CC BY
18
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА БЫСТРОГО РЕАГИРОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ТРАНСПОРТИРОВКИ НЕФТИ
Романов Виктор Петрович
доктор технических наук, профессор кафедры информатики РЭУ им. Г. В. Плеханова. Адрес: ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова», 117997, Москва, Стремянный пер., д. 36. E-mail: victorromanov1@gmail.com
Бачинин Юрий Григорьевич
кандидат физико-математических
наук, доцент кафедры
информатики
РЭУ им. Г. В. Плеханова.
Адрес: ФГБОУ ВПО «Российский
экономический университет имени
Г. В. Плеханова», 117997, Москва,
Стремянный пер., д. 36.
E-mail: ybach@mail.ru
Существуют ситуации, в которых фактор времени играет решающую роль при принятии решений для благоприятного выхода из них. В частности, это относится к ситуации разрыва нефтепровода, за которым следует загрязнение окружающей среды с соответствующими последствиями. В случае временного выхода части нефтепровода из строя стоимость каждой минуты промедления в подготовке решений очень высока как в финансовом, так и в экологическом плане. Применение метода автоматизации выполнения операций по устранению последствий подобных ситуаций позволяет свести эти потери к минимуму. Авторами предложена новая методология быстрого реагирования на нештатные си-
INFORMATION SYSTEM OF QUICK RESPONSE IN THE FIELD OF OIL TRANSPORTATION
Romanov, Viktor P.
Doctor of Technical, Professor of the Department for Information Science of the PRUE. Address: Plekhanov Russian University of Economics, 36 Stremyanny Lane, Moscow, 117997, Russian Federation. E-mail: victorromanov1@gmail.com
Bachinin, Yury G.
PhD, Assistant Professor of the Department for Information Science of the PRUE.
Address: Plekhanov Russian University of Economics, 36 Stremyanny Lane, Moscow, 117997, Russian Federation. E-mail: ybach@mail.ru
There are situations where the time factor plays the most important role in decision-making in order to be successful. For example, it is connected with oil pipeline break down, which is followed by pollution of the environment with relevant consequences. In such situation each minute of delay in making a decision is very expensive, both in finance and ecological terms. The method of automating the operations aimed at eliminating consequences of the damage could minimize losses. The authors put forward a new methodology of quick response to urgent situations in the field of oil logistics using methods of whole-numbers programming.
туации в области нефтяной логистики на основе методов целочисленного программирования.
Ключевые слова: нефтяная логистика, утечка нефти, разрыв нефтепровода, система быстрого реагирования, исчисление ситуаций, автоматизированное планирование, непредвиденные ситуации.
Keywords: oil logistics, oil leakage, break down of the oil pipeline, system of quick response, calculating the situation, automated planning, unforeseen circumstances.
Нефтегазовый комплекс - не только основной источник энергии и энергоносителей, но и ключевое звено народного хозяйства, обеспечивающее устойчивость социально-экономического положения в стране. Предприятия нефтегазового комплекса дают более четверти объема производства промышленной продукции России; более трети всех налоговых платежей и других доходов в бюджетную систему; более половины поступлений страны от экспорта. Капитальные вложения в нефтегазовый комплекс за счет всех источников финансирования составляют около одной трети от общего объема инве-стиций1.
Нефтяная логистика обеспечивает поставку нефти и нефтепродуктов от мест добычи к потребителю. Ее основу составляют нефте- и продуктопроводы, работающие в непрерывном режиме и простирающиеся на сотни тысяч километров.
Существует класс приложений для информационных систем предприятий, где достаточно широко распространенные технологии поддерживаются только базами данных, языком структурированных запросов, оперативной аналитической обработкой данных, а также технологией хранилищ данных и интегральными методами, которые обычно считаются вершиной продвинутых достижений в области информационных систем. Все вышеперечисленные технологии являются затратными по времени, а также инертными. Они предполагают, что у того, кто их использует, есть достаточно времени для проведения всех аналитических процедур и расчетов, оценки результатов до принятия решения.
В определенных классах приложений цена каждой минуты отдаления принятия решения слишком высока по отношению к действительной финансовой стоимости принятия конкретного решения.
Система транспортировки нефти - это комплекс, распределенный в конкретном пространстве, содержащем множество интерактив-
1 URL: http://www.minfin.ru/ га/reservefund/accumulation/
ных высокотехнологичных приборов и установок, которые работают круглый год в различных климатических и температурных условиях. Составляющие системы расположены в географических точках, далеких от населенных центров. Система растянута на тысячи километров по России, включая отводные трубы за границей. Она может включать в себя железнодорожные и автомобильные подсистемы, нефтяные и газовые трубопроводы, средства доставки нефтепродуктов клиентам для дальнейшего нагревания, промышленные предприятия, нефтеперерабатывающие заводы, АЗС. Огромное количество клиентов и изменяющихся условий, а также изменяющихся требований клиентов делают систему сложной также с позиций организационного и коммерческого аспекта.
