Научная статья на тему 'Усовершенствованное управление (APC) нефтехимическим производством на основе многоуровневой нейросетевой системы поддержки принятия решений'

Усовершенствованное управление (APC) нефтехимическим производством на основе многоуровневой нейросетевой системы поддержки принятия решений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
197
50
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Слетнёв М. С., Веревкин А. П.

В настоящей статье предложена интеграция интеллектуальной системы поддержки принятия решений (DSS) для оперативного управления нефтехимическим предприятием с APC-решением диагностики измерительных каналов. Описана методика построения нейросетевых моделей для верификации значений измеряемых параметров с учетом характера физико-химических свойств технологического процесса. Предложена методология построения систем DSS с учетом потребности в верификации данных.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Слетнёв М. С., Веревкин А. П.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Усовершенствованное управление (APC) нефтехимическим производством на основе многоуровневой нейросетевой системы поддержки принятия решений»

Конфигурирование компонентов. Производится соответствующая настройка компонентов и их параметров. Назначение скриптов. Установка связей и т.п.

Конечная настройка и компиляция. На данном этапе настраиваются параметры качества изображения, выбирается компилятор под определённую операционную систему и компилируется готовое приложение [6].

Список литературы:

1. Келли Мэрдок. 3ds Max 2012. Библия пользователя. Диалектика. -Вильямс, 2012. - 1294 с. - ISBN 978-5-8459-1768-3, 978-1-118-02220-7.

2. Федоткин И.М. Математическое моделирование технологических процессов. - Либроком, 2011. - 416 с. - ISBN 978-5-397-01905-7.

3. Sue Blackman. Beginning 3D Game Development with Unity: All-in-one, multi-platform game development. - Apress, 2011 - 992 c. - ISBN 1430234229.

4. Ryan Henson Creighton. Unity 3D Game Development by Example. - Packt Publishing, 2010. - 384 c. - ISBN 1849690545.

5. Volodymyr Gerasimov, Devon Kraczla. Unity 3.x Scripting. - Packt Publishing, 2012. - 292 c. - ASIN: B008AWTYSY.

6. Will Goldstone. Unity 3.x Game Development Essentials. - Packt Publishing, 2011. - 488 c. - ISBN 1849691444.

УСОВЕРШЕНСТВОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ (APC) НЕФТЕХИМИЧЕСКИМ ПРОИЗВОДСТВОМ НА ОСНОВЕ МНОГОУРОВНЕВОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

© Слетнёв М.С.*, Веревкин А.П.4

Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа

В настоящей статье предложена интеграция интеллектуальной системы поддержки принятия решений (DSS) для оперативного управления нефтехимическим предприятием с APC-решением диагностики измерительных каналов. Описана методика построения нейросетевых моделей для верификации значений измеряемых параметров с учетом характера физико-химических свойств технологического процесса.

Предложена методология построения систем DSS с учетом потребности в верификации данных.

* Кафедра Автоматизации технологических процессов и производств. Научный руководитель: Буренин В. А., профессор кафедры Вычислительной техники и инженерной кибернетики, доктор технических наук.

* Кафедра Автоматизации технологических процессов и производств.

Одним из способов повышения эффективности оперативного управления технологическими процессами на предприятиях ТЭК является применение технологий и систем поддержки принятия решений (Decision Support System, DSS). DSS - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения задач штатного управления и принятия решений в нестандартных ситуациях.

Основным инструментом повышения экономической эффективности является применение технологий усовершенствованного управления (APC -Advanced Process Control). APC - это широкий спектр программных средств, применение которых, в сочетании с проблемно-ориентированными экономическими и организационными подходами к управлению, позволяет оперативно, в реальном времени, оптимизировать работу технологических объектов [1].

В то время как DSS нацелены, в первую очередь, на мониторинг нештатных ситуаций и отклонений показателей функционирования технологического процесса от нормальных значений, APC-системы призваны обеспечивать управление технологическим процессом и отдельными технологическими установками в штатных ситуациях по показателям их функционирования (показателям качества и (или) технико-экономической эффективности), а также диагностику состояния измерительных каналов. Последнее является необходимым условием, т.к. АРС-системы широко используют модели, для которых критически важным является отсутствие погрешности измерения технологических параметров выше некоторых достаточно малых значений.

