«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Методы верификации и достоверизации данных для решения задач в автоматизированных системах управления технологическими процессами нефтегазовой отрасли

УДК: 004.511.3:002.261
DOI: -

Авторы:

¹ Нефтеавтоматика, Уфа, Россия
² Уфимский государственный технический университет, Уфа, Россия

Ключевые слова: информация, автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП), методические подходы, верификация, достоверизация (исправление) недостоверных данных, измерительный канал, модели, методы обработки информации, достоверизация измерений и алгоритмов обработки информации

Аннотация:

Диагностика достоверности данных, циркулирующих в системе управления технологическим процессом, является актуальной проблемой для всех областей производства. Верификация и исправление (достоверизация) данных – составная часть современных автоматизированных систем управления технологическими процессами, что подтверждается большим числом публикаций по этой тематике [2, 3, 6–9, 11, 12]. В частности, для объектов топливно-энергетического комплекса эти проблемы рассмотрены в работах [7, 8, 15, 16]. Обнаружение полного (или аппаратного) отказа датчиков является простой задачей в случае, если выходной сигнал датчика имеет шкалу 4…20 мА. Парирование последствий таких отказов сводится к "замораживанию" соответствующих переменных на последних достоверных значениях с последующим использованием резервных или прогнозных источников информации [4]. Обнаружение функциональных отказов и неадекватности моделей, что и составляет предмет верификации, является существенно более сложной задачей. В статье рассматриваются методические подходы к построению систем верификации, виды моделей, методы идентификации недостоверной информации и ее достоверизации.

Список литературы:

1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление: в 2 кн. Кн. 1 / пер. с англ. А.Л. Левшина; под ред. В.Ф. Писаренко. – М.: Мир, 1974. – 406 с.
2. Веревкин А.П. Диагностика, верификация и достоверизация данных для автоматизированных систем управления // Электрон. науч. журн. Нефтегазовое дело. – 2016. – № 3. – С. 239–254. – URL: https://ogbus.ru/files/ogbus/issues/3_2016/ogbus_3_2016_p239-254_VerevkinAP_ru.pdf
3. Веревкин А.П., Муртазин Т.М. Искусственный интеллект в задачах моделирования, управления, диагностики технологических процессов: моногр. – М.; Вологда: Инфра-Инженерия, 2023. – 232 с.
4. Веревкин А.П., Кирюшин О.В. Автоматизация технологических процессов и производств в нефтепереработке и нефтехимии: учеб. пособие. – Уфа: УГНТУ, 2005. – 171 с.
5. Подготовка данных для построения виртуальных анализаторов в задачах усовершенствованного управления / А.П. Веревкин, С.В. Денисов, Т.М. Муртазин, К.Ю. Устюжанин // Автоматизация в пром-сти. – 2019. – № 3. – С. 12–17.
6. Гайдамак А.В., Веревкин А.П. Метод статистического моделирования реакторных процессов установки каталитического риформинга для систем диагностики исправности информационно-измерительных каналов // Проблемы автоматизации технолог. процессов добычи, трансп. и перераб. нефти и газа: сб. науч. тр. Всерос. науч.-практ. интернет-конф., Уфа, 18 апр. 2013 г. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2013.
7. Голубятников Е.А., Сарданашвили С.А. Проблемы моделирования on-line режимов систем газоснабжения // Территория Нефтегаз. – 2015. – № 4. – С. 32–37.
8. Денисенко В.В. Динамическая погрешность измерительных каналов АСУ ТП // Современные технологии автоматизации. – 2011. – № 2. – С. 92–101.
9. Захарченко В.Е. Контроль достоверности значений параметров в АСУТП // Имитационное моделирование. Теория и практика: тр. Третьей всерос. науч.-практ. конф. по имитационному моделированию и его применению в науке и пром-сти (ИММОД-2007), СПб., 17–19 окт. 2007 г.: в 2 т. Т. 1. – СПб.: С.-Петерб. ин-т информатики и автоматизации РАН, 2007. – С. 278–286.
10. Кластерный анализ. – URL: https://docs.exponenta.ru/stats/examples/cluster-analysis.html (дата обращения 13.02.2019).
11. Корчинский В.В., Беззебенко В.В., Бовтрюк М.А. Метод оценки качества канала в условиях воздействия преднамеренной помехи // Вимiрювальна та обчислювальна технiка в технологiчних процессах. – 2013. – № 2. – С. 192–194.
12. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Шелков А.Б. Достоверность и сохранность информации в АСУ. – 2-е изд. – М.: СИНТЕГ, 2003. – 496 с.
13. Мозгалевский А.В., Калявин В.П. Системы диагностирования судового оборудования. – Л.: Судостроение, 1987. – 224 с.
14. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие. – М.: Вузовский учеб., 2007. – 365 с.
15. Сарданашвили С.А., Голубятников Е.А. Применение методов повышения достоверности онлайн-данных и результатов моделирования режимов промысловых, магистральных, газораспределительных трубопроводных систем // Территория Нефтегаз. – 2018. – № 9. – С. 24–34.
16. Анализ баланса потоков жидкости в инженерных сетях нефтегазодобывающего предприятия: метод. материалы / М.А. Слепян, Ю.И. Зозуля, А.К. Муравский, Н.М. Сибагатуллин. – Уфа: Монография, 2002. – 119 с.
17. Некипелов Н. Фильтрация данных в системах анализа и прогноза. – URL: https://basegroup.ru/community/articles/data-filtration (дата обращения 03.11.2019).
18. Coleman B., Babu J. Techniques of Model-Based Control. – Prentice Hall PTR, 2002. – 704 p.