Простая утечка может остановить поставку нефти через трубопровод. Вследствие удаленности городов, а также длины трубопроводов их крайне трудно ремонтировать и проводить сервисное обслуживание. Данные факторы генерируют постоянный поток внештатных ситуаций, связанных с разрывами и поломками оборудования, а также трудностями в отношениях между поставщиками и потребителями.
Время реагирования - важнейший фактор при устранении эффектов внештатных ситуаций, случившихся в момент перевозки нефтепродуктов. В зависимости от размера утечки и зараженного пространства возможно сотрудничество с регионами либо федеральным центром.
Главными проблемами нефтяной логистики являются:
- высокая степень износа основных фондов топливно-энергетического комплекса (в нефтяной - почти 60%, в нефтеперерабатывающей - 80%);
- недостаточность сил и технических средств у организаций для локализации и ликвидации возможных происшествий, связанных с разливами нефти и нефтепродуктов.
Любой разлив нефти и нефтепродуктов может перерасти в чрезвычайную ситуацию техногенного характера, нанося огромный ущерб окружающей среде и населению, а также экономике, так как для ликвидации последствий подчас необходимо тратить гораздо больше средств, нежели чем на задачи предупреждения и своевременного реагирования.
По данным Центрального диспетчерского управления топливно-энергетического комплекса, в 2009 г. общее количество прорывов составило примерно 26 тыс. В 2010 г. их количество выросло и достигло 28 тыс. (более 70 нештатных ситуаций в день) [2].
В различных компаниях (ОАО «Лукойл», ОАО «Газпром», ОАО «Сургутнефтегаз) используются разные подходы к автоматизации процессов информационного сопровождения добычи и логистики
нефтепродуктов, разные архитектурные решения, платформы, программные и технические средства, решаются отдельные частные задачи поддержки функционирования системы. Однако в опубликованных источниках не удалось найти описание единой системы мониторинга состояния нефтепроводов и планирования операций по анализу и устранению нештатных ситуаций.
Существенным моментом устранения последствий непредвиденных ситуаций в системе транспортировки нефти является адекватное планирование с целью обеспечения последовательности действий (сценариев) и поддержки этих действий агентами (персоналом). Масштаб ущерба для экологии и возможное загрязнение водоемов определяют состав организаций, участвующих в операции, и сложность задачи информационного обеспечения, координации и коммуникации.
К информационной системе автоматизации планирования предъявляются следующие требования:
- во-первых, не просто обеспечить выдачу информации, а предоставить план действий по устранению проблемной ситуации;
- вo-вторых, желательно, чтобы система накапливала опыт решения подобных ситуаций в прошлом и «обучалась» на прошлых примерах;
- в-третьих, система должна обладать возможностью уточнять ранее выданные рекомендации по мере поступления новых сведений и общаться с другими участниками операций с целью уточнения значений параметров в текущей ситуации.
Разработка подобной информационной системы, по нашему мнению, должна базироваться на теории, включающей описание следующих понятий: участник процесса - агент (устройство или человек); состояние системы; ситуация; действия.
В основу построения системы быстрого реагирования на нештатные ситуации в области нефтяной логистики нами была положена методология исчисления ситуаций, которая обеспечивает строгий математический аппарат как для описания возникающих нештатных ситуаций, так и для предпринимаемых для их ликвидации действий и формирования планов [3; 6]. Кроме того, предлагается использовать методологию прецедентов (Case-based reasoning) [5], которая позволяет оперативно реагировать и вносить изменения в план автоматически на основе прошлого опыта, тем самым обеспечивая наивысшее качество принятия управленческих решений.
Действия трансформируют ситуации: применение действия а в данной ситуации приводит к новой ситуации. Бинарная функция у выражает тот факт, что действие применено к ситуации. Формальное определение у: (action, situationsituation, т. е. отображение пар (действие, ситуация) на множество ситуаций. Специальное отношение
pre(a; s) определяет множество допустимых действий а в ситуации s. Изменяющиеся свойства и переменные изменчивого мира называются флюентами. Аксиомы в предметной области состоят из множества аксиом предусловий действий, аксиом результатов действий и аксиом фрейма.
Планирование - это процесс, при котором агент ищет способ действий для достижения некоторой цели. Пусть задан язык математической логики L - исчисление высказываний. Высказывания f на языке L назовем флюентами. Множество высказываний обозначим F. Пусть эти высказывания описывают состояния некоторого объекта. Таким образом, состояние s - это набор высказываний. Множество состояний s обозначим через S. Всевозможные комбинации высказываний (флюен-тов) образуют множество, называемое булеан и обозначаемое 2F. Таким образом, множество состояний - это подмножество множества 2F, S с 2F, другими словами, каждому набору высказываний соответствует некое состояние.
Имеем начальное состояние объекта so е S и некоторый набор (или одно) конечных (целевых) состояний sq с S (может быть одно целевое состояние). Далее имеем некоторый набор действий A. Действие a имеет имя, может иметь параметры a(Q, где ^ - параметры, а также предусловие pre(a), позитивное постусловие add(a) и негативное постусловие del(a). Например, рге(приступить к гашению пожара) = закрыть заглушку, т. е. прежде чем гасить пожар, нужно закрыть заглушку. Действие a называется применимым в ситуации S, если удовлетворено предусловие.
Постусловие определяет результат выполнения действия, т. е. описывает изменение ситуации. Поскольку ситуация - это набор истинных утверждений, т. е. утверждений (высказываний), истинных в данной ситуации, то эффект действия заключается в изменении значения истинности. Позитивное постусловие добавляет к смыслу высказываний ситуации новое истинное утверждение, например: add(доставить пожарную машину на место пожара) = пожарная команда доставлена на место пожара - это действие может заключаться в изменении значения истинности со значения 0 на 1. Пример del(a): del(приступить к гашению пожара) = имеет место пожар на нефтепроводе. Поскольку результатом действия для данной ситуации является гашение пожара, то утверждение о наличии пожара на нефтепроводе удаляется из описания ситуации или значение его истинности меняется с 1 на 0.
Итак, действие (action) - это совокупность следующих элементов: {a(Q, pre(a), add(a), del(a)}. В общем случае план - это линейно упорядоченная последовательность действий: П = <ai, a2 ... a«>. План по разрешению проблемной ситуации (мы состояние so понимаем как проблемную ситуацию) - это такой план, в котором в результате выпол-
нения последовательности действий <ai, ai ... a«> объект переходит из состояния so в целевое состояние Sq, т. е. проходит последовательность состояний <So, Si ... Sq>, соответствующих действиям <ai, ai... a«>.
Определим функцию у перехода из состояния s в состояние s' под воздействием действия a : s' = y(s; a). Тогда план по разрешению проблемной ситуации - это последовательность действий и состояний, таких, что si = y(so; ai), s2 = y(si; ai) . sn = y(sn-i; an) и sn = sg. Назовем оптимальным планом тот, который содержит минимальное количество действий в последовательности.
Определим применительно к нашей задаче поиска решения по устранению проблемной ситуации в области нефтяной логистики следующие множества:
F - множество пропозициональных высказываний, релевантных ситуации;
ртг(а) с F, V а е А - множество предусловий действия а; add^) с F, V а е А - множество позитивных эффектов действия а; йв1(а) с F, V а е А - множество негативных эффектов действия а; ртв/ с А, Vf е F - множество действий, которые имеют высказывание f в качестве предусловия;
addf с А, Vf е F - множество действий, имеющих в качестве эффекта добавление высказывания f;
delf с А, Vf е F - множество действий, имеющих в качестве эффекта удаление высказывания f.
При определении пространства поиска как множества возможных состояний и цели как нахождения последовательности действий, которые преобразуют начальное состояние в состояние, удовлетворяющее условиям цели, будем следовать подходу с применением целочисленного бинарного программирования [6]. В рамках этого подхода формулировка задачи в терминах целочисленного программирования заключается в следующем: для каждого действия а е А на шаге t вводится бинарная переменная:
{1, если действие a выполняется на шаге t плана I
Г' Ш
0 - в противном случае J
Vа е А, t е {1 ... Т}. Для каждого предложения f на шаге t вводится бинарная пере-
менная:
{1, если предложение f истинно на шаге t плана I
f Г' (2)
0 - в противном случае J
Vf е F, t е {0 ... Т}.
