Модели и алгоритмы поддержки принятия решений диспетчера линейно-производственного управления магистрального газопровода тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Проскурина, Галина Владимировна

• Проскурина, Галина Владимировна
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Проскурина, Галина Владимировна

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ РАЗРЫВА НА МГ

1.1 Объект управления и его основные особенности.

1.2 Автоматизация диспетчерского управления.

1.2.1 Место системы автоматизации в оперативно-диспетчерском управлении.

1.2.2 Интеллектуальный комплекс для мониторинга процесса транспортировки газа и обнаружения нештатных ситуаций на магистральном газопроводе.

1.2.3 Алгоритм работы прототипа интеллектуального комплекса.

1.2.4 Обобщенный алгоритм обработки разрыва МГ.

1.3. Современные достижения в исследуемой области.

1.3.1 Место работы в рамках научного направления.

1.3.2 Методы определения места разрыва МГ.

1.3.3 Локализация разрывов и поиск пути обвода.

1.3.4 Работы в смежных областях.

1.4 Планирование машинного эксперимента.

1.5 Определение средних величин.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ГРАДИЕНТНОГО МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ МЕСТА РАЗРЫВА.

2.1 Дисперсионный анализ результатов эксперимента.

2.2 Дополнительный анализ результатов эксперимента.

2.3 Выявление значимых факторов.

2.4. Математические модели оценки точности метода обнаружения.

2.4.1 Модель величины

2.4.2. Модель величины

2.4.3. Алгоритм коррекции градиентного метода.

2.5. Применение регрессионных моделей.

2.5.1. Точность определения места возникновения НС.

2.5.2. Анализ попадания в интервал между датчиками.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ПОИСКА ПУТИ ОБВОДА ГАЗА ПРИ ЛОКАЛИЗАЦИИ РАЗРЫВА НА МНОГОНИТОЧНОМ ГАЗОПРОВОДЕ

3.1. Постановка задачи локализации НС, связанной с разрывом МГ.

3.2. Модель расчета площади сечения разрыва.

3.3. Применение теории графов для формирования сценариев выхода из нештатных ситуаций.

3.4. Прогнозирование изменения показаний датчиков давления.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕШТАТНОЙ СИТУАЦИИ.

4.1. Применение предложенных моделей и алгоритмов.

4.1.1. Адекватность вероятностной модели локализации.

4.1.2. Точность модели нахождения площади сечения разрыва.

4.1.3. Адекватность графовой модели составления сценариев обвода.

4.2. Программная реализация прототипа интеллектуального комплекса.

4.3. Демонстрация работы модуля анализа.

4.4. Проверка функционирования комплекса в реальных условиях.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы поддержки принятия решений диспетчера линейно-производственного управления магистрального газопровода»

Газотранспортная сеть России по своей протяженности не имеет аналогов в мире - 154 тыс. километров магистральных газопроводов транспортирует газа потребителям внутри России, в странах СНГ и Западной Европы. По прогнозам [93], к 2020 г. объемы поставок газа увеличатся до 670 млрд. м3. Однако уже на текущий момент доля магистральных газопроводов старше 33 лет (нормативный срок службы) составляет более 21% от общего объёма. Изношенность трубопровода может привести к его повреждению, особенно в условиях зон геодинамической активности, участках напряженного состояния недр, зоны разломов и активной эманации агрессивных глубинных газов. Большое влияние на формирование стресс-коррозии и разрушение трубопроводов оказывают магнитные, электрические и тепловые аномалии, а также уровень подготовки газа к транспорту. Аварийные ситуации на газопроводе несут значительные финансовые потери, чреваты экологическими катастрофами и даже могут привести к человеческим жертвам. При полном разрыве трубы только за первую минуту газотранспортная сеть теряет порядка 1 млн. рублей. Для предотвращения НС используют современные технологии реконструкции и ремонта, а также проводят тщательный антикоррозионный мониторинг магистральных газопроводов аппаратно-программными средствами [53, 54, 76]. Данные мероприятия снижают риск возникновения аварий, однако полностью предотвратить их не в силах.

