Информационная поддержка диспетчера при обнаружении нештатных ситуаций на магистральном газопроводе

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

© Д. Е. Фридрик, Р. Р. Кантюков, Д. В. Александров, 2008
УДК 621. 321:622. 691. 4
Д. Е. Фридрик, Р. Р. Кантюков, Д.В. Александров
ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ДИСПЕТЧЕРА ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ НА МАГИСТРАЛЬНОМ ГАЗОПРОВОДЕ
Разработана модель алгоритмического обеспечения информационной системы поддержки принятия решений (СППР) диспетчером газотранспортной системы в нештатных ситуациях (НС), например, при разрывах магистрального газопровода (МГ) или при несанкционированной перестановке запорной арматуры.
Г& gt-оссия является крупнейшим полГ ставщиком природного газа на мировом рынке, однако изношенность сетей газопроводов, суровые климатические условия в местах добычи и рост объемов транспортировки газа приводят к возникновению внештатных ситуаций, таких, например, как разрывы газопроводов. В связи с этим одними из основных задач управления транспортом газа являются минимизация его потерь в газотранспортной системе в случае возникновения аварийных ситуаций, а также минимизация возможности возникновения аварий на газопроводах, что напрямую связано обеспечением эффективности транспортировки газа.
Решение задачи минимизации потерь газа за время выхода из внештатной ситуации приводит к необходимости повышения качества работы диспетчера. Именно человеку при принятии решения по переключению запорной арматуры с целью устранения внештатной ситуации необходимо время, которое прямо пропорционально потерям газа. С одной стороны, у диспетчера имеется достаточный набор средств телемеханики, чтобы реализовать сценарий по выходу из НС. Он имеет возможность следить за удаленным объектом управления
по показаниям датчиков давления и температуры в реальном масштабе времени, за считанные секунды открывать или закрывать один или одновременно несколько кранов. С другой стороны, диспетчер принимает решение в нештатной ситуации на основе имеющегося опыта, квалификации, а также регламента работ по управлению газопроводами в аварийных ситуациях, при этом особенно критичным становится человеческий фактор. Здесь кроме психологической составляющей действует и временная. При определении способов локализации утечки газа и принятии решений о перестановке кранов диспетчер должен четко представлять себе последствия своих действий для работы МГ в целом. Ценой его ошибки при изменении конфигурации системы может быть нарушение режима работы МГ, что может привести к аварии, а в результате нее — к значительному экономическому ущербу и серьезным последствиям для экологии. Поскольку аварийные ситуации на магистральном газопроводе возникают очень редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в обучении диспетчерского персонала в распознавании аварийной ситуации, принятии
срочных и адекватных мер по ее локализации.
Решение задачи по сокращению времени локализации НС возможно путем внедрения систем поддержки принятия решений диспетчером. Информационная система должна выдавать исключительно рекомендации, в настоящей статье предлагается подход к усовершенствованию информационной поддержки диспетчерского персонала.
Постановка задачи Магистральный газопровод состоит из множества узлов (крестовин, компрессорных станций, потребителей) и соединяющих их труб (прямых и боковых). Необходимо сформировать базу знаний для выдачи решений по выходу из нештатных ситуаций, использующую прецедентный метод представления знаний, а также разработать методику принятия решений на основе данных, накопленных в базе знаний.
Множество прецедентов БЗ П состоит из: 1) множество проблемных ситуаций ПС = (Ауг1), где I — номер участка линейной части МГ, 0 & lt- 1 & lt-| А |, А -множество частей МГ, протянутых между узлами- 2) множество текстовых рекомендаций (ТР) для выхода из проблемных ситуаций (ПС). Каждому прецеденту П соответствует своя проблемная ситуация ПС и набор текстовых решений ТР, т. е. п = {ПС, (ТР1)},
1 & lt- 1 & lt- N, где N тр — число текстовых
— - тр тУ
решений. База знаний БЗ включает множество прецедентов и алгоритмов для генераций решений проблемных ситуаций (алгоритмы переключения кранов, по которым могут генерироваться решения), т. е. БЗ = (п, Алг).
Структура базы знаний Каждый прецедент и шаблон прецедента (абстрактный прецедент, для не-
которых характеристик которого конкретные значения не заданы) включают в себя описание проблемной ситуации, решений, соответствующих этой проблемной ситуации, и результата для каждого решения. Таким образом, реляционная база знаний прецедентов включает в себя три таблицы: «Проблемные ситуации», «Решения», «Результаты». Таблица «Проблемные ситуации» содержит записи о проблемных ситуациях, каждая из которых содержит уникальный идентификатор (ГО), матрицу, задающую конфигурацию ниток газопровода, матрицу, задающую положение кранов в крестовинах для данной проблемной ситуации, и указание на аварийную нитку. Таблица «Решения» содержит записи решений для различных ПС. При этом данная таблица связана внешним ключом с таблицей ПС, который соответствует идентификатору проблемной ситуации, к которой относится это решение (отношение «многие к одному»). Структура каждого решения содержит в себе список крестовин, краны которых подлежат переключению, и новые положения кранов в них. Таблица «Результаты» содержит внешний ключ, указывающий на идентификатор решения, к которому относится данный результат (отношение «один к одному»). Записи таблицы содержат конечную конфигурацию крестовин МГ.
Далее приведена математическая модель проверки пригодности к применению содержащегося в базе знаний набора прецедентов и поиска прецедентов для заданной ПС.
Математическая модель проверки пригодности базы знаний к применению и подбору прецедентов
Модель основана на сравнении признаков проблемной ситуации друг с другом для вычисления их индивидуальных весов, последующей проверки на совпадение проблемной ситуации с каждым
прецедентом на заданную процентную долю (для проверки наличия подходящего прецедента и подбора наиболее подходящего прецедента), а также на наличие заданной доли от числа тестовых ПС, для которых найден прецедент. Таким образом, данная модель позволяет выполнять подбор наиболее подходящего прецедента для конкретной ПС, а также проверять базу знаний на пригодность для применения в решении проблемных ситуаций, основываясь на статистическом подборе прецедентов для тестовых ПС.
Элемент матрицы конфигурации є¦ ¦
{ ileft, Jleft, iright, Jright } (i и J
— но-
lefn J left, right —
мера нитки и крестовины в ней, соответственно), для которого указаны два элемента, соединенные с ним левой и правой боковыми нитками. Элемент матрицы состояния
е= { statema]n, statelef,, staterigM },
причем каждый элемент state задает состояние основного, левого бокового и правого бокового кранов, соответственно, и имеют значение 1, если кран открыт и 0 — в противном случае.
Признаком проблемной ситуации является каждая крестовина МГ, а значение этого признака — положение кранов в этой крестовине. Для сравнения признаков для каждой ПС строится квадратная матрица сравнения признаков ПС размером n*n, где n — число признаков. В матрице главная диагональ всегда имеет значения, равные 1. Элемент a ij
этой матрицы показывает преобладание признака i над признаком j и зависит от длин кратчайших путей каждой из крестовин d i и d j (по ниткам газопровода) до места аварии и вычисляется:
_ 4 а = 4..
По этой матрице вычисляются индивидуальные веса признаков Wi в соответствии с формулой:
П (а и).
При подборе прецедента, указанная в нем крестовина, на которой произошла авария, должна однозначно соответствовать крестовине аварии, указанной в ПС. Должен существовать некоторый коэффициент p пш, задающий необходимую долю совпадения ПС с прецедентом (0 & lt- p пш & lt- 1, при этом p должно быть достаточно высоким). При заданных коэффициенте p пш, наборе
прецедентов и шаблонов, проблемных ситуаций и матрице признаков необходимо провести серию испытаний с различными ПС, определить самый подходящий прецедент для каждой из них и проверить, не ниже ли доля совпадений p для каждой ПС с найденным для нее прецедентом порогового значения p пш. При этом необходимо учитывать веса признаков:
Z w, g,
p =
і=і
Z wi
где gi — наличие или отсутствие /-го признака (1 или 0, соответственно), указывает на совпадение / несовпадение этого признака в ПС и прецеденте, W / - вес признака, П — количество признаков. Далее, получив коэффициенты pi
для всех ПС (пусть pi — это коэффициент p для /-й ПС), определяем крите-
i=1
рий проверки пригодности заполненной базы знаний к применению в СППР:
Рср -3(Р,) ^ Рп
N
,=1
1& gt-ср N '
где N — число ПС.
Необходимо также выполнить проверку по среднеквадратичному отклонению. Если же p ср оказалось ниже заданного p пш (или его разница со среднеквадратическим отклонением по pi ниже p пш), это означает, что данные
наборы прецедентов и прецедентных шаблонов недостаточны для поддержания нормальной работы газопровода, и необходимо их пополнить, а также, возможно, уменьшить число сходных прецедентов и шаблонов. Таким образом, должны быть выполнены условия (в соответствии с критерием пригодности базы знаний к применению в СППР):
1. Александров Д. В., Гусев М. А. Подход к реализации системы поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы во внештатных ситуациях // Ин-формационно-измеритель-ные и управляющие системы, 2008, № 5. — С. 66 — 75.
2. Александров Д. В., Кокорин А. В. Подход к созданию информационного
где ?(pj) — среднеквадратичное отклонение по pi.
Выводы и результаты
Итак, в процессе моделирования информационной системы устранения аварий на магистральном газопроводе были разр аботаны теоретико -мно -жественная модель базы знаний прецедентов, ее структура, математическая модель подбора наилучшего прецедента из базы знаний для конкретной ПС, включающая также критерий проверки пригодности заполненной базы знаний к применению на основе статистического тестирования процесса поиска прецедентов. В настоящее время представленная математическая модель успешно прошла тестирование на примере одной из конфигураций магистрального газопровода и на ее основе разрабатывается СППР.
-------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
обеспечения для принятия решений диспетчером по устранению нештатных ситуаций на газопроводе. — Автоматизация и энергосбережение машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования: Материалы III МНТК. Т. 1. — Вологда: ВоГТУ, 2007. — С. 155−159. 1233
— Коротко об авторах -------------------------------------------------------------------
Фридрик Д. Е. — заместитель директора Инжинирингового центра ООО & quot-Научноисследовательский институт природных газов и газовых технологий — ВНИИГАЗ& quot-. Кантюков Р. Р. — главный геолог — начальник геологического отдела ООО «Газпром трансгаз Казань»,
Александров Д. В. — кандидат технических наук, доцент кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета.
Рецензент д-р техн. наук, проф. В. Ф. Корнюшко, Московская государственная академия тонкой химической технологии им. М. В. Ломоносова.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой