дх11= Рк - р0, (6)

где рк - известное давление; коэффициенты а„ показывают вхождение или нет ветви в цепь ветвей от некоего опорного узла с известным давлением ро до к-го.

Системы уравнений (4) обладают плохой обусловленностью, что затрудняет непосредственное использование таких моделей в тренажерах. Заметим, что точность определения X зависит от близости параметров рассматриваемых режимов, что дополнительно ухудшает обусловленность системы (4). В данной работе предлагается решать систему линейных алгебраических уравнений (4) как задачу МНК с линейными ограничениями-равенствами с использованием математического аппарата ортогональных преобразований матриц. Использование этого алгоритма имеет дополнительное преимущество. Трубопроводы могут быть неравнозначными с точки зрения проектировщика. Например, часть трубопроводов условно заменяют более простой схемой (при процедуре эквивалентирования). Поэтому при реализации реального проекта возникает необходимость последовательного уточнения групп параметров от более важных к менее важным с фиксацией удовлетворительных промежуточных результатов. При указанном подходе выполнение этого условия возможно и апробировано. В процессе решения системы (4) можно последовательно, этап за этапом, зафиксировать любое количество

искомых параметров АХ и Дх, что позволяет реализовать практичную интерактивную процедуру уточнения параметров сложной сети трубопроводов с выполнением условия адекватности модели тренажера в пределах ОМТ. После уточнения всех X для выбранной группы близких по параметрам расхода режимов осуществляется переход к следующей группе режимов с иными параметрами расхода. В итоге строится зависимость гидросопротивления от расхода в каждой ветви разветвленного трубопровода и можно использовать данные зависимости для расчета стационарных и нестационарных моделей. Таким образом в части моделирования разветвленной системы трубопроводов в ряде случаев становится возможным удовлетворить требование адекватности модели тренажера в пределах ОМТ сравнительно несложными процедурами и за короткое время.

Разработаны новые эффективные процедуры определения неизвестной структуры и параметров модели элементов динамических систем управления нефтегазовых объектов, позволяющие осуществлять эффективное моделирование многомерных систем управления с распределенными параметрами и существенным запаздыванием.

Системы управления нефтегазовых объектов, имеющих в своем составе такие элементы, как длинные и разветвленные трубопроводы, обладают существенным запаздыванием и отдельные элементы описываются трансцендентными звеньями. В инженерной практике такие системы обычно исследуются с использованием хорошо развитого аппарата частотных методов или приходится прибегать к аппроксимации трансцендентных звеньев и, соответственно, к квазиоптимальному решению. В то же время адекватное описание ряда нефтегазовых объектов требует описания в классе многомерных систем. Это, например, системы управления наземным оборудованием нефтепромыслов с учетом процессов поддержания пластового давления, системы управления газотурбинными приводами, электростанциями и насосными агрегатами, одновременно работающими на единую нагрузку и связанные через нее перекрестными связями. Известно, что для задач исследования многомерных систем существующие частотные методы недостаточно удобны и их использование приводит к прогрессивно возрастающей сложности полиномиальных вычислений.

В данной работе предлагается ряд практичных процедур в классе частотных методов, значительно облегчающих задачу определения неизвестных структуры и параметров элементов динамических моделей (например, регуляторов) для тренажеров. В общем случае задача определения неизвестной структуры и параметров отдельных элементов системы управления, многомерной и имеющей особенности типа трансцендентных звеньев (например, чистого запаздывания), может быть сформулирована в виде выражения

где Yi, Y2 и С - комплексные матрицы, представляющие собой значения амплитудно-фазовой характеристики (АФХ) или их комбинации для известных параметров и структуры системы, для конкретной частоты это просто комплексные числа; X - это искомая АФХ подсистемы с неизвестными параметрами вещественной и мнимой части Rey + j*Im¡j (подстрочное i - номер строки матрицы, подстрочное j — номер столбца матрицы, Re — неизвестная вещественная часть искомой частотной характеристики, Im - мнимая часть, строчная j - мнимая единица). Часть элементов матрицы X может быть фиксированной (например, известные АФХ или нулевые элементы). В этом случае предварительно система линейных алгебраических уравнений (7) становится переопределенной и решается методом наименьших квадратов относительно неизвестных комплексных значений нефиксированных элементов.

Передаточные функции неизвестных элементов матрицы X(s) будем искать в классе дробно-рациональных при ограничениях на порядки числителя п и знаменателя m при известных (определенных по переходным процессам из архивов) передаточных функциях или частотных характеристиках матриц Yl(s), Y2(s), C(s)

Трансцендентные звенья, запаздывания, нелинейные и импульсные элементы могут быть отнесены к разряду гипотез и приведены к известным эквивалентным параметрам - вещественной и мнимой части матриц У.

Yi * X * Y2 = С ; X = Yf1 * С * Y2"] ,

00

а0 +als + ... + ansn _ Дя) b0+blS+...+bmsm "ад •

(8)

Задачу определения коэффициентов (8) предлагается искать путем решения систем линейных алгебраических уравнений, предварительно в частотной области э^ш для ряда к частот ю рассчитав значения АФХ Ху0со) = Яе О - мнимая

единица). Тогда, умножив (о) на знаменатель ВО®), для каждой частоты сок получаем пару уравнений

ао ~ + °\аА - ~+1ЦА+1т4 аА +1Ц ч\ -•••=о;

3 2 (9)

щл-ч<ч +--НЬ0 -ГЦ®* -А к +...=о.

При наличии Ь полюсов в начале координат процедуре нахождения коэффициентов Ху(з) должно предшествовать Ь-кратное умножение Ху(з) на в (в частотной области Ху(]со) необходимо Ь раз умножить на jю). Таким образом, фиксируется наличие и порядок интеграторов в искомой ПФ. Процедурно этот вопрос решается сравнением при частоте ю, стремящейся к нулю, модуля Ху0о>) = Яе2+1т2 с некоторым большим числом в (эквивалентом бесконечности для компьютерной процедуры) и, в случае превышения этой величины, последующим умножением ХуОга) на]га необходимое Ь число раз.

Добавив возможные ограничения-равенства (часть коэффициентов известна, например Ьо=1, ао=соп81) и решив систему (9) как задачу МНК, получаем эффективную процедуру определения неизвестной структуры и параметров матрицы X. Известная плохая обусловленность систем типа (9) приводит к необходимости использовать упомянутые выше процедуры решения задачи МНК с линейными ограничениями-равенствами, с использованием ортогональных преобразований.

Рассмотрены примеры использования указанной процедуры для определения параметров многомерной ПФ по экспериментальным частотным характеристикам, аппроксимация сложных выражений для ПФ, полученных при решении задач синтеза с использованием методов пространства состояний, более простыми выражениями, а также задача определения (например, восстановления по данным переходных процессов) структуры и параметров регуляторов сложных многомерных систем управления с трансцендентными звеньями, запаздываниями, определенным классом нелинейностей и другими особенностями, которые могут быть выражены эквивалентными изменениями элементов матрицы АФХ.

Запишем выражение для матрицы АФХ регулятора в виде

Д-С/®) = Н-1иа)-Фиа>НЕ-ФиШ\ (Ю)

где НОю) - матрица АФХ объекта управления, Ф(]ю) - матрица АФХ замкнутой системы, полученная в результате анализа реальных процессов в моделируемой системе (в терминах задачи синтеза - желаемая матрица АФХ), Е - единичная матрица (рисунок 2).

Рисунок 2 - Структура моделируемой системы

Заметим, что аналогичное выражение можно записать для регуляторов систем иных структур, в частности для структуры, изображенной на рисунке 2,а (дополнительный корректор - фильтр выходного сигнала, выражение для основного регулятора учтено в Н) выражение для матрицы АФХ желаемого регулятора будет иметь вид:

Ежиа) = ф-1и<°)-Ц-1и<а) . (11)

Для структуры, изображенной на рисунке 2,6 (дополнительный корректор -фильтр входного сигнала, выражение для основного регулятора учтено в Н), аналогичное выражение будет иметь вид

Учет, например, звеньев чистого запаздывания в многомерном объекте управления может быть произведен путем умножения каждого элемента — комплексного числа Ну 0 о) на комплексное число вида соз(шТц) - ^-зт(юТх]) для всех используемых в расчете частот ю, где Ту - запаздывание в прямых и перекрестных связях объекта. Далее полученное множество комплексных чисел используется в качестве Ну^сй) для всего множества со. Примечательно, что подобным образом можно учитывать и параметры функций иных трансцендентных звеньев, эквивалентных звеньев существенных нелинейностей и прочих моделей, имеющих в частотной области эквивалентную фиксированную, для определенной частоты, вещественную и мнимую часть.

После того, как получены выражения ЛОга) для ряда дискретных частот со = а>к (к=1,2..М), каждому элементу искомой матрицы ПФ регулятора можно поставить в соответствие ряд комплексных матриц, которые можно интерпретировать как значения матрицы АФХ для частот а>к и решать систему вида (9) с указанными ограничениями-равенствами. При значениях степени числителя и знаменателя, пониженных по отношению к требуемым из анализа степеней уравнений в расчетных соотношениях для регулятора, итоговая система не компенсирует полностью собственные движения объекта, а лишь выделяет из них те движения, которые в наибольшей мере приближают характеристики итоговой системы к эталонным.

В процессе реконструкции неизвестных параметров регуляторов структура многомерного регулятора может быть известна (например, присутствуют одноканальные промышленные ПИД-регуляторы), что накладывает существенные ограничения на процедуру синтеза.

Для расчета регуляторов с такими особенностями (ограничениями) в структуре предлагается следующая неявная процедура расчета регулятора. Будем осуществлять приближение не характеристик регулятора, а характеристик разомкнутой системы. Для этого выражения типа (10), (11), (12) предварительно умножим на Н(]со) слева.

В общем случае можно зафиксировать (например, обнулить или задать фиксированные известные параметры) произвольное количество элементов матрицы регулятора. Это приводит к необходимости предварительного решения ряда систем

линейных алгебраических уравнений относительно неизвестных параметров «нефиксированных» элементов матрицы регулятора (просто комплексных чисел для конкретной частоты) как задач МНК. Например, для регулятора с нулевыми недиагональными элементами («несвязанного» регулятора) для частоты ю = ю^ запишем

^»(МЖгСМ) ЯпСМ)^и<ок)-НшСМ)

Н21исок)К'писок) Н22(]ак)К\2 июк)...Н1митк)И\ш (у®,)

нт(тЖ\ (М) 2 ОЧ)-ямм(М)Л'мм (М)

= м

* , (13)

где М/с - комплексная матрица , представляющая собой для частоты Ш[: правую часть выражения вида (10), (11), (12), умноженного на Щи) слева. Теперь можно, поставив в соответствие ] - е столбцы матриц, стоящих в правой и левой частях выражения (13), получить ряд систем линейных уравнений. Решив эти системы как задачу МНК для ряда частот со/; можно получить ряд точек АФХ ] - го элемента матрицы АФХ «несвязанного регулятора» Ы'Ою). Процедура нахождения ПФ этого элемента аналогична описанной выше.

Приведен пример определения параметров ПФ регулятора с перекрестными связями и «несвязанного» регулятора для пятимерной линейной системы автоматического управления (САУ) со звеньями чистого запаздывания, обеспечивающего удовлетворительное совпадение АФХ рассчитанной и эталонной системы. В приложении даны тексты программ, реализующих предлагаемые методики.

В третьей главе научно обоснована методология количественной оценки ЭТП персонала нефтегазовой отрасли и предложен метод формирования ОМТ на основе сортировки тренингов по удельной эффективности и выбора наиболее эффективных с учетом общих ресурсных ограничений в рамках единой системы мероприятий по обеспечению промышленной безопасности

Предложена модель готовности обучаемого специалиста, как фактора ПБ, и на ее основе предложена методология построения количественных оценок ЭТП. Модель готовности - это изменение вероятности совершения ошибки специалистом

в каждой ситуации из набора типовых ситуаций по мере обучения и после обучения.

21

В общем случае функция вероятности является многомерной и зависит от таких факторов, как уровень стрессовой нагрузки, психофизиологическое состояние специалиста, адекватность тренажера и т.д. Далее полагаем, что тренажер обладает достаточной, для задач ПБ, адекватностью, реальная стрессовая нагрузка в процессе обучения имитируется, психофизиологическое состояние специалиста нормальное. При этом строгого описания многомерной функции распределения вероятности быть не может по причине крайне скудной информации, особенно с учетом «пооперационного» разделения действий специалиста на реальном объекте.

Каждой типовой ситуации соответствует так называемая «Карта единичного тренинга». В соответствии с известным подходом управление процессом тренировки предложено осуществлять с использованием эталонных алгоритмов деятельности операторов при ведении нормальных и аварийных режимов. Для задач проектирования тренажера такой «эталонный алгоритм» может быть описан с использованием так называемого «дерева событий», каждая «ветка» которого может зависеть, а может и не зависеть от поведения обучаемого и подчиняться правилам развития так называемого «сценария» (кейса). В терминах проектирования тренингов такой отдельный эпизод имеет отображение в виде так называемого единичного тренинга. Фрагмент дерева событий для такого единичного тренинга, или карты тренинга, приведен на рисунке 3.

Карта тренинга 1

Карта тренинга 2

!Т2

СА. Отключение системы размыва донных отложений

0.01 рЧ —| 0.09

Обрыв кзяалсз свззк

Параметр маскирован

Уровень в РВС > тах £

СА. Одновременное

закр. задвижек резервуара и откр. задвижек резервуара аварийного сброса

0.02 ! ИЛ!>П—| 0-18

Обрыв кз^алса связи

Параметр маскирован

Рисунок 3 - Фрагмент карты тренинга

Можно определять модель готовности, например, в виде формул типа

Р(Т, 1) = 1 + ЕХР(-а'Т)-ЕХР(-Ь' г); (14, а)

Р(ТД)=1-а-Т + Ь' г , (14,6)

где Р(Т, 1) — вероятность совершения неправильных действий (по теме единичного тренинга) на реальном объекте обученным в течение времени Т специалистом, если после тренинга уже прошло время 1, дополнительно к формулам (14) Р (Т, 0 имеет ограничения в пределах от 0 до 1. Параметры а и Ь - это коэффициенты, в общем случае зависящие от особенностей производственной деятельности, уровня стрессовой нагрузки, приближенности условий тренинга к реальным условиям технологического объекта с учетом особенностей психологического обеспечения специалистов опасных профессий, индивидуальных особенностей обучаемых, психологии безопасности и поведения человека в экстремальных ситуациях, связанных с техногенными явлениями разрушительного и пожароопасного характера. Формулам типа (14, а) и (14, б) соответствуют трехмерные графики вида, изображенного на рисунке 4.

■ ошноок Л|К1 тренингах

% ошпоок при тренинге

1Пв%

•X.

Х-

X

Т"ТвЮ1 <«0 а) б)

Рисунок 4 - Аппроксимация функции ошибок

Как уже указывалось, строгого описания для функции вероятности нет, однако косвенно судить о ее форме можно по связанной с ней функции снижения количества совершенных ошибок по мере обучения на тренажере, обладающем достаточной степенью адекватности модели и подобия рабочего места обучаемого специалиста аналогичному месту на реальном объекте.

Например, система прохождения единичных тренингов может быть организована следующим образом. Каждый обучаемый многократно отрабатывает каждый единичный тренинг на отдельном рабочем месте. Единичные тренинги складываются в группы (например, по три тренинга), а группы - в последовательный цикл. Единичные тренинги проводятся последовательно, после каждого единичного тренинга может производиться краткий анализ совершенных действий, правильных или неправильных, путем включения «прокрутки» сценария единичного тренинга совместно с системой подсказок (заметим, что такое проведение занятий, даже для группы, не требует обязательного присутствия инструктора на всех этапах тренинга, и может быть организовано в автономном режиме, в том числе вне пределов учебного центра). Одновременно с последовательным проведением тренинга идет фиксация совершенных ошибок. При наличии хотя бы одной ошибки или задержки с выполнением правильных действий более отведенного времени тренинг считается не выполненным (рисунок 5).

Наличие илп отсутствие ошибок

---------О->

Время обучения Т

Рисунок 5 - Результаты повторения единичного тренинга

Можно непосредственно строить аналитическую зависимость количества ошибок от времени обучения в виде сплайна или по критерию наименьших квадратов, задав эталонную зависимость, например, в виде прямой (рисунок 6) или иной функциональной зависимости.

Рисунок 6 - Построение линейной функциональной зависимости

24

Если таким образом строить функцию ошибок в виде линейной модели (линейная аппроксимация, рисунок 4,6) для времени окончания курса тренингов Т = Ттах и начала «послетренингового» периода 1=0 функцию ошибок можно аппроксимировать в виде

где Т - время, а - коэффициенты , Ь - наличие (1) или отсутствие (0) ошибки - в момент времени I. Получаем систему: а1-Т1+ао=Ь1;

аг ■ Тк+ао=Ьц,

где Ть Т2 ... - время завершения тренингов; Ьь Ъ2 ... Ьн - наличие или отсутствие ошибок. Система переопределена, имеет 2 неизвестных коэффициента а! и ао и N уравнений и решается как задача МНК (ищется и а0). В результате определяются а] и ао для для конкретного оператора и конкретного вида тренинга. Прямая пересекает ось абсцисс в точке Ттах, которая может служить условной оценкой минимальной длительности курса тренингов, обеспечивающей безошибочную работу обучаемого на тренажере. Величина Ттах находится из соотношения Тшах = -ао/а5.