При возникновении аварийной ситуации ответственность по её оперативному устранению ложится на диспетчера ЛПУ МГ. В силу психологического давления, условий жесткого лимита времени, фактора неожиданности и большой информационной нагрузки, в ходе ликвидации аварии могут происходить ошибки. Поскольку аварийные ситуации на магистральном газопроводе возникают редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в обучении диспетчерского персонала распознаванию аварийной ситуации, принятию срочных и адекватных мер по ее локализации. Решение поставленной задачи может быть достигнуто путем постоянного тренинга диспетчеров на имитаторах аппаратно-программных средств диспетчерского пункта, 6 работающих в режиме, реального времени. Развитием идей подготовки диспетчерского персонала является ускорение и повышение качества обучения путем автоматизации анализа моделируемых данных телемеханики.

В связи с этим в диссертации ставятся задачи разработки и совершенствования информационно-алгоритмического обеспечения для выхода из нештатных ситуаций, смоделированных на тренажере диспетчера.

В развитие современных методов управления сложными объектами большой вклад внесли отечественные ученые В.Е. Селезнев, В.В. Алешин, В.М. Глушков, А.Г. Мамиконов, Б.Я. Советов, Г.Г. Куликов,

О.Б. Низамутдинов, Ю.А. Кафтанюк, О.В. Логиновский, A.B. Костров, Р.И. Макаров, Е.Р. Хорошева, В.А. Горбатов, С.А. Редкозубое и другие. Вопросы автоматизированного проектирования информационных систем, основанного на использовании новейших разработок в области теории и практики управления, рассматривались в трудах зарубежных ученых Е. Кодда, Д. Росса, Т. Рэмея, Е. Йордана, Т. Де Марко, К. Гейна, Т. Сарсона, М. Джексона, Дж. Д. Варнье, К. Орра, Дж. Мартина, П. Чена, Р. Баркера, Д. Марка, К. Мак-Гоуэна, М. Хаммера, Дж. Чампи, И. Якобсона, М. Эриксона и других. Объект исследования: информационный поток в процессе моделирования на тренажере диспетчера нештатной ситуации, связанной с единичным разрывом газопровода.

Предмет исследования: модели и алгоритмы СППР диспетчера. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

• Целью диссертации является повышение эффективности оперативного восстановления работоспособности МГ при нештатных ситуациях, связанных с частичным или полным разрывом МГ. Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие научно-технические задачи:

• Анализ информационного потока в технологическом имитационном комплексе линейно-производственного управления магистрального газопровода на основе тренажера диспетчера производства ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова» (г. Н. Новгород) в процессе моделирования единичных разрывов на ЛЧМГ.

• Анализ методов обнаружения места (координаты) разрыва на МГ, обоснование выбора градиентного метода, исследование его точности посредством машинного эксперимента, формирование математических моделей совершенствования градиентного метода в части повышения точности его работы.

• Разработка статистической модели расчета вероятности наличия разрыва на интервале между кранами, повышающей корректность принятия решений диспетчера при локализации определенного участка.

• Разработка приближенной математической модели оценки площади сечения разрыва с учетом скорости падения давления газа в трубопроводе, а также модели и алгоритмов динамического формирования проранжированных по оптимальности сценариев выхода из НС, связанной с единичным разрывом МГ, с учетом прогнозирования времени актуальности каждого из сценариев.

• В части совершенствования технологического имитационного комплекса ЛПУ МГ разработка программных модулей: коррекции результатов работы градиентного метода обнаружения места разрыва, позволяющего также рассчитывать вероятности наличия утечки на интервалах между кранами для всех ниток ЛЧМГ на основе скорректированного значения; и генерации проранжированного по убыванию эффективности списка сценариев выхода из НС с прогнозом времени их актуальности на основе экстраполяции показаний датчиков давления газа в трубопроводе.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Исследования, выполненные в работе, базируются на математическом моделировании, численных методах приближенного решения уравнений и методах прогнозирования, теории вероятностей и математической статистики, теории графов, формализации, системного анализа, теории проектирования систем, объектно-ориентированного анализа и проектирования;

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной.

• Предложен алгоритм совершенствования градиентного метода обнаружения места разрыва на МГ; данный алгоритм описывает формирование статистических моделей коррекции в зависимости от структуры МГ; построенные с его помощью модели для конкретной структуры МГ характеризуются полиномиальной вычислительной сложностью, а также возможностью сведения ошибки метода обнаружения разрыва к статистически оцениваемой ошибке конкретной модели.

