Система поддержки принятия решений при автоматизированном оперативно-диспетчерском управлении объектами добычи и транспорта газа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Балабанов, Александр Анатольевич

• Балабанов, Александр Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Балабанов, Александр Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ДОБЫЧИ И ТРАНСПОРТА ГАЗА КАК ОБЪЕКТОВ ДИСПЕТЧЕРСКОГО КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ.

1.1. (Характеристика технологических процессов газовой отрасли.10!

1.2. Свойства технологических объектов управления.

1.3. Диспетчерское управление объектами добычи и транспорта газа.

1.3.1. Автоматизация диспетчерского управления.

1.3.2. Анализ моделей технологических процессов транспортировки газа.

1.4. Анализ моделей представления знаний.

1.4.1. Логические модели.

1.4.2. Сетевые модели.48v

1.4.3. Объектные модели.

1.4.4. Продукционные модели.

1.5. Программные аспекты создания систем поддержки принятия решений газодобывающих предприятий.56'

1.6. Анализ-моделей представления знаний для динамических сред.

1.6.1. Модели на основе логики умолчаний.

1.6.2. Модели представлениягзнаний на основе временных логик.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА ОБЩИХ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОДОБЫВАЮЩИМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ.

2.1. Формализованное представление процесса" управления диспетчеризацией.

2.1.1. Концептуальная постановка задачи принятия решений управления газодобычей.

2.1.2. Формализованная постановка задачи принятия решения- по обнаружению неисправностей.

2.1.3. Процедура поиска рационального решения для конкретной нештатной ситуации.

2.2. Ресурсы дискретной системы и управляемые события.

2.3-. Идентификация событий в динамической системе управления газодобычей.

2.4. Формализация понятий действий в системе моделирования.

2.5. Формализация понятий операции.

2.6. Интеллектуальная моделирующая система на основе РДО-модели.

2.7. Структура продукционного имитатора системы моделирования.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОДОБЫЧЕЙ.

3.1.' Разработка методов статистического анализа характеристик добычи газа.

3.1.1. Анализ зависимостей и прогнозов давления и добычи газа.

3.1.2. Регрессионные модели анализа давления в зависимости от местоположения скважин.

3.2. Анализ взаимозависимости характеристик разведочных и добывающих скважин.

3.2.1. Корреляционный анализ характеристик скважин.

3.2.2. Факторный анализ характеристик добычи.

3.2.3. Анализ параметров добывающих скважин.

3.3. Оптимизация параметров вычислительного комплекса АСУТП транспортировки газа.

3.3.1. Модель структуры вычислительного комплекса АСУТП газокомпрессорной станции.

3.3.2. Формализованная модель функционирования АСУТП.

3.3.3. Результаты моделирования по выбору оптимальных режимов квантования.

3.3.4. Анализ характеристик процедуры оптимизации.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ОБЪЕКТАМИ ЕСГ.

4.1. Особенности межпромыслового коллектора ООО «Уренгойгазпром».

4.2. Реализация системы поддержки принятия решений в составе системы телемеханики межпромыслового коллектора.

4.3. Методика построения СППР в системе управления газодобычей.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система поддержки принятия решений при автоматизированном оперативно-диспетчерском управлении объектами добычи и транспорта газа»

Одно из направлений развития АСУ технологическими процессами газовой отрасли является диспетчерское управление, организованное в рамках отраслевой системы оперативно-диспетчерского управления (ОС0ДУ). В иерархии управления газодобывающего и газотранспортного предприятия диспетчерской службе отводится важная функция по интегрированию управления всеми технологическими объектами, обеспечивающими процесс добычи и транспорта газа. Современные системы автоматизации производств должны удовлетворять предъявляемым к ним требованиям в условиях необходимости принятия ответственных решений в ограниченные сроки. Системы оперативного диспетчерского управления технологическими процессами должны располагать потенциалом для выявления и диагностики нештатных и аварийных ситуаций, применения методов искусственного интеллекта и реализации систем поддержки принятия решений (СППР).

На действующем производстве цена диспетчерского решения очень велика, что* психологически давит на диспетчера. Сложность принятия решения возрастает при отсутствии или недостоверности части параметров. Кроме того, с течением времени тенденция ухудшения ситуации может нарастать, в связи с чем, резко уменьшится резерв времени на принятие решения. Это время необходимо постоянно отслеживать и определять заново в ходе поиска решения. Проблемы взаимодействия человека и машины стали в настоящее время общими для атомной энергетики, нефтяной и газовой промышленности, химического производства, авиации, транспорта и других отраслей народного хозяйства. Анализ ряда аварий в этих отраслях показал, что одной из причин аварий являются ошибки диспетчерского персонала, непринятие или принятие неправильных управляющих решений. Таким образом, в увеличении степени технологического риска и снижении производственной безопасности в системе «человек - машина» существенную роль играет человеческий фактор. Возрастают требования, предъявляемые к качеству выполнения операторами и диспетчерами своих функций в человеко-машинной системе управления. Особенно это важно для таких мощных систем, как Единая электроэнергетическая система, Единая система газоснабжения.

Предметом исследования являются диспетчерское управление технологическими объектами добычи и транспорта газа, современные методы и подходы к автоматизации технологических процессов газовой отрасли.

Во введении подчеркивается актуальность проведенных исследований, поставлена цель, сформулированы решаемые задачи и приводится краткое содержание глав диссертации.

Целью работы является разработка и внедрение методов искусственного • интеллекта, реализуемых в системе поддержки принятия диспетчерских решений, которая должна обеспечить повышение оперативности диагностики состояния производственных объектов, выявления аварийных и нештатных ситуаций, посредством этого - повышение степени аварийной защиты оборудования. Повышение качества управления технологическим процессом и сокращения ошибок диспетчерского персонала при действиях в различных ситуациях за счет информационно-аналитической поддержки и предоставления персоналу подробной информации о состоянии оборудования.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ и формализация свойств технологических объектов управления и диспетчерского управления объектами добычи и транспорта газа;

• анализ моделей представления знаний в системах поддержки принятия решений по добыче и транспортировке газа;

• разработка методов и моделей системы поддержки принятия решений управления газодобывающим предприятием;

•разработка статистических методов анализа и прогнозирования добычи и давления в скважинах в зависимости от географического местоположения;

• разработка имитационной модели управления газокомпрессорной станцией;

• разработка программно-моделирующего комплекса системы управления добычей и транспортировкой газа.

Научная новизна

Новизна работы заключается в рассмотрении вопросов взаимодействия диспетчера газотранспортной системы с АСУТП, конкретных задач, которые он решает, контролируя работу ГТС, вопросы обусловленности и обоснованности принятия диспетчером управляющих решений при возникновении нештатных ситуаций, определение последовательности управляющих воздействий, максимально нивелирующих неблагоприятное развитие процесса и возвращающих его на стабильный уровень, возможно не оптимальный, но лучший в данной конкретной ситуации, и оценки результата.

На защиту выносятся:

• вероятностная модель анализа неисправностей агрегатов;

• модели прогноза давления и добычи и регрессионная модель давления от географического расположения скважины;

• имитационная модель газовой котельной и методика оптимального эксперимента;

• методика проектирования СППР газодобывающих предприятий;

В первой главе выполнен анализ методов построения СППР управления технологическими процессами газодобывающих предприятий. В результате анализа функционирования технологических объектов газовой отрасли были вскрыты основные специфические по сравнению с традиционными объектами управления свойства. Показано, что выявленные особенности необходимо учитывать при создании систем оперативного управления объектами газотранспортной системы. Для использования различных видов знаний об объекте, как декларативных, так и процедуральных, необходимо разрабатывать АСУ с использованием методов искусственного интеллекта, которая обеспечила бы простоту адаптации процедуры выбора управляющих решений изменяющейся структуры объекта, конкретным условиям его функционирования, устойчивость к неполноте и неопределенности информации, расширяемость за счет новых знаний, выявленных в ходе эксплуатации системы. Необходимо иметь возможность изменения алгоритмов управления в зависимости от ситуации на объекте и объяснять принимаемые решения.

Во второй главе проводится качественный анализ неисправностей элементов ГТС и возникающих в связи с этим нештатных ситуаций. Показано, что реализовать поставленные задачи управления можно с помощью системы поддержки принятия решений. C1JLL1P должна иметь следующие компоненты: базу знаний, базу данных, интерфейс пользователя, объяснения (разъясняет логику вывода); В данной-ситуации модель объекта или процесса в системе моделирования представляет