Методологические основы построения интеллектуальных автоматизированных систем управления и контроля процессов транспорта природного газа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Даев Жанат Ариккулович

• Даев Жанат Ариккулович
• доктор наук
• 2022

Оглавление диссертации доктор наук Даев Жанат Ариккулович

Введение

1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ

1.1 Анализ и характеристика предметной области

1.2 Особенности эффективной эксплуатации магистрального газопровода, как объекта управления

1.3 Анализ современных автоматизированных систем управления и контроля транспорта природного газа магистральных газопроводов

1.4 Обзор применяемых методов и технологий искусственного интеллекта для решения задач автоматизации процессов транспорта газа

1.5 Постановка задач исследований и обоснование методик их

проведения

Выводы по первому разделу

2 ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭКСПЛУАТАЦИИ МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА

2.1 Реализация моделей автоматизированных систем контроля и управления параметров природного газа на основе искусственных нейронных сетей

2.2 Реализация модулей нейросетевого типа автоматизированных систем контроля и измерения расхода газа

2.3 Реализация автоматизированных систем контроля расхода газа нейросетевого типа на базе диафрагменных преобразователей

2.4 Применение методов решающих деревьев для решения задач контроля расхода и количества транспортируемого газа

2.5 Моделирование автоматизированных систем контроля и управления балансом транспортировки газа на базе персептронных нейронных сетей

2.6 Многокритериальный автоматизированный контроль и управление

балансом объема газа в газопроводе

Выводы по второму разделу

3 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ТРАНСПОРТИРУМЕГО ГАЗА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

3.1 Реализация моделей автоматизированных систем контроля и управления параметров природного газа на основе нечетких множеств

3.2 Автоматический контроль и регулирование влажности природного газа во время эксплуатации газопровода

3.3 Разработка автоматизированной системы контроля и поиска мест скопления избыточной влаги в магистральном газопроводе

3.4 Автоматизированное прогнозирование свойств природного газа с разными характеристиками

3.5 Разработка нечетких автоматизированных систем осушки природного газа

3.6 Нечеткие алгоритмы автоматического контроля серосодержания в природном газе

3.7 Организация нечеткого автоматизированного контроля процессов

одоризации природного газа

Выводы по третьему разделу

4 РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИВОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ КОЛИЧЕСТВОМ ТРАНСПОРТИРУМЕГО ГАЗА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

4.1 Автоматизированный контроль и поиск разбаланса объемов газа в газопроводе

4.2 Реализация нечетких систем автоматического контроля и измерения расхода природного газа

4.3 Организация нечетких автоматизированных систем контроля расхода

на базе критических сопел

4.4 Нейронечеткие автоматизированные системы контроля расхода и количества газа

4.5 Организация нечетких автоматизированных систем контроля давления газа в линиях потребления газа

4.6 Разработка автоматизированных систем контроля и поиска утечек природного газа

4.7 Применение методов нечеткой классификации для организации

автоматизированного контроля внутренней полости газопровода

Выводы по четвертому разделу

5 РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРАМИ ПРОЦЕССОВ ПОДЗЕМНОГО ХРАНЕНИЯ ПРИРОДНОГО ГАЗА

5.1 Реализация моделей интеллектуальных автоматизированных систем контроля и управления процессов подземного хранения газа

5.2 Автоматизация процессов контроля влажности газа, отбираемого из ПХГ на базе нечетких множеств

5.3 Алгоритмы реализации отбора оптимального количества газа при заданных нормах влажности

5.4 Организация автоматизированных систем контроля и измерения

расходов многокомпонентных потоков газа на ПХГ

Выводы по пятому разделу

6 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ТРАНСПОРТИРОВКОЙ ГАЗА

6.1 Организация нейросетевых модулей для построения автоматизированных систем управления и контроля параметров газа

6.2 Сравнительный анализ нечетких операторов импликации, применяемых для разработки автоматизированных систем контроля и управления

6.3 Организация нечетких множеств для построения

автоматизированных систем управления и контроля параметров

природного газа

6.4 Нечеткая автоматизированная система управления и контроля разбалансом объема газа на участке магистрального газопровода

6.5 Организация инвариантных автоматизированных систем контроля

влажного газа

Выводы по шестому разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Приложение А

Приложение Б

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методологические основы построения интеллектуальных автоматизированных систем управления и контроля процессов транспорта природного газа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и степень разработанности темы исследования.

Развитие такой отрасли, как трубопроводный транспорт углеводородных энергоресурсов сопровождается интенсивным внедрением передовых информационных технологий, направленных на повышение объема и уровня автоматизации различных технологических процессов. Если рассматривать процессы на предприятиях трубопроводного транспорта природного газа, то к ним можно отнести контроль и мониторинг параметров, характеризующих качество газа и транспортируемый объем на протяжении всего жизненного цикла данного предприятия. Потому что данные параметры характеризуют эффективность всей трубопроводной системы. Особое внимание заслуживают процессы контроля и измерения показателей качества, расхода и количества природного газа. Эти процессы оказывают влияние на такие технологические операции, как хранение, сохранение устойчивого баланса объемов газа, учет и идентификация потерь природного газа и многое другое. Нарушение подобных технологических операций может приводить к частичной либо полной потере эффективности работы всей газотранспортной системы. Во время длительной эксплуатации магистральных газопроводов, они неизбежно подвергаются различным возмущающим воздействиям, которые приводят к возникновению рисков, связанных с потерей эффективности, приводящие к многомиллионному материальному ущербу предприятия и человеческим жертвам. Не все процессы, связанные с эффективной доставкой и хранением природного газа полностью автоматизированы. Например, одной из главных целей организаций, которые занимаются эксплуатацией газотранспортных систем, является уменьшение объемов разбаланса газа, который возникает вследствие внешних и внутренних факторов при функционировании магистральных газопроводов. В настоящее время подобная задача не решается с помощью автоматизированных технологий.

На практике на газотранспортных предприятиях контроль и мониторинг показателей качества, расхода и количества природного газа частично реализуется с помощью автоматизированных систем управления. Не маловажную роль, как и в любой отрасли, играет опыт квалифицированного персонала, использование измерительных средств. Как показывает опыт эксплуатации газотранспортных систем, данные меры не всегда приводят к быстрым и надежным результатам, которые связаны с поиском и устранением причин потери эффективности магистральными газопроводами. В связи с этим в данной энергетической отрасли возникают проблемы и задачи, решение которых способствует повышению качества во время принятия управленческих решений при эксплуатации объектов и оборудования магистральных газопроводов. Внедрение интеллектуальных методов и автоматизация процессов контроля и мониторинга показателей качества, расхода и количества природного газа позволит разработать новые методы и системы, которые уменьшат причины потери эффективности газотранспортных систем, с одной стороны. С другой стороны, предлагаемая методологическая база позволит влиять, и заниматься исследованиями различных вариантов контроля и управления процессами в период эксплуатации газопроводов. Это также позволит заниматься разработкой систем и методов прогнознозирования состояния транспортируемого газа и необходимых ресурсов, создавать модели и методы принятия решений во время диспетчеризации. Последнее позволит значительно повысить качество управления процессами эксплуатации газотранспортных систем на более новый уровень.

Достигнуть подобной эффективности во время эксплуатации магистральных газопроводов становится немыслимо без применения передовых интеллектуальных технологий, системных решений, связанных с задачами моделирования, применения теоретических и прикладных достижений современной теории принятия решений и т.п. Подобные вопросы контроля и мониторинга над состоянием показателей качества,

расхода и количества природного газа за счет применения передовых информационных технологий и разработки автоматизированных систем управления на их основе еще не полностью нашли достаточного отражения в специализированной научной литературе.

Значительный вклад в изучение автоматизации процессов транспортировки природного газа внесли отечественные и зарубежные ученые: Степанов С.Е., Стригунов Д.Ю., Хан С.А., Хургин Я.И., Ильченко Б.С., Прищепо А.А., Самокрутов А.А., Латышев Л.Н., Браго Е.Н., Попадько В.Е., Леонов Д.Г., Дубровский В.В., Степин Ю.П., Пистун Е.П., Лесовой Л.В., Aalto H., Azevedo L.F., Borg D., El-Abbasy M.S., Molina-Espinosa L., Cazarez-Candia O., Verde-Rodarte C., Rebai N., Qu Z., Negaresh M., Arpiño F. и многие другие. Также для реализации автоматизированных технологий на основе методов искусственного интеллекта, информационных технологий, методов обработки данных в ходе решения задач диссертационного исследования использовались результаты исследований следующих ученых: Усков А.А., Ярушкина Н.Г., Горбань А.Н., Головко В.А., Петров Б.Н., Бромберг Е.М., Куликовский К.Л., Хургин Я.И., Комарцова Л.Г., Растригин Л.А., Рудой Г.И., Хайкин С., Пегат А., Пистун Е.П., Takagi T., Yetilmezsoy K., Sihag P., Mamdani E.H., Kosko B., Schmidhuber J., Suetake M., Brandao D. Работы этих и других авторов послужили методической и теоретической основой для данного диссертационного исследования.

В настоящее время происходит довольно быстрая разработка и освоение газовых месторождений с большими запасами природного газа, одной стороны. С другой стороны, наблюдается неуклонный линейный спрос на природный газ в качестве источника энергии во всем мире, а длина эксплуатируемых магистральных газопроводов также возрастает. Поэтому развитие современной газовой промышленности требует большей доли объема и уровня автоматизации для достижения тех целей, которые декларируются газотранспортными предприятиями. Данные цели связаны с

достижением максимальной эффективности магистральных газопроводов в период эксплуатации.

В настоящее время в производство многих стран мира внедрены ряд автоматизированных систем контроля и управления технологических процессов для газотранспортных предприятий, которые выполняют большое количество функций, связанных с измерением расхода и количества транспортируемого газа, ведением баланса потребления и поиском разбаланса газа, контролем большого количества физико -химических показателей газа и показателей технологического оборудования. Тем не менее, несмотря на большой спектр решаемых задач, существующие автоматизированные системы не позволяют в полной мере реализовать мониторинг и контроль параметров транспортируемого природного газа. Главным образом из-за того, что не везде и не всегда имеется возможность выполнять прогнозирование контролируемых параметров и показателей, с одной стороны, а, с другой стороны, существующие технологии и методы требуют установки и монтажа большого количества дорогостоющего оборудования. Такого рода проблемы не всегда дают возможность повысить объем автоматизации контроля и управления процессов трубопроводного транспорта. Помимо этих проблем в настоящее время отсутствует методология разработки автоматизированных систем на основе методов искусственного интеллекта для достижения более высоких уровней автоматизации. Решение этих задач позволило бы достичь полной эффективности загрузки магистральных газопроводов.

