Идентификация предаварийных ситуаций на промышленных объектах управления: на примере процесса каталитического риформинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Жедунов, Руслан Равкатович

• Жедунов, Руслан Равкатович
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Жедунов, Руслан Равкатович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРЕДАВ АРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Состояние вопроса идентификации предаварийных и аварийных ситуаций в технологических процессах.

1.1.1. Общие понятия обеспечения безаварийности.

1.1.2. Задачи обеспечения безаварийности.

1.1.3. Задача идентификации ПАС как одна из задач обеспечения безаварийности.

1.1.4. Методы идентификации ПАС.

1.2. Анализ методов идентификации предаварийных ситуаций.

1.3.Постановка задачи исследования.

1.4.Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРЕДАВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИИ КАЧЕСТВЕННОГО ХАРАКТЕРА И ДАННЫХ О ВЕРОЯТНЫХ ОТКАЗАХ.

2.1 .Интеллектуальная ситуационная модель промышленного объекта управления как источника предаварийных ситуаций.

2.2.Метод идентификации предаварийных ситуаций промышленного объекта управления.

2.3.Реализация метода идентификации предаварийных ситуаций.

2.4. Алгоритмы идентификации ПАС.

2.5.Реализация процедуры идентификации ПАС на основе реляционной СУБД.

2.6. Оценка избыточности и противоречивости интеллектуальной ситуациоиной модели промышленного объекта как источника предаварийных ситуаций.

2.7. Адаптация интеллектуальной ситуационной модели.

2.8.Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ПРОМЫШЛЕННОЙ УСТАНОВКИ КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА КАК ИСТОЧНИКА ПРЕДАВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ.

3.1.Описание промышленной установки каталитического риформинга.

3.1.1. Общая характеристика процесса.

3.1.2. Характеристика установки каталитического риформинга.

3.1.3. Краткое описание технологического процесса.

3.1.4. Основное оборудование процесса.

3.2.Оборудование установки и его описание.

3.3.Описание отказов оборудования установки.

3.4.Описание нарушений эксплуатации установки.

3.5.Формирование наборов правил идентификации предаварийных ситуаций установки.

3.6.Описание деревьев отказов установки каталитического риформинга.

3.7.Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРЕДАВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА.

4.1. Система идентификации предаварийных ситуаций каталитического риформинга.

4.1.1. Методология разработки СИП АС.

4.1.2. Взаимодействие СИПАС с системой управления технологическим процессом.

4.1.3. Формирование требований к разрабатываемой СИПАС.

4.1.4. Анализ предметной области идентификации предаварийных ситуаций технологического процесса.

4.1.5. Выбор программного обеспечения для реализации системы.

4.1.6. Система идентификации предаварийных ситуаций.

4.2. Оценка эффективности идентификации предаварийных ситуаций с использованием модели процесса каталитического риформинга как источника предаварийных ситуаций.

4.3.Выводы по четвертой главе.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Идентификация предаварийных ситуаций на промышленных объектах управления: на примере процесса каталитического риформинга»

Одним из критериев, характеризующих полноту использования ресурсов промышленного объекта управления, является его безаварийность. Это связано с тем, что с безаварийностью косвенно связаны такие экономические показатели как длительность простоев оборудования, размер расходов на поиск и устранение причин аварийных ситуаций, размеры штрафов за нарушения экологической безопасности.

Рост эффективности при увеличении безаварийности использования оборудования обусловлен следующими возможными факторами: во-первых, уменьшается общая длительность простоев производства либо отдельных его участков, что обеспечивает предприятию получение дополнительного дохода; во-вторых, безаварийный режим эксплуатации обеспечивает общее увеличение фактического физического ресурса оборудования; в-третьих, снижается общий ущерб, обусловленный нарушениями течения производства^ 1, с. 143-145].

Повышение эффективности использования существующих установок отвечает также принципам «усовершенствованного управления», (АРС - Advanced Process Control), одной из реализаций которого является «управление с прогнозирующей моделью» (МРС -Model Predictive Control) [42].

Вместе с тем, в России начиная с 2004 г. возрастает доля оборудования, эксплуатируемого свыше сроков, предусмотренных при его разработке [45]. Большая степень износа такого оборудования требует при его эксплуатации принимать во внимание различную информацию, связанную с обеспечением безаварийное i и производства. Однако анализ деклараций российских производств по промышленной безопасности показывает, что в большинстве случаев анализ опасностей производственного процесса носит неудовлетворительный характер, в частности, в отношении построения сценариев аварий и их последствий[36].

