CC BY
123ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СТАНЦИИ И СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ
УДК 519.222:519.237.4-5
Ф.Г. Тухбатуллин1, e-mail: eiikam@maii.ru; Д.С. Семейченков1, e-mail: d.semeichenkoff@yandex.ru
1 ФГБОУ ВО «Российский государственный университет нефти и газа (Национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина» (Москва, Россия).
О причинах разбаланса природного газа в системе газораспределения и методах прогнозирования его величины
Проводится анализ причин возникновения разбаланса природного газа при его реализации конечным потребителям. Анализ проведен c использованием методов математической статистики. Доказывается, что именно метрологический фактор вносит определяющий вклад в общую величину разбаланса газа, которую необходимо постоянно контролировать и поддерживать на допустимом уровне. Обосновывается необходимость создания специальных программно-вычислительных комплексов (ПВК), позволяющих прогнозировать величину разбаланса, а также вносить статистически накопленную информацию в систему в режиме on-line для повышения эффективности принятия управленческих решений при диспетчерском управлении Единой системой газоснабжения (ЕСГ).
Ключевые слова: разбаланс газа, метрологический фактор, коммерческий учет газа, диспетчерское управление, прогнозирование, регрессионный анализ.
F.G. Tukhbatullin1, e-mail: eiikam@maii.ru; D.S. Semeichenkov1, e-mail: d.semeichenkoff@yandex.ru
1 Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University) (Moscow, Russia).
The Reasons for the Imbalance of Natural Gas in the Gas Distribution System and Methods of its Value Prediction
The analysis of the causes of the imbalance of natural gas in its implementation to final consumers using the methods of mathematical statistics. It is proved that it is a factor metrology makes a decisive contribution to the total amount of gas imbalance that needs to be constantly monitored and maintained at a permitted level. The necessity of creation of special software and computer complexes (PVCs) that enable the prediction of the value of imbalance, and to make statistical information stored in the system in on-line mode to increase efficiency of acceptance of administrative solutions for dispatching management Unified Gas Supply System (UGS).
Keywords: imbalance gas, meteorological factors, commercial account of gas, dispatching management, forecasting, regression analysis.
При распределении энергетических ресурсов, в том числе природного газа, всегда возникает ситуация, когда объемы поставленного V и потребленного
пост г
газа V не равны друг другу. Расхождение в величинах V и V называ-
" пост потр
ется разбалансом:
V = V - V . (1)
р потр пост * '
Величина разбаланса природного газа оказывает прямое влияние на качество
системы газоснабжения в целом, поскольку при отрицательных значениях разбаланса поставщик будет нести значительные материальные потери, а потребитель получит незаслуженную прибыль; в случае положительного значения разбаланса незаслуженную прибыль получит поставщик, а конечный потребитель будет терпеть убытки. В процессе поставок природного газа достоверность коммерческого учета газа определяется его товарным ба-
лансом. Баланс газа определяется суммарным объемом газа, поставленного в газотранспортную (ГТС) или газораспределительную систему (ГРС), и объемом потребления конечными потребителями, а также объемом газа, расходуемого на собственные, технологические нужды и технологические потери. Разбаланс газа является основным критерием достоверного коммерческого учета: чем меньше разбаланс, тем более достоверен учет.
14
№ 6 июнь 2017 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ
GAS DISTRIBUTION STATIONS AND GAS SUPPLY SYSTEMS
Для анализа причинно-следственной связи возникновения разбаланса применяется диаграмма Каору Иси-кавы, позволяющая выявить причины разбаланса и сосредоточиться на их устранении [2]. Диаграмма дает возможность определить главные факторы, оказывающие влияние на рассматриваемую проблему. Проблема обозначается главной стрелкой, факторы, усугубляющие проблему, -стрелками, расположенными «внутри» скелета, нейтрализующие проблему -«снаружи».
