2018. — Т 10. — №5 - перейти к содержанию номера...
Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/87ecvn518.html
Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 260 Кбайт)
Ссылка для цитирования этой статьи:
Хрипунова, А. С. Подходы к созданию интеллектуальных систем поддержки принятия решений по управлению производственными процессами внутрипромыслового транспорта углеводородов / А. С. Хрипунова, К. А. Казак, С. С. Хрипунов [и др.] // Вестник Евразийской науки. — 2018. — Т 10. — №5. — URL: https://esj.today/PDF/87ECVN518.pdf (дата обращения: 06.10.2024).
Подходы к созданию интеллектуальных систем поддержки принятия решений по управлению производственными процессами внутрипромыслового транспорта углеводородов
Хрипунова Анна Сергеевна
ООО «Научно-исследовательский институт трубопроводного транспорта», Москва, Россия
Ведущий научный сотрудник
Кандидат экономических наук
E-mail: A.S.Khripunova@gmail.com
РИНЦ: http://elibrary.ru/author_profile.asp?id=641219
Казак Константин Александрович
ПАО «Газпром», Москва, Россия
Заместитель начальника управления – начальник отдела
Кандидат технических наук
E-mail: K.kazak@adm.gazprom.ru
Хрипунов Сергей Сергеевич
АО «Бортовые аэронавигационные системы», Москва, Россия
Ведущий инженер-конструктор
E-mail: Gyzmoluna@gmail.com
Гниломёдов Евгений Викторович
ООО «Научно-исследовательский институт трубопроводного транспорта», Москва, Россия
Старший научный сотрудник
Кандидат экономических наук
E-mail: Gev.85@mail.ru
Аннотация. Процесс управления внутрипромысловым транспортом углеводородов обусловлен рядом трудностей, связанных с неточностью и неполнотой получаемых телеметрических данных, наложением временных ограничений на принятие управленческих решений, необходимостью обрабатывать системы большого объема информации в процессе функционирования в режиме реального времени. Авторами предлагается использовать ИСППР по управлению производственными процессами внутрипромыcлового транспорта газа, в основе построения которой положен итерационный процесс, предполагающий получение работоспособного продукта с нарастающей функциональностью на каждой итерации. Применение подобных современных математических методов в газовой отрасли позволило бы разработать адаптивные алгоритмы поддержки принятия решений в управлении технологическими процессами внутрипромыслового транспорта газа принципиально другого качественного уровня. Базовой функциональностью ИСППР представляется гидравлическое моделирование параметров газожидкостного потока на газовом промысле и имитационное моделирование технологических процессов внутрипромыслового транспорта. Построение математических моделей управления технологическими процессами на газопромысловых объектах с неполными и нечеткими данными осуществляется на основе гибридных автоматов. Гибридные автоматы сочетают в себе дискретные и непрерывные модели и могут быть, в частности, представлены диаграммой состояний с условными переходами и набором дифференциальных уравнений. Для построения моделей определения состояний технологических процессов внутрипромыслового транспорта авторы предлагают использовать методы теории распознавания образов. С целью гарантированного поддержания актуальности разработанных алгоритмов для конкретных газовых промыслов в процессе эксплуатации необходимо наличие согласованной программы периодического проведения экспериментов на газопромысловых объектах для идентификации параметров технологических процессов внутрипромыслового транспорта газа. Статья написана на основе диссертационного исследования, связанного с исследованием тенденций инновационного развития предприятий и разработки практических рекомендаций по совершенствованию управления их инновационной деятельностью.
Ключевые слова: внутрипромысловый транспорт углеводородов; интеллектуальные системы поддержки принятия решений; итерационный процесс; гидравлическое моделирование; имитационное моделирование; телеметрия; методы теории распознавания образов
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
ISSN 2588-0101 (Online)
Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.