Таким образом, несмотря на отсутствие строгого статистического обоснования, судить о характере поведения функции ошибок можно. Каждый единичный тренинг имеет примерную длительность согласно сценарию карты тренинга. Округленное отношение Ттах к длительности тренинга дает нам количество тренингов определенного типа в курсе обучения специалиста. Средние ( или среднестатистические ) значения Ттах позволяют строить групповые курсы обучения. Важно отметить, что для реального проектирования курсов количество экспериментальных тренингов может быть ограничено и время Ттах является прогнозом. Кстати, в начале координат Т=0 величина аналитической зависимости может превзойти 1, что показывает определенную

31' Т+ао=Ь ,

(15)

а!' Т2+ао=Ь2;

(16)

приблизительность данной методики вообще, и определения времени Тща* в частности,

Теперь можно попытаться, на основе полученных характеристик, задать количественный критерий эффективности, отражающий функциональную полезность системы проводимых тренингов и технических средств тренажера.

Одним из практичных подходов в данном случае является придание каждому единичному тренингу некого численного значения, например, среднего ущерба при совершении специалистом ошибки по теме единичного тренинга на реальном объекте. Данная оценка может быть произведена в баллах или в денежных единицах, однако понятно, что ошибка, приводящая к взрыву резервуара, весит больше, чем ошибка, приводящая к поломке клапана. Данная величина также не может быть получена из статистики достаточно корректно из-за недостаточности исходной информации, однако использование метода экспертных оценок позволяет подвести под эту величину вполне обоснованную научную базу. Двукратное взвешивание по закону больших чисел (много экспертов, много тренингов) придает полученным оценкам определенную достоверность и объективность. Таким образом, имеется некоторый теоретический потенциал предотвращенного ущерба. Конечно, сложение всех ущербов от всех возможных катастроф может дать величину, многократно превышающую стоимость всего объекта. Однако кто даст гарантию, что дефекты в подготовке персонала не дадут мультипликативного эффекта на целом множестве объектов или повторения аварий на одном и том же объекте? Поэтому использование подобных оценок имеет важный практический смысл. Кроме того, сопоставление общей потенциальной величины ущерба с реальной статистикой ущерба от ошибок персонала для типового (подобного исследуемому) объекта в отрасли позволит ввести поправочные коэффициенты и непосредственно прогнозировать наиболее вероятный ущерб от будущей практической деятельности кошфетного специалиста. ЭТП определяется степенью уменьшения величины потенциального ущерба в процессе обучения.

Оценка ЭТП путем прямой оценки вероятного ущерба может быть

произведена следующим образом. Каждому единичному тренингу ставится в

соответствие функция снижения количества ошибок по мере обучения (рисунок 6) и

экспертная оценка предотвращенного ущерба. Первоначально время обучения

26

принимается как сумма всех значений Ттах для единичных тренингов и рассчитывается общий предотвращенный ущерб как сумма экспертных оценок ущерба по каждому единичному тренингу. Затем производится построение оптимального множества тренингов при ограничении курсов по времени. Примем вероятность ошибки условно равной частоте события, то есть % ошибки при данной величине времени обучения Т. Рассчитывается вероятный ущерб как произведение вероятности ошибки для каждого вида единичного тренинга для ряда дискретных значений времени Т на отрезке [0, Ттах ¡].

А [>,

1« :----___ О

Я)

'-'-О-..

* 1",

I«»

|'.|№ч;1 Т

Эффективность

?1)

——Я

«с=

Е£|н'мн Т

8; - экспертная оценка ущерба от ошибки по теме единичного тренинга типа 1 Р;- вероятность (частота появления ошибки) при повторе тренинга 1 И.; = 8,' Р; - вероятный ущерб, Е - эффективность

Рисунок 7 - Расчет ЭТИ путем прямой оценки вероятного ущерба

Затем на к-м шаге ищется ряд пробных решений путем последовательного расчета суммы вероятного ущерба для варианта, если время Т будет уменьшено на шаг ДТ. Из пробных решений выбирается вариант с наименьшей суммой вероятного ущерба по всем единичным тренингам, данный вариант считается

27

базовым для общего времени обучения Т = 2 Тшах - к • ДТ, и снова ищем пробные решения до момента, когда общее время обучения Т станет равным нулю (рисунок 7).

На каждом шаге значение функции эффективности принимается равной разнице между суммой экспертных оценок ущерба по всем видам тренинга и суммой вероятного ущерба при данном значении Т. При Т=0 значение функции эффективности равно нулю, при Т = Е Ттах значение функции эффективности равняется сумме экспертных значений ущерба.

Обобщенный расчет эффективности с учетом вариабельности функций ошибок предлагается производить следующим образом.

Рассмотрим функцию прироста эффективности в зависимости от времени тренинга, которая, очевидно, будет зависеть от производной функции ошибок

Е'(Т) = -11'(Т) = - Р'ош 8 |Т<Т1МХ и Е'(Т) = 0 | Т> Ттах , (17)

где Е(Т) - эффективность в момент обучения Т; Е'(Т) - ее производная; Я(Т) -вероятный ущерб, или произведение вероятности ущерба на его величину; ИДТ) _ его производная; Рош - функция ошибок (рисунок 5), приведенная к значениям от О до 1; Р'ош - ее производная; в - экспертная оценка ущерба по рассматриваемому виду тренинга.

Рисунок 8 - Функция эффективности Е для одного и двух тренингов

Для случая линейной аппроксимации (рисунок 6) функция прироста эффективности на отрезке Т = [0, Ттах] будет иметь вид, изображенный на рисунке

8,а. Эффективность Е(Т) определяется выражением

E<T)=f(-P^S)dt™-S . (18)

' шах

Для двух тренингов функция прироста будет иметь вид рисунка 8,6, а общая эффективность для двух тренингов вид рисунка 8,в.

Методика расчета прямой оценки вероятного ущерба (рисунок 7) в случае линейной аппроксимации, как следует из рисунка 8,в, сводится к сортировке тренингов по удельной эффективности dE/dT. Важное примечание: из удельной эффективности можно (и даже следует) вычитать удельную стоимость тренинга. Такое представление эффективности аналогично прибыли в финансовых расчетах. А отношение удельной эффективности к удельной стоимости будет аналогично рентабельности. Сортировка тренингов в этом случае должна производиться согласно этой «рентабельности». В случае уменьшения общего времени тренингов сначала урезается время наименее значимого тренинга до его исчезновения, потом беремся за следующий и так далее (рисунок 7).

Если учитывать неточность определения Тшах и общую вариабельность функции ошибок, то величину Ттах следует рассматривать как математическое ожидание некоторой случайной величины. Функцию прироста эффективности следует умножать на вероятность того, что время обучения не превзошло этой величины, подобно тому, как рассчитываются оптимальные портфели акций на бирже (рисунок

9,а). Для случая линейной аппроксимации выражение (18) примет вид

ВД - Г - Р'о, S PT<Tmax dT Г Рт<тт, dT (19)

где М(Ттах) - математическое ожидание случайной величины Тшзх, Рт<ттах -вероятность того, что время обучения Т не превзошло Ттах.

При нулевой дисперсии случайной величины Ттах формула (19) переходит в формулу (18). Дисперсия в индивидуальных замерах может быть определена по разнице начала серии непрерывных безошибочных тренингов (или времени окончания экспериментальных тренингов) и прогноза для времени Тшах. Характер

распределения при этом определить достаточно трудно, если количество тренингов невелико. Для средних по группе специалистов величин Т^ распределение будет стремиться к нормальному (гауссову).

Для определения общей оптимальной эффективности времени обучения при таком подходе простой сортировки тренингов недостаточно (рисунок 9,6). В этом случае следует разбить функции эффективности разных видов тренинга на малые дискретные участки ДТ и осуществлять сортировку этих фрагментов (рисунок.9,в). При ограничении времени курсов Т< 2 Ттах оставшиеся «слева» от линии ограничения времени Т фрагменты по каждому виду тренинга складываются обратно и так определяется общая длительность тренинга каждого вида в курсе обучения. Общая функция эффективности также состоит из отдельных фрагментов (рисунок 9,г).

Р(Т=Ттах) О_^гР(Т<Ттах)

а)

ЛЕ (1Т

Т

О-*-

Е

Ттах^+ Тща52

О

Ттаз^ +*151ах2

б)

Т

о—>

Тшах|+Тшах2

в) г)

Рисунок 9 - Функция эффективности с учетом вариабельности функции ошибок

Совокупность индивидуальных результатов по всем видам 1 единичных тренингов дает объективную модель обучаемого и может служить как мерой

объективной оценки готовности специалиста, так и основой для формирования индивидуальных планов подготовки.

Для групп специалистов и групп тренингов - используем средние величины коэффициентов линейной аппроксимации а.\ и ао- Расчет Ттах и функции сК/сГГ аналогичен.

Предложена методология оптимизации системы мероприятий ГТБ (в том числе, системы единичных тренингов), обладающей свойствами убывания удельной эффективности с ростом величины затрат ресурсов.

На базе этой методологии разработаны:

- методика построения оптимального множества тренингов (ОМТ);

- методика оптимизации системы мероприятий по обеспечению ПБ с выдачей рекомендаций по оптимальной продолжительности тренингов;

- методика оценки эффективности состава, структуры технических средств тренажера в целом и его составляющих (подробно описана в 4-й главе).

Согласно методике построения ОМТ, общий план, обеспечивающий максимальную эффективность от всего множества пройденных тренингов, будем строить следующим образом. Условно разделим функцию эффективности по каждому виду единичного тренинга на равные малые отрезки времени ДТ.

(1Е Общий прирост эффективности

Т ' рчр

Стоимость временн тренинга

КЗ

чепнып цсчпр

1 а.МОИОД! 01'иЕЗи'П

\ Окончание ку р с а

Рисунок 10 - Построение оптимального множества тренингов

Затем, учитывая тот факт, что удельная стоимость единицы времени для разных тренингов может различаться (например, используются тренажеры разной стоимости), построим последовательность всех отрезков для всех видов тренинга,

начиная с отрезка, обладающего наибольшим соотношением «эффективность-стоимость» и до отрезка с наименьшей величиной этого значения (как на рисунке 9,в). Если стоимость минуты тренингов совпадает, то ранжирование произойдет просто по величине удельной эффективности сй/сГГ. Получаем оптимальное множество для всех видов тренингов или ОМТ. Итоговое время занятий на таком графике (аналогичного рисунку 9,в), очевидно, является суммой всех Тпих (или Т011г -времени, при котором удельная эффективность равна удельной стоимости) для всех графиков вида, показанного на рисунке 9 а. В результате получается подробный план, в котором описано общее время тренингов (занятий) каждого вида, который может быть ограничен справа по лимиту времени, выделяемому на курсы.

Если одни и те же навыки приобретаются на двух разных тренингах, то время обучения по каждому тренингу соответственно сокращается. Можно утверждать, что сумма Ттах определяется количеством приобретаемых независимых навыков и мало зависит от характера и количества таких пересечений. А вот единицы предотвращенного ущерба суммируются, и эта сумма зависит от того, какие действия проектировщик «продублировал». Поэтому для объективности оценок эффективности необходима процедура верификации. Система тренингов может быть верифицирована по некоторым видам реальных аварий. Ущерб от них можно соотнести с «недоученностью» по ряду тренингов, когда время курсов ограничено или тренинги не присутствуют в ОМТ из-за несовершенства тренажера. Сопоставляя такие сегменты функции эффективности (рисунок 10) и сравнивая расчетные значения ущерба на этих отрезках с реальными данными, можно определить поправочные коэффициенты для коррекции экспертных оценок по всему множеству тренингов.

Выработаны критерии ограничения длительности ОМТ (справа, рисунок 10) по

организационно-производственным и финансовым ресурсам на основе методологии

оптимизации системы мероприятий ПБ. Например, объективным критерием

ограничения может выступить стоимость тренинга, определяемая как произведение

удельной стоимости тренинга на общее время тренингов. При таком подходе

планируемые затраты на тренинг могут быть оценены как инвестиции в рамках

общей системы мероприятий по обеспечению необходимого уровня ПБ. Процедура

построения плана мероприятий по алгоритму сходна с описанной выше процедурой

32

построения ОМТ. Все статьи затрат в плане мероприятий по обеспечению уровня ПБ могут быть проанализированы различными методами в плане прироста эффективности с ростом объемов затрат. При этом общая оценка эффективности по статьям обучения производится по указанной выше методологии. Отсортированная по величине прироста соотношения эффективности и удельной стоимости мероприятия последовательность сегментов графиков вида, аналогичного рисунку 9,а, подвергается ограничению по реальным ресурсам на обеспечение ПБ, которыми располагает предприятие.

Пример-, годовой план мероприятий нефтегазодобывающего предприятия может включать комплексную диагностику трубопроводов (рисунок 11). Стоимость такого мероприятия соотносится с километром трубопровода, а эффективность распределяется неравномерно: например, 50 км трубопровода имеют срок эксплуатации более 30 лет и эффект от их диагностики принесет ощутимый эффект в виде сокращения затрат на замену участков, пришедших в негодность с более точной локализацией и, соответственно экономией затрат, а также экспертной оценки по предотвращенным прорывам и утечкам и возможному предотвращенному ущербу от них. Другие участки трубопроводов имеют разные сроки эксплуатации и ожидаемый эффект снижается обратно пропорционально сроку службы участка трубопровода.

Удельная эффективность диагностики Удельная эффективность замены!

(18/(10, млн.руб/км КИПнА сКЧ/сЮ, млн.руб/%

2,50

О

1,25

50

500

С0пт 100 1,5__

Удельные затраты на

км диагностики сШ(1С, ' =

млн.руб

Сопт

(&шс = (1г/с1С)

Удельные затраты (Е/сЮ, млн.руб

Б -оценка эффективности диагностики 100% трубопроводов. Оценка (Ш/сЮ пропорциональна возрасту участка трубопровода.

Ъ - стоимость 100% диагностики.

в -оценка эффективности замены 100% КНПиА. Оценка с18/с!С' пропорциональна выработке ресурса оборудования. Z - стоимость 100% замены.

Рисунок 11 - Пример расчета удельной эффективности мероприятий

Другие мероприятия имеют свою стоимость и оцениваются по проценту охвата парка оборудования. Тут соотносится стоимость 100% реконструкции всего парка оборудования и отработанный ресурс групп единиц оборудования, что так же выражается в пропорциональном уменьшении удельной отдачи. 100% отдачу дает замена оборудования, выработавшего свой ресурс, а новое оборудование менять нецелесообразно. Тренинги оцениваются в общей системе мероприятий по предлагаемой методике, где в стоимость тренинга включаются амортизационные

затраты на использование тренажера, стоимость отрыва от производства обучаемых

%

специалистов, организационная составляющая курсов и т.д. А эффект от обучения рассчитывается по методике формирования ОМТ и верифицируется, то есть умножается на поправочные коэффициенты, уточняемые по реальному ущербу от «человеческого фактора» в отрасли. Исходные данные ля расчета приведены в первой части таблицы 1, оптимальный план при ограничении бюджета на мероприятия ПБ суммой в 400 млн.руб. приведен во второй части таблицы 1.

Таблица 1 - Исходные данные и оптимальный план мероприятий ПБ

Наименование Удельный предотвращенный ущерб в начале мероприятия, тыс.руб Мини мум Макс имум Цена единицы, тыс.руб

Диагностика трубопровода, км 2 500 50 500 1 250

Реконструкция КИПиА, % 3 500 0 100 1 500

Реконструкция насосного парка, % 5 000 0 100 3 500

Реконструкция пожарной автоматики,% 4 000 0 100 2 000

Тренинг на «Тренажере операторов», час 150 0 120 30

Тренинг на «Стенде КИПиА», час 150 0 150 50

Тренинг на «Тренажере ЗРУ 6(10)кВ»,час 200 0 200 50

Наименование Объем Затраты, тыс.руб Разница эффекта и затрат, тыс.руб

Диагностика трубопровода, км 193.9 242374.29 184854.71

Реконструкция КИПиА, % 41.55 62319.89 52886.09

Реконструкция насосного парка, % 4.75 16621.17 6559.55

Реконструкция пожарной автоматики, % 32.13 64258.56 43612.74

Тренинг на «Тренажере операторов», час 96 2880.00 5760.00

Тренинг на «Стенде-тренажере КИПиА,час 87 4350.15 4915.54

Тренинг на «Тренажере энергетиков ЗРУ 6(10)кВ», час 137 6850.15 11165.54

ИТОГО 399654.23 309754.20

Выработан критерий ограничения длительности ОМТ по причине постепенной утраты навыков в условиях отсутствия реальной практики или тренинга. Рассмотрим функцию ошибок вида, изображенного на рисунке 4,а, в момент времени после прохождения тренингов I >0 (рисунок 12). Вероятность совершения ошибки Р значительно отличается от нуля и сечение функционала на уровне этой величины дает на срезе 1=0 эквивалентную вероятность «недоучивания» специалиста, как будто он не завершил полный цикл тренинга. Аналогичным образом, функция эффективности тренинга как бы урезается по мере увеличения послетренингового периода (рисунок 12).

