ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
УДК 502.36;622.276 © А.В. Рыбаков, Е.В. Арефьева, 2015
Модель комплексного мониторинга состояния объектов нефтехранения
А.В. Рыбаков, к.т.н., Е.В. Арефьева, д.т.н. (Академия гражданской защиты МЧС России)
Адрес для связи: anatoll_rubakov@mail.ru
Ключевые слова: комплексный мониторинг, безопасность объектов нефтехранения, методы теории нечетких множеств, логико-возможностное моделирование.
Model of complex monitoring of petroleum keeping objects conditions
A.V. Rybakov, E.V. Arefeva (Research Center of Civil Defense Academy of EMERCOM of Russia, RF, Moscow)
E-mail: anatoll_rubakov@mail.ru
Key words: complex monitoring, safety of objects, petroleum keeping, methods of theory of fuzzy multiplicities, logical-possibillistic modeling.
In this article the core stages of construction of model of complex monitoring of petroleum keeping objects conditions are shown. On the basis of logical-possibillistic modeling the complex index petroleum keeping object conditions is produced. Using this of complex index the control actions are working out. These control actions provide preliminary forecasting of emergencies of technogenic character.
В настоящее время значительно возрастает число объектов нефтехранения, аварии на которых носят все более угрожающий характер, негативно воздействуя на людей и окружающую среду. На территории нашей страны с 1970 по 2010 г. произошло более 200 крупных промышленных взрывов [1]. При этом локальные взрывы и пожары при неблагоприятном стечении обстоятельств могут вызывать цепное развитие аварий до катастрофических чрезвычайных ситуаций (ЧС). Около 70 % наиболее тяжелых ЧС было зафиксировано на современных технологических агрегатах и производственных комплексах, проработавших от двух до шести лет после ввода в эксплуатацию, когда стоимость их основных фондов остается еще высокой. В целом потери от таких ЧС исчисляются ежегодно миллиардами длолларов.
Из анализа статистических данных об отказах и авариях подобных объектов следует, что основными причинами, способствующими их возникновению, являлись [2]:
- повышенная вибрация трубопроводов, а также просадки трубопроводов и опор - 49 %;
- дефекты изготовления оборудования, в первую очередь фасонных частей и арматуры - 23 %;
- погрешности монтажа - 17 %;
- коррозия и износ - 11 %.
Указанные причины приводят к аварийным ситуациям и образованию поражающих факторов (воздушной ударной волны с образованием осколочных полей, теплового и светового излучения) и, как следствие, за-
грязнению воздуха в очаге поражения угарным газом и отравляющими веществами.
Объекты нефтехранения, как правило, относятся к объектам площадного типа. Они характеризуются компактным размещением оборудования, систем трубопроводов, зданий и сооружений с пребыванием многочисленного персонала. Количество используемого оборудования на объектах нефтехранения очень велико, в связи с чем комплексный мониторинг правильности их работы для своевременного выявления предаварийной ситуации является очень сложным процессом. Анализ и обработка данных мониторинга осложняются еще и тем, что различное оборудование, датчики, обеспечивающие показания работы отдельных узлов объекта, имеют разные единицы измерения и градацию шкал опасного и безопасного функционирования, различную чувствительность к изменению ситуации, что также затрудняет своевременное выявление предаварийных ситуаций (ГОСТ Р 22.1.12-2005).
Существующие в настоящее время подходы к оценке состояния объекта и систем, обеспечивающих безопасность, рассматривают объект отдельно по каждому дестабилизирующему фактору. По этой причине невозможно в короткие сроки получать полное представление о состоянии объекта в каждый отдельный момент времени, а также прогнозировать вероятные последствия и аварийные ситуации (в том числе с визуальным моделированием) с выработкой управляющих воздействий. На подобных объектах развитие аварийной ситуации может провоцировать отклонение не только одного контролируемого показателя, но и отклонения в преде-
лах, близких к допустимым, совокупности наблюдаемых параметров [2]. К аварийной ситуации (особенно при значительном износе оборудования) может привести состояние, характеризующееся некоторой совокупностью параметров, каждый из которых близок к критическому, но находится в пределах нормы и не отражается на приборах как опасный сигнал.
В связи с отмеченным необходимо разработать комплексный показатель мониторинга состояния объектов нефтехранения, который позволил бы учесть все наблюдаемые параметры не по отдельности, а в комплексе, и влияние каждого (с весовым коэффициентом) на безопасное состояния объекта. Для этого предлагается использовать методы теории нечетких множеств, в частности теоретико-возможностный подход, для получения логической функции, величина которой будет описывать состояние объекта на основе автоматического перевода значений параметров мониторинга оборудования и объекта в соответствующие шкалы с выведением обобщенного показателя.
Возможность события в отличие от вероятности, оценивающей частоту его появления в регулярном стохастическом эксперименте, ориентирована на относительную оценку истинности события, его предпочтительности по сравнению с любым другим событием, причем в ранговой (порядковой) шкале, в которой могут быть представлены и содержательно истолкованы лишь отношения «больше», «меньше» или «равно». Содержательное толкование возможности обусловлено тем, что все теоретико-возможностные рассуждения и выводы должны быть инвариантны относительно любого строго сохраняющего порядок преобразования шкалы значений возможности [3]. Вместе с тем, хотя возможность не имеет событийно-частотной интерпретации, свойственной вероятности и связывающей ее с экспериментом, теория возможностей позволяет математически моделировать реальность на основе опытных фактов, знаний, гипотез и суждений исследователей, а также проверять адекватность построенных моделей и на их основе оптимально оценивать характеристики изучаемых процессов и явлений.
Предложенная система автоматизации комплексного мониторинга должна обеспечивать постоянный сбор информации, наблюдение и контроль, включающие процедуры измерения параметров технологического процесса на объекте, технологического оборудования, анализ выбросов веществ и параметры состояния окружающей среды на прилегающих к объекту территориях, и на их основе анализировать состояние объекта и риск возникновения аварии [4].
На первом этапе необходимо построить структурно-логическую модель комплексного мониторинга. На основе выделенной совокупности простых бинарных и сложных функциональных событий разрабатывается схема функциональной целостности исследуемой системы комплексного мониторинга. Она должна быть аналитически точным и строго формализованным отображением всех знаний о том, при каких условиях реализует или не реализует свои выходные функции каждый элемент рассматриваемой системы. С помощью одной
или нескольких выходных функций задается логический критерий функционирования исследуемой системы. В обобщенном виде он определяет тот режим работы или использования системы, математическую модель которого необходимо построить для количественной оценки исследуемого свойства системы в целом. Сложные и многофункциональные системные объекты могут характеризоваться не одним, а несколькими логическими критериями, для каждого из них должны строиться свои математические модели системы [5].
На втором этапе строится детерминированная логическая модель процесса функционирования исследуемой системы, представляющая собой логическую функцию работоспособности системы [6]. Аргументами логической функции являются нечеткие лингвистические переменные [6] - значения наблюдаемых параметров. В этой функции с помощью логических сумм, произведений и дополнений (инверсий) событий точно и однозначно определяется сложное случайное событие реализации системой заданного критерия ее функционирования, т.е. моделируемое свойство безопасности системы в целом. Результатом вычислений по построенной логической функции безопасного функционирования объекта является коэффициент комплексного мониторинга.
Логическая функция комплексного мониторинга в общем виде может быть представлена следующим образом:
уф^2л..^л)у...уф^2л..^л), (1)
где D1, D2, ..., Dn - значения наблюдаемых параметров, поступающие с установленных на объекте датчиков; л, V, «-» - операция соответственно конъюнкции, дизъюнкции и отрицания.
Существенным в построении функции комплексного мониторинга является то, что ее аргументами являются величины наблюдаемых параметров, представленных значениями нечеткой лингвистической переменной. Для построения лингвистической переменной выбраны следующие термы: Т1 - штатный уровень; Т2 - предельно допустимый уровень; Т3 - критический уровень. Универсальными множествами для их построения являются шкалы измерения для каждого наблюдаемого показателя (концентрация, температура, уровень загазованности и др.), приведенные в нормативных документах (ГОСТ Р 22.1.12-2005). Общий вид лингвистической переменной значения наблюдаемого параметра представлен на рис. 1.
Для построения лингвистических переменных по каждому наблюдаемому параметру необходимо использовать характеристики датчиков согласно технической документации на них. Такой подход позволит не привлекать экспертов и соответственно избежать субъективности при построении лингвистической переменной, что повышает достоверность полученных результатов. Представленный на рис. 1 общий вид лингвистической переменной служит так называемой «измерительной линейкой», в соответствии с которой каждый подаваемый с датчика сигнал переводится в нечеткое значение. Подставляя полученные значения в функцию (1), полу-
Рис. 1. Общий вид лингвистической переменной по наблюдаемому параметру х
чим нечеткое значение показателя комплексного мониторинга. Проведя дефазификацию, т.е. перевод нечеткого значения в четкое, получим численное значение показателя комплексного мониторинга. На основе показателя комплексного мониторинга делается
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.