Формулировка задачи целочисленного программирования выглядит следующим образом:
minZ xa,t,
a е А, t е {1 ... Т}. (3)
При ограничениях
yfo = 1, Vf е I. (4)
В начальный момент выполняются все условия, соответствующие начальному состоянию:
yfo = 0, Vf g I. (5)
Никакие другие утверждения не истинны в начальный момент, т. е. перечень, указанный в (3), исчерпывающий:
yf,T = 1, Vf е G. (6)
Условие цели выполняется:
Xa,t < yft-1. (7)
На предыдущем шаге выполняется условие f, которое ожидает предусловия действия a:
V f е F, а е pref, t е {1 . Т},
yf,t < Z xa,t ,
at add^
Vf е F, t е {1 ... Т}. (8)
На шаге t не может быть выполнено утверждение f, если оно уже было добавлено в результате или как следствие выполнения действия xa на этом шаге. Если же оно не было добавлено в результате выполнения действия xa, то оно может принять значение «истина». Если на шаге t было выполнено действие, в результате которого было добавлено утверждение f, то f должно быть истинным на шаге t:
xa1t + xa2t < 1. (9)
a1 удаляет f, a2 - f является предусловием действия, или действие добавляет f:
V a1 е delf, a2 е pref П addf, t е {1 ... Т}.
Ограничения на конфликт ограничивают случай, когда два действия могут быть выбраны на данном шаге, если одно из них удаляет предусловие или добавляет эффект другого действия:
yft е {0, 1}, Vf е F, t е {1 ... Т}, (10)
xa,t е {0, 1}, V a е A, t е {1 ... Т}. (11)
Переменные у и x являются двоичными согласно (10) и (11). На основе изложенных выше теоретических положений может быть предложена архитектура информационной системы быстрого реагирования, представленная на рисунке.
Рис. Архитектура информационной системы быстрого реагирования
Каналы связи обеспечивают поступление данных о проблемной ситуации и уточнение значений флюентов. План разрешения проблемной ситуации формируется посредством поиска прототипа в базе обобщенных прецедентов, который подвергается детализации. Затем следует распределение ресурсов, назначение ответственного подразделения и реализация плана ликвидации проблемной ситуации.
Следующим шагом будет разработка программной модели для всех проблемных ситуаций, перечисленных выше. Такая система повысит эффективность решения чрезвычайных ситуаций в индустрии перевозки нефтепродуктов благодаря расширенной базе знаний.
Список литературы
1. Шмаль Г. И. Значение нефтегазового комплекса в экономическом и хозяйственном развитии России. - URL: http://federalbook.ru/ files / TEK/ Soderzhanie / Tom% 209/III/ Shmal.pdf
2. Блоков И. П. Гринпис России. Краткий обзор о прорывах нефтепроводов и объемов разливов нефти в России. - URL: http://www. greenpeace.org/ russia/Global/ russia/report/ Arctic-oil/Oil_spills.pdf
3. McCarthy J. Actions and Other Events in Situation Calculus. -Stanford, C. A. : Stanford University, 2001.
4. Levesque H., Pirri F., Reiter R. Foundations for the Situation Calculus // Electronic Transactions on Artificial Intelligence. - 1998. -Vol. 2. - Issue 3-4. - Р. 159-178.
5. Romanov V., Moskovoy I., Grigoryeva K. Response Information System on Oil Logistics Unexpected Emergency Situations / / Simulation Series. - 2013. - Vol. 45. - N 10. - P. 57-63.
6. Briel van den M. H. L. Integer Programming Approaches for Automated Planning. - Arizona : Arizona State University, 2008.
References
1. Shmal' G. I. Znachenie neftegazovogo kompleksa v ekonomi-cheskom i khozyaystvennom razvitii Rossii [The Importance of Oil and Gas Complex in Economic and Business Development of Russia]. (In Russ.). Available at: http://federalbook.ru/files/TEK/Soderzhanie/ Tom%209/III/Shmal.pdf
2. Blokov I. P. Grinpis Rossii. Kratkiy obzor o proryvakh nefteprovo-dov i ob#emov razlivov nefti v Rossii [Greenpeace in Russia. Brief Review of Breaking the Oil Pipelines and Volumes of Oil Leakage in Russia]. (In Russ.). Available at: http://www.greenpeace.org/russia/ Global/russia/report/Arctic-oil/Oil_ spills.pdf
3. McCarthy J. Actions and Other Events in Situation Calculus. Stanford, C. A., Stanford University, 2001.
4. Levesque H., Pirri F., Reiter R. Foundations for the Situation Calculus. Electronic Transactions on Artificial Intelligence, 1998, Vol. 2, Issue 34, pp. 159-178.
5. Romanov V., Moskovoy I., Grigoryeva K. Response Information System on Oil Logistics Unexpected Emergency Situations. Simulation Series, 2013, Vol. 45, No. 10, pp. 57-63.
6. Briel van den M. H. L. Integer Programming Approaches for Automated Planning. Arizona, Arizona State University, 2008.