Необходимо отметить также и тот факт, что в России осуществляется широкое распространение системы экологического менеджмента (группа мировых стандартов качества ISO 14000) и стандарта оценки системы менеджмента здоровья и безопасности (OFISAS 18001), существенно ужесточающих требования к безаварийности производств[40], что согласуется с международными документами, такими как Резолюция Генеральной Ассамблеи ООН от 9.04.1985 №39/248 и национальными, например, Декларацией прав потребителей Российской Федерации от 20.12.1990 г. [57]

В настоящее время системы обеспечения безаварийности производства опираются, как правило, на контроль параметров состояния процесса в допустимом диапазоне. Данный подход не позволяет учитывать предаварийные ситуации, определяемые сочетаниями допустимых значений нескольких параметров. Вследствие этого эксплуатация промышленного объекта характеризуется недостаточной безаварийность и связана с нарушениями экологической безопасности. Поэтому для сложных промышленных объектов необходимо распознавание предаварийных ситуаций (ПАС), позволяющее прогнозировать возникновение аварийного режима, а затем предотвращать остановку процесса или снизить потери от возникновения аварии. Вопросы идентификации и управления сложными химико-техническими системами, непосредственно связанные с обеспечением безаварийности на промышленных объектах, рассматривались в работах таких ученых как Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Поспелов Д.А., Егоров А.Ф., Обновленский П.А., Химмельблау Д. и другие [43,44,46, 49, 50,51, 95 и др.].

Существующие методы, используемые в современной промышленности, не обеспечивают возможности достаточной информационной поддержки распознавания ПАС, поэтому идентификация последних осуществляется с обязательным участием персонала установок. Однако эффективность распознавания ПАС оператором также зависит от его квалификации, сложности установки, характеристик оборудования, и может оказаться недостаточной, что приводит к возникновению аварий на промышленном объекте.

Отсутствие эффективных методов распознавания ПАС, использующих информацию о вероятных отказах оборудования и знания экспертов, обуславливает недостаточную безаварийность промышленных объектов. Так как убытки, связанные с остановами по причине предаварийных ситуаций на промышленных объектах, достаточно велики, то создание подобного метода позволит получить значительную экономическую выгоду за счет сокращения длительности простоев оборудования и увеличение физического ресурса его эксплуатации.

Таким образом, создание эффективного метода и системы идентификации предаварийных ситуаций, промышленного объекта управления, позволяющих повысить его безаварийность, является актуальной научной и практической задачей.

Нефтеперерабатывающие производства представляют собой стратегическую отрасль промышленности России, важным показателем развития которой служит доля процессов глубокой переработки нефти. Анализ тенденций развития мирового рынка производства и потребления продуктов нефтепереработки показывает, что основная доля приходится на транспортное топливо (50-52%), а также бытовое и промышленное топливо

35-38%). Ситуация практически не изменится вплоть до 2010 года. Однако наметились принципиальные изменения в структуре производимых нефтепродуктов. Так, если в 19751980 годах сумма легких и средних дистиллятных продуктов составляла 60—61%, то в 1995 году она уже была 72% и к 2010 году достигнет 85% .[103]

Широкие возможности в углублении переработки нефти представляет вторичная переработка нефтепродуктов, в частности каталитический риформинг(КР).

Среди технологического оборудования установки нефтеперерабатывающих предприятий отнесены к наиболее опасным производственным объектам[35,37]. В частности, «реакторные аппараты, предназначенные для проведения высокотемпературных и высоконапряженных технологий, каталитических процессов под повышенным давлением и таких основных особоопасных операций как нитрование, галогенирование, гидрирование, крекинг, риформинг.» отнесены к химическому оборудованию первой (высшей) группы опасности[17]. Убытки НПЗ, связанные с возникновением аварий и остановами по причине предаварийных ситуаций, достаточно велики, поэтому улучшение показателя безаварийности крупнотоннажных установок каталитического риформинга может принести существенную экономическую выгоду.

Это обуславливает необходимость рассмотрения предлагаемого метода идентификации ПАС на примере технологического процесса каталитического риформинга.

Целью настоящей работы является повышение безаварийности промышленных объектов за счет ранней идентификации предаварийных ситуаций процесса (на примере процесса каталитического риформинга).