На диаграмме, представленной на рис. 1, демонстрируются основные причины разбаланса:
1) погрешность измерений (случайного и неслучайного характера);
2) технологические потери;
3) несанкционированный отбор;
4) аварийные ситуации;
5) изменение режимов перекачки газа;
6) учет газа у населения;
7) закрытие объемов при снятых счетчиках и корректорах (ремонт, поверка);
8) сложность учета газа вследствие перетоков в сетях газораспределения. Из опыта эксплуатации Единой системы газоснабжения (ЕСГ) можно с уверенностью сказать, что метрологический фактор оказывает наибольшее влияние на величину разбаланса природного газа. Так, погрешность учета газа в 1 % при реализации 40 млрд м3/год приведет к разбалансу в 400 млн м3/год. Именно поэтому данную величину нужно постоянно контролировать и при необходимости регулировать определенные параметры.
Следует учесть, что погрешность узлов учета газа (УУГ) имеется не только у поставщика, но и у потребителя. Следовательно, необходимо провести анализ предельной относительной погрешности, полученной в результате учета газа на УУГ потребителей. Для этого вводится функция у = F(x1, х2,... х)
Рис. 1. Диаграмма Каору Исикавы Fig. 1. The diagram of Kaoru Ishikawa
где y - сумма коммерческого расхода газа потребителей; x1, x2, x; - коммерческий расход газа /-го потребителя. Согласно законам математической статистики абсолютная погрешность рассчитывается следующим образом:
/
ду-
dF
Л 1
ÔF.
Л 2
Ах.
, +х.
.(5)
Ду
дх1 1
dF А
, Лх,
дхг 2
dF
дх
Ах.
,(3)
где Ду - суммарная абсолютная погрешность измерения расхода газа; Дх. -абсолютная погрешность измерения расхода газа /-го потребителя. Относительная погрешность рассчитывается по формуле:
Учитывая, что у = F(х), частная производная будет вычисляться следующим образом:
дх~ дх~ дх~ .
Тогда выражение (5) примет вид: У(Ах1)2 + (АХ2)2 + ... + (А^
ду
Хг+Хг + .
+ х.
(6)
Лу
дУ = у.
(4)
y = xi + x2 + ... + x.,
(2)
Подставив выражение (2) и (3) в (4), получаем:
Для количественной оценки величин абсолютной и относительных погрешностей УУГ потребителей проведем анализ ГРС № 1, к которой привязаны девять потребителей газа, считая, что они получают газ только с этой ГРС.
Ссылка для цитирования (for citation):
Тухбатуллин Ф.Г., Семейченков Д.С. О причинах разбаланса природного газа в системе газораспределения и методах прогнозирования его величины // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2017. № 6. С. 14-20.
TukhbatuLLin F.G., Semeichenkov D.S. The Reasons for the Imbalance of Natural Gas in the Gas Distribution System and Methods of its Value Prediction. Territorija «NEFTEGAZ» = OiL and Gas Territory, 2017, No. 6, P. 14-20. (In Russian)
TERRITORIJA NEFTEGAS - OIL AND GAS TERRITORY No. 6 june 2017
15
ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СТАНЦИИ И СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ
Таблица 1. Данные газопотребления с ГРС № 1, м3 Table 1. The data of gas consumption with GDS №. 1, m3
№ No. Объем потребления х(, м3 The amount of consumption х(, m3 Относительная погрешность dx, % The relative error dxj, % Абсолютная погрешность Axf, м3 The absolute error A xf, m3
1 115 568 1,2 1387
2 89 569 1,15 1030
3 35 268 1,6 564
4 254 987 1,05 2677
5 97 652 1,25 1221
6 45 688 1,45 662
7 78 100 1,4 1093
8 7568 1,85 140
9 14 598 1,75 255
По данным таблицы рассчитывается dy: V13872 + 10302 + ... + 2 552
ду =
.