Очевидно, что момент, когда сумма потерь от «забывания навыков» будет сопоставима с приростом эффективности от будущих тренингов, будет являться еще одним объективным ограничением общей длительности тренингов.

t = 0

t^O

t^O

Р = const А Прирост эффективности

РХ

НI jTfTrmtw,

Затраты

Рисунок 12 - Эквивалентное сокращение эффективности единичного тренинга по причине «старения» знаний и забывания навыков

Выработана методика использования объективных оценок эффективности на ОМТ для оценки индивидуальных характеристик профессиональной готовности специалиста. Основой этой методики является непосредственная оценка индивидуальных результатов тренинга и сравнение их со средними или эталонными значениями.

Выработана методика использования объективных оценок эффективности ОМТ для построения курсов обучения для различных групп специалистов. Вариация типа тренажера и математических моделей, типов заданий, экспертных оценок эффективности отдельных заданий и способов их верификации при постоянном мониторинге результатов для различных групп специалистов позволяет осмысленно и целенаправленно совершенствовать курсы обучения и технические средства тренажеров, индивидуально настроенные для целевых групп.

В четвертой главе приведены результаты экспериментальных исследований процесса тренажерной подготовки, даны рекомендации по увеличению ЭТП, разработана методика проектирования состава технических средств тренажера, как проекта, направленного на повышение промышленной безопасности, с использованием результатов экспериментальных исследований для прогноза потенциальной эффективности.

Экспериментально определен 10-кратный разрыв между рекомендованной (для полного предотвращения вероятного ущерба) и фактической длительностью оптимального множества тренингов на примере обучения на тренажере для операторов нефтеперекачивающих станций. Как возможный путь преодоления объективных ограничений, предложена концепция двухступенчатой системы тренажерной подготовки с учетом особенностей психологического обеспечения специалистов опасных профессий, включающая этап стартового обучения в условиях учебного центра при наличии максимально эффективных технических средств, квалифицированных инструкторов и этап самоподготовки с повторением ряда тренингов на упрощенной версии тренажера, реализующей аналогичное ОМТ с индивидуальной фиксацией результатов (рисунок 10). Для обеспечения практической реализации указанной системы необходимым условием является возможность автономной работы тренажера при ограниченной или отсутствующей возможности вмешательства квалифицированного инструктора. Такую возможность дает метод формирования ОМТ.

Выработаны рекомендации по выбору и проведению мероприятий, осуществляемых в процессе обучения, направленных на максимизацию эффективности ОМТ на существующем тренажере с учетом ограничения на длительность тренинга. Показано, что к данным мероприятиям прежде всего следует

36

отнести кадровый отбор и интенсификацию процесса подготовки на обучающих системах и тренажерах, позволяющих осуществить лучшее понимание происходящих процессов.

Определены функциональные характеристики и состав программно-технических комплексов тренажерных систем, обеспечивающих достижение максимальных параметров эффективности учебного процесса. Показано, что удовлетворение требований к современным обучающим комплексам возможно в классе интегрированных обучающих систем (ИОС), как средств реализации ОМТ.

Таблица 2 - Примерные результаты внедрения некоторых тренажеров

(столбцы), состоящих из ряда функциональных элементов

Наименование Стоимость часа работ, у.е. Затраты, час

1 2 3 4 5 6

Расширенная гидрогазо динамическая модель 300 50 200 0 150 200 0

Имитатор иерархической СУ и телемеханики 250 100 100 50 50 0 0

Имитатор ф-й и интерфейса БСАБА и СДКУ 350 200 800 900 500 600 300

Имитатор САУ подсистем 200 1000 300 200 1500 0 0

Интерактивный макет 200 0 0 550 400 0 0

ЗО-визуализация, совмещенная с ЗСАОА 200 1500 500 300 800 300 50

Стенд КИПиА 150 0 0 400 700 0 200

Стенды-шкафы автоматики и средств телемеханики 120 0 300 800 500 0 0

Интерактивная доска и проекторы 120 100 100 300 1000 0 0

Мобильные устройства 120 200 200 100 100 0 0

200 500 200 400 400 150 100

300 150 300 50 50 0 0

Трудозатраты по договору, чел/час 3800 3000 4050 6150 1250 650

Затраты на договор, тыс.у.е. 791 727 836 1164 360 165

Эффективность курса ОМТ, тыс.у.е. 11400 9600 14175 24600 5125 2795

Удельная эффективность на час затрат, у.е. 3000 3200 3500 4000 4100 4300

Сортировка проектов по удельной эффективности ОМТ к часу работ, у.е. До 3500 До 4000 Свыше 4000

Оптимизацию эффективности проектируемой ИОС и ее функциональных составляющих предложено проводить исходя из практических результатов внедрения ряда систем по методологии оценки эффективности, аналогичной изложенной в главе 3, с учетом того очевидного факта, что час работы над проектом разных специалистов или готовый технический элемент имеет свою стоимость и при этом добавляет некоторую удельную эффективность всего проекта (таблицы 2 и 3 - результаты сравнительного анализа внедрения отдельных ИОС).

Таблица 3 - Исходные данные для анализа согласно Таблице 2

Наименование Уд.эфф., у.е/час Мин, час Макс, час Стоимость,у.е

Расширенная гидрогазодинамическая модель 3500 50 200 300

4000 0 150

4500 0 200

Имитатор иерархической СУ и телемеханики 3500 100 100 250

4000 50 50

4500 0 0

Имитатор ф-й и интерфейса SCADA и СДКУ 3500 200 800 350

4000 500 900

4500 300 600

Имитатор САУ подсистем 3500 300 1000 200

4000 200 1500

4500 0 0

Интерактивный макет 3500 0 0 200

4000 400 550

4500 0 0

ЗО-визуализация, совмещенная с SCADA 3500 500 1500 200

4000 300 800

4500 50 300

Стенд КИПиА 3500 0 0 150

4000 400 700

4500 0 200

Стенды-шкафы автоматики и средств телемеханики 3500 0 300 120

4000 500 800

4500 0 0

Интерактивная доска и проекторы 3500 100 100 120

4000 300 1000

4500 0 0

Мобильные устройства 3500 200 200 120

4000 100 100

4500 0 0

Каждый элемент тренажера имеет определенную стоимость, а вот отдача от него вариабельна. Например, первую строку таблицы 2 можно интерпретировать так, что с одинаковой вероятностью от 50 до 200 часов на разработку первого элемента стоимостью 300 у.е. удалось воплотить в 3500 у.е. условного предотвращенного ущерба на каждый час работы (рисунок 13,а) с убывающей вероятностью реализации максимальной удельной эффективности (формула 19). Наличие альтернатив (строки 2 и 3 таблицы 2) может быть интерпретировано как описание непрерывной функции вида, изображенного на рисунке 13,6 (синяя линия -максимальный предел, красная - минимальный). Она показывает как много часов работы можно превратить в указанную удельную эффективность.

; 1 Удельная эффективность

Т

Удельные Время затраты разработки

а)

Время' разработки

Эффективность, у.е.

30000

60000

Удельная эффективность

Затраты, у.е.

б)

Рисунок 13 - Анализ эффективности ИОС

в)

Например, точку на графике 13,6 «Удельная эффективность = 3500у.е.» можно соотнести с рисунком 13,а. Для других точек могут быть построены аналогичные графики, на каждом из них фиксированному значению Т соответствует определенное значение эффективности Е, как площадь «желтой фигуры» на рисунке 13,а. Среди всех вариантов для каждого значения Т выбираем максимальное значение Е и строим оптимальную зависимость «Эффективность - стоимость» (рисунок. 13,в), аналогичную по форме рисунку 9,г, а также общий график для оптимальной системы из многих элементов (рисунок 14). В таблице 4 приведены рекомендации по оптимальному составу ИОС данной группы при стоимости проекта в 1000000 у.е

Рисунок 14 - Направления оптимизации ИОС по итогам реализации ОМТ

Таблица 4 - Результаты сравнительного анализа ИОС

Наименование Код Уд.Эфф., у.е./час Затраты, у.е. Эффективность - Затраты, у.е.

Расширенная гидрогазодешамическая модель 1 4500 23626 260997

Имитатор иерархической СУ и телемеханики 2 3500 25000 325000

Имитатор ф-й и интерфейса SCADA и СДКУ 3 4253 171849 1864633

Имитатор САУ подсистем 4 4000 184248 2700425

Интерактивный макет 5 4000 95831 1737242

ЗВ-визуализадия, совмещенная с SCADA б 3500 198489 2850694

Стенд КИША 7 4000 89236 2037126

Стенды-шкафы автоматики и средств телемеханики 8 4000 86474 2471505

Интерактивная доска и проекторы 9 4000 97773 2404196

Мобильные устройства 10 3500 24000 676000

996530 17327822

Оптимальная эффективность А Эффективные ИОС

Неэффективные ИОС

Затраты

Пример реализации ИОС, направленных на стартовое обучение операторов нефтегазовых объектов, показан на рисунке 15. Взаимодействие обучаемых с моделью реального объекта осуществляется с помощью автоматизированных рабочих мест, точно имитирующих реальное рабочее место специалиста, а также с помощью средств активной визуализации и гиперреальности происходящих процессов. Кроме визуальных эффектов ученик получает важнейшую образную информацию - как осуществляется процесс, как пространственно расположено оборудование и как все это связано с динамикой процессов. Ненаблюдаемые визуально параметры отображаются на разнообразных графиках и диаграммах, отображаемых как на внешних экранах, так и на рабочем месте ученика.

Применение предварительного анализа при проектировании ИОС непосредственно влияет на показатели эффективности ОМТ нового тренажера (таблица 5).

Таблица 5 - Сравнение показателей эффективности типового тренажера и интегрированной обучающей системы с реализацией одинакового списка заданий на

примере тренажера операторов НПС ОАО «АК «Транснефть»

Наименование подгруппы Кол-во, чел Ттах среднее по группе тестов, мин Средний предотвращенный ущерб по группе тестов при ограничении тестового оптимального множества 120 минут, баллы

Тренажер операторов НПС и диспетчеров РНУ. Группа стартового обучения 56 12.45 389154

Тренажер операторов НПС и диспетчеров РНУ. Группа переподготовки (стаж 2-10лет) 35 5.12 976312

Интегрированная обучающая система «Трубопроводный транспорт нефти». Группа стартового обучения 6 9.27 613419

Интегрированная обучающая система «Трубопроводный транспорт нефти». Группа переподготовки 6 5.62 934173

В рамках системы мероприятий ОАО «АК «Транснефть» по повышению уровня ПБ, результатом которой стала устойчивая тенденция к снижению аварийности, осуществлялось последовательное внедрение ИОС для подготовки специалистов. С 2003 года в учебных центрах ОАО «АК «Транснефть» и в ряде других учебных заведений, осуществляющих подготовку специалистов для магистрального трубопроводного транспорта, внедрено 16 ИОС с элементами ОМТ. За это время на таких системах было обучено и прошло переподготовку более 15000 специалистов. Для достижения планового показателя аварийности 0,12 аварий на 1000 км трубопроводов, с учетом того, что в период 2000-2010 гг. не менее 12 % от общего количества аварий на магистральных трубопроводах произошло с участием «человеческого фактора», предусмотрена система мероприятий, в том числе модернизация существующих ИОС и внедрение новых, таким образом бюджет инвестирования в данном направлении признан эффективным. На рисунке 16 приведены данные об эффективности переподготовки специалистов ОАО

«Сибнефтепровод» на ИОС в ТНПЛ (г.Тюмень).

42

2

2-100 т.руб о

л О О О

6 о- * ~——^ .О ч \ л. 650 т.руб

- л У

3 1Н: ° О '¿1 ' ' -о'" 'д 3

2003 2004 2005 2005 2007 Период 2008 2009 2010 2011

- с- - Количество остановов

...д... Общие убытки от внепланового простоя

о Общее кол.обученных

-Полиномиальный (Количество остановов)

-Полиномиальный (Общие убытки от внепланового простоя)

Рисунок 16 - Внедрение отдельных ИОС и статистика снижения аварийности

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Определены общие требования к тренажерной подготовке с точки зрения проблематики промышленной безопасности и проанализированы функциональные возможности ряда существующих типовых тренажерных комплексов. Показана недостаточная реализация потенциальных возможностей таких систем, связанная с отсутствием методологии количественной оценки эффективности тренажерной подготовки персонала.

2. Предложена и научно обоснована концепция повышения промышленной безопасности нефтегазовых объектов на основе совершенствования методологии количественной оценки готовности и эффективности тренажерной подготовки персонала и использования тренажера в качестве источника недостающих для объективности этих оценок статистических данных.

3. Определена количественная оценка адекватности тренажера реальному объекту, ограничивающей его потенциальную эффективность, как соотношение веса выполнимых и значимых для промышленной безопасности тренингов. Адаптирован ряд методов определения параметров моделей тренажеров путем сведения к линейной задаче метода наименьших квадратов с ограничениями-равенствами и непосредственной проверкой точности в пределах оптимального множества тренингов, что позволяет в ряде случаев значительно снизить время проектирования тренажеров и повысить тем самым суммарные оценки потенциальной эффективности тренажерной подготовки в масштабах отрасли.

4. На основе моделирования на тренажере функции ошибок предложена количественная оценка готовности персонала, выраженная в баллах потенциального ущерба при неправильных действиях, и определена эффективность тренинга как изменение этой оценки. Разработан метод формирования оптимального множества тренингов на основе их сортировки по удельной эффективности и выбора наиболее эффективных с учетом общих ресурсных ограничений в рамках единой системы мероприятий по обеспечению промышленной безопасности.

5. Экспериментально исследован процесс тренажерной подготовки с использованием методологии оценки ее эффективности. Предложен метод оптимизации состава проектируемого тренажера как средства реализации оптимального множества тренингов с учетом вариабельности экспериментальных данных по эффективности для разных тренажеров и групп специалистов и с учетом ресурсных ограничений самого процесса разработки. Выявлен значительный разрыв между рекомендованной и фактической величиной времени на тренажерную подготовку, и, как возможный путь преодоления этой проблемы, предложена концепция двухступенчатой системы тренажерной подготовки, включающая этап периодического обучения в условиях учебного центра и этап самоподготовки с повторением ряда тренингов на версии тренажера, реализующей оптимальное множество тренингов.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах

Ведущие рецензируемые научные журналы И.Г. Гиниятов, Ф.Ф. Аиткулов, В.Г. Нугуманоп, Д.И. Шевченко. Тренажерный комплекс для обучения операторов НПС, диспетчеров РДП и ремонтного персонала // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности: науч.-техн. журн. - М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2004, - №4. - С. 13-16.

И.Г. Гиниятов, B.C. Ахряпов, A.A. Кудрявцев, Д.И. Шевченко. Имитационные тренажеры и автоматизированные системы обучения // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности: науч.-техн. журн. - М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2005, - №3. - С. 26-30.

Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Интегрированные обучающие системы для специалистов трубопроводного транспорта нефти // Безопасность труда в промышленности: науч. произвол, журн.. - М.: - 2011. - №1 - С.30-38. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Практические аспекты разработки технических средств обучения специалистов трубопроводного транспорта нефти //Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн.-2011,- №1.-С. 320-335.

5. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Определение структуры и параметров регуляторов для задач моделирования процессов в компьютерных тренажерах при ограниченном информационном обеспечении // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2011, - №1. - С. 336-349.

6. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Интегральные оценки стартового тестирования, индивидуальной эффективности обучения и эффективности обучающих методик и тренингов операторов трубопроводного транспорта нефти // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2011, - №2. - С. 416-426.

7. Ф.Ш. Хафизов, А.Р. Арсланов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Оптимизационный подход к разработке современных технических средств обучения для специалистов нефтегазового комплекса И Трубопроводный транспорт (теория и практика): науч. производ. журн. - М.: - 2011. - №1 (23) февраль 2011.-С. 12-19.

8. Ф.Ш. Хафизов, А .Р. Арсланов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Цели, требования и практические аспекты разработки современных технических средств обучения для специалистов трубопроводного транспорта // Безопасность труда в промышленности: науч. производ. журн.. - М.: - 2011. -№6 -С. 10-15.

9. Ф.Ш. Хафизов, А.Р. Арсланов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Актуальность и практические аспекты разработки современных технических средств обучения специалистов трубопроводного транспорта // Пожарная безопасность в строительстве: науч. производ. журн. - М.: - 2011, - №3. - С. 26-33.

10. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Интегрированные обучающие системы для специалистов трубопроводного транспорта нефти // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2011, - №3. - С. 356-370.

И. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.B. Кофанов, И.А. Николаев. Оптимизация процесса тренинга специалистов нефтегазового комплекса в условиях ресурсных ограничений // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2011, -№5. - С. 461-475.

12. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Общая концепция интегрированной обучающей системы для трубопроводного транспорта нефти // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. -2011, - №5. - С. 476-487.

13. ФЛ1. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.B. Кофанов, И.А. Николаев. Оптимизация использования тренажеров для специалистов нефтегазового комплекса // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2011, - №6. - С. 488-500.

14. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Теоретические аспекты использования стендов и виртуальных тренажеров при обучении специалистов трубопроводного транспорта нефти // Информатизация образования и науки: науч. метод, журн,-М.: -2011,-выпуск4(12). -С. 39-48.

15. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев, А.Р. Арсланов. Промышленная безопасность и разработка современных технических средств обучения для специалистов нефтегазового комплекса // Пожарная безопасность: научн. техн. журн.-М.: - 2011,-№4. -С. 103-112.

16. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, АЛ. Кофанов, И.А. Николаев. Оценка эффективности и оптимизация методической базы противоаварийного тренинга специалистов пожароопасных объектов // Пожарная безопасность в строительстве:Hay4tпроизвол.журн.- М.: -2011, -№6. -С.20-25.

17. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, АЛ. Кофанов, И.А. Николаев. Эффективность и оптимизация современных технических средств обучения для специалистов нефтегазового комплекса // Безопасность труда в промышленности: науч.производ.журн. — М.: -2011,-№12. -С.34-40.

18. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, АЛ. Кудрявцев. Снижение пожарной и промышленной опасности технологических процессов в нефтегазовой отрасли путем разработки методологии оценки эффективности тренажерной подготовки персонала // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2012, - №2. - С. 204227.

19. Ф.Ш. Хафизов, Д.И. Шевченко, A.A. Кудрявцев. Снижение пожарной и промышленной опасности технологических процессов нефтегазовой отрасли путем сокращения временных затрат на разработку новых тренажеров // Нефтегазовое дело: электрон, науч. журн. - 2012, - №2. - С. 228-244.

Прочие печатные издания

20. Ю.С. Кабальнов, Д.И.Шевченко. Синтез многомерных САУ на основе оптимизационной процедуры приближения передаточных функций // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Межвуз. науч. сб. - Уфа:УГАТУ, 1993. - С. 20-28.

21. И-Г.Гинкятов, А.Д. Галиев, Д.И. Шевченко. Эффективное обучение персонала // Ростехнадзор. Наш регион: ежемес. науч.-практ. журн. - Уфа: ООО «Информ-сервис», 2006. - №9. - С. 62-63

22. И.Г.Гиниятов, А.Д. Галиев, Д.И. Шевченко. Эффективное обучение персонала (Продолжение) // Ростехнадзор. Наш регион: ежемес. науч.-практ. журн. - Уфа: ООО «Информ-сервис», 2006. - №10. - С. 58-62

23. Ф.Ш. Хафизов, И.Г. Гиниятов, A.A. Кудрявцев, Д.И. Шевченко. Использование обучающих систем и тренажерных комплексов в процессе обучения // Обеспечение промышленной безопасности на предприятиях нефтегазовой отрасли: сб. научн. тр. - Уфа: Изд-во УГНТУ, 2007. - С. 80-83.

24. I.G. Giniyatov, A.A. Kudryavsev, V.G. Nugumanov, D.I. Shevchenko. Computer-aided training systems and simulators // Computer Science and Information Technologies (CSIT'2008): proceedings of the workshop. - Antalya, - September 1517, -2008. -Volume 3 . - P. 123-127.

25. A.A. Kudryavsev, D.I. Shevchenko. The "Oil and Gas Enterprise" Integrated Training System // OIL GAS European Magazine, - ISSN 0342-5622, - URB AN-VERLAG Hamburg/Wien GmbH, - 4, - 2012. - Volume 3 8 . - P. 218-219.

Подписано в печать 27.02.2013. Бумага офсетная. Формат 60x84 Ч\6 Гарнитура «Тайме». Печать трафаретная. Усл. печ. л. 2 Тираж 100. Заказ 23

Типография Уфимского государственного нефтяного технического университета

Адрес издательства и типографии: 450062, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, 1

Текст работы Шевченко, Дмитрий Иванович, диссертация по теме Пожарная и промышленная безопасность (по отраслям)

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет»

На правах рукописи

0520132)1322

Шевченко Дмитрий Иванович

ПОВЫШЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НЕФТЕГАЗОВЫХ ОБЪЕКТОВ ПУТЕМ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОЛОГИИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРЕНАЖЕРНОЙ

ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА

Специальность 05.26.03 - Пожарная и промышленная безопасность

(нефтегазовая отрасль)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени доктора технических наук

Научный консультант

д.т.н., профессор Ф.Ш. Хафизов

Уфа 2013

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ.......................................................................................................................... 5

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ТРЕНАЖЕРНЫЕ СИСТЕМЫ

ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОБЛАСТИ. ТРЕБОВАНИЯ

И СПЕЦИФИКА ПРИМЕНЕНИЯ................................................................................. 12

1.1. Проблема человеческого фактора......................................................................... 12

1.2. Общие требования к тренажерным системам для подготовки специалистов нефтегазовой отрасли............................................................................................ 20

1.3. Существующие обучающие комплексы для специалистов нефтегазового комплекса............................................................................................................... 41

Выводы по главе 2 ............................................................................................................... 65

ГЛАВА 2. ВЫПОЛНЕНИЕ УСЛОВИЯ МАКСИМАЛЬНОЙ АДЕКВАТНОСТИ ТРЕНАЖЕРА РЕАЛЬНЫМ ОБЪЕКТАМ В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ........................... 67

2.1. Обеспечение реализации множества конкретных схем технологических объектов при ограниченных кадровых и временных ресурсах разработчиков. Проблема информационного обеспечения проектов................ 73

2.2. Моделирование стационарных режимов сложных гидравлических сетей...... 76

2.3. Построение вычислительных процедур решения переопределенной задачи метода наименьших квадратов с ограничениями-равенствами

с использованием ортогональных преобразований............................................ 79

2.4. Моделирование нестационарных режимов и идентификация параметров сложных гидравлических сетей по данным систем диспетчерского

контроля.................................................................................................................. 83

2.5. Идентификация неизвестных структуры и параметров динамических

звеньев системы управления.................................................................................. 90

2.5.1 Определение структуры и параметров динамических звеньев

по экспериментальным характеристикам........................................................... 93

2.5.2. Аппроксимация передаточных функций........................................................... 94

2.5.3. Формулировка задачи реконструкции структуры и параметров

регулятора (синтеза) систем автоматического регулирования ..................... 95

2.5.4. Определение передаточных функций элементов матричной передаточной функции регулятора с использованием критерия наименьших квадратов.... 100

2.5.5. Определение структуры и параметров подсистем при наличии существенных структурных ограничений ....................................................... 109

Выводы по главе 2.............................................................................................................. 115

ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРЕНАЖЕРНОЙ ПОДГОТОВКИ.

РЕСУРСНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ. ОПТИМАЛЬНОЕ МНОЖЕСТВО

ТРЕНИНГОВ............................................................................................................................................................................................................................................116

3.1. Системный подход ................................................................................................................................................................................................116

3.2. Единичный тренинг..............................................................................................................................................................................................119

3.3. Функция вероятности........................................................................................................................................................................................128

3.4. Функция ошибок........................................................................................................................................................................................................128

3.5. Функция эффективности................................................................................................................................................................................134

3.6. Оптимальное множество тренингов............................................................................................................................................140

3.7. Верификация функции эффективности................................................................................................................................147

3.8. Учет индивидуальных особенностей обучаемых и консолидированные

данные..........................................................................................................................................................................................................................................154

3.9. Проблема полноты и ограничений множества тренингов..................................................................156

3.10. Организационные ограничения......................................................................................................................................................157

3.11. Ограничение по ресурсам..........................................................................................................................................................................157

3.12. Ограничение по причине «старения» знаний..........................................................................................................164

3.13. Эффективность и оценка профпригодности..........................................................................................................166

3.14. Эффективность и оценка функциональных характеристик технических средств..........................................................................................................................................................................................................................................167

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

ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ ТРЕНАЖЕРНЫХ КОМПЛЕКСОВ.

ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ................................................................................................169

4.1. Меры по снижению вероятности ошибок, реализуемые в процессе

обучения....................................................................................................................................................................................................................................170

4.1.1. Профессиональный отбор, тестирование на профпригодность и совершенствование профессионально значимых качеств..............................................................170

4.1.2. Проблемы профессионального отбора..............................................................................................................................176

4.1.3. Интенсификация процесса обучения существующих кадров и потенциальных кандидатов..................................................................................................................................................................177

4.1.4. Повторение......................................................................................................................................................................................................................190

4.1.5. Система активных подсказок............................................................................................................................................................191

4.2. Меры по снижению вероятности ошибок, направленные на снижение процессов «забывания» навыков в процессе монотонной и безаварийной работы..........................................................................................................................................................................................................................................192

4.2.1. Введение системы перманентных тренингов........................................................................................................192

4.2.2. Обеспечение автономности работы тренажеров путем проведения

занятий на оптимальном множестве тренингов................................................................................................191

4.3. Оптимизация процесса разработки тренажеров как дополнительный резерв достижения максимальной эффективности при ограничении

по ресурсам..........................................................................................................................................................................................................................194

4.4. Интегрированные обучающие системы................................................................................................................................197

4.5. Интегрированные обучающие системы для операторов и диспетчеров магистрального транспорта нефти................................................................................................................................................206

4.6. Интегрированные обучающие системы для диспетчеров и сменных инженеров объектов магистрального транспорта газа................................................................................214

4.7. Интегрированные обучающие системы для операторов объектов нефтегазодобычи........................................................................................................................................................................................................219

4.8. Интегрированные обучающие системы для специалистов КИПиА......................................222

4.9. Обучающие системы для специалистов систем энергоснабжения нефтегазовых объектов....................................................................................................................................................................................223

4.10. Типовые программно-аппаратные средства интегрированных обучающих систем на примере прикладных пакетов Тгапз№\1Р и Аг§оРМ..................................................225

4.11. Результаты внедрения интегрированных обучающих систем................................................239

Выводы по главе 4 ....................................................................................................................................................................242

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ..................................................................................................243

Перечень сокращений........................................................................................................................................................245

ЛИТЕРАТУРА..........................................................................................................................................................................................................................................247

Приложения..................................................................................................................................................................................................................................................278

Приложение 1..................................................................................................................................................................................................................................279

Приложение 2 ......................................................................................................................................................................297

Приложение 3........................................................................................................................................................................301

Приложение 4........................................................................................................................................................................366

Приложение 5........................................................................................................................................................................376

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях деятельность нефтегазовых компаний имеет стратегическое значение для развития экономики страны, а их надежная и безаварийная работа в значительной степени определяет энергетическую безопасность и устойчивое социально-экономическое развитие России. Однако уровень аварийности и травматизма в отрасли остается высоким. По данным Ростехнадзора, в нефтегазовом комплексе ежегодно происходят десятки аварий, смертельно травмируются работники [50]. При этом известно, что более 70 % аварий и несчастных случаев происходит по причинам так или иначе связанным с человеческим фактором [199, 2, 7]. Поэтому основу снижения аварийности и травматизма составляют разработка и внедрение программ обучения персонала безопасным методам труда и улучшения состояния безопасности производства [136].

В ряде отраслей промышленности и транспорта с высокой потенциальной опасностью аварий (авиация, морской транспорт, атомные электростанции (АЭС)) одним из важных факторов снижения аварийности является использование тренажеров. Эффективность использования тренажеров в указанных отраслях доказана годами практики и статистикой снижения аварийности [294, 293, 304, 295, 154]. Оценка эффективности применения тренажеров в нефтегазовой отрасли, опирающаяся на такую статистику, затруднительна. Для корректною использования статистических данных необходимо достаточное количество информации, причем для однотипных событий. Нефтегазовая отрасль в сравнении с указанными отраслями отличается значительно большим количеством и разнообразием оборудования объектов с индивидуальной топографической привязкой. Поэтому необходимые для статистики однотипные аварии в нефтегазовой отрасли с участием человеческого фактора, если подробно разбирать их причины, особенности объектов, характер и конкретную цепочку событий, редки и даже уникальны. Непосредственный расчет

эффективности внедрения тренажеров на основе общей статистики снижения аварийности неконструктивен, так как он не позволяет оценить качественное различие одного тренажера от другого и улучшить методику проведения тренингов с учетом индивидуальных психологических особенностей обучаемых. В отсутствие научно обоснованных оценок эффективности невозможно оптимизировать процесс тренажерной подготовки специалистов нефтегазовой отрасли с учетом ограниченности ресурсов на разработку технических средств и информационное обеспечение проектов, на проведение тренингов по времени и финансовым затратам в рамках единой системы пожарной и промышленной безопасности (ПБ).

Поэтому проблема снижения риска аварийности и травматизма на предприятиях нефтегазовой отрасли путем разработки и внедрения методологии оценки эффективности тренажерной подготовки, методического обеспечения обучающих курсов и технических средств тренажеров, является важной и актуальной.

Основу исследований в диссертации составили теоретические и практические работы в области промышленной безопасности отечественных и зарубежных ученых, в числе которых: Байков И.Р., Бодров В.А., Бурдаков Н.И., Быков И.Ю., Гендель Г.Л., Глебова Е.В., Губинский А.И., Гумеров А.Г., Гумеров P.C., Дозорцев В.М., Дулясова М.В., Елохин А.Н., Зараковский Г.М., Идрисов Р.Х., Измалков A.B., Измалков В.И., Кловач Е.В., Короленок A.M., Котик М.А., Кузеев И.Р., Кумамото X. (Kumamoto Hiromitsu), Ломов Б.Ф., Мартынюк В.Ф., Маршалл B.C. (Marshall V.C.), Мастрюков Б.С., Махутов H.A., Одишария Г.Э., Сафонов B.C., Хафизов Ф.Ш., Хенли Дж.Э.(Неп1еу J. Ernest), Хуснияров М.Х., Черноплеков А.Н. и др.

Цель работы - разработка научных основ стратегии повышения промышленной безопасности технологических объектов нефтегазовой

отрасли путем совершенствования методологии оценки эффективности тренажерной подготовки персонала и технических средств тренажеров.

Задачи исследования. Указанная цель определила постановку и решение следующих основных задач:

1. Определение общих требований к тренажерной подготовке с точки зрения проблематики промышленной безопасности и оценка степени соответствия этим требованиям существующих типовых технических решений;

2. Создание и научное обоснование концепции повышения промышленной безопасности нефтегазовых объектов на основе использования количественных оценок эффективности тренажерной подготовки персонала;

3. Определение объективной количественной оценки адекватности тренажера реальному объекту как фактора, ограничивающего общую эффективность тренажерной подготовки, и разработка технических решений, повышающих суммарную оценку адекватности тренажеров и потенциальной эффективности тренажерной подготовки в масштабе отрасли;

4. Разработка и научное обоснование методологии количественной оценки эффективности тренажерной подготовки персонала нефтегазовой отрасли и использование полученных оценок для оптимизации курса тренингов в рамках единой системы мероприятий по обеспечению промышленной безопасности;

5. Экспериментальное исследование и анализ процесса тренажерной подготовки, разработка методики проектирования состава технических средств тренажера как проекта, направленного на повышение промышленной безопасности, с использованием результатов экспериментальных исследований для прогноза потенциальной эффективности.

Методы решения поставленных задач. В основе проводимых в диссертационной работе исследований используются методы системного анализа, математического моделирования, автоматизированного компьютерного обучения, теории управления рисками и методы экспертных оценок.

Научная новизна. Научная новизна и теоретическая значимость результатов исследования состоит в следующем.

1. Предложена объективная оценка адекватности тренажера реальному объекту как соотношение суммарного веса выполнимых и суммарного веса значимых для задач промышленной безопасности тренингов.

2. На основе моделирования функций изменения вероятности ошибки определена объективная количественная оценка готовности персонала, выраженная в баллах вероятного ущерба при неправильных действиях, и определена эффективность тренинга, как изменение этой оценки.

3. Разработан метод формирования оптимального множества тренингов на основе их сортировки по удельной эффективности и выбора наиболее эффективных с учетом общих ресурсных ограничений.

4. Предложен метод оптимизации состава проектируемого тренажера как средства реализации оптимального множества тренингов с учетом вариабельности экспериментальных данных по эффективности для разных тренажеров и групп специалистов и с учетом ресурсных ограничений самого процесса разработки.

5. Адаптирован ряд методов определения параметров моделей тренажеров путем сведения к линейной задаче метода наименьших квадратов с ограничениями-равенствами и непосредственной проверкой точности в пределах оптимального множества тренингов.

6. Экспериментально определен 10-кратный разрыв между рекомендованной (для полного предотвращения вероятного ущерба) и

фактической длительностью оптимального множества тренингов для опер