Динамика риска потерь в нефтедобыче при отказе электросетевого оборудования Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 621.31

Т.Д. Гладких, T.D.Gladkikh, e-mail: txgl@yandex.ru В.В. Сушков, V.V.Sushkov, e-mail: SushkovVV@gray-nv.ru Тюменский государственный нефтегазовый университет, г. Тюмень, Россия Tyumen state oil and gas university, Tyumen, Russia

ДИНАМИКА РИСКА ПОТЕРЬ В НЕФТЕДОБЫЧЕ ПРИ ОТКАЗЕ ЭЛЕКТРОСЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ

DYNAMICS OF THE RISK OF LOSSES IN OIL PRODUCTION WITH THE FAILURE OF THE POWER GRID EQUIPMENT

Статья посвящена оценке риска возникновения потерь в системе нефтедобычи при отказах в нефтепромысловых электрических сетях.

The article is devoted to the assessment of the risk of losses in the system of oil production at the failure of oilfield in electric networks.

Ключевые слова: риск, нечеткие множества

Keywords: risk, fuzzy sets

Одним из условий эффективного функционирования нефтегазодобывающих предприятий является повышение эксплуатационной надежности нефтепромысловых электрических сетей.

Оценка динамики риска потерь в нефтедобыче при отказе электросетевого оборудования является составной частью технических обслуживаний и ремонта электрооборудования.

В настоящее время существует множество мнений по определению риска [1], но наиболее часто риск встречается в сочетании с такими понятиями, как неопределенность, вероятность, событие, ущерб.

Недостаточно считать риском R вероятность P отказов системы электроснабжения в результате которого возникают убытки Q в добыче нефти [2].

Динамика риска в нашем случае определяется функцией следующих составляющих R=f(H, З, ТС, П), где Н - надежности элементов сети; З - степень загруженности электроустановки; ТС - техническое состояние; П - производительность объекта нефтедобычи.

Для решения поставленной задачи удобно использовать теорию нечетких множеств [3], так как она позволяет наиболее полно описать функцию риска, учесть нечеткие экспертные данные и получить оценку риска в простой лингвистической форме. Для описания надежности элементов сети применим количественную характеристику надежности - параметр потока отказов; загруженность оборудования и производительность объекта нефтедобычи выразим относительно номинальных величин.

Исходными данными являются множества возможных значений среднего параметра потока отказов Л, 1/ год (термы: большое, среднее, малое), степень загруженности З, отн.ед. (термы: ниже номинальной, номинальная, перегрузка), экспертная оценка технического состояния электрооборудования ТС, отн.ед. (термы: хорошее, удовлетворительное, плохое) и производительность объекта нефтедобычи П, отн.ед. (термы: номинальная, ниже номинального, много ниже номинального).

Выбранные лингвистические переменные Л, З, ТС, П , их термы графически представлены на рис. 1. Для формализации качественных высказываний могут быть использованы треугольные и трапециевидные функции принадлежности.

Нечеткие множества в пространствах возможных значений среднего параметра потока отказов, степени загруженности, технического состояния и производительности записываются следующим образом: А"^ = {1)1. и^ (£>/):. Ш е Аш}. где г - лингвистическая переменная (ЛП); ] - номер терма ЛШ: 01 - значение параметра ЛП г; - функция

принадлежности значения Ш к нечеткому множеству Л™1; ллп'

множество возможных

значении

О;

Значения функции принадлежности находятся в интервале [0, 1] и интерпретируются как степень принадлежности аргумента к соответствующим нечетким множествам.

Для определения динамики риска Я, в соответствии со значением среднего параметра потока отказов, степени загруженности, техническим состоянием электрооборудования и производительностью объекта нефтедобычи, введен универсум - риск потерь в нефтедобыче, содержащий нечеткие множества: Бд, = (ЕЯ); ОЯеУ} , где ОЯ - значение риска

потерь в нефтедобыче; Мш (ОЯ) - функция принадлежности значения риска потерь в нефтедобыче к нечеткому множеству Бы; У - множество возможных значений риска потерь в нефтедобыче. Нечеткие множества описаны треугольной и трапециевидными функциями принадлежности (рис. 2).

В качестве алгоритмического базиса для определения динамики риска использована система нечеткого вывода Мамдани [4]. Сформирована база правил нечеткого вывода. Некоторые правила нечеткого вывода представлены следующие:

1. Если Л = АЛ и З = АЗ и ТС = Атс и П = ^ то Б1 ;

2. Если Л = АЛ и З = АЗ и ТС = А^с и П = АП то В2 ;

3. Если Л = А и З = АЗ2 и ТС = Ат2с и П = АП то Б3.

Композиция подзаключений в нечетких правилах продукций дает значение величины риска Я потерь. На этапе дефаззификации по полученному значению риска определяют его значительность, которая позволяет принять решение об изменении в системе технического обслуживания и ремонта электросетевого оборудования.

М

среднее

М

АТ плохое\

0 1 Л 0

М , лЗ 1 А1 З А2З АЗ М к > А1П

1 ниже ном. у / 1 много

ном. перегрузка ниже ном.

0 1 З 0

удовлетв.

А3с хорошее

1 ТС

' АП А2П АПП

много \ I \ / ниже V нИже У ном. ном. ном.

1 П

Рис.1. Описание лингвистических переменных

1

1

Таким образом, предложен подход оценки динамики риска на основании теории нечетких множеств, который базируется на анализе показателей надежности, режима работы (загруженности), технического состояния электрооборудования и производительности объекта нефтедобычи.

Данные о динамике риска потерь в нефтедобыче при отказе электросетевого оборудования позволят улучшить управление техническими обслуживаниями и ремонтами электросетевого оборудования и минимизировать ущерб от аварийных отключений.

Библиографический список

1. Неклепаев Б.Н., Востросаблин А.А. О риске в электроэнергетике // Промышленная энергетика. - 1999. - № 12.

2. Гук Ю.Б. Теория надежности в электроэнергетике: учеб. пособие для вузов. - Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд., 1990. - С. 87-169.

3. Zadeh L.A. Fuzzy logic // IEEE Transactions on Computers. - 1988. - Vol. 21. - № 4. -P. 83-93.

4. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб. : БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.: Ил.

5. Алтунин А.Е. Оптимизация инвестиционных планов проведения геологоразведочных работ на основе нечеткого математического программирования / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин, О.А. Ядрышникова // Нефтяное хозяйство. - 2009. - № 10. - С.30-32.

6. Мусин А.Х. Управление риском возникновения аварий в системах электроснабжения 6-10 кВ городов // Промышленная энергетика. - 1998. - № 11.