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

- проведен системный анализ процесса идентификации предаварийной ситуации на промышленных объектах;

- разработан метод идентификации предаварийных ситуаций с использованием информации качественного характера и данных о вероятных отказах оборудования;

- проведен анализ процесса каталитического риформинга как источника предаварийных ситуаций;

- формализовано описание процесса каталитического риформинга как источника предаварийных ситуаций;

- разработано программное обеспечение для составления описания промышленного объекта как источника предаварийных ситуаций;

- методом имитационного моделирования проведена оценка эффективности идентификации предаварийных ситуаций каталитического риформинга с использованием разработанных метода и алгоритмов идентификации ПАС.

Методы исследования. Для решения поставленных задач применялись методы системного анализа, искусственного интеллекта, теория надежности, теория управления.

Научная новизна работы состоит в следующем: предложен метод идентификации предаварийных ситуаций, основанный на учете информации качественного характера и данных о вероятных отказах оборудования; разработана интеллектуальная ситуационная модель каталитического риформинга как источника предаварийных ситуаций; разработан алгоритм адаптации интеллектуальной ситуационной модели промышленного объекта как источника предаварийных ситуаций.

Практическая ценность работы: проведен анализ процесса каталитического риформинга как источника предаварийных ситуаций; сформирована база данных и знаний, характеризующая процесс каталитического риформинга как источник предаварийных ситуаций; разработано программное обеспечение, реализующее метод идентификации предаварийных ситуаций с учетом информации качественного характера и данных о вероятных отказах оборудования.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на VI Международной технической конференции «Компьютерное моделирование-2005» (г. Санкт-Петербург, 2005), на Международной научно-технической конференции "Информационные технологии в науке, образовании и производстве"(ИТНОП) (г. Орел, 2006 г.), на XIX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-XIX» (г.Воронеж, 2006), на 50-й конференции профессорско-преподавательского состава ФГОУ ВПО АГТУ (г.Астрахань, 2006), на IV Всероссийской научно-технической конференции «Искусственный интеллект в XXI веке и решения в условиях неопределенности» (г. Пенза, 2006), на XX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-ХХ» (г.Ярославль, 2007), на Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности» (АСТИНТЕХ) (г.Астрахань, 2007).

Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ в научных сборниках(в том числе 2 работы опубликованы в журналах, рекомендуемых ВАКом), получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 154 страницах; она состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, списка использованной литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Жедунов, Руслан Равкатович

ВЫВОДЫ

1. Предложен метод идентификации ПАС на промышленном объекте с учетом информации качественного характера и данных о вероятных отказах оборудования.

2. Проведен анализ процесса каталитического риформинга, по результатам которого сформирована база данных и знаний, характеризующая процесс как источник предаварийных ситуаций.

3. Построена интеллектуальная ситуационная модель каталитического риформинга как источника предаварийных ситуаций, включающая 360 правил идентификации ПАС.

4. Синтезирован алгоритм адаптации интеллектуальной ситуационной модели промышленного объекта управления как источника предаварийных ситуаций.

5. Разработано программное обеспечение, реализующее метод идентификации ПАС на промышленном объекте с учетом информации качественного характера и данных о вероятных отказах оборудования.

6. Оценка разработанных метода и системы показала, что идентификация предаварийных ситуаций каталитического риформинга с их использованием характеризуется высоким быстродействием и позволяет идентифицировать 90% предаварийных ситуаций, выделяемых экспертами, что существенно улучшает показатель безаварийности промышленного объекта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Жедунов, Руслан Равкатович, 2008 год

1. Аварии и катастрофы. Предупреждение и ликвидация последствий.Книга 1/под ред. К.Е. Кочеткова, В.А. Котляревского, А.В. Забегаева М.: Изд-во АСВ, 1995. -320 с.

2. Айзерман, М.А. Методы потенциальных функций в теории обучения машин / М.А.Айзерман, Э.М.Браверман, Л.И.Розонойер М.:Наука, 1970 г. - 384 с.

3. Александровская, Л.Н. Вероятностные методы анализа безопасности технических систем/ Л.Н.Александровская, И.З.Аронов, В.П.Соколов, А.В.Цырков. М.: МАТИ, 1997 г.-366 с.

4. Алиев, Р.А. Методы интеграции в системах управления производством/ Р.А.Алиев-М.:Энергоатомиздат, 1989.-271 с.

5. Алиев, Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом. /Р.А.Алиев, Н.М.Абдикеев, М.М.Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990. - 264 с.

6. Алиев Т.М. Измерительная техника/Т.М.Алиев, А.А.Тер-Хачатуров. М.: Высш.шк., 1991.-384 с.

7. Интеллектуальные системы управления организационно-техническими системами/А.Н.Антамошин, О.В.Близнова, А.В.Бобов, А.А.Большаков и др. Под ред.профессора А.А.Большакова. М.:Горячая линия-Телеком, 2006, -160 с.

8. Антонов, О.В. Оптимальное управление процессом каталитического риформинга с использованием гибридной математической модели: дисс. . канд. техн. наукзащищена 26.12.2003: утв. 14.05.2004 /О.В. Антонов Астрахань, 2003 г. -186 с.

9. Арбузов, Г.М. Методы анализа промышленных рисков химически опасных объектов//Химическая промышленность 2005. - Т.85, №6 - С.306-314.

10. Аронов, И.З. Современные проблемы безопасности технических систем и анализа риска//Стандарты и качество 1998. - №3 - С.33.

11. Аронов, И.З. Анализ текущего уровня безопасности энергоблоков АС с использованием контрольных карт/ И.З.Аронов, Н.Ф.Бирюкова, Г.И.Букринский, Г.И.Грозовский //Атомная энергия 1994. - Т.76, №1 - С.46-48.

12. АСУТП гидроочистки сырья и установки каталитического риформинга //Автоматизация в промышленности 2003. - №1 - С.42-43.

13. Базанов, А.Г. Основы пожаровзрывобезопасности в химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей отраслях промышленности и пути ее повышения/А.Г.Базанов, Г.М.Ласкин, Г.М.Арбузов, П.Н.Мудряков//Химическая промышленность 2003. - Т.80, №9. - С.40-55.

14. Бахтадзе, Н.Н. Виртуальные анализаторы в оперативных системах управления производством//Датчики и системы 2004. - №4. — С.52-64.

15. Беллауз, Дж.К. Система химической диагностики для электростанций /Дж.К.Беллауз М.:Мир, 1988 г. - С.68-83.

16. Блинов, А.В. Интеллектуализация системы диагностики и прогнозирования //Датчики и системы 2005. - №9. - С.65-70.

17. Бобровски, С. Oracle 7: Вычисления клиент-сервер/С.Бобровски М.:ЛОРИ, 1996,-650 с.

18. Богатиков, В.Н. Средства проектирования системы управления непрерывными технологическими процессами/В.Н.Богатиков, А.В.Вершков, Б.В.Палюх// Программные продукты и системы 1995. - №2. - С.29-34.

19. Богатиков, В.Н. Технология проектирования программных средств управления безопасностью химических производств/В.Н.Богатиков, А.Ф.Егоров, Б.В.Палюх //Программные продукты и системы 2000. — №1 - С.33-41.

20. Браун, Д.Б. Анализ и разработка систем обеспечения техники безопасности: системный подход к технике безопасности. Пер.с англ./Д.Б.Браун — М.Машиностроение, 1979,-360 с.

21. Быков, А.А. Нормативно-экономические модели управления риском/ А.А.Быков, В.А.Акимов, М.И.Фалеев //Проблемы анализа риска — 2004. — №2, — С. 125-137.

22. Вапник, В.Н. Алгоритмы обучения распознаванию образов ОП1, ОП2, ОПЗ, использующие метод обобщенного портрета//Алгоритмы обучения распознаванию образов/В.Н.Вапник, А.А.Журавель, А.Я.Червоненкис М.:Советское радио, 1973 -С.89-110.

23. Вендров, A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем/А.М.Вендров — М.:Фииансы и статистика, 1998 — 176 с.

24. Владимиров, А.И. Установки каталитического риформинга/А.И.Владимиров — М.: Нефть и газ, 1993. 60 с.

25. Волкова, В.Н. Иерархические- системы/ В.Н.Волкова, А.А.Денисов Л.:ЛПИ, 1989.-88 с.

26. Волкова, В.Н., Методы формализованного представления систем/ В.Н.Волкова, А.А.Денисов, Ф.Е.Темников СПб.: СПбГТУ, 1993. - 107 с.