115568+ 89569 + ...+ 14598
Получившаяся величина ду = 0,5 % значительно меньше каждой из величин относительных погрешностей /-го потребителя, что вызывает сомнения относительно применения формул (3) и, соответственно, (6). Полученное значение свидетельствует о недопустимости
применения данных расчетных зависимостей к исследуемой модели. Поскольку уровень разбаланса природного газа является случайной величиной, одним из способов его оценки может оказаться вычисление среднего значения квадрата отклонения - дисперсия. На первый взгляд может показаться, что проще вычислить все возможные отклонения случайной величины, а затем определить среднее
Относительная погрешность, %
% от максимального объема расхода % Of the maximum volumetric consumption
- Погрешность на низком давлении The error at a low pressure
- Погрешность на высоком давлении The error at a high pressure
- Точность в соответствии с Европейскими метрологическими стандартами The accuracy in accordance with European metrological. standards
- Точность счетчиков Actaris The accuracy of the counters
Рис. 2. Калибровочная кривая счетчиков Fig. 2. The calibration curve of counters
значение, однако стоит помнить о том, что разбаланс может быть как положительным, так и отрицательным. Дисперсия рассчитывается как разность между математическим ожиданием квадрата случайной величины х. и квадратом ее математического ожидания:
0(х) = М(х2) - [М(х()]2, (7)
где й/ - дисперсия /-го потребителя; М(х) - математическое ожидание случайной величины;
М(х) = х.р/, (8)
где х/ - значение случайной величины; р/ - вероятность выпадения случайной величины.
Все УУГ имеют калибровочные кривые, представляющие собой зависимость предельной относительной погрешности от расхода газа. Типичная калибровочная кривая представлена на рис. 2. На основании данных метрологических характеристик УУГ строится таблица относительных погрешностей девяти УУГ потребителей, для которых единственным поставщиком газа является ГРС № 1, и относительные погрешности УУГ поставщика.
Считая, что объем потребления х, представленный в табл. 1, максимальный, строится таблица абсолютных погрешностей для каждого из девяти УУГ потребителей и одного УУГ поставщика в виде, представленном в табл. 3. Учитывая, что УУГ потребителей и поставщика работают в области допустимых режимов, можно предпо-
16
№ 6 июнь 2017 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ
GAS DISTRIBUTION STATIONS AND GAS SUPPLY SYSTEMS
ложить, что величина расхода будет находиться в пределах 0,Ютах - 0^тах с одинаковой вероятностью. То есть р = 1/5 = 20 %.
Рассчитывается математическое ожидание М(х), М(х.2) и дисперсия D(x) абсолютных погрешностей всех потребителей газа:
М(х1) = 0,2.135 + 0,2.266 + 0,2.513 + + 0,2.728 + 0,2.1017 = 532, М(х.2) = 0,2.1352 + 0,2.2662 + 0,2.5132 + + 0,2.7282 + 0,2.10172 = 3 8 3 2 85, й(х1) = 383285 - 282811 = 100474.
Результаты расчетов представлены в табл. 4.
Аналогичным образом рассчитывается математическое ожидание М(у), М(у2) и дисперсия 0(у) абсолютной погрешности поставщика газа:
М( у) = 0,2.429 + 0,2.754 + 0,2.1389 + + 0,2.1907 + 0,2.2660 = 1428, М( у2) = 0,2.4292 + 0,2.7 5 42 + 0,243892 + + 0,2.19 0 72 + 0,2.2 6 6 02 = 2678 9 9 3, й(у) = 2 6 789 9 3 - 14282 = 6 4 0 5 40.
Учитывая, что дисперсия суммы независимых величин равна сумме дисперсий этих величин, получаем:
0(х) = 100473 + 52995 + + ... + 3487 = 739605.
Дисперсия абсолютных погрешностей потребителей D(x) значительно превышает дисперсию поставщика D(y): 739605 > 640540, что говорит о разных величинах разброса абсолютных погрешностей УУГ. Именно данные разбросы и приводят к постоянному наличию разбаланса в системе газораспределения.
Проведя анализ, можно сделать следующие выводы:
• разбаланс газа неизбежен, и величина его может быть значительной;
• увеличение числа потребителей ведет к увеличению разбаланса газа в системе;
• наибольший вклад в суммарную величину разбаланса вносят как потребители, так и поставщики газа, приборы учета которых имеют наибольшую погрешность измерений;
Таблица 2. Относительные погрешности УУГ потребителей и УУГ поставщика, % Table 2. Relative errors of the gas metering unit of consumers and the supplier, %
№ No. 0,1 Q max 0,2Q max 0,4Q max 0,6Q max 0,8Q max
1 1,17 1,1Б 1,11 1,0Б 1,1
2 1,13 1,12 1,07 0,9Б 1,0Б
3 1,ББ 1,48 1,3Б 1,3 1,42
4 1,02 1,01 0,97 0,93 0,98
Б 1,21 1,18 1,1 Б 1,12 1,17
б 1,41 1,37 1,34 1,28 1,39
7 1,38 1,34 1,27 1,2Б 1,33
8 1,8 1,7Б 1,71 1,Б9 1,7
9 1,71 1,б7 1,б3 1,Б8 1,б1
10 0,Б8 0,Б1 0,47 0,43 0,4Б
Таблица 3. Абсолютные погрешности УУГ потребителей и УУГ поставщика, м3 Table 3. Absolute errors of the gas metering unit of consumers and the supplier, m3
№ No. 0,1 Q max 0,2Q max 0,4Q max 0,6Q max 0,8Q max
1 13Б 2бб Б13 728 1017
2 101 201 383 Б11 7Б2
3 ББ 104 190 27Б 401
4 2б0 Б1Б 989 1423 1999
Б 118 230 449 бБб 914
б б4 12Б 24Б 3Б1 Б08
7 108 209 397 Б8б 831
8 14 2б Б2 72 103
9 2Б 49 9Б 138 188
10 429 7Б4 1389 1907 2бб0
1. Экспертные оценки Expert assessment
2. Метод аналогий
The method of analogies
3. Построение сценариев The creation of scripts
4. Метод дерева целей
The method of the target tree
5.Сетевое планирование и управление Network planning and management
6. Экспертный логический анализ The expert logical analysis
7. Непосредственная интерполяция и экстраполяция The direct interpolation and extrapolation
8. Регрессионный анализ Regression analysis
9. Временные ряды Time series
Рис. 3. Классификация методов прогнозирования Fig. 3. Classification of forecasting methods
TERRITORIJA NEFTEGAS - OIL AND GAS TERRITORY No. 6 june 2017
17
ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СТАНЦИИ И СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ
Таблица 4. Математическое ожидание M(x), M(xf) и дисперсия D(x) i-х потребителей газа Table 4. The expected value M(x), M(xf) and the variance D(x) of i-consumer of gas
№ No. M(x) [M(xf)]z M(x2) D(x,)
1 532 282811 383 285 100 473
2 390 151 788 204 783 52 995
3 205 42 025 57 273 15 248
4 1037 1 075 784 1 466 375 390 591
5 473 224 108 306831 82 724
6 259 66 874 92 202 25 328
7 426 181 646 249 382 67 736
8 53 2852 3874 1022
9 99 9801 13 288 3487
• имеется необходимость постоянного мониторинга величины разбаланса и поддержания его на допустимом уровне;
• требуется разработать методику, позволяющую улаживать разногласия между поставщиком и потребителем газа при постоянном наличии разбаланса газа.
Величина разбаланса природного газа оказывает существенное влияние на диспетчерское управление ЕСГ. Диспетчерское управление - функциональный бизнес-процесс управления (регулирования) запасами и потоками природного газа в системах газоснабжения, а также поставками газа потребителям в целях выполнения договорных (контрактных) обязательств с максимально возможной надежностью и эффективностью. Диспетчерское управление системами газоснабжения должно формироваться как процесс управления запасами газа путем распределения имеющихся в каждый момент времени ресурсов газа (добыча, хранение, импорт, запас в трубах) в виде потоков газа по системам газоснабжения путем создания оптимальных режимов работы объектов системы в целях обеспечения потребителей газом в соответствии с заключенными договорами (контрактами) при соблюдении условий безопасного функционирования системы газоснабжения. С учетом огромного потока информации, получаемой диспетчерской службой, а также ограниченности во времени для принятия управленческих решений имеется острая необходимость внедрения
специальных программных комплексов системы поддержки принятия диспетчерских решений (СППДР). В дочерних обществах ПАО «Газпром» уже внедрены такие программные комплексы, как «Астра», «ГазЭксперт», «ИУС-транспорт», «ИУС-ГАЗ», «Веста», и др. Данные программные комплексы позволяют решить широкий спектр задач, таких как прогнозирование поставок и потребления природного газа, расчет оптимальных режимов работы магистральных и распределительных газопроводов, расчет режимов работы газоперекачивающих агрегатов, сведение баланса газа по
субъектам РФ и т. д. Однако ни один из данных программных комплексов не позволяет провести анализ величины разбаланса природного газа, имеющей довольно существенное значение для диспетчерского управления,особенно в зимнее время, в наиболее холодные сутки, когда некоторые потребители могут быть переведены на резервное топливо в связи с вводом ограничения на поставку газа. Поскольку главной задачей ПАО «Газпром» является бесперебойная подача газа потребителям и выполнение контрактных обязательств, вводимые ограничения должны быть минимальными.
Диспетчерская служба осуществляет постоянный мониторинг ЕСГ, а также постоянно прогнозирует поставку и потребление природного газа по всей территории РФ.
Прогнозированию поставки и потребления природного газа посвящено множество научных трудов, написан целый ряд различных пособий. Данные вопросы в настоящей работе рассматриваться не будут, однако особое внимание будет уделено прогнозированию величины разбаланса природного газа для наиболее эффективного принятия управленческих решений.
to m >
jl га
-15
40000
30000
20000
10000
-30000
25
Среднемесячная температура, "С Average monthly temperature, °C
Рис. 4. Зависимость величины разбаланса от среднемесячной температуры Fig. 4. The dependence of the unbalance value of the average monthly temperature
18
№ 6 июнь 2017 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ
GAS DISTRIBUTION STATIONS AND GAS SUPPLY SYSTEMS
Таблица 5. Баланс газа на ГРС № 2
Table 5. The balance of gas at gas distribution station № 2
Период Period V пост V потр V, м3 р t, °С
Янв. 2015 Jan 2015 3 513 580 3 492 682 -20 898 -4,5
Фев. 2015 Feb 2015 2 956 533 2 955 147 -1386 -2,4
Мар. 2015 March 2015 2 687 644 2688 179 535 2,0
Апр. 2015 Apr 2015 2341955 2 353 643 11 688 6,0
Май 2015 May 2015 1 267 524 1 282 113 14 589 14,4
Июн. 2015 June 2015 1 120 628 1 144839 24 211 18,2
Июл. 2015 Jule 2015 1 184632 1 204 649 20 017 18,1
Авг. 2015 Aug 2015 1 172 986 1 205 690 32 704 17,8
Сен. 2015 Sep 2015 1 270 015 1 282 597 12 582 14,1
Окт. 2015 Oct 2015 2345152 2 355 174 10 022 4,4
Ноя. 2015 Nov 2015 2 758 962 2 736 412 -22 550 0,7
Дек. 2015 Dec 2015 2 998 501 2 980 094 -18 407 0,1
Янв. 2016 Jan 2016 3 818 754 3 793 754 -25 000 -10,0
Фев. 2016 Feb 2016 2 848 532 2 830 339 -18 193 -0,7
Мар. 2016 March 2016 2 903 714 2889186 -14 528 0,3
Апр. 2016 Apr 2016 2164 215 2 172 795 8580 8,2
Май 2016 May 2016 1 336 825 1 355 949 19 124 15,3
Июн. 2016 June 2016 1 211945 1 229 661 17 716 18,3
Июл. 2016 Jule 2016 1 279 238 1 307 250 28 012 21,1
Авг. 2016 Aug 2016 1 387 763 1 404 235 16 472 19,5
Существует множество методик прогнозирования, каждая из которых применяется в той или иной сфере деятельности. Классификация методов прогнозирования представлена на рис. 3. Применение понятия «классификация» к методам прогнозирования требует разъяснения. Рисунок выделяет три группы методов: эвристические, аналитические и фактографические. Однако резкой границы между ними провести
нельзя. Предложенную классификацию следует считать нечеткой, размытой, т. е. методы 4 и 5, например, следует считать не только эвристическими, но и аналитическими. При прогнозировании реальных процессов трудно оставаться только на формальной основе, эвристические оценки так или иначе будут приняты во внимание. Аналитическими методами названы те, для которых предложены четко определенные
процедуры, алгоритмы действий. Под фактографическими понимаются методы, основанные на числовом материале (ретроспективной статистике). Аппарат регрессионного анализа и временных рядов во многом основан на одних и тех же идеях. Принципиальное различие состоит в том, что временной ряд является случайным процессом, и в роли аргумента Х выступает время Ь = 1, 2, ..., а обрабатываемая выборка оказывается упорядоченной. В регрессионном же анализе порядок следования членов выборки (х ,у) не имеет значения.
Метод регрессивного анализа позволяет провести интерполяцию и экстраполяцию статистически накопленной информации и, опираясь на законы математической статистки и теорию случайных процессов (разбаланс газа - случайная величина), построить математическую модель, наиболее адекватно описывающую возможные (прогнозируемые) значения величины разбаланса природного газа.
Для построения математической модели берутся статистически накопленная информация по ежемесячному сведению баланса газа на ГРС № 2 за 2015-2016 гг., а также среднемесячные значения температуры окружающей среды за указанные периоды. За основу модели берется зависимость величины разбаланса природного газа только от температуры окружающей среды. Другими факторами, такими как влажность, скорость и направление ветра, ориентация потребителя на определенную отрасль и др., пренебрегаем. По данным таблицы строится точечный график зависимости величины разбаланса от температуры,проводится аппроксимация данных с учетом того, что полученная модель должна быть адекватной.
По результатам аппроксимации получено следующее выражение:
у = 0,0317х5 - 0,6136х4 -
- 8,6842х3 + 128,01х2 +
+ 2523,2х - 11469, (9)
где у - величина разбаланса, м3, х -среднемесячная температура окружающей среды, °С.
TERRITORIJA NEFTEGAS - OIL AND GAS TERRITORY No. 6 june 2017
19
ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СТАНЦИИ И СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ
Достоверность модели характеризуется коэффициентом детерминации R2. Если все точки исследуемого массива (х ,у) лежат на прямой у(х), то Я2 = 1. В нашем случае Я2 = 0,8562, что говорит о достаточно высокой степени точности. На основе аналогичного анализа данных по всем ГРС региона можно прогнозировать величину разбаланса газа в зависимости от погодных условий. Очевидно, что появляются два пути анализа: 1) проводить анализ каждой ГРС в отдельности и потом суммировать полученные значения;
2) проводить анализ баланса газа региона в целом, учитывая при этом перетоки и транзит газа в другие субъекты РФ. Для реализации предложенных методов анализа требуется разработать специальные программно-вычислительные комплексы (ПВК), базирующиеся на накопленной статистической информации и позволяющие вносить актуальные данные в систему в режиме on-Line для повышения эффективности принятия управленческих решений при диспетчерском управлении ЕСГ.
ВЫВОДЫ
1. Разбаланс газа неизбежен, и его величину необходимо постоянно контролировать.
2. Определены возможные причины разбаланса природного газа статистическими методами.
3. Доказана необходимость прогнозирования величины разбаланса природного газа, в том числе за счет внедрения программно-вычислительных комплексов (ПВК), позволяющих вести расчеты в режиме on-Line.
References:
1. Gmurman V.E. Probability Theory and Mathematical Statistics. Textbook for high schools Moscow, Vysshaya Shkola, 2003, 479 pp. (In Russian)
2. Ishikawa K. Japanese Quality Management. Ed. by A.V. Glichev. Moscow, Ekonomika, 1988, 214 pp. (In Russian)
3. Sukharev M.G. Forecasting Methods. Textbook. Moscow, Russian State University of Oil and Gas named by I.M. Gubkin, 2009, 208 pp. (In Russian)
4. STO Gazprom 5.37-2011. Uniform Technical Requirements for Equipment Flow Measurement Units and the Amount of Natural Gas Used in Gazprom JSC. (In Russian)
5. STO Gazprom 5.32-2009. Organization of Natural Gas Measurement. (In Russian)
6. STO Gazprom 2-3.5-454-2010. Rules of Operation of Gas Mains. (In Russian)
7. RD 153-39.4-079-01. Methods of Determining the Flow Rate of Gas for Technological Needs of Gas Supply Companies and Losses in Gas Distribution Systems. (In Russian)
8. Khvorov G.A., Kozlov S.I., Akopova G.S., Evstifeev A.A. Reduction of Losses of Natural Gas for Transportation Through Main Pipelines of Gazprom JSC. Gazovaya promyshlennost' = Gas industry, 2013, No. 12, P. 66-69. (In Russian)
9. Pavlovsky M.A. Application of Mathematical Statistics to Analyze the Reasons for the Imbalance in the Transport of Natural Gas Pipeline Transmission System. Neftegazovoe delo = Oil and gas business, 2012, No. 1, P. 69-74. (In Russian)
10. Andriishin M.P., Igumentsev E.A.,Prokopenko E.A. Linear Trends in the Diagnosis of the Gas Balance. Aviatsionno-kosmicheskaya tekhnika i tekhnologiya = Aerospace technics and technology, 2008, No. 10 (57), P. 213-217. (In Russian)
11. Ignatiev A.A. Evaluation of the Cause Imbalance Volumes of Gas in the System 'Producer - Consumer'. Gazovaya promyshlennost' = Gas industry, 2010, No. 6, P. 20-22. (In Russian).
12. Andriishin M.P., Igumentsev E.A. Dynamics of Indicators of Statistical Reporting Gas Imbalance. Metrologiya = Metrology, 2014, P. 427-430. Access mode: http://metro1ogy.kharkov.ua/fi[eadmin/user_up[oad/data_gc/conference/M2014/pages/08/4.pdf (Access date: 15.06.2017). (In Russian)
13. Belov D.B., Ignatiev A.A., Solov'ev S.I. The Problem of Measurement Error in the Commercial Resource Accounting (for Example, Natural Gas Deliveries). Metody otsenki sootvetstviya = Methods of conformity assessment, 2012, No. 9, P. 20-24. (In Russian)
14. Salikov A.R. Imbalance in gas distribution networks. Gaz Rossii = Russian gas, 2015, No. 4, P. 36-41. (In Russian)
15. Newsletter of the Federal Tariff Service (FTS) of 28.06.2005, Ref. Number of CH-3923/9 «On Gas Losses Taken into Account». (In Russian)
Литература:
1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2003. 479 с.
2. Исикава К. Японские методы управления качеством / Сокр. пер. с англ.; под ред. А. В. Гличева. М.: Экономика, 1988. 214 с.
3. Сухарев М.Г. Методы прогнозирования: Учеб. пособие. М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2009. 208 с.
4. СТО Газпром 5.37-2011. Единые технические требования на оборудование узлов измерения расхода и количества природного газа, применяемых в ОАО «Газпром».
5. СТО Газпром 5.32-2009. Организация измерений природного газа.
6. СТО Газпром 2-3.5-454-2010. Правила эксплуатации магистральных газопроводов.
7. РД 153-39.4-079-01. Методика определения расхода газа на технологические нужды предприятий газового хозяйства и потерь в системах распределения газа.
8. Хворов Г.А., Козлов С.И., Акопова Г.С., Евстифеев А.А. Сокращение потерь природного газа при транспортировке по магистральным газопроводам ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2013. № 12. С. 66-69.
9. Павловский М.А. Применение методов математической статистики для анализа причин дисбаланса транспорта природного газа в трубопроводной газотранспортной системе // Нефтегазовое дело. 2012. № 1. С. 69-74.
10. Андриишин М.П., Игуменцев Е.А., Прокопенко Е.А. Линейные тренды в диагностике баланса газа // Авиационно-космическая техника и технология. 2008. № 10 (57). С. 213-217.
11. Игнатьев А.А. Оценка причина разбаланса объемов газа в системе «поставщик - потребитель» // Газовая промышленность. 2010. № 6. С. 20-22.
12. Андриишин М.П., Игуменцев Е.А. Динамика показателей статистической отчетности дисбаланса газа // Метролопя. 2014. С. 427-430 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://metrology.kharkov.Ua/fileadmin/user_upload/data_gc/conference/M2014/pages/08/4.pdf (дата обращения: 15.06.2017).
13. Белов Д.Б., Игнатьев А.А., Соловьев С.И. Проблема погрешности измерений при коммерческом учете ресурса (на примере поставки природного газа) // Методы оценки соответствия. 2012. № 9. С. 20-24.
14. Саликов А.Р. Разбаланс в сетях газораспределения // Газ России. 2015. № 4. С. 36-41.
15. Информационное письмо Федеральной службы по тарифам (ФСТ) от 28.06.2005 г. Исх. № СН-3923/9 «Об учете потерь газа».
20
№ 6 июнь 2017 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ
