WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     ||
|

Приведенное понятие операция может быть представлено как модифицированное правило продукции:

ЕСЛИ(условие) ТО1(событие 1) ЖДАТЬ() ТО2(событие 2).

В рамках предложенной концепции моделирования СДС разработана имитационная модель функционирования вычислительного комплекса автоматизированной системы управления технологическими процессами на компрессорной станции транспортировки газа, структура которого приведена на рис.4.

Рис.

4.

Моделируемый комплекс включает:

  • сервер, обеспечивающий прием и обработку информации от терминальных устройств;
  • терминальные устройства (терминалы), поставляющие технологическую информацию от различных компонент компрессорной станции;
  • оконечные устройства;
  • каналы связи.

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

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

В качестве целевой функции (критерия эффективности) рассматривалась следующая характеристика:, где V – действительное время решения задачи; B - нормативное время решения задачи. Эта характеристика может интерпретироваться как штраф за удлинение времени решения задачи относительно нормативного времени.

Вид целевой функции в зависимости от Р

Рис.

5.

В соответствии с методикой проведения оптимизации методом стохастической аппроксимации Кифера - Вольфовица, выполнен анализ области экстремума с использованием алгоритма с постоянной длиной шага. Параметры алгоритма: X0=5, a<0>=0.3, c<0>=0.3.

Распределение потока запросов было аппроксимировано смесью двух экспоненциальных распределений с параметрами:

c вероятностью Р - среднее время равно Т1;

с вероятностью 1-Р - среднее время равно Т2 (Т1>>Т2).

Исследован вид целевой функции в зависимости от кванта (рис.5.). В качестве параметра выступает значение вероятности Р. При этом Р1>P2>P3>P4.

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

В третьей главе разработаны методы статистического анализа для прогнозирования добычи и давления, а также взаимосвязи характеристик скважин. На рис. 6. показана корреляционная зависимость динамики давления скважин. При этом динамика добычи по всем скважинам имеет явную тенденцию увеличения при наличии выбросов (рис.7.).

Взаимосвязь давления близлежащих скважин

Рис.

6.

Исследованы зависимости давления от географического местоположения скважин с учетом их неравномерного размещения. В результате получена наглядная картина плотности расположения скважин на всей области газоразработок. Чем ближе к центру разработок, тем плотность расположения скважин больше. Совместный анализ также указывает на зависимость между плотностью расположения скважин и давления. Чем больше скважин на фиксированной площади, тем меньше давление в каждой из скважин.

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

Динамика добычи по всем скважинам

Рис.

7.

Задача состоит в поиске неизвестных параметров регрессии исходя из оптимизационной задачи:

, где.

(14)

Нелинейность функции регрессии при расчете параметров регрессии, приводит к нелинейности системы нормальных уравнений. Для оценки параметров в диссертации используется рекуррентная поисковая схема:

(t+1)=(t)-t[FT((t)) F((t))+tA]-1 FT((t)) Y((t))

(15)

где t>0, t0, (t), t=0,1,..., A - неотрицательно определенная матрица; (0) - начальное приближение параметров регрессии;

С целью повышения точности прогноза добычи и давления в диссертации проведен факторный анализ характеристик скважин, включающий: X,Y - координаты скважины; a - альтитуда (ALT); h - высота кровли в м.(HKR); hf - полная высота залежи (HPOL); he - эффективная высота (HEF); ks - коэффициент песчаности (KPES); - относительная мощность скважины (MOT); a1 - коэффициент эффективности (AEF); me - эффективная мощность (MEF); kp - коэффициент проницаемости (KPRON) и др.

Методом принципиальных компонент получено распределение информативности абстрактных показателей, представленное в таблице 1.

Результаты анализа показали очень сильную значимость альтитуды. Исследована значимость отличия параметра альтитуды для скважин различного рода: разведочных и рабочих. При этом альтитуда и высота кровли являются наиболее определяющими, что показано на рис.8.

Таблица

1.

Информативность абстрактных факторов

% total

Cumul.

Cumul.

Eigenval

Variance

Eigenval

%

1

4.45163

49.46252

4.451627

49.46252

2

1.43392

15.93246

5.885548

65.39497

3

0.95701

10.63348

6.842561

76.02845

4

0.82861

9.20676

7.671169

85.23521

5

0.69378

7.70866

8.364948

92.94387

6

0.40418

4.49090

8.769129

97.43477

Параметры рабочих и разведочных скважин

Рис.