27. Голинкевич, Т.А. Прикладная теория надежности/Т.А.Голинкевич М.:Высшая школа, 1985, - 168 с.

28. ГОСТ Р ИСО 18436-1-2005. Контроль состояния и диагностика машин. Требования к обучению и сертификации персонала. Часть 1. Требования к органам по сертификации и процедурам сертификации Введ. 13.05.2005 -М.:Стандартинформ, 2005. - 32 с.

29. Гражданкин, А.И. Характерные ошибки анализа риска аварий при декларировании промышленной безопасности/ А.И.Гражданкин, М.В.Лисанов, А.С.Печеркин, В.И.Сидоров//Безопасность труда в промышленности — № 10, — С.6-12.

30. Гриб, В.В. Диагностика технического состояния нефтегазохимических производств/ В.В. Гриб М.:ЦНИИТЭнефтехим, 2002 - 268 с.

31. Громов, Ю.Ю. Системный анализ в информационных технологиях /Ю.Ю.Громов, Н.А.Земской, А.В.Лагутин, О.Г.Иванова, В.М.Тютюнник Тамбов: изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. — 176 с.

32. Гуреев, А.А. Производство высокооктановых бензинов/А.А.Гуреев, Ю.М.Жоров, Е.В. Смидович М.:Химия, 1981.-224 с.

33. Гусева, Т.В. Оценка воздействия на окружающую среду и экологический аудит промышленных предприятий. Анализ методологий/Т.В.Гусева, С.Ю.Дайман//Хим. технология. — 2000. — № 4. — С.34-43.

34. Дмитриев, А.К. Распознавание отказов в системах электроавтоматики /А.К.Дмитриев Л.:Энергоатомиздат, 1983 г. — 104 с.

35. Дозорцев, В.М., АРС Усовершенствованное управление технологическими процессами/В.М.Дозорцев, Д.В.Кнеллер//Датчики и системы - 2005. — №10, — С.56-62.

36. Дорохов, И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Экспертные системы для совершенствования промышленных процессов гетерогенного катализа/И.Н.Дорохов, В.Вяч.Кафаров. под ред В.В.Кафарова М.: Наука, 1985 -376 с.

37. Егоров, А.Ф. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий/А.Ф.Егоров, Т.В.Савицкая М.:Химия, КолосС, 2004 г.-416 с.

38. Зальников, Ю.Г. Оценка пригодности к эксплуатации технических устройств на опасных производственных объектах/Ю.Г.Зальников, Н.М.Литвинов, А.В.Кашлев и др.//Безопасность труда в промышленности — 2005 № 5 - С.24-28.

39. Ицкович, Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин/ Э.Л. Ицкович М.Энергия, 1975 - 416 с.

40. Каваленский, В.А. Методы оптимальных решений в распознании изображений/ В.А. Каваленский- М.:Наука, 1967. 328 с.

41. Калман, Р. Очерки по математической теории систем: Пер. с англ./ Р.Калман, П.,Фалб, М. Арбиб — М.:Мир, 1971.-400 с.

42. Кафаров, В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии/ В.В. Кафаров М.: Химия, 1985 - 448 с.

43. Кафаров, В.В. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии/В.В.Кафаров, И.Н.Дорохов М.: Наука, 1976 - 500 с.

44. Кафаров, В.В. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств/В.В.Кафаров, И.Н.Дорохов, Е.П.Марков М.: Наука, 1976-359 с.

45. Кафаров, В.В. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтеперерабатывающих производств/В.В.Кафаров, В.П.Мешалкин, Г.Грун, В. Нойман М.:Химия, 1987. - 272 с.

46. Коллакорт, Р. Диагностирование механического оборудования. Сокр. пер. с англ. В. М. Павловой/Р.Коллакорт Л.: Судостроение, 1980.-296 с.

47. Корнеева, А.И. Программно-технические комплексы, контроллеры и SCADA-системы/А.И.Корнеева, В.Г.Матвейкин, С.В.Фролов М.:ЦНИИТЭХИМ, 1996. -219 с.

48. Кузин, Л.Т. Основы кибернетики: основы кибернетических моделей/Л.Т. Кузин — М.:Энергия, 1979.-584 с.

49. Лебедев, В.Г. Система поддержки принятия решений оператором сложного аппаратно-программного комплекса/В.Г. Лебедев//Датчики и системы 2004 - №8, - С.53-55.

50. Легасов, В.А. Основы анализа безопасности в ядерной энергетике/В.А.Легасов, В.Ф.Демин, Я.В.Шевелев//Вопросы безопасности и надежности при оптимизации ядерных энергетических установок Горький: ГПИ им.А.А.Жданова, 1985. - 112 с.

51. Ли, Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управления. Пер.с англ. Под ред.Я.Э.Цыпкина/ Р.Ли М.:Наука, 1966. - 176 с.

52. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта/Ж.-Л.Лорьер — М.:Мир, 1991. -356 с.

53. Макаров, С.В., Шагарова Л.Б. Экологическое аудирование промышленных производств. Под ред. А.Ф. Порядина/С.В.Макаров, Л.Б. Шагарова М.:НУМЦ Госкомэкологии России, 1997. — 144 с.

54. Маслянский, Г.Н. Каталитический риформинг бензинов: химия и технология/ Г.Н.Маслянский, Р.Н.Шапиро -Л.:Химия, 1985,-221 с.

55. Махонькин, Б.Н. Мониторинг состояния оборудования — технология ресурсосберегающей эксплуатации нефтеперерабатывающих производств XXI века/Б.Н.Махонькин, С.В.Мухин//Нефтепереработка и нефтехимия — 2003 — №8, -С.59-64.

56. Мелихов, А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой/А.Н.Мелихов, Л.С.Бернштейн, С.Я.Коровин М.:Наука, 1990 г. - 272 с.

57. Мешалкин, В.П. Экспертные системы в химической технологии/В.П. Мешалкин1. М.:Химия, 1995 г.-368 с.

58. Митенков, Ф.М. Вероятностный анализ безопасности ЯЭУ, его роль и место в практике проектирования/Ф.М.Митенков, Б.А.Авербах//Атомная энергия 1992 г.5, — С.33-35.

59. Моисеев, Н.Н. Математические задачи системного анализа/Н.Н.Моисеев -М.:Наука, 1981 -488 с.

60. Муромцев, Ю.Л. Безаварийность и диагностика нарушений в химических производствах/Ю.Л.Муромцев М.:Химия,1990 - 144 с.

61. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения ГОСТ-27.002-89/ М.:Изд-во стандартов, 1990, 38 с.

62. Новиков, Б.А. Настройка приложений баз данных/Б.А.Новиков, Г.Р. Домбровская

63. СПб,: БХВ-Петербург, 2006 240 с.

64. Обновленский, П.А. Системы защиты потенциально опасных процессов химической технологии /П.А.Обновленский Л.:Химия, 1978 г. - 224 с.

65. Ойхман, Е.Г. Реинжиниринг организаций и информационные технологии /Е.Г.Ойхман, Э.В. Попов М.:Финансы и статистика, 1997 - 336 с.

66. Парфенова, М.Я. Человеческий фактор в интеллектуальных информационных технологиях для профилактики, предупреждения и устранения аварийных ситуаций/М.Я.Парфенова, С.К.Колганов, И.И.Парфенов, В.И.Иванов// Информационные технологии 2005 - № 5 - С.21-29.

67. ПБ 09-540-03. Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств. — Введ. 5.05.2003 М.: Госгортехнадзор, 2003. - 46 с.

68. Петрова, И.Ю., База данных ORACLE в архитектуре клиент-сервер/И.Ю.Петрова, Е.А.Лазуткина, Р.Р.Жедунов Астрахань:Изд-во АГТУ, 2002. - 196 с.

69. Поляхов, Д.Н. Самоорганизующаяся экспертная система для диагностики электрооборудования/Д.Н.Поляхов, О.Ю.Сабинин, Н.И.Калачева//Приборы и системы-2005- №9,- С.50-52.

70. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика/Д.А. Поспелов -М.:Наука, 1986.-288 с.

71. Прокопов Б.И. О построении адаптивных наблюдателей/Б.И.Прокопов //Автоматика и телемеханика-1981 №5- С.95-100.

72. Промышленные установки каталитического риформинга/В.А.Гуляев, Г.А.Ластовкин и др. Под ред. Г.А. Ластовкина- Л.: Химия, 1984 г. 232 с.

73. Проталинский, О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологичесих процессов/О.М.Проталинский Астрахань: изд-во Астраханского го с.техн.ун-та, 2004. - 184 с.