Структура магистральных газопроводов устроена таким образом, что они обладают огромной протяженностью, поэтому объекты контроля и управления технологических процессов транспортировки природного газа находятся на большом удалении. Последнее усложняет их централизованное управление и эффеквтиную эксплуатацию. Поэтому процесс эксплуатации объектов газовой промышленности требует необходимости прогнозирования не только их состояния, но и параметров и показателей транспортируемого

газа. В связи с этим многообразие задач, которые возникают при их контроле и мониторинге, требуют обработки большого объема оперативной информации, а в результате принятия таких управленческих решений, которые позволят предотвратить потери газа, и обеспечат безопасную эксплуатацию объектов газопровода. Поэтому одним из основных направлений, определяющих повышение эффективной эксплуатации газотранспортных систем путем мониторинга и контроля параметров транспортируемого газа, является совершенствование методов автоматизации технологических процессов на базе интеллектуальных систем, которые способны обеспечить более высокий уровень качества эффективности транспортировки газа.

Последнее говорит о том, что необходимы научные исследования, которые могут лечь в основу обоснования методологических основ разработки автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) эксплуатации магистральных газопроводов.

Целью работы является проведение исследований, направленных на разработку методологических основ построения автоматизированных систем управления и контроля магистральными газопроводами, обеспечивающих интеллектуальную поддержку процесса транспортировки газа и снижение эксплуатационных затрат.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

1) выполнить обзор и анализ существующих основных моделей, методов, а также технических средств автоматизации процессов транспортировки, хранения и контроля количества и качества транспортируемого природного газа;

2) выполнить разработку информационно-алгоритмической основы, способствующей созданию автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) для транспортировки, хранения и

контроля расхода и количества газа на основе алгоритмов машинного обучения;

3) разработать интеллектуальные методы автоматизированного прогнозирования состояния параметров транспортируемого природного газа в составе АСУТП;

4) разработать новые методы автоматизированного контроля и мониторинга расхода и количества газа, состояния баланса транспортируемых объемов газа в составе АСУТП на основе нечетких методов;

5) разработать структуру, методы и алгоритмы функционирования интеллектуальных и экспертных систем оценки состояния параметров природного газа, отправляемого в подземное хранилище;

6) внедрить предложенные научные положения исследований в виде инженерных решений в технологические процессы трубопроводного транспорта природного газа.

Объект исследования - технологические процессы и их автоматизированные системы, которые обеспечивают контроль, мониторинг и управление эксплуатацией магистральных газопроводов.

Предмет исследования - модели, алгоритмы, процедуры, подходы и методы управления, контроля и мониторинга показателей качества, расхода и количества транспортируемого природного газа.

Методы исследования. При решении поставленных задач применялись методы математического моделирования при описании процесса эксплуатации магистральных газопроводов, теория искусственных нейронных сетей, теория нечетких множеств и методы нечеткого моделирования, теория инвариантности, методы линейного программирования, элементы теории вероятности и математической статистики.

Достоверность научных результатов подтверждается проведением натурных испытаний, получением адекватных результатов в ходе

вычислительного моделирования и успешных результатов экспериментальных исследований, практическим применением разработанных систем контроля и управления в сооответствии с предалагаемыми методами на эксплуатируемых магистральных газопроводах.

Научная новизна работы связана с разработкой методологии построения автоматизированных систем управления магистральными газопроводами, в виде совокупности методов, основанных на современных достижениях теории и практики систем искусственного интеллекта и мягких вычислений для совершенствования процессов хранения, контроля и учета транспортируемого количества газа, а также прогнозирования параметров состояния природного газа. В ходе выполнения исследований получены следующие новые научные результаты:

1) разработана модель и система контроля и автоматизированного поиска разбаланса объемов природного газа в виде искусственной нейронной сети, отличающаяся от известных возможностью идентификации причин разбаланса;

2) разработана математическая модель системы контроля и измерения расхода и количества природного газа, отличающаяся от известных применением метода решающих деревьев и нейросистемных алгоритмов, обеспечивающих требуемую точность;

3) разработана математическая модель и алгоритм нечеткой системы контроля и измерения расхода и количества природного газа, отличающаяся информационной устойчивостью и обеспечением требуемой точности;

4) разработан метод автоматизированного мониторинга состояния баланса объемов газа в процессе эксплуатации газотранспортной системы, особенностью которого является классификация разбалансов объема газа и идентификация причин его возникновения;

5) разработан метод и математическая модель для автоматизации процесса прогнозирования физико-химических показателей качества

транспортируемого природного газа, отличающийся от известных тем, что он основан на методах нечеткого моделирования с обеспечением требуемой точности;

6) разработан метод автоматизированного управления и контроля фондом скважин поземного хранилища с различными значениями влажности газа на методах линейного программирования и нечетких множеств, обеспечивающий непрерывный отбор объемов газа с необходимыми показателями по влагосодержанию;

7) разработан метод автоматизированного определения и контроля параметров многофазного (влажного газа) потока, который позволяет выполнять раздельный учет отдельных компонент газо-жидкостных потоков.

Практическое значение полученных результатов заключается в том, что основные научные положения диссертации готовы для практического применения, и используются на стадиях проектирования и разработки АСУТП магистральных газопроводов для реализации контроля расхода и количества влажного газа, мониторинга процессов физико-химических показателей качества транспортируемого газа. Акты о внедрении приведены в Приложении А.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) методология создания интеллектуальных автоматизированных систем контроля, мониторинга и управления процессами транспортировки и хранения природного газа;

2) математические модели систем контроля, измерения и мониторинга расхода и количества природного газа на основе решающих деревьев и искусственных нейронных сетей;

3) методы автоматизированного контроля параметров качества транспортируемого природного газа на основе нечетких множеств;

4) метод автоматизированного мониторинга и поиска разбаланса объемов газа на основе искусственных нейронных сетей и нечетких множеств;

5) метод и автоматизированные системы управления и контроля процессов отбора и закачки влажного газа в скважины поземного хранилища на основе линейного программирования и нечетких множеств;

6) математические модели систем контроля, измерения и мониторинга расхода и количества природного газа на основе нечетких множеств;

7) инвариантные автоматизированные системы измерения, контроля и мониторинга расхода и количества многофазных потоков.

Личный вклад соискателя. Основное содержание диссертации отражает многолетнюю работу автора, и является обобщением многих проведенных теоретических и прикладных исследований. Все основные научные результаты, излагаемые в диссертации, получены автором лично. В работах, где автор диссертации является соавтором, лично ему принадлежат: постановка основных задач всех исследований; поиск предлагаемых методов решения этих задач; разработка математических моделей и алгоритмов, реализующих эти модели; разработка прикладных программных модулей и лабораторных прототипов систем; анализ и обобщение полученных результатов; сформулированные выводы и защищаемые положения.

Реализация результатов работы. Все основные теоретические и практические результаты диссертационного исследования внедрены в виде рекомендаций, алгоритмов, программных продуктов при проектировании и разработке автоматизированных систем контроля и управления параметров нефтяного попутного и природного газа на предприятиях ООО «Газпром Трансгаз Екатеринбург» » (Домбаровское ЛПУМГ), ТОО «Avant Metrology» (г. Актобе), ТОО «ИнвестСтройСервис KZ» (г. Актобе), ТОО «Инженерная компания Строй-Техно» (г. Актобе); в учебный процесс кафедры «Инженерия и транспортные услуги» учреждения «Баишев Университет» (г. Актобе) и кафедры «Системы автоматизации производства» Оренбургского государственного университета в виде программных приложений.

Работа выполнялась в рамках научного направления ОГУ 4.1.1 «Интеллектуальные технологии и автоматизация в производственно -

технических, транспортных и социально-экономических системах», выполняемой на кафедре «Системы автоматизации производства».

Апробация результатов работы. Основные научные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских научно-технических и научно-практических конференциях:

- VIII и IX Всероссийская научно-практическая конференция «Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии» (г. Оренбург, ОГУ, 2017, 2019 гг.);

- I и II Международная научно-практическая конференция «Шаг в будущее: Искусственный интеллект и цифровая экономика» (г. Москва, Государственный университет управления, 2017, 2018 гг.);

- V Международная научно-практическая конференция «ИКТ - средство осуществления третьей индустриальной революции в свете стратегии «Казахстан - 2050» (г. Астана, ЕНУ им. Л. Гумилева, 2018 г.);

- II Международная научно-практическая конференция «Мехатроника, автоматика и робототехника» (г. Новокузнецк, 2018 г.);

- 76-Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы современной науки, техники и образования» (г. Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова, 2018 г.);

- XIII и XV Международная научно-практическая конференция «Трубопроводный транспорт» (г. Уфа, УГНТУ, 2018, 2020 гг.);

- IV Международная научно-практическая конференция «Прикладная математика и информатика: современные исследования в области естественных и технических наук» (г. Тольятти, ТГУ, 2018 г.);

- V Международная научно-практическая конференция «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (г. Тамбов, ТГУ, 2018 г.);

- Международная молодежная научная конференция «Студенческие научные общества - экономике регионов» (г. Оренбург, ОГУ, 2018 г.);

- II Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Информационные технологии в моделировании и управлении: подходы, методы, решения» (г. Тольятти, ТГУ, 2019 г.);

- Международная научно-техническая конференция «Компьютерные технологии и моделирование в науке, технике, образовании и управлении: тенденции и развитие» (г. Махачкала, ДГТУ, 2019 г.);

- Всероссийская научно-техническая конференция «Автоматизированные системы управления и информационные технологии (АСУИТ-2019)» (г. Пермь, ПНИПУ, 2019 г.);

- IV Национальная научно-практическая конференция с международным участием «Приборостроение и автоматизированный электропривод в ТЭК и ЖКХ» (г. Казань, КГЭУ, 2019 г.);