8.

Сравнивая полученные корреляции с корреляций по всем скважинам, можно увидеть существенную разницу структуры взаимосвязи показателей. Последние три параметра почти не дают никакой информации о состоянии скважины.

Далее в диссертации проводится качественный анализ неисправностей элементов ГТС и возникающих в связи с этим нештатных ситуаций.

Предполагается, что автоматизированный технологический комплекс разбит на подсистемы, образующие некоторое упорядоченное множество, и в период эксплуатации пребывает в одном из состояний, где – множество всех возможных исправных и неисправных состояний. Все множество есть объединение трех подмножеств: – исправных и работоспособных состояний; – неисправных и неработоспособных (аварийных) состояний, в которых для АСУТП в лице защитной автоматики или диспетчера нет альтернатив при диагностике неисправности и принятия решения; – неисправных, но работоспособных состояний. Каждое представляет собой вектор, компонент которого равен нулю, если в этом состоянии подсистема автоматизированный технологический комплекс (АТК) находится в исправном состоянии, и единице – в неисправном. В состояниях, входящих в подмножество путем изменения структуры АТК или режима его работы возможна реализация управляющих воздействий, в той или иной степени компенсирующих отказы подсистем с точки зрения эффективности работы АТК.

Вероятность каждого состояния определяется из системы уравнений Колмогорова в установившемся режиме.

Каждому неисправному состоянию одной из подсистем для соответствуют первичные (настоящие) и вторичные (будущие) потери эффективности. Например, если в газотурбинной установке (ГТУ) имеется неисправность: засорение одной из форсунок камеры сгорания, то первичная потеря эффективности – падение КПД ГТУ, вызывающее повышение количества сжигаемого топлива при той же мощности, а вторичная – обрыв одной из лопаток турбины со всеми вытекающими последствиями, образующими цепочку событий, например, разрушение роторной и статорной частей ГТУ, останов ГТУ, недопоставка газа, затраты на ремонт, что в итоге, вызывает ущерб потребителя, на один или несколько порядков превышающий первичные потери. Следовательно, каждой -й подсистеме технологический объект управления (ТОУ) может быть поставлен в соответствие вектор, где - приведенные к единице времени потери эффективности технологического процесса при отказе в состоянии подсистемы. Для компенсации возможных потерь в каждом из (предполагается, что аварийные состояния, входящие в множество не компенсируются) может быть использовано одно из нескольких управляющих воздействий, где - число альтернатив по управлению в состоянии. Реализация каждого из управлений связана с соответствующими приведенными затратами, но уменьшает потери на.

Тогда, введя булеву переменную, равную 1, если в состоянии принят вариант управления и 0 в противоположном случае, можно сформулировать задачу принятия решений на длительный период оперативного контроля за ГТС как минимизацию комплексного критерия потерь эффективности от нештатных ситуаций на технологическом объекте, т.е.

,

(16)

при ограничениях:

1) на потери эффективности технологического процесса:

.

(17)

2) на стоимость управления:

.

(18)

3) на единственность выбора управляющего решения:

.

(19)

4) на булев характер переменной:

.

(20)

Постановка задачи (16)-(20), которая может быть дополнена и другими разумными ограничениями, дает общую априорную оценку эффективности совокупности всех решений за достаточно длительный срок эксплуатации. Эта постановка представляет собой задачу линейного булева программирования чрезвычайно большой размерности, имеющая к тому же кроме аналитических и алгоритмическое ограничение. Решение этой задачи (в силу ее - сложности) вряд ли возможно без применения декомпозиционной схемы. В сущности, оценка по критерию складывается из оценок принятых решений в ходе ликвидации нештатных ситуаций. С точки зрения диспетчера в определенный момент времени имеется нештатная ситуация, в которой надо однозначно определить, к какому из подмножеств относится (поставить диагноз), дать прогноз развития событий и найти наилучшее управляющее решение.

Для каждого из возможных в данной ситуации диагнозов, имеющих свою вероятность, имеется набор управляющих решений. В свою очередь, применение для любого какого-либо из,, приведет к тому, что неисправность, вызвавшая первичные потери, будет развиваться по одному из неисправностей путей. Эти пути определяются с помощью решения задачи прогноза развития событий. Каждый взвешен как вероятностью развития неисправностей по так и величиной, на которую уменьшаются потери эффективности ТОУ.

Pages:     ||
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.