• Сформулирована задача определения вероятности наличия утечки на каждом интервале нитки МГ между основными кранами и предложена математическая модель решения данной задачи, основанная на доверительном интервале модели регрессии.

• На основе гипотезы о линейной зависимости скорости падения давления на датчиках от площади сечения разрыва разработана математическая модель определения площади сечения разрыва с первой минуты после его обнаружения; особенностью применения данной модели является то, что с течением времени точность результата повышается.

• Разработана методика динамического формирования сценариев выхода из НС на основе предложенных модели, использующей взвешенный орграф (и классические алгоритмы поиска кратчайших путей на нем), и алгоритмов динамического формирования проранжированных по эффективности сценариев выхода из НС, позволяющая находить наиболее рациональный сценарий перераспределения газовых потоков для возобновления работоспособности МГ при единичном разрыве и рассчитывать время его актуальности.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ диссертации заключается в следующем:

• Проведены вычислительные эксперименты по оценке точности работы градиентного метода обнаружения координаты утечки на МГ, результаты 9 которых позволили выявить снижение точности обнаружения места разрыва с увеличением расстояния до ближайшего датчика давления и достаточно высокую точность работы метода при больших размерах утечки. Данные статистические закономерности положены в основу предложенных моделей. В рамках прототипа СГТПР реализованы программные модули: коррекции градиентного метода обнаружения места утечки; расчета вероятности наличия утечки в интервале между основными кранами нитки ЛЧМГ; генерации сценариев выхода из НС с прогнозом времени их актуальности в течение ближайших 10 минут. Прототип интегрирован с промышленным тренажером, реализованным НИИИС им. Ю.Е. Седакова, позволяющим имитировать работу МГ и аварийные ситуации в реальном масштабе времени с достаточной точностью и используемым на дочерних предприятиях ОАО «Газпром».

Подтверждена применимость предложенных моделей и алгоритмов с помощью машинных экспериментов, в том числе на данных реального частичного разрыва на участке Пангодинского ЛПУ МГ «Уренгой -Грязовец» ООО «Тюментрансгаз» в 17 км после КС Пангодинская (11.02.2004).

Разработанные алгоритмы применены в учебном процессе кафедры ИСИМ

ВлГУ в лабораторных и практических работах по дисциплинам «Управление данными» и «Представление знаний в ИС» (приложение Н, стр. 145).

Полученные научные результаты использованы в инновационной компании

ООО «Бизнес.РФ» (г. Владимир) в рамках выполнения НИОКР

01200959379 «Разработка моделей и алгоритмов мониторинга линейной части магистрального газопровода на предмет обнаружения нештатных ситуаций, определения места разрыва и формирования сценариев локализации нештатной ситуации» по государственному контракту №

7029р/9332 от 25.06.2009 г. при создании информационной системы мониторинга газотранспортной системы (ГТС) (приложение О, стр. 146).

Автор принимал участие в НИР № 3.2.3/10553 «Развитие технологий моделирования сетевых интегрированных структур образования, науки и

10 производства в техиопарковой зоне ведущего регионального вуза с использованием высокопроизводительных параллельных вычислений» в рамках АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011 годы)» по разработке пользовательского интерфейса для программы моделирования сетевых структур на суперЭВМ «СКИФ Мономах», используемой в вычислительном центре ВлГУ. Данная программа использована автором при проведении вычислительных экспериментов, (прил. П, стр. 148)

• По результатам исследований, проведенных автором в рамках диссертации, получены два свидетельства об официальной регистрации на разработанные с его участием программные продукты (прил. Р, С, стр. 149, 150); проект с участием автора завоевал специальный диплом конкурса инновационных проектов в номинации «Инновационный проект» на Окружном молодежном инновационном конвенте Центрального федерального округа (прил. И, стр. 141); работа была поддержана персональной стипендией администрации Владимирской области «Надежда земли Владимирской» в номинации «Молодой исследователь в области технических наук» (прил. Л, стр. 143); отмечена свидетельством финалиста конкурса «УМНИК 2012» по Владимирской области, подчеркивающим высокий уровень проекта(прил. К, стр.142).

• Результаты научных исследований можно использовать для реализации дополнительного программного модуля тренажера диспетчера ЛПУ многониточным МГ при подготовке диспетчерского персонала к работе в нештатных режимах, а также для создания и внедрения на предприятиях нефтегазовой промышленности реально действующей системы мониторинга и ПНР диспетчера ЛПУ, адаптированной под конкретный УНК ТМ.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• IV международная научно-техническая конференция «Компьютерные технологии поддержки принятия решений в диспетчерском управлении

11 газотранспортными и газодобывающими системами (В18СОМ-2009)» (Москва: ВНИИГАЗ, 2009);

III международная научно-техническая конференция «Газотранспортные системы: настоящее и будущее (СТ8-2009)» (Москва: ВНИИГАЗ, 2009);

V международная научно-техническая конференция «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда,

2009);

XXIII международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (г. Саратов, 2010); Молодежный форум «селигер-2010» (р-он г. Осташков, 2010); Межвузовская научно-практическая конференция «Социально-экономические системы: особенности развития, функционирования и управления в условиях инновационной направленности» (Владимир, 2010 г.);

Межвузовская научно-практическая конференция «Современные проблемы экономического и социального развития России глазами молодежи» (Владимир, 2010 г.);

VI международная научно-техническая конференция «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда,

2010);

Молодежная научно-практическая школа «Информационный менеджмент социально-экономических и эргодических систем» (Владимир 2010); Всероссийская научно-методическая конференция «Творчество молодежи в создании информационных образовательных технологий» (Анапа 2011); Молодежный форум «Селигер 2011» (р-он г. Осташков 2011); VI международная научно-техническая конференция «Современные информационные технологии и ИТ образование » (Москва 2011);

• II Международная молодежная научно-практическая школа «Информационный менеджмент социально-экономических и технических систем» (г. Москва 2011);

• VII международная научно-техническая конференция «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда 2012).

• Доклад на I Всероссийском конгрессе молодых ученых (Санкт-Петербург 2012) был признан лучшим на секции «Современные методы теории автоматического управления», (прил. М, стр. 144)

• Технические аспекты созданного с участием автора прототипа системы обсуждались на организованной автором совместно с компанией Oracle межрегиональной конференции разработчиков «Java Day.Vladimir» (Владимир 2012).

ПУБЛИКАЦИИ

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 27 работах, среди них 4 статьи в издании из перечня ВАК.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 150 страницах, включающих 80 рисунков, 13 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 103 наименований, а также приложение.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Проскурина, Галина Владимировна

Выводы по главе 4

В главе описываются концепции конкретного применения всех предложенных в главах 2 и 3 моделей и алгоритмов:

1. На результатах дополнительных экспериментов показано повышение точности работы градиентного метода обнаружения места утечки при применении предложенных моделей коррекции на 28 %,

2. Показано увеличение на 15 % количества правильных советов по локализации, достигнутое с помощью вероятностной модели.

3. Показана работа моделей расчета площади сечения разрыва, произведенная оценка точности модели показала ее применимость и причины ограничений в использовании для ниток с определенной конфигурацией.

4. Доказана адекватность графовой модели генерации сценариев обвода, даны конкретные рекомендации по выбору коэффициентов весовой функции.

5. В главе затрагиваются вопросы программной реализации модулей, агрегирующих предложенные автором модели и алгоритмы, их адекватность и точность доказана на данных зафиксированных во время разрыва на участке магистрального газопровода «Уренгой -Грязовец».

В работе проанализированы существующие методы обнаружения места утечки на МГ и обоснован выбор градиентного метода, как наиболее эффективного для рассматриваемой структуры МГ, проведено исследование точности и эффективности выбранного метода обнаружения координаты разрыва с помощью машинного эксперимента, данные ТМ моделировались тренажером диспетчера. На основании собранной в результате проведения машинного эксперимента статистики разработаны математические модели регрессии для совершенствования градиентного метода. Применение данных моделей позволило повысить точность работы метода в среднем на 28%.

Предложена статистическая модель расчета вероятности наличия разрыва на интервале между кранами, сократившая число неправильных советов по локализации аварийного участка на 15% против градиентного метода.