- XVIII Национальная научно-практическая конференция «Построение информационного общества: ресурсы и технологии» (г. Киев, УкрИНТЭИ, 2019 г.);

- I Национальная научно-практическая конференция «Нефть и газ: технологии и инновации» (г. Тюмень, ТИУ, 2019 г.);

- Международная научно-практическая конференция «Современные технологии обеспечения безопасности жизнедеятельности» (г. Ярославль, ЯГПУ им. К.Д. Ушинского, 2019 г.);

- XV Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (г. Ижевск, ИжГТУ им. М.Т. Калашникова, 2019 г.);

- XIX Международная научно-практическая конференция «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (г. Пенза, ПГУ, 2019 г.);

- Всероссийская научно-практическая конференция «Оренбургские горизонты: прошлое, настоящее, будущее» (г. Оренбург, ОГУ, 2019 г.);

- VI Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Прикладные информационные системы (ПИС-2019)» (г. Ульяновск, УлГТУ, 2019 г.);

- Всероссийская научно-методическая конференция «Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры» (г. Оренбург, ОГУ, 2020 г.);

- XV Международная конференция по электромеханике и робототехнике «Завалишинские чтения 2020» (г. Санкт-Петербург, ГУАП, 2020 г.);

- V Международная научно-практическая конференция, посвященная 1150-летию великого мыслителя человечества Абу Насра Аль-Фараби (г. Актобе, Баишев Университет, 2020 г.);

- 63-Всероссийская научная конференция МФТИ. Секция «Прикладные математика и информатика» (г. Москва, МФТИ, 2020 г.);

- I Международная научно-практическая конференция «Наука -практике» (г. Барановичи, БарГУ, 2020 г.).

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 70 научных работах: 25 статей в рецензируемых научных журналах из «Перечня ...» ВАК, 10 статей в журналах, включенных в международные наукометрические базы SCOPUS и Web of Science, 31 статья в сборниках трудов научных конференций, 2 патента на изобретения, 2 патента на полезные модели.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести разделов, заключения, списка использованной литературы и приложений. Общий объем диссертации составил 376 страниц машинописного текста, который включает 149 рисунков, 18 таблиц и 2 приложения. Список использованной литературы насчитывает 209 источников.

РАЗДЕЛ 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ

1.1 Анализ и характеристика предметной области

Последние исследования в области энергетики [118] сообщают, что природный либо нефтяной попутный газ по уровню добычи и темпам потребления составляет одну четвертую часть среди всех ископаемых источников энергии. Если ссылаться на последние исследования и мнения [118, 208] ведущих экспертов в области энергетики, то текущий темп потребления будет только резко увеличиваться. Подобный интерес к газу, как источнику энергии обусловлен его замечательными свойствами, как легкая переработка, простая технлогия транспортировки и хранения, а также очень простая организация рынка сбыта, связанная с простой схемой распределения. В связи с этим возникает закономерная задача, связанная с совершенствованием процессов эффективной доставки и транспортировки природного газа. Одним из наиболее совершенных и технологически удобных методов транспортировки природного газа является трубопроводный транспорт.

Главной задачей всех предприятий, занимающих трубопроводным транспортом природного газа, является обеспечение эффективных режимов функционирования оборудования магистрального газопровода, обеспечение безопасной эксплуатации объектов транспорта природного газа и обеспечение бесперебойной транспортировки природного газа до мест его конечного потребления. Эффективность решения поставленных задач отражается в критериях, которые формируют качество эффективной транспортировки газа. Данные критерии связаны с процессами, которые находят отражение в эффективной эксплуатации магистрального газопровода. Таким образом, операторами процесса транспорта природного газа ставят главной целью бесперебойную доставку газа конечному

потребителю по магистральному газопроводу. Такая цель тесно связана со следующими процессами. К таким процессам относятся обеспечение гидравлической эффективности, которая сама зависит от ряда параметров (чистота полости трубы, правильное измерение и мониторинг физических показателей газа в трубе и т.п.), правильный контроль расхода и количества природного газа, отсутствие аварийных состояний на линейной части газопровода и т.д.

Анализ современного состояния развития систем автоматизации и контроля параметров газа и объектов магистрального газопровода показывает, что для решения данных задач используются автоматизированные системы управления технологическими процессами, которые выполняют мониторинг состояния течения процессов. Как правило, подобные системы принятия решений не выполняют либо такое принятие решений ограничено минимальным количеством задач, что сказывается на качестве автоматизированного диспетчерского контроля предприятий газовой промышленности.

Трубопроводный транспорт природного газа сопровождается рядом технологических процессов. К таким процессам относятся электроснабжение объектов, электрохимическая защита, контроль полости газопровода, контроль и измерение расхода и количества газа, контроль баланса объемов газа и его физико-химических показателей, контроль режима работы. Данные процессы требуют максимальной автоматизации, и постоянно сопровождаются принятием решений со стороны оператора либо дежурного диспетчера. Автоматизация этих процессов является неотъемлемой частью жизненного цикла всего магистрального газопровода. В соответствии с работой [3], развитие систем автоматизации в нефтегазовой сфере позволили обслуживающему персоналу, особенно диспетчерскому персоналу, иметь обширную первичную информацию для решения задач управления как в штатном, так и в нештатном режимах эксплуатации магистрального газопровода. Тем не менее, большое количество задач, которые возникают в

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Даев Жанат Ариккулович, 2022 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Александров, Д.В. Подход к обнаружению места обрыва на магистральном газопроводе / Д.В. Александров, М.А. Гусев, А.В. Кокорин // Системы промышленного и информационного сервиса (инфраструктура, объекты, процессы): материалы Всероссийской научно -практической конференции. - Кострома: КГУ им. Н.А. Некрасова, 2008. - С. 158- 162.

2. Алиев, Р.А. Трубопроводный транспорт нефти и газа / Р. А. Алиев,

B.Д. Белоусов, А.Г. Немудров. - М.: Недра, 1988. - 368 с.

3. Алиева, А.Д. Двухволновый метод обнаружения и идентификации облака углеводородных газов, образовавшегося в результате утечек из магистральных газопроводов / А.Д. Алиева // Трубопроводный транспорт. -2013. - №5(39). - С. 40 - 42.

4. Базлов, М.Н. Подготовка природного газа и конденсата к транспорту / М.Н. Базлов, А.И. Жуков, Т.С. Алексеев. - М.: Недра, 1968. - 213 с.

5. Балтин, Р.Р. Система мониторинга утечек газа через продувочные трубопроводы / Р.Р. Балтин, А.Н. Краснов, Р.А. Майский // Электротехнические и информационные комплексы и системы. - 2017. -№2(13). - С. 62 - 67.

6. Белоног, А.А. Оценка токсического воздействия сероводорода на здоровье человека (Методические рекомендации) / А.А. Белоног и др. // Международный журнал экспериментального образования. - 2010. - №3. - С. 22 - 24.

7. Берлинер М.А. Измерения влажности / М.А. Берлинер. - М.: Энергия, 1973. - 400 с.

8. Бобровский, С.А. Трубопроводный транспорт газа / С.А. Бобровский,

C.Г. Щербаков, Е.И. Яковлев, А.И. Гарляускас, В.В. Грачев. - М. Наука, -1976. - 495 с.

9. Богданов, Н.К. Новые подходы к выбору архитектуры систем диспетчерского управления транспортом газа / Н.К. Богданов //

Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -2011. - №11. - С. 56-59.

10. Бригада, Е.В. Сероводород как фактор экологической опасности газообразных выбросов из канализационных сетей / Е.В. Бригада // Вестник ХНАДУ. - 2015. - Т. 69. - С. 101 - 104.

11. Булович, С.В. Схема численного интегрирования системы уравнений многофазных потоков в равновесном баротропном приближении / С.В. Булович // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Физико-математические науки. - 2019. - №12(3). - С. 17-25.

12. Варламов, Д.П. Мониторинг дефектности и прогноз состояния магистральных газопроводов России / Д.П. Варламов. - Екатеринбург: Уральский центр академического обслуживания, 2012. - 250 с.

13. Вышиваный, И.Г. Конденсационные гигрометры: состояние и перспективы совершенствования (Часть 1) / И.Г. Вышиваный, В.Е. Костюков, И.Н. Москалев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2007. - №7. - С. 2 - 12.

14. Вышиваный, И.Г. Конденсационные гигрометры: состояние и перспективы совершенствования (Часть 2) / И.Г. Вышиваный, В.Е. Костюков, И.Н. Москалев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2007. - №8. - С. 11 - 17.

15. Газпром в цифрах 2008 - 2012 гг.: справочник. - М.: ОАО «Газпром», 2012. - 76 с.

16. Галушкин, А.И. Нейронные сети: история развития теории / А.И. Галушкин, Я.З. Цыпкин. - М.: ИПРЖР, 2001. - 840 с.

17. Герасимов, А.П. Область применения сопел Лаваля в расходомерной технике / А.П. Герасимов, В.П. Иванов, В.М. Красавин, В.М. Лахов, С.В. Раинчик, О.К. Семенова // Измерительная техника. - 2005. -№4. - С. 48 - 52.

18. Герасимов, А.П. Свойства потоков газа технике / А.П. Герасимов, В.П. Иванов, В.М. Красавин, В.М. Лахов, С.В. Раинчик, О.К. Семенова // Измерительная техника. - 2005. - №4. - С. 48 - 52.

19. Гольянов, А.И. Газовые сети и газохранилища / А.И. Гольянов. -Уфа: Монография, 2004. - 303 с.

20. ГОСТ 5542-2014. Газы горючие природные для промышленного и коммунально-бытового назначения. Технические условия. - М.: Стандартинформ, 2015. - 10 с.

21. ГОСТ 22387.5-77. Газ для коммунально-бытового потребления. Методы определения интенсивности запаха. - М.: Издательство стандартов, 1986. - 6 с.

22. Гришин, В.Г. Система обнаружения утечек газа на магистральных газопроводах / В.Г. Гришин, И.А. Каменских, В.А. Иванов // Нефть и газ. -1999. - №1. - С. 62 - 67.

23. Даев, Ж. А. Автоматизированная система контроля сведения баланса газа на основе методов нечеткой логики / Ж.А. Даев // Вестник МГТУ СТАНКИН. - 2018. - №3. - С. 131 - 135.