Одной из особенностей DSS-систем является использование ими агрегированных производственных данных реального времени для анализа текущего состояния технологического процесса и выдачи рекомендаций на управление, а также парирования неисправностей в информационно-измерительных каналах. Источником потенциальных проблем является тот факт, что средствами АСУТП и MES-систем почти вся информация, поступающая в DSS, не верифицируется. Это обуславливает риск попадания неверных данных на вход интеллектуальных анализаторов и контроллеров АСУ ТП и, как следствие, риск выведения ложных заключений пользователем. Таким образом, при отсутствии надлежащей оперативной верификации данных на входе в DSS степень адекватности ее работы (как и количество ложных предупреждений о нештатных ситуациях) зависит от надежности каналов измерения и функционирования АСУТП и MES-систем.

Наличие данного обстоятельства приводит к необходимости решения следующей задачи: разработать подход (метод) оперативной (в реальном времени) верификации значений измеренных технологических параметров в условиях отсутствия дублированных информационно-измерительных каналов.

Известен подход к диагностике функциональной исправности информационно-измерительных каналов, который использует идею информационной

избыточности, достигаемой путем построения набора моделей вычисления (виртуальных анализаторов - ВА) одного и того же показателя качества (ПК) на различных подмножества технологических параметров [2, 3, 4].

С учетом требования адаптируемости применяемых моделей в реальном времени традиционные алгоритмы (регрессия, сплайны), методы нечеткой логики и гибридные технологии получения моделей ВА ограничены в применении [4]. Для решения поставленной задачи синтеза ВА и проверки достоверности данных, получаемых с датчиков, в системах АРС и DSS наилучшими характеристиками (с точки зрения адаптируемости) обладают нейросетевые технологии, либо применение НС совместно с другими технологиями анализа данных. Это связано с такими качествами НС как параллельность вычислений (это обеспечивает оперативность) и обучаемость (это обеспечивает адаптируемость).

В данном случае ВА представляет собой обученную нейронную сеть, обрабатывающую входной вектор производственных данных с последующим прогнозированием анализируемой величины.

Очевидно, что формирование набора показателей, на основе которых составляется прогноз значения определенного параметра должно осуществляться на основе имеющейся функциональной или статистической связи между ними. Это означает, что для каждого верифицируемого параметра технологического объекта необходимо составлять набор показателей, с которыми он функционально или статистически связан. Этот этап выполняется на основе изучения физических, химических моделей процессов или привлечения эвристической информации о действующем объекте [2, 3].

В качестве обучающей выборки для нейросетевой модели ВА используются как ретроспективные производственные данные по технологическому объекту, хранящиеся в БДРВ АСУТП или системы MES-уровня, так и текущие значения параметров.

Существенно, что для верификации могут использоваться несколько моделей ВА одного и того же параметра, что повышает возможности и точность верификации.

Основой работы АРС-модуля и DSS-модуля являются модели, которые можно трактовать как ядро базы знаний. Если в работе DSS используются нейросетевые модели, решающие задачу классификации состояния технологического процесса, то в АРС модуле задействованы нейронные сети, решающие задачу прогноза значения верифицируемого параметра.

Производственные данные реального времени сначала проходят верификацию в АРС-модуле, только затем, попадая на вход DSS-модуля, обеспечивают надежность заключений и адекватность действий пользователей.

Рекомендательная информация, служащая для парирования или предупреждения нештатной ситуации, формируемая путем опроса экспертов в виде, например, продукционной системы, являющейся частью баз данных и знаний системы DSS.

В случае обнаружения некорректных данных (данных с большим отклонением от допустимой величины погрешности) АРС-модуль отменяет текущую попытку анализа состояния технологического процесса и сигнализирует пользователю о состоянии приборов, корректность показаний которых поставлена под сомнение и которые, как следствие, требуют внеочередной калибровки.

Другим вариантом развития ситуации может быть подмена некорректного значения параметра его моделируемым значением.

Список литературы:

1. Захаркин М.А., Кнеллер Д.В. Применение методов и средств усовершенствованного управления технологическими процессами (АРС) // Датчики и системы. - 2010. - № 11.

2. Ахметов С.А., Ишмияров М.Х., Веревкин А.П., Докучаев Е.С., Малышев Ю.М. Технология, экономика и автоматизация процессов переработки нефти и газа. - М.: Химия, 2005. - С 637-661.

3. Веревкин А.П., Кирюшин О.В. Проблемы повышения эффективности управления процессами добычи и переработки нефти и газа // Территория нефтегаз. - 2009. - № 5. - С 12-15.

4. Бахтадзе Н. Н., Виртуальные анализаторы (идентификационный подход) // Автомат. ителемех. - 2004. - № 11. - С 3-24.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.