74. РД 03-418-01 «Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов» — Введен 1.10.2001 г. — Гостехнадзор России, — //Безопасность труда в промышленности. 2001. - №10. - С.40-50.

75. Русановский, Е.С. Установка каталитического риформинга/Е.С.Русановский -М.:Химия, 1975,-72 с.

76. Саплин, М.С. Фотоэлектрическое устройство, воспринимающее цифровые печатные знаки/М.С. Саплин//Электронные вычислительные машины. — 1960 г. -№1.-С.110-123.

77. Себастиан, Г.С. Процессы принятия, решений при распознании образов/Г.С.Себастиан -Киев.: Техника, 1965 с. 151 с.

78. Северцев, Н.А. Надежность сложных систем в эксплуатации и отработке/Н.А. Северцев М.:Высш.шк.,1989. - 432 с.

79. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем/ Л.Н.Александровская, И.З.Аронов, А.И.Елизаров и др. Под ред.В.П.Соколова. — М.:Логос, 2001.-232 с.

80. Сулимов, А.Д. Каталитический риформинг бензинов/А.Д. Сулимов М.: Химия, 1973,- 152 с.

81. Тищенко, Н.М. Введение в проектирование систем управления/Н.М.Тищепко -М.:Энергоатомиздат, 1986.-248 с.

82. Ту, Дж. Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Пер. с англ./Дж. Гонсалес Р. Ту. Под ред.Р.И.Журавлева — М.:Энергоатомиздат, 1978. —411 с.

83. Федеральный Закон РФ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» №116-ФЗ — Введ. 21.07.1997//Гражданская защита — 1997 -№11 — С.68-75.

84. Филоненко, А.В. Идентификация предаварийных ситуаций установки получения серы методом Клауса: дисс. . канд. техн. наук: 3.06.2005 г.:утв.24.12.2005 /А.В. Филоненко Астрахань, 2005 г. - 156 с.

85. Флейшман, Б.С. Основы системологии/Б.С.Флейшман — М.:Радио и связь, 1982. -368 с.

86. Француз, А.Г. О возможном биологическом механизме опознавания образов//Механизмы опознания зрительных образов. Проблемы физиологической оптики/А.Г.Француз М: Наука, 1967 г. - С.53-69.

87. Халимов, А.Г. Техническая диагностика и оценка ресурса аппаратов /А.Г.Халимов, Р.С.Зайнуллин, А.А.Халимов Уфа, Изд-во УГНТУ, 2001. - 408 с.

88. Химмельблау, Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. Пер. с англ./ Д. Химмельблау — Л.:Химия,1983 г. -352 с.

89. Чачко, А.Г. Подготовка операторов энергоблоков: Алгоритмический подход/ А.Г. Чачко М.:Энергоатомиздат, 1986. - 232 с.

90. Шеридан, Т.Б. Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором. Пер.с англ./Т.Б.Шеридан, У.Р. Ферелл. Под ред. К.В.Фролова. М. Машиностроение, 1980.-400 с.

91. Эйкхофф, П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. Пер. с англ./П. Эйкхофф. Под ред.Н.С.Райбмана -М.:Мир,1975 685 с.

92. Ястребова, Н.А. Техническое обслуживание и ремонт компрессоров /Н.А.Ястребова, А.И.Кондаков, Б.А.Спектор. М.Машиностроение, 1991. - 240 с.

93. A Real Time Expert System for Process Control/R. Moore, L.Hawkinson, C.Knickerbocker et al.//First Conf. on Artifical Intelligence Applications. IEEE Computer Society, 1984 - P. 178-186.

94. Expert System Gives Advice for the Real time Control/«Dig.Des» — 1985 №4, -P.28-30.

95. Husson, J. PILOTEX Expert System for Process Control and Maintenance//J.Husson — Zurich:Cottlieb Duttweiler Institute Ruschilicon,1985. P.128-134.

96. Morel, D. II Upgrading Heavy Ends with IFP. Paris:Ed. Institut francais du petrole,1998. 334 p.

97. Sherman, H. A quasy-topological method for recognition of line patterns. Paris, 1959 -396 p.

98. Tou, R.M. Synthesis of Fuzzy Models for Industrial Processes Some Resent Results/ R.M. Tou //International Journal of General Systems - 1978 - №4 - p. 143-163.

99. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ ПРАВИЛ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОТКАЗОВ И НАРУШЕНИЙ