«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Разработка моделей и алгоритма многокритериального выбора аппарата адаптивного прогнозирования показателей пожаровзрывобезопасности объектов производственно-технического обслуживания газодобывающего комплекса. Модели аппроксимации показателей пожаровзрывобезопасности

УДК: 004.942
DOI: -

Авторы:

¹ РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия

Ключевые слова: пожаровзрывобезопасность, газодобывающий комплекс, многокритериальная оценка, адаптивное автоматизированное управление, множественный ансамбль фильтра Калмана, системы поддержки принятия решений, многоагентные системы

Аннотация:

В статье определена проблема повышения эффективности тактического и оперативного адаптивного управления пожаровзрывобезопасностью (ПВБ) объектов производственно-технического обслуживания газодобывающего комплекса (ПТО ГДК). Выполнена разработка моделей, алгоритма и модуля многокритериального выбора модели аппроксимации для решения задачи адаптивного прогнозирования показателей ПВБ объектов системы пласт–скважина. Модуль является интеллектуальным программным агентом программно-вычислительного комплекса многоагентной адаптивной сетецентрической системы поддержки принятия решений (ПВК МАССППР) по адаптивному управлению ПВБ объектов ПТО ГДК. Предложенный алгоритм многокритериального выбора и адаптивного прогнозирования показателей ПВБ (на тактическом уровне) системы опасных производственных объектов (ОПО) пласт–скважина отличается модифицированной системой показателей ПВБ, наличием блока многокритериального выбора моделей аппроксимации исходных данных с применением аппарата нечеткого логического вывода (НЛВ). Результаты, полученные в исследовании, обеспечивают лицо, принимающее решение (ЛПР) информацией о динамике показателей ПВБ ОПО ПТО ГДК применительно к системе пласт–скважина нефтегазоконденсатных месторождений (НГКМ) с учетом условий эксплуатации технологических объектов Крайнего Севера.

Список литературы:

1. СТО Газпром 2-1.1-094-2007. Перечень помещений, зданий и наружных установок объектов добычи и обустройства газовых месторождений ОАО "Газпром" с категориями по взрывопожарной и пожарной опасности. – Введ. 2007–05–15. – М.: ИРЦ Газпром, 2007. – 277 с.
2. Гудин С.В. Модели и алгоритмы поддержки адаптивного управления пожарной безопасностью нефтегазовых объектов: дис. … канд. техн. наук: 05.13.10. – М., 2017. – 165 с.
3. Хабибулин Р.Ш., Гудин С.В. Многоагентная система адаптивного управления пожарными рисками на производственных объектах нефтегазовой отрасли // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: материалы III Всероссийской Поспеловской конференции с международным участием, Светлогорск, 6–11 июня 2016 г. – Калининград: Балтийский федеральный университет им. Иммануила Канта, 2016. – С. 301–308.
4. Самарин И.В. Методы, модели и алгоритмы автоматизации организационного управления пожаровзрывобезопасностью объектов топливно-энергетического комплекса: дис. … д-ра техн. наук: 2.3.4, 2.3.3. – М., 2022. – 446 с.
5. Молчанов В.П. Пожарная безопасность объектов добычи нефти и газа: дис. … д-ра техн. наук: 05.26.03. – М., 2005. – 424 с.
6. Степин Ю.П., Мухина А.Г. Разработка алгоритмов и программного обеспечения многокритериального выбора моделей адаптивного прогнозирования показателей работы объектов газодобывающего комплекса // Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России: тезисы докладов VIII Региональной научно-технической конференции, посвященной 100-летию профессора Ю.П. Желтова, Москва, 7–11 окт. 2024 г. – М.: РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, 2024. – С. 389–390.
7. Evensen G. Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics // Journal of Geophysical Research. – 1994. – Vol. 99, Issue C5. – P. 10143–10162. – DOI: 10.1029/94JC00572
8. Казаков Н.В. Актуальность применения моделей фильтра Калмана для решения задач адаптивного управления при разработке месторождений // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2011. – № 3. – С. 24–27.
9. Kalman R.E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction // Journal of Basic Engineering. – 1960. – Vol. 82, Issue 1. – P. 35–45. – DOI: 10.1115/1.3662552
10. Дэвис М.Х.А. Линейное оценивание и стохастическое управление / пер. с англ. М.В. Бурнашева, А.А. Новикова; под ред. А.Н. Ширяева. – М.: Наука, 1984. – 205 с.
11. Балакришнан А.В. Теория фильтрации Калмана / пер. с англ. С.М. Зуева; под ред. А.А. Новикова. – М.: Мир, 1988. – 168 с.
12. СП 231.1311500.2015. Обустройство нефтяных и газовых месторождений. Требования пожарной безопасности. – М.: ФГБУ ВНИИПО МЧС России, 2015. – III, 22 с.
13. Назаренко М.Ю., Золотухин А.Б. Применение методов машинного обучения для вероятностного прогноза добычи нефти. – М.: Недра, 2021. – 125 с.
14. Иткин В.Ю., Кочуева О.Н. Методы нечеткой логики в задачах нефтегазовой отрасли: учебное пособие. – М.: РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, 2021. – 122 с.
15. Мухина А.Г. Перспективные направления использования модели фильтра Калмана для решения задач прогнозирования и управления // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2011. – № 9. – С. 4–12.
16. Степин Ю.П., Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка управления нефтегазовыми технологическими процессами и производствами: в 2 т. Т. 1. / под общ. ред. Э.А. Трахтенгерца. – М.: МАКС Пресс, 2007. – 384 с.
17. Регулирование разработки нефтяных и газовых месторождений / Э.С. Закиров, С.Н. Закиров, И.М. Индрупский, Д.П. Аникеев // Актуальные проблемы нефти и газа. – 2018. – № 2(21). – С. 30. – DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2018-21.art30
18. Коротаев М.В., Правикова Н.В. Геоинформационные системы в геологии: учебное пособие. – М.: КДУ, Университетская книга, 2021. – 118 с.