Разработана приближенная математическая модель определения площади сечения разрыва. Коэффициенты модели найдены статистически, в том числе с помощью модели регрессии. Модель имеет достаточную точность: для утечек размером более 40% погрешность не превышает 5%.

Разработаны модель и алгоритмы динамического формирования сценариев выхода из НС, связанной с единичным разрывом МГ. Предложен подход к прогнозированию развития НС с помощью аппроксимации показаний датчиков давления газа в трубопроводе.

Разработаны программные модули информационной поддержки принятия решений диспетчера ЛПУ ГТП в части обнаружения координаты разрыва, локализации и перераспределения газовых потоков. Модули работают в реальном масштабе времени и позволяют повысить эффективность оперативного обна-ружения и поиска мест возникновения НС на МГ за счет сокращения времени на принятие решений диспетчером.

Адекватность и эффективность предложенных моделей и алгоритмов с подтверждены помощью машинных экспериментов, а также на основе реальных данных ТМ, зафиксированных во время частичного разрыва на линейной части ЛПУ МГ «Уренгой - Грязовец» ГТП ООО «Тюментрансгаз».

Разработанный прототип интегрирован с тренажером диспетчера, поэтому он легко может быть оформлен в виде модуля тренажера. Данный модуль позволит повысить скорость и качество обучения диспетчерского персонала поведению в НС, оказывая информационную поддержку при первичном обучении персонала. Модуль предоставляет учащемуся дополнительный источник информации, с удобной визуализацией состояния МГ и советами по выходу из НС. Дополнительный функционал, добавляемый тренажеру разрабатываемым комплексом может быть частично или полностью отключен с повышением уровня обучающегося. Время, затраченное на обнаружение НС, влияет на объемы потерь газа из-за разрыва. По отклонениям от нормальных значений в показаниях датчиков давления в трубах МГ можно оценить объемы потерь газа: за 3 мин после аварии потеряно около 350 тыс. мЗ. о

При средней мировой цене на газ 150 долл./тыс. м (на сентябрь 2011 по данным Рогех) потери уже через 3 минуты составляют 52 тыс. долл., поэтому уровень тренированности диспетчера должен быть очень высок для принятия решений в режиме реального времени, чему и способствует разработанный модуль тренажера. Проведенные эксперименты показали работоспособность модуля в реальных условиях, что может служить основанием для внедрения СППР в диспетчерских службах ГТП, для поддержки диспетчера в условиях реальной НС.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Проскурина, Галина Владимировна, 2012 год

1. Проскурина, Г.В., Романов В.Ф. К вопросу о сложности алгоритмов для труднорешаемых задач с числовыми параметрами.// Материалы XX международной научной конференции ММТТ XX, Ярославль 2007 С. 159-160.

2. Проскурина, Г.В., Романов В.Ф О моделях оптимизационных задач, представленных эйлеровыми орграфами. // Материалы VII международной научной конференции ПТСПИ, Владимир, 2007, с. 102-105

3. Проскурина, Г.В., Романов В.Ф. О моделях оптимизационных задач, представленных эйлеровыми орграфами // Вестник Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова научно-методический журнал 2009 - с. 50-52 т. 15

4. Проскурина Г.В. Совершенствование математического обеспечения модуля обнаружения нештатной ситуации на магистральном газопроводе / Информационно-измерительные и управляющие системы. 2012. - № 1. - С. 11 - 18.

5. Александров, Д.В. Подход к реализации системы поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы во внештатных ситуациях / Д.В. Александров, М.А. Гусев / Информационно-измерительные и управляющие системы, 2008, № 5. - С. 66 - 75.

6. Ануфриев И.Е. Curve Fitting Toolbox. Эл. учебное пособие http://matlab.exponenta.rU/curvefitting/flmction25.php#2523 на 21.04.12.

7. Балинова B.C. Статистика в вопросах и ответах: Учеб. пособие. — М.: ТК. Велби, Изд-во Проспект, 2004. — 344 с.

8. Бендат Дж., Пирсон А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 540 е., ил.

9. Браунли К.А. Статистические исследования в производстве: Пер. с англ., под ред. Колмогорова А.Н. М.: Издательство иностранной литературы, 1949. - 227 с.

10. Бухвалов И.Р. Методы и алгоритмы информационной поддержки управления газотранспортной системой: Автореф. . дис. канд. тех. наук: Владимир, 2007. -.22 с.

11. Вендров A.M. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. - 192 с. ISBN 5-279-02440-6

12. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2003. - 431 с.

13. Глугценко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов. г. Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ "Крылья", 1997. - 400 с.

14. Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Дятлов.В.А. Компьютеризированная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа. М.: Изд.-во "Нефть и газ". 1996- 195с.

15. Григорьев Л.И., Сарданашвили, С.А., Герке В.К. Основные проблемы теории диспетчерского управления (от практики ООСОДУ к теории). // Газовая промышленность. 2002. - № 12.

16. Гусев, М.А Модели и алгоритмы поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы: Автореф. . дис. канд. тех. наук: Владимир, 2010. -16 с.

17. Гусев, М.А., Система поддержки принятия решений диспетчером газотранспортной системы /Кокорин A.B., Гнусова М.Ю./ Молодые исследователи регионам: материалы всеросс. научной конф. студентов и аспирантов. В 2-х т. - Т.1.- Вологда: ВоГТУ, 2009. - С.46-47.

18. Демидович Б. П., Марон И. А. Основы вычислительной математики. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1966. 664 с.

19. Диспетчерский пункт на базе программных решений компаний PSI AG. Техническая информация.http://www.atgs.ru/Sites/atgs ru/Uploads/DP%20PSI.218BB77BE12D437AA3CC23 B3D2DCE114.pdf (дата обращения 21 мая 2012)

20. Загвоздкин В.К., Александров Д.В. Информационная поддержка природовосстановительных работ при добыче и транспортировке углеводородов // Наукоемкие технологии, 2008. Том 9. - № 6. - С. 43 - 49.

21. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования М.: Центр информационных технологий, 1996. - 96 с.

22. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. Книга 2. Модели и методы: Справочник. / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с. ISBN 5-256-00368-2

23. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: "Лори", 1996. - 242с. ISBN 5-85582-011-4

24. Каменнова М.С. Корпоративные информационные системы: технологии и решения // "СУБД", 1995, № 3, с. 88 99.

25. Кантюков P.A. Компрессорные и газораспределительные станции. / Кантюков P.A., Максимов В.А., Хадиев М.Б Казань.: Казанский государственный университет им. В.И. Ульянова-Ленина, 2005. - 410 с.

26. Кириллов Д.В. Правила газового движения. Корпоративный журнал ОАО «Газпром». Газпром № 1-2, 2005. - С. 22 - 24.

27. Комплекс моделирования и оптимизации режимов работы ГТС / Панкратов В.С, Герке В.Г., Сарданашвили С.А и др. Сер. Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности. - М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2002. - 56 с.

28. Компьютеризированная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа / Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Дятлов.В.А. М.: "Нефть и газ", 1996.- 195 с.

29. Контроль качества с помощью персональных компьютеров./ Т.Макино, М.Охаси, Х.Докэ, К.Макино ; Пер. с яп. А.Б.Орфенова; Под ред. Ю.П.Адлера,-Машиностроение, 1991.- 224с

30. Костин А.Е., Шаныгин В.Ф. Организация и обработка структур данных в вычислительных системах: Учеб. пособ. для вузов. М.: Высш. шк., 1987. -248 с.

31. Костров A.B. Информационный менеджмент. Оперативное управление производством: учеб. пособие / A.B. Костров, А.Н. Соколов, A.A. Фаткин; Владим. гос. ун-т. Владимир: Изд-во ВлГУ, 2005. - 110 с.

32. Костров A.B. Информационный менеджмент. Управление ресурсами информационной системы: Учеб.пособие / ВлГУ. Владимир, 2003. 80 с.

33. Костров A.B. Системный анализ и принятие решений / Владим. гос. техн. ун-т. Владимир, 1995. - 68 с.

34. Кочетков П.А. Краткий курс теории вероятностей и математической статистики: Учебное пособие. М.: МГИУ, 1999 - 51 с.

35. Кубенский A.A. Создание и обработка структур данных в примерах на Java. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 336 с. ISBN 5-94157-095-3

36. Куликов Г.Г., Набатов А.Н., Речкалов A.B. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Системное моделирование предметной области: Учебное пособие. Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 1998. - 104 с.