24. Даев, Ж.А. Сравнительный анализ методов и средств измерения расхода газа / Ж.А. Даев // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». - 2010. - № 1. - С. 1 - 10.

25. Даев, Ж.А. Исследование автоматической системы контроля влажности природного газа методами нечеткой логики / Ж.А. Даев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2019. - № 7. - С. 1 - 7.

26. Даев, Ж.А. Нечеткая автоматизированная система контроля хранения и извлечения влажного природного газа из подземного хранилища / Ж.А. Даев // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2018. - № 8. - С. 3 - 7.

27. Даев, Ж.А. Автоматизированная система контроля и поиска утечек газа из магистрального газопровода на основе нечетких множеств / Ж.А.

Даев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2019. - №6 (551). - С. 40-43.

28. Даев, Ж.А. Применение нечетких моделей типа Такаги - Сугено для уточнения характеристик критических расходомеров / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2018. - №7. - С. 33 - 37.

29. Даев, Ж.А. Применение методов нечеткой логики в целях совершенствования характеристик автоматических систем контроля и измерения расхода газа / Ж.А. Даев, А.К. Кайракбаев. - СПб: ГУАП, 2020. Материалы XV международной конференции по электромеханике и робототехнике «Завалишинские чтения - 2020». - С. 47-53.

30. Даев, Ж.А. Разработка алгоритма контроля влагосодержания природного газа на основе методов линейного программирования / Ж.А. Даев, А.К. Кайракбаев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2017. - №7. - С. 37-40.

31. Даев, Ж.А. Нейросетевое представление автоматизированных систем измерения расхода и количества природного газа / Ж.А. Даев, М.Р. Назаров // Приборы. - 2017. - №11 (221). - С. 17-26.

32. Даев, Ж.А. Нечеткая автоматизированная система контроля и регистрации образования гидратов в природном газе / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2018. - № 10. - С. 3 - 7.

33. Даев, Ж.А. Сравнительный анализ и выбор импликаторов нечетких множеств для автоматизации объектов газовой промышленности / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2019. - № 2 (547). - С. 33 - 37.

34. Даев, Ж.А. Контроль содержания сероводорода и меркаптанов в природном газе на основе методов нечеткой логики / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2018. - № 2. - С. 30 - 33.

35. Даев, Ж. А. Система автоматического контроля разбалансов объема природного газа на основе нейронечеткой модели / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -2019. - №3. - С. 37 - 40.

36. Даев, Ж.А. Система автоматического контроля влажности природного газа на основе нечеткой модели Мамдани / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2018. - №10. - С. 22-25.

37. Даев, Ж.А. Автоматизация процессов контроля качества транспортировки природного газа с помощью методов искусственного интеллекта / Ж.А. Даев, Н.З. Султанов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2020. - №1(558). - С. 31-35.

38. Данилов, А.А. Автоматизированные газораспределительные станции: Справочник / А.А. Данилов. - СПб: Химиздат, 2004. - 544 с.

39. Дарвай, И.Я. Контроль качества природного газа - новое решение / И.Я. Дарвай, М.О. Карпаш, И.В. Рыбицкий // Литье и металлургия. - 2012. -№3. - С. 328-333.

40. Джафаров, К.И. История создания подземных хранилищ газа / К.И. Джафаров, В.Ю. Хвостова, А.В. Пахомов // Вести газовой науки. - 2015. -№3. - С. 122-127.

41. Дубровский, В.В. Надежность систем управления транспортом газа /

B.В. Дубровский, О.М. Дерфель, Э.М. Курбатов, В.Н. Гончарук. - М.: Недра, 1984. - 168 с.

42. Ивахненко, А.Г. Связь теории инвариантности с теорией стабильности измерительных систем / А.Г. Ивахненко // Автоматика. - 1960. - №5. - С.35-40.

43. Игнатьев, А.А. Оценка величины разбаланса объемов поставленного и потребленного газа с использованием методики расчета случайных погрешностей / А.А. Игнатьев, Д.Б. Белов // Вестник ТГУ. - 2012. - №3(17). -

C.1014-1016.

44. Ильченко, Б.С. Исследование погрешности сведения баланса газа в системе магистральных газопроводов / Б.С. Ильченко, А.А. Прищепо, И.С. Ивасютяк, И.А. Прищепо, В.В. Инкулис // Проблемы машиностроения. -2010. - №1(13). -С. 76 - 79.

45. Истомин, В.А. Предупреждение и ликвидация газовых гидратов в системах добычи газов / В.А. Истомин, В.Г. Квон. - М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2004. - 506 с.

46. Истомин В.А. Проблема обеспечения показателей качества природного газа и равновесия углеводородных систем с водными фазами / В.А. Истомин. - М.: ИРЦ Газпром, 1999. - 78 с.

47. Истомин, В.А. Влагомеры конденсационного типа / В.А. Истомин // Газовая промышленность. - 2000. - №12. - С. 39-41.

48. Казаков, Н.В. Интегральная оценка функционирования гетерогенных систем управления на примере АСДУ транспортом газа / Н.В. Казаков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2009. - №6. - С. 37-39.

49. Комарцова, Л.Г. Нейрокомпьютеры / Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 400 с.

50. Коршунов, С.А. Метод обнаружения утечки газа в линейной части газопровода / С.А. Коршунов, А.М. Чионов, К.А. Казак, А.С. Казак, В.С. Кулик // Трубопроводный транспорт. - 2013. - Т. №1(35). - С. 14 - 21.

51. Коршак, А.А. Удаление скоплений жидкости из магистральных газопроводов/ А.А. Коршак, М.Е. Усольцев, В.В. Пшенин // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». - 2015. - №5. - С.290-335. URL: http://ogbus.ru/issues/5_2015/ogbus_5_2015_p290-335_KorshakAA_ru_en.pdf

52. Кремлевский, П.П. Расходомеры и счетчики количества веществ / П.П. Кремлевский. - СПб.: Политехника, 2002. - 410 с.

53. Кузь, Н.В. Измерительная система объема природного газа и степени его одоризации/ Н.В. Кузь, М.О. Шевчук // Мир измерений. - 2014. -№5. - С. 11-12.

54. Кульбакин, В.С. О применимости принципа абсолютной инвариантности в физических реальных системах/ В.С. Кульбакин // ДАН СССР. - 1948. - №2(60). - С.231-234.

55. Лапшин, Б.М. Датчик прохождения скребков и поршней СПРМ-1/ Б.М. Лапшин, А.Л. Овчинников, В.Ф. Булгаков // Территория нефтегаз. -2015. - №4. - С. 17

56. Латышев, Л.Н. Метод повышения точности измерения расхода газа / Л.Н. Латышев, Ж.А. Даев // Датчики и системы. - 2010. - №1. - С. 31 - 34.

57. Латышев, Л.Н. Система измерения расхода газа, исключающая влияние коэффициента истечения / Л.Н. Латышев, Ж.А. Даев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2010. - № 9. С. 55-60.

58. Лунгу, К.Н. Линейное программирование. Руководство к решению задач/ К.Н. Лунгу. М.: Физматлит, 2005. - 128 с.

59. Малышев, А.М. Сравнительный анализ мероприятий по обеспечению промышленной безопасности магистральных нефте и газопроводов / А.М. Малышев // Промышленные и строительные технологии. - 2016. - №6. - С. 3 - 9.

60. Медведева, О.Н. Обоснование схем редуцирования газа на газораспределительных станциях / О.Н. Медведева, А.В. Жмуров, А.С. Поляков // Научный вестник Воронежского ГАСУ. Строительство и архитектура. - 2014. - №4(36). - С. 39-44.

61. Мищенко, И.Т. Расчеты при добыче нефти и газа / И.Т. Мищенко. -М.: Нефть и газ, 2008. - 296 с.

62. МИ 3082-2007. Рекомендация. ГСИ. Выбор методов и средств измерений расхода и количества потребляемого природного газа в зависимости от условий эксплуатации на узлах учета. Рекомендации по выбору рабочих эталонов для их поверки. - Казань: ООО «ОМЦ Газметрология», 2007. - 42 с.

63. Москалев, М.Н. Влагометрия природного газа: взгляд на проблему, постановка задачи / М.Н. Москалев // Газовая промышленность. -2000. -№12. - С. 36-38.

64. Овчинникова, С.В. Анализ аварий на газопроводе и пути их сокращения / С.В. Овчинникова // Синергия наук. - 2018. - Т. 27. - С. 479486.

65. Осадчая, В.В. Применение кластерного анализа для прогноза показателей эксплуатации на примере одного из ПХГ / В.В. Осадчая, Г.А. Корнев // Вести газовой науки. - 2012. - №2. С. 116-118.

66. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013. - 798 с.

67. Петров, И.В. Программируемые контроллеры. Стандартные языки и инструменты / под ред. проф. В.П. Дьяконова. - М.: СОЛОН-Пресс, 2003. -256 с.

68. Петров, Б.Н. Принцип инвариантности и условия его применения при расчёте линейных и нелинейных систем / Б.Н. Петров // Теория непрерывных систем: Труды 1-международного конгресса ИФАК. Т.1. - М.: Изд-во АН СССР, 1961. - С. 259- 275.

69. Растригин, Л.А. Современные принципы управления сложными объектами / Л.А. Растригин. - М. Сов. Радио, 1980. - 232 с.

70. Рахматулин, Х.А. Основы газодинамики взаимопроникающих движений сжимаемых сред / Х.А. Рахматулин // Прикладная математика и механика. - 1956. - № 2(20). - С. 184-195.

71. Решетников, И.С. Автоматизация производственной деятельности газотранспортной компании / И.С. Решетников. - М.: НГСС, 2011. - 116 с.

72. РМГ 75-2014. ГСИ. Измерения влажности веществ. Термины и определения. - М.: Стандартинформ, 2015. - 20 с.

73. Рудой, Г.И. Выбор функции активации при прогнозировании нейронными сетями / Г.И. Рудой // Машинное обучение и анализ данных. -2011. - №1(1). - С. 16-39.

74. Савчиц, А.В. Разработка автоматизированной системы управления процессом очистки природного газа от вредных примесей при производстве сероуглерода / А.В. Савчиц, С.А. Билан, М.А. Савин // Наукосфера. - 2020. -№2. - С. 5-11.

75. Самокрутов, А.А. Автоматизация процесса диагностирования труб при капитальном ремонте линейной части магистральных газопроводов / А.А. Самокрутов, М.Ю. Митрохин, И.И. Велиюлин, А.Н. Касьянов // Территория нефтегаз. - 2012. - №11. - С. 34 - 37.

76. Свалов, А.М. Влагосодержание природного газа в призабойной зоне добывающей скважины / А.М. Свалов // Газовая промышленность. 2010. №1. С. 40 - 42.

77. Сергеев, А.И. Анализ систем автоматизации реверсного движения газового потока / А.И. Сергеев, П.А. Стасюк // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы Всероссийской научно-методической конференции; Оренбургский гос. ун-т. - Оренбург: Изд-во ОГУ, 2018. - С. 812-816.

78. Серебренников, Д.А. Анализ современных способов очистки полости магистральных газопроводов / Д.А. Серебренников, Т.А. Кадочникова // Материалы 5-международной научно-практической конференции «Проблемы теории и практики современной науки». - 2016. -С.98 - 103.

79. Стеклов, О.И. Комплексная техническая диагностика магистральных газонефтепроводов. Часть 1. / О.И. Стеклов // Территория нефтегаз. - 2006. - №4. - С. 20 - 23.

80. Стеклов, О.И. Комплексная техническая диагностика магистральных газонефтепроводов. Часть 2. / О.И. Стеклов // Территория нефтегаз. - 2006. - №5. - С. 12 - 17.

81. Стеклов, О.И. Комплексная техническая диагностика магистральных газонефтепроводов. Часть 3. / О.И. Стеклов // Территория нефтегаз. - 2006. - №6. -С. 48 - 55.

82. Степанов, С.Е. Опыт комплексной автоматизации объектов магистрального газопровода «Ямал - Европа» / С.Е. Степанов, О.В. Крюков // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» ИСТ-2018. - 2018. - С. 732 - 738.

83. Стригунов, Д.Ю. Автоматизация и диспетчеризация узлов учета газа / Д.Ю. Стригунов, К.А. Новиков, Б.Ф. Подпоринов // Международный студенческий вестник. - 2015. - №3. - С. 102 - 103.

84. Султанов, Н.З., Портников, Б.А. Системное и ситуационное моделирование социально-экономических и производственных объектов / Н.З. Султанов, Б.А. Портников // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2002. - № 8. - С. 163 - 170.

85. Темников, А.А. Одоризация углеводородного топлива. Одоризационные установки / А.А. Темников // Science Time. - 2016. -№4(28). - С. 834 - 837.

86. Усков, А.А. Системы с нечеткими моделями объектов управления / А.А. Усков. - Смоленск: Смоленский филиал АНО ВПО ЦС РФ «Российский университет кооперации», 2013. - 153 с.

87. Филимонова, И.В. и др. Нефтегазовый комплекс России - 2018: в 4 ч. / Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; НГУ. - Новосибирск: ИНГГ СО РАН, 2019. Часть 2. Газовая промышленность - 2018: долгосрочные тенденции и современное состояние. - 63 с.

88. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 1104 с.

89. Хан, С.А. К решению проблемы автоматизированного управления продуктивными пластами ПХГ / С.А. Хан, В.В. Радкевич, М.В. Золотухин, А.И. Ермолаев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2007. - №9. - С. 19-23.

90. Хрусталев М.М. Необходимые и достаточные условия слабой инвариантности / М.М. Хрусталев // Автоматика и телемеханика. - 1968. -№4. - С. 17-22.

91. Хургин, Я.И. Проблемы неопределенности в задачах нефти и газа / Я.И. Хургин. - Москва - Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. - 320 с.

92. Шафиков, Р.Р. Экономическая эффективность применения методов ремонта газопроводов без остановки перекачки газа потребителю / Р.Р. Шафиков // Территория нефтегаз. - 2009. - №4. - С. 45-47.

93. Ярушкина, Н.Г. Основы нечетких и гибридных систем / Н.Г. Ярушкина. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 320 с.

94. Aalto, H. Real-time optimization of natural gas pipeline systems - A simplified approach /H. Aalto. IFAC Proceedings. - 2006. - №39(14). - P. 167172. doi:10.3182/20060830-2-sf-4903.00030

95. Al-Juboori, A.M. Generating monthly stream flow using nearest river data: assessing different trees models / A.M. Al-Juboori // Water Resour. Manag. - 2019 - 33(9) - P. 3257-3270.

96. Arpino, F. Unaccounted for gas in natural gas transmission networks: Prediction model and analysis of the solutions / F. Arpino, M. Dell'Isola, G. Ficco, P. Vigo // Journal of Natural Gas Science and Engineering. - 2014. - №6(17). - P. 58-70.

97. Azevedo, L.F.A. Simple Hydrodynamic Models for the Prediction of Pig Motions in Pipelines / L.F.A. Azevedo, A.M.B. Braga, A.O. Nieckele, M.F. Naccache, M.G.F.M. Gomes // Proceedings of the 1996 Offshore Technology Conference. TX. USA. - 1996. - P. 729-739.

98. Bahrami, B. Estimation of flow rates of individual phases in an oil-gas-water multiphase flow system using neural network approach and pressure signal analysis / B. Bahrami, S. Mohsenpour, H.R.S. Noghabi, N. Hemmati, A. Tabzar // Flow Measurement and Instrumentation. - 2019. - V.66. - P. 28-36.

99. Baker, O. Reynolds number dependence of an orifice plate / O. Baker, P. Lau, K. Tawackolian // Flow Measurement and Instrumentation. - 2013. - V. 30. -P. 123-132.

100. Bandler, W. Fuzzy power sets and fuzzy implication operators / W. Bandler, L. Kohout // Fuzzy Sets and Systems. - 1980. - V. 4. - P. 13 - 30.

101. Bartenev, A.M. Statistical analysis of accidents on the Middle Asia-Centre gas pipelines / A.M. Bartenev, B.E. Gelfand, G.M. Makhviladze, J.P. Roberts // Journal of Hazardous Materials. - 1996. - V. 46. - P. 57 - 69.

102. Borg, D. A neural network developed in a foundation Fieldbus environment to calculate flow rates for compressible fluid / D. Borg M. Suetake,

D. Brandao // Flow Measurement and Instrumentation. - 2014 - V.40 - P. 142148.

103. Botev, L. Applications of statistical process control in the management of Unaccounted for Gas / L. Botev, D.P. Johnson // Journal of Natural Gas Science and Engineering. - 2020 - 103194. doi:10.1016/j.jngse.2020.103194

104. Breiman, L. Bagging predictors / L. Breiman // Mach. Learn. - 1996 -№2(24) - P. 123-140.

105. Breiman, L. Random forests / L. Breiman // Mach. Learn. - 2001 -№1(45) - P. 5-32.

106. Bromberg, E.M. Test Methods for Increase of Measurement Accuracy /

E.M. Bromberg, K.L. Kulikovsky. - M.: Energiya, 1978. - p. 176.

107. Cao, S. Wet gas measurement characteristics of a vortex flow meter / S. Cao, L. Fang, J. Li, X. Kong // 2010 The 2nd International Conference on Computer and Automation Engineering (ICCAE). - 2010. - V.4 - P. 619-623.

108. Coramik, M. Discontinuity Inspection in Pipelines: A Comparison Review / M. Coramik, Y. Ege // Measurement. - 2017. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2017.07.058

109. Cristancho, D.E. An alternative formulation of the standard orifice equation for natural gas / D.E. Cristancho, K.R. Hall, L.A. Coy, G.A. Iglesias-Silva // Flow Measurement and Instrumentation. - 2010. - V. 21. - P. 299-301.

110. Daev, Z.A. The use of a step-down diffusor as a flow transducer / Z.A. Daev // Measurement Techniques. - 2013. - №4 (56). - P. 426 - 428.

111. Daev, Z.A. A Comparative Analysis of the Discharge Coefficients of Variable Pressure-Drop Flowmeters / Z.A. Daev // Measurement Techniques. -2015. - №3 (58). - P. 323-326.

112. Daev, Z.A. A Method for the Measurement of a Pulsating Flow of Liquid / Z.A. Daev // Measurement Techniques. - 2016. - №3 (59). - P. 243-246.

113. Daev, Z.A. Measurement of the Flow Rate of Liquids and Gases by Means of Variable Pressure Drop Flow Meters with Flow Straighteners / Z.A. Daev, A.K. Kairakbaev // Measurement Techniques. - 2017. - №11 (59). - P. 1170-1174.

114. Dayev, Zh. A. Application of artificial neural networks instead of the orifice plate discharge coefficient / Zh.A. Dayev // Flow Measurement and Instrumentation. - 2020. - V.71 -101674.

115. Dayev, Zh.A. Application of Fuzzy Logic Methods to Improve the Characteristics of Automatic Gas Flow Rate Control and Measurement Systems / Zh.A. Dayev, A.K. Kairakbaev // In: 15th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings" ER(ZR). - 2020. - Saint-Petersburg, SUAI, UGNTU, - P. 47-53.

116. Dayev, Z.A. Invariant system for measuring the flow rate of wet gas on Coriolis flowmeters / Z.A. Dayev, V.T. Yuluyev // Flow Measurement and Instrumentation. - 2019. - V.70 - 101653.

117. Dias, F.M. Artificial neural networks: a review of commercial hardware / F.M. Dias, A. Antunes, A.M. Mota // Engineering Applications of Artificial Intelligence. - 2004. - V.17. - P. 945-952.

118. Economides, M.J. The state of natural gas / M.J. Economides, D.A. Wood // Journal of Natural Gas Science and Engineering. - 2009. - №1(1). - P. 1 - 13.

119. Eder, L.V. Oil and gas complex of Russia-2017. Part 2. Gas industry-2017: Long-term trends and current state / L.V. Eder, I.V. Filimonova et al. -

Novosibirsk: Trofimuk Institute of petroleum Geology and Geophysics SB RAS, 2018. - 62 p.

120. El-Abbasy, M.S. Artificial neural network models for predicting condition of offshore oil and gas pipelines / M.S. El-Abbasy, A. Senouci, T. Zayed, F. Mirahadi, L. Parvizsedghy // Automation in Construction. - 2014 - V. 45 - P. 50-65. doi:10.1016/j.autcon.2014.05.003

121. Farlow, S.J. Self-organizing method in modeling: GMDH type algorithms / S.J. Farlow. - NewYork: Marcel Dekker Inc., 1984. - 368 p.

122. Figueiredo, A.B. Numerical simulation of stratified-pattern two-phase flow in gas pipelines using a two-fluid model / A.B. Figueiredo, R.M. Baptista, F.B.F. Rachid, G.C.R. Bodstein // International Journal of Multiphase Flow. -2017. - V.88. - P. 30-49.

123. Franco, A. Natural gas consumption and correlation with the uses of thermal energy: analysis of the Italian case / A. Franco // J. Nat. Gas Sci. Eng. -2016. - V.31 - 703-714.

124. Friedman, J.H. Multivariate adaptive regression splines / J.H. Friedman // Ann. Stat. - 1991. - №1(19) - P. 1-67.

125. Giovanni Ramirez-Camacho, J. Assessing the consequences of pipeline accidents to support land-use planning / J. Giovanni Ramirez-Camacho, F. Carbone, E. Pastor, R. Bubbico, J. Casal // Safety Science. - 2016. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ssci.2016.01.021

126. Garcia, M.V. An Open CPPS Automation Architecture based on IEC-61499 over OPC-UA for flexible manufacturing in Oil&Gas Industry / M.V. Garcia, E. Irisarri, F. Pérez, E. Estévez, M. Marcos // IFAC-PapersOnLine. - 2017 - №1(50), 1231-1238. doi:10.1016/j.ifacol.2017.08.347

127. Gallagher, J.E. Natural Gas Measurement Handbook / J.E. Gallagher. -Gulf Publishing Company, 2007. - 425 p.

128. Guide to the expression of uncertainty in measurement. - Geneva: ISO, 1993. - 101 p.

129. He, D. A new correlation for wet gas flow rate measurement with Venturi meter based on two-phase mass flow coefficient / D. He, B. Bai // Measurement. - 2014 -V.58 - P. 61-67.

130. He, D. Numerical investigation of wet gas flow in Venturi meter / D. He, B. Bai // Flow Measurement and Instrumentation. - 2012 - V. 28 - P. 1-6.

131. Heidaryan, E. New correlations to predict natural gas viscosity and compressibility factor / E. Heidaryan, J. Moghadasi, M. Rahimi // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2010. - V.73. - P. 67-72.

132. Hjertaker, B.T. Characterization of multiphase flow blind-T mixing using high speed gamma-ray tomometry / B.T. Hjertaker, S.-A. Tjugum, A. Hallanger, R. Maad // Flow Measurement and Instrumentation. - 2018. - V.62. -P. 205-212.

133. Hua, C. Wet gas meter based on the vortex precession frequency and differential pressure combination of swirlmeter / C. Hua, Y. Geng // Measurement. - 2012 - V. 45. - P. 763-768.

134. Hua, C. Wet gas metering technique based on slotted orifice and swirlmeter in series / C. Hua, Y. Geng // Flow Measurement and Instrumentation. -2013. - V. 30 - P. 138-143.

135. Hua, C. Investigation on the swirlmeter performance in low pressure wet gas flow / C. Hua, Y. Geng // Measurement. - 2011. - V. 44 - P. 881-887.

136. Iba, H. A numerical approach to genetic programming for system identification / H. Iba, H. de Garis, T. Sato // Evol. Comput. -1996. - №3(4) - P. 417-452.

137. Ivakhnenko, A.G. The group method of data handling (GMDH) / A.G. Ivakhnenko // Automation - 1968 -№3 - P. 57-83.

138. Ishibashi, M. Theoretical discharge coefficient of a critical circular-arc nozzle with laminar boundary layer and its verification by measurements using super-accurate nozzles / M. Ishibashi, M. Takamoto // Flow Measurement and Instrumentation. - 2000. - V.11. - P. 305 - 313

139. ISO 5167-1: 2003. Measurement of fluid flow by means of orifice plates, nozzles and Venturi tubes inserted in circular cross-section conduits running full. Geneva: International Organization for Standardization - 2003. - 33 p.

140. ISO 9300:2005 (E). Measurement of gas flow by means of critical flow Venturi nozzles. - 2003. - 33 p.

141. Kam, S.I. Mechanistic modeling of pipeline leak detection at fixed inlet rate/ S.I. Kam // Journal of Petroleum Science and Engineering. -2010. -V. 70. -P. 145-156.

142. Kharb, S.S. Machine learning-based erosion behavior of silicon carbide reinforced polymer composites, / S.S. Kharb, P. Antil, S. Singh, S.K. Antil, P. Sihag, A. Kumar // Silicon. - 2020. https://doi.org/10.1007/s12633-020-00497-z

143. Khosravi, A. Estimation of density and compressibility factor of natural gas using artificial intelligence approach / A. Khosravi, L. Machado, R.O. Nunes // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2018. doi: 10.1016/j.petrol.2018.05.023.

144. Kosko, B. Fuzzy systems as universal approximators / B. Kosko // IEEE Transactions on computers. -1994. - №11(43). - P. 1329-1333.

145. LaNasa, P.J. Fluid Flow Measurement. / P.J. LaNasa, E.L. Upp -Butterworth-Heinemann, 2014. - 296 p.

146. Li, Y. Study on wet gas online flow rate measurement based on dual slotted orifice plate / Y. Li, J. Wang, Y. Geng // Flow Measurement and Instrumentation. 2009. - V.20. - P. 168-173.

147. Lu, H. Leakage detection techniques for oil and gas pipelines: State-of-the-art./ H. Lu, T. Iseley, S. Behbahani, L. Fu // Tunnelling and Underground Space Technology. - 2020. - V.98 - 103249. doi:10.1016/j.tust.2019.103249

148. Lupeau, A. Influence of the presence of an upstream annular liquid film on the wet gas flow measured by a Venturi in a downward vertical configuration / A. Lupeau, B. Platet, P. Gajan, A. Strzelecki, J. Escande, J.P. Couput // Flow Measurement and Instrumentation. - 2007 - V.18 - P. 1-11.

149. Mac, T.T. MIMO Fuzzy Control for Autonomous Mobile Robot / T.T. Mac, C. Copot, R. De Keyser, T.D. Tran, T. Vu // Journal of Automation and Control Engineering. - 2016. - №1(4). -P. 65-70.

150. Mamdani, E.H. Application of Fuzzy Logic to Approximate Reasoning Using Linguistic Synthesis / E.H. Mamdani // IEEE, Transactions on Computers.

- 1977. - №12(C-26). - P. 1182-1191.

151. Mamdani, E.H. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant / E.H. Mamdani // Proc. IEEE. - 1974. - №12(121). - P. 15851588.

152. Mohanty, S. Estimating the strength of stabilized dispersive soil with cement clinker and fly ash / S. Mohanty, N. Roy, S.P. Singh, P. Sihag // Geotech. Geol. Eng. - 2019 - №4(37) - P. 2915-2926.

153. Molina-Espinosa, L. Modeling of incompressible flow in short pipes with leaks/ L. Molina-Espinosa, O. Cazarez-Candia, C. Verde-Rodarte // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2013. - V.109. - P. 38 - 44.

154. Morsi, N.N. The logic of tied implications, part 1: Properties, applications and representation / N.N. Morsi, W. Lotfallah, M.S. El-Zekey // Fuzzy Sets and Systems. - 2006. - V. 157. - P. 647 - 669.

155. Naseri, S. Development of an accurate method to prognosticate choke flow coefficients for natural gas flow through nozzle and orifice type chokes / S. Naseri, A. Tatar, A. Shokrollahi // Flow Measurement and Instrumentation. - 2016.

- V.48. - P. 1-7.

156. Negaresh, M. Modeling and control of natural gas bypass odorizer / M. Negaresh, M. Farrokhnia, N. Mehranbod // Journal of Natural Gas Science and Engineering. - 2018. doi: 10.1016/j.jngse.2017.12.010.

157. Nguyen, T.T. Modeling and simulation for pig flow control in natural gas pipeline / T.T. Nguyen, S.B. Kim, H.R. Yoo, Y.W. Rho // KSME International Journal. - 2001. - №8(15). - P. 1165-1173.

158. Pandhiani, S.M. Time-series prediction of streamflows of Malaysian rivers using data-driven techniques / S.M. Pandhiani, P. Sihag, A.B. Shabri, B. Singh, Q.B. Pham // J. Irrig. Drain. Eng. - 2020. - 146(7) - 04020013.

159. Parsaie, A. Mathematical expression for discharge coefficient of Weir-Gate using soft computing techniques / A. Parsaie, A.H. Haghiabi // J. Appl. Water Eng. Res. - 2020. - P. 1-9.

160. Parsaie, A. Prediction of energy dissipation of flow over stepped spillways using data-driven models / A. Parsaie, A.H. Haghiabi, M. Saneie, H. Torabi // Iran. J. Sci. Technol. Trans. Civ. Eng. - 2018. - №1(42) - P. 39-53.

161. Petrov, B.N. Invariance Principle in Instrumentation / B.N. Petrov, V.A. Viktorov, B.V. Lunkin, et al. - M.: Nauka, 1976. - 246 p.

162. Piegat, A. Fuzzy Modeling and Control / A. Piegat. - Heidelberg: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, 2010. - 728 p.

163. Pistun, E.P. Improving the discharge coefficient of the standard orifices of variable pressure-drop flowmeters / E.P. Pistun, L.V. Lesovoi // Sensors and Systems. - 2005. - №5. - P. 14-16.

164. Postlethwaite, B. A MIMO Fuzzy Model-Based Controller / B. Postlethwaite, C. Edgar // Chemical Engineering Research and Design. - 2000. -№4(78). - P. 557-564.

165. Qin, L. Flow Profile Identification with Multipath Transducers / L. Qin, L. Hu, K. Mao, W. Chen, X. Fu // Flow Measurement and Instrumentation. -2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2016 Longhui.09.018

166. Qu, Z. Online monitoring method of hydrate agglomeration in natural gas pipelines based on acoustic active excitation / Qu, Z., Wang, H., An, Y., Yue, H., Li, J., Zhang, Y., Zhou, W. // Measurement. - 2016. - V.92. - P. 11-18.

167. Quinlan, J.R. Learning with Continuous Classes / J.R. Quinlan// In: Proceedings AI'92 (Adams and Sterling, Eds.), Singapour, World Scientific. -1992. - P. 343-348.

168. Rashid, S. Prediction of Critical Multiphase Flow Through Chokes by Using A Rigorous Artificial Neural Network Method / S. Rashid, A. Ghamartale,

J. Abbasi, H. Darvish, A. Tatar // Flow Measurement and Instrumentation. - 2019.

- V.69. - 101579. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2019.101579

169. Reader-Harris, M.J. The Orifice Plate Discharge Coefficient Equation / M.J. Reader-Harris, J.A. Sattary, E.P. Spearman. - East Kilbride, Glasgow: NEL, Progress Report No. PR14: EUEC/17 (EEC005). 1992.

170. Reader-Harris, M. Orifice plates and Venturi tubes / M. Reader-Harris.

- London: Springer International Publishing, 2015. - 386 p.

171. Reader-Harris, M.J. The orifice plate discharge coefficient equation -further work / M.J. Reader-Harris, J.A. Sattary, E.P. Spearman // Flow Measurement and Instrumentation. - 1995. - V.6. - P. 101- 114.

172. Reader-Harris, M.J. The orifice plate discharge coefficient equation / M.J. Reader-Harris, J.A. Sattary // Flow Measurement and Instrumentation. -1990. - V.1. - P. 67 - 76.

173. Reader-Harris, M.J. The effect of contaminated orifice plates on the discharge coefficient / M.J. Reader-Harris, N. Barton, D. Hodges // Flow Measurement and Instrumentation. - 2012. - V.25. - P. 2 - 7.

174. Rebai, N. Prediction of natural gas hydrates formation using a combination of thermodynamic and neural network modeling / N. Rebai, A. Hadjadj, A. Benmounah, A.S. Berrouk, S.M. Boualleg // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2019. - V.182. - P. 1 - 9.

175. Roshani, G.H. Intelligent recognition of gas-oil-water three-phase flow regime and determination of volume fraction using radial basis function / G.H. Roshani, E. Nazemi, M.M. Roshani // Flow Measurement and Instrumentation. -2017. - V.54. - P. 39 - 45.

176. Ruan, D. Fuzzy implication operators and generalized fuzzy method of cases / D. Ruan, E.E. Kerre // Fuzzy Sets and Systems. - 1993. - Vol. 54. P. 23 -37.

177. Schmidhuber, J. Deep learning in neural networks: An overview / J. Schmidhuber // Neural Network. - 2015. - V.61 - P. 85-117.

178. Shaban, H. Measurement of gas and liquid flow rates in two-phase pipe flows by the application of machine learning techniques to differential pressure signals / H. Shaban, S. Tavoularis // International Journal of Multiphase Flow. -2014. - V.67. - P. 106-117.

179. Shaban, H. On the accuracy of gas flow rate measurements in gasliquid pipe flows by cross-correlating dual wire-mesh sensor signals / H. Shaban, S. Tavoularis // International Journal of Multiphase Flow. - 2016. - V. 78. - P. 7074.

180. Shirvany, Y. Estimation of sour natural gas water content / Y. Shirvany, G. Zahedi, M. Bashiri // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2010. -V.73. - P. 156-160.

181. Sihag, P. Random forest, M5P and regression analysis to estimate the field unsaturated hydraulic conductivity / P. Sihag, S.M. Karimi, A. Angelaki // Appl Water Sci. - 2019 - №5(9) - 129.

182. Siler-Evans, K. Analysis of pipeline accidents in the United States from 1968 to 2009 / K. Siler-Evans, A. Hanson, C. Sunday, N. Leonard, M. Tumminello // International Journal of Critical Infrastructure Protection. - 2014. - V.7. - P. 257 - 269.

183. Singh, B. Modelling of impact of water quality on infiltration rate of soil by random forest regression /. Singh, P. Sihag, K. Singh // Model. Earth Syst. Environ. - 2017. - №3(3) - P. 999-1004.

184. Singh, B. Estimation of trapping efficiency of a vortex tube silt ejector / B. Singh, P. Sihag, K. Singh, S. Kumar // Int. J. River Basin Manag. - 2018. -№1(1) - P. 1-9.

185. Socha, K. Hot-wire anemometric method for flow velocity vector measurement in 2D gas flows based on artificial neural network / K. Socha, M. Socha // Flow Measurement and Instrumentation. - 2015. - V.46. - P. 163 - 169.

186. Song, Y. Prediction of clathrate hydrate phase equilibria using gradient boosted regression trees and deep neural networks / Y. Song, H. Zhou, P. Wang,

M. Yang // The Journal of Chemical Thermodynamics. - 2019. - V.135. - P. 86 -96.

187. Steven, R. Wet gas metering with a horizontally mounted Venturi meter, / R. Steven // Flow Measurement and Instrumentation. - 2002. - V.12 - P. 361372.

188. Steven, R. Orifice plate meter wet gas flow performance / R. Steven, A. Hall // Flow Measurement and Instrumentation. - 2009. - V.20. - P. 141-151.

189. Stolz, J. A Universal Equation for the Calculation of Discharge Coefficient of Orifice Plates / J. Stolz. - Amsterdam: North-Holland, 1978. - 32 p.

190. Stratford, B.S. The calculation of the discharge coefficient of profiled choked nozzles and optimum profile for absolute air flow measurement / B.S. Stratford // Journal of the royal aeronautical society. - 1964. - V. 68. - P. 237 -245.

191. Takagi, T. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. - 1985. - №1(15). - P. 116 - 132.

192. Tang, L. Inventory forecast of underground gas storage based on modified material balance equation / L. Tang, J. Wang, F. Bai, L. Shi // Petrol. Explor. Develop. - 2014. - №4(41). - C. 528-532.

193. Tkac, M. Artificial neural networks in business: Two decades of research / M. Tkac, R. Verner // Applied Soft Computing. - 2016. - V. 38. - P. 788-804.

194. Turksen, I.B. A new class of fuzzy implications. Axioms of fuzzy implication revisited / I.B. Turksen, V. Kreinovich, R.R. Yager // Fuzzy Sets and Systems. - 1998. - V.100. - P. 267 - 272.

195. Uleh, C.A. Wet gas flow metering using PIV and tracer dilution / C.A. Uleh // 3rd IEEE International Conference on Adaptive Science and Technology (ICAST 2011). - 2011. - V.3 - P. 222-224.

196. Wang, C. Influence of wall roughness on discharge coefficient of sonic nozzles / C. Wang, H. Ding, Y. Zhao // Flow Measurement and Instrumentation. -2014. - V.35. - P. 55 - 62.

197. Wang, C. Measurement property of vortex flowmeter in wet gas flow using mist flow apparatus / C. Wang, Z. Zhang, H. Ding, J. Li // 2018 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). - 2018 - V.1 - P. 1-6.

198. Wang, X. Purposefully built underground natural gas storage / X. Wang, M.J. Economides // Journal of Natural Gas Science and Engineering. - 2012. - V. 9. - P. 130-137.

199. Wood, D.A. Three significant developments in early 2016 are likely to lead to sustained low natural gas prices in the medium term and make gas more competitive for consumers / D.A. Wood // J. Nat. Gas Sci. Eng. - 2016 - V.100 (31) - P. A1-A5.

200. Xu, L. On fluctuation of the dynamic differential pressure signal of Venturi meter for wet gas metering / L. Xu, J. Xu, F. Dong, T. Zhang // Flow Measurement and Instrumentation. - 2003 - V.14 - P. 211-217.

201. Xu, L. Wet Gas Metering Using a Revised Venturi Meter and Soft-Computing Approximation Techniques / L. Xu, W. Zhou, X. Li, S. // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - 2011. - V.60 - P. 947-956.

202. Xu, L. Wet Gas Metering Using a Venturi-Meter and Support Vector Machines / L. Xu, S. Tang // 2009 IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference. - 2009. - P. 1- 5.

203. Xu, Y. Research the wet gas flow measurement based on dual-throttle device / Y. Xu, C. Yuan, Z. Long, Q. Zhang, Z. Li, T. Zhang // Flow Measurement and Instrumentation. - 2013. - V.34 - P. 68-75.

204. Yan, Y. Application of soft computing techniques to multiphase flow measurement: A review / Y. Yan, L. Wang, T. Wang, X. Wang, Y. Hu, Q. Duan // Flow Measurement and Instrumentation. - 2018. - V.60. - P. 30-43.

205. Yazdanshenasshad, B. Neural-Network- Based Error Reduction in Calibrating Utility Ultrasonic Flow Meters / B. Yazdanshenasshad, M.S. Safizadeh // Flow Measurement and Instrumentation. 2018. -https ://doi.org/10.1016/j. flowmeasinst.2018.10.003

206. Yetilmezsoy, K. IMECE—Implementation of mathematical, experimental, and computer-based education: A special application of fluid mechanics for civil and environmental engineering students / K. Yetilmezsoy // Comput. Appl. Eng. Educ. - 2017. - №5(25) - P. 833-860.

207. Yoder, J. Go New-Tech or Stick with DP meters? Differential pressure flow users face the dilemma / J. Yoder // Control Magazine. - 2001. - V.1. - P. 16.

208. Yorucu, V. Price modelling of natural gas for the EW-12 countries: Evidence from panel cointegration / V. Yorucu, P. Bahramian // Journal of Natural Gas Science and Engineering. - 2015. - №4(24). - P. 464 -472.

209. Zadeh, L.A. Fuzzy Sets / L.A. Zadeh // Information and Control. -1965. - V. 8. - P. 338 - 353.

Приложение А

(справочное) Акты внедрения

Ч» »*ст»н Респуйлммсм, СЗОООО. Ачт«6* члл«с»<. г туМиом «*иде , 1 030000 инд»«с БСн 1604ДО016IS2

О

Ресгублмиа k«í»ctih, г АктоЪе. улиц* Г H*y6í-^>»o.V 1 •i-Vjexc OiOOOO 6ИН 1604400162&2

УТВЕРЖДАЮ

Te\ñi^tccK»iB директор ТОО lias Processing Company» C'aKiai анов

« 19 » 09». 2019 г.

к

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

результатов исследовательской работы «Разработка нпварнантных автоматизированных

Настоящий акт составлен комиссией в следующем составе:

Председатель: технический директор ТОО «Gas Processing Company» Сактагаиов B.C.; Члены комиссии:

начальник службы КИИиА ТОО «Gas Processing Company» Нургалисв Д.С.; коммерческий директор ТОО «Инвест Строй Сервис KZ» Юлуев В.Т.; Ph.D.. к.т.н.. ассоциированный профессор Даев Ж.А.

Настоящим актом подтверждается применение результатов исследований, связанных с разработкой инвариантных автоматизированных систем измерения расхола и количества газа, проведенных во время строительства автоматизированной системы измерения расхода и количества газа газопроводов высокого и низкого давлений от УПН КожасаП ГОО «Казахойл Акгобе»до УКП1 -40 ТОО «Gas Processing Company».

В ТОО «Gas Processing Company» для решения задачи организации коммерческого учета расхода и количества влажного нефтяного попутного газа были использованы следующие результаты исследований:

• магматическая модель повышения точности результатов измерений расхода газа на основе принципа многоканальности;

- методика выполнения измерений расхода на основе принципа многоканальности для инвариантных систем измерения расхода и количества газа.

Применение указанных методов и моделей позволило решить задачу измерения расхода и количества влажного нефтяного попутного газа и обеспечить стабильный учет влажного газа.

систем измерения расхода и количества природного газа»

Председатель:

Сактагаиов B.C.

Члены комиссии:

fC Юлуев В.Т.

Даев Ж А

«УТВЕРЖДАЮ» Главный инженер Домбаровского ЛПУМГ ООО «Газпром ]ранс;а $Якагеринбург»

'« 2021 г.

АКТ

о возможности внедрения результатов диссертационной работы Даева Жаната Ариккуловича в производственную деятельность Домбаровского ЛПУМГ ООО «Газпром трансга» Екатеринбург»

Комиссия в следующем составе:

Председатель: Главный инженер Домбаровского ЛПУМГ С. А. Пивкнн Члены комиссии: Начальник службы автоматизации и метрологического обеспечения А.И. Красников: Инженер Kill 1нА АА. Л иску нов. Инженер по метрологии А.Б. Утеуов Инженер по промышленной безопасности А.П. Иванков;

Настоящий акт подтверждает, что комиссия. рассмотрев диссертационную работу Даева Ж.А. приходит к выводу, что результаты научной деятельности могут быть внедрены в производственной деятельности деятельность Домбаровского ЛПУМГ ООО «Газпром трансгаз Екатеринбург». Особый интерес представляют предлагаемые автоматизированные системы контроля и управления балансом объемов газа, системы контроля расхода и количества природного газа, контроля параметров физико-химических показателей, построенные на основе методов искусственного интеллекта.

Внедрение научных результатов диссертационной работы Даева Ж.А. в практику компаний газовой промышленности обеспечит повышение эффективности и безопасной эксплуатации объектов газопроводных систем.

Подписи:

Начальник службы автоматизации и метрологического обеспечения Инженер по промышленной безопасности Инженер КИПиА Инженер по метрологии

ьш

METROLOGY

УТВЕРЖДАЮ» int Metrology» юльгср Л.H. 2020 г.

АКТ

о внедрении результатов докторской диссертационной работы Дасна Жаната Арнккулоаина в технологические процессы производственной деятельности ТОО «Avant Metrology»

Комиссия в следующем составе;

председатель: директор ТОО «Avant Metrology» Дюлыер A.IL;

члены комиссии: начальник лаборатории ГОО «Avant Metrology» Телков К.Ю.;

ведущий инженер ТОО «Avant Metrology» Хорошайло А.Г.. в период с 4 по 7 августа 2020 года, рассмотрев результаты докторской диссертационной работы Даева Ж.А. подгвсрж;тает. что основные результаты были приняты в производственную деятельность компании с целью применения при разработке автоматизированных систем контроля и управления технологическими процессами сбора, подготовки и транспортировки нефтяного попутного i ата.

Внедренные научные результаты позволили увеличить раздельный уче1 нефтяного попутного таш от попутной жидкой фаш н автоматическом режиме. Предлагаемы« решения нашли свое применение в автоматизированной системе управления и контроля потоками влажного газа. Внедрение автоматизированных технологий позволило предприятию сократить прямые издержки на 57% при эксплуатации систем.

I (редседатель комиссии: Директор ТОО «Аvan! Metrology»

Члены комиссии:

Начальник лаборатории ТОО «Avant Metrology» Ведущий инженер ГОО «Avant Metrology»

Дюлыер А.Н.

Телков КТО.

Хорошайло A.I

Товарищество с ограниченной ага^гггвенностъ« »Avant Metrology Р Камы-Ми, г Антобе. 12-й микрорайон а/Г д 25 ВИН 16CVM0024336 Телвфо" »7 (71121 7D4B98. î'îihiI : infojaavrngtr кг web ww* Jvm»tr Кг

E-mail: [e-mail] Wob-сайт: www.ikst.kz

о внедрении результатов докторской днссе[ Даева Жан ига Арнккуловича в прон тадственную деятельность ГОО «Инженерная компания Строй Гсхно»

Директор ГОО «И

АКТ

л Юл\ев I .A.

Д 2020 i.

|я коммт»Строй Гехно»

Л ГВЕРЖДАЮ»

Комиссия в следующем составе:

председатель: лиректор ГОО «Инженерная компания Строй Гехно» Юлуев I.A.:

члены комиссии: велуший инженер АСУТП Игликов А.Э.;

ведущий инженер-программист К'арасаев P.E..

Настоящий акт подтверждает, что научные и практические результаты диссертационной работы Даева Ж.А. внелрены в ТОО «Инженерная компания СтройТехно» в процессе разработки и модернизации автоматизированных систем управления и контроля параметров добычи, транспортировки и подготовки нефти и природного газа. В частности, предложенные Даевым Ж.А. методы и подходы, которые реализуют алгоритмы интеллектуальных систем управления процессами 1рансиортировкн и контроля качества трансноргнруемого природного газа, были испытаны и внедрены при разработке автоматизированной системы >нравлення и контроля расхода н количества нефтяного попутного raía. Особенностью системы являйся нейро-нечеткий алгоритм, позволяющий значительно сокращать время обработки данных, исходный код прикладных iipoipaMM с достаточной гочностью 1.5%.

Внедрение результатов работы Даева Ж.А. в практику ГОО «Инженерная компания СтройТехно» показало их научную обоснованность, достоверность и практическую значимость при разработке автоматизированных систем управления и контроля газовой промышленности.

Подписи:

Директор ТОО «Инженерная компания Строй Ь Велуший инженер АСУТП Ведущий ннженер-профаммиет

Юлуев I .A. Игликов А.'). Карасаев P.E.

ЖШС «Икч^нгрийЯ Компания СгройТмнои «аммии ОЗИМО Аггабс 12 икр 8.Г «оттеикны» горолзи «илуры». Л 25 т»л 8 7112 го« 898

víngmeermg Сагпрвпу

Sl'Oif Techno • UP Kauthum

озоааа Аиоье

12 мкр В/ мтедоный городам икаурыаи, д. 25 Id »7 7132 704 898

ГОО * Инженерная Компания ОройТмчо« Клаястам. 030000. Лито»* 12 мяр. 01 «оттгджимй городам «Havpu.1,, д 25 'ел В 7132 704 898

ТОО «ИнвестСтрой-Сервис К2» р Катакстан. ОЗЗООО. I Актобе. 12-й микрорайон В/Г, д 25 Гея »7 7132 /04 898 тГоф'Ьн кг

Даева Жаидта Ариккуловича в производственную деятельность ТОО «ИнвестСтрой-Сервис К2»

Комиссия в следующем составе:

члены комиссии:

председатель:

Главный инженер Кадыков Е.А.; ведущий инженер АСУТП Ибрагимов Р.М ; инженер-метролог Хасанов И,Г.,

Настоящий акт подтверждает, что результаты научной деятельности, полученные в ходе выполнения диссертационной работы Даева Ж.А. были внедрены в деятельность ТОО «ИнвестСтрой-Сервис К2». Результаты работы Даева Ж.А применяются в виде внутренних нормативных документов компании, которые применяются при разработке и испытании автоматизированных систем управления и контроля технологических процессов подготовки, транспортировки и распределения природного и нефтяного попутного газа Настоящим актом также подтверждаем, что по результатам работы Даева Ж.А. в компании были разработаны автоматизированные блоки контроля качества параметров газа, применяемые при учете углеводородного сырья на нечетких алгоритмах.

Внедрение результатов работы Даева Ж.А в практику ТОО «ИнвестСтрой-Сервис кг» показывает их научную обоснованность и практическую значимость при разработке автоматизированных систем управления и контроля газовой промышленности,

Подписи: Главный инженер Ведущий инженер АСУТП Инженер-метролог

Кадыков Е.А. Ибрагимов Р.М. Хасанов ИТ.

Страница 1 из 1

THE ORGANIZATION «BAISHEV UNIVERSITY»

УЧРЕЖДЕНИЕ <<БАИIIIЕВ УНИВЕРСИТЕТ»

«УТВЕРЖДАЮ» Ьаишев Университет» ТТашмуламбетов БТ.

0Л>_2021 г.

АКТ

о внедрении результатов научной деятельности Даева Жанага Лриккуловнча а учебный процесс учреждения «Баишев Университет»

Настоящий акт подтверждает, что результаты научной работы Даева Жаната Ариккуловича в течение 2018 2020 годов были использованы при выполнении дипломных работ студентами специальности 5В070200 «Автоматизация и управление», а также при выполнении лабораторных, практических и расчстно-фафнчсских работ по дисциплине " Автоматизация процессов транспорта энергоресурсов».

Применение результатов научной работы Даева Ж.А. в учебном процессе университета позволяет студентам глубже и детальнее понимать вопросы разработки автоматизированных систем управления. математического моделирования интеллектуальных систем, а также повысить качество подготовки выпускаемых специалистов.

Проректор по академической работе

У rey лиева Д. Т.

Заведующая кафедрой

Приложение Б (справочное) Патенты