37. Кучин Б.Л., Алтунин А. Е. Автоматизированные системы объектов газоснабжения. -М.:Недра, 1989. 199 с.

38. Лазарев H.A., Паршиков В.К. Методические указания диссертанту. -Сочи: Сочинск. гос. инст-т курортн. дела и туризма, 1996. 112 с.

39. Липский В. Комбинаторика для программистов: Пер. с польского, под ред. Ершова А.П. М.: Мир, 1988. - 203 с.

40. Логический подход к искусственному интеллекту. От классической логики к логическому программированию / Тей А., Грибомон П., Луи Ж. и др. -М.: Мир, 1990.-429 с.

41. Минько A.A. Статистический анализ в MS Excel. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 448 с. ISBN 5-8459-0692-Х (рус.)

42. Моделирование режимов трубопроводного транспорта газа (Часть 3) / Сарданашвили С. А., Митичкин С.К., Орлова Т.Н. М.: Учебно-исследовательский центр ГАНГ имени И.М. Губкина, 2002. - 16 с.

43. Монтгомери Д.К. Планирование эксперимента и анализ данных: Пер. с англ. Л.: Судостроение, 1980. - 384 с.

44. Налимов В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов, М., 1965. 340 с.

45. Наянзин Н.Г. Системный анализ: Часть 1. Системный подход. -Владимир: ВлГПУ, 1998. 76 с.

46. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. / А.И.Орлов.- М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.

47. Панкратов B.C., Вербило A.C. Автоматизированная система диспетчерского управления ГТС. М.: ВНИИЭгазпром, 2002.

48. Панкратов B.C., Герке В.Г., Сарданишвили С.А., Митичкин С.К. Комплекс моделирования режимов работы ГТС. М.: ВНИИЭгазпром, 2002.

49. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. М.: "Наука", 1975. - 616 с.

50. Селезнев В.Е., Алешин В.В., Прялов С.Н. Современные компьютерные тренажеры в трубопроводном транспорте: математические методы моделирования и практическое применение / Под ред. В.Е. Селезнева. — М.: МАКС Пресс, 2007. 200 с. ISBN 978-5-317-01862-7

51. Селезнев В.Е., Алешин В.В., Прялов С.Н. Основы численного моделирования магистральных трубопроводов / Под ред. В.Е. Селезнева. М.: КомКнига, 2005. - 496 с. ISBN 5-484-00-387-3

52. Семикин В.Ю., Мохорт И.А. Перспективные средства визуального контроля транспорта газа //Нефтяное хозяйство, 2006, № 5. С. 104-105.

53. Система нормативных документов в газовой промышленности. Ведомственный руководящий документ ПРАВИЛА ТЕХНИЧЕСКОЙ

54. ЭКСПЛУАТАЦИИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ. ВРД 39-1.10-0062000

55. Справочник по электрическим машинам / под ред. д.т.н. И.П. Копылова и к.т.н. Б. К. Клокова. т. 1. - М.: ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ, 1988.-458 с.

56. Стратегия развития газовой промышленности России. М.: Энергоатомиздат, 1997. - 344 с.

57. Сысоев С.Н. Принципы и методы нахождения технических решений. Метод исследования функционально-физических связей. Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2007. - 214 с. ISBN 5-89368-775-2

58. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 е., ил.

59. Фридрик Д.Е., Кантюков P.P., Александров Д.В. Информационная поддержка диспетчера при обнаружении нештатных ситуаций на магистральном газопроводе // Горный информационно-аналитический бюллетень, 2008, № 10. С. 145 - 148.

60. Система Обнаружения Утечек (Leak Detection System). Продукция компании НПА Вира Реалтайм. http://www.rlt.ru/products/lds/index.html (дата обращения 01 мая 2010).

61. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: Учебное пособие / Под ред. В.Н.Волковой и А.А.Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2006. 848с. - С.473-485. ISBN 5-279-02933-5

62. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Пер. с нем.: М.: Финансы и статистика. 1983. - 305 с.

63. SIMONE SOFTWARE System Description http://www.simone.eu/simone-simonesoftware.asp (дата обращения 21 мая 2012).

64. StatSoft, Inc. (2001). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm (дата обращения 25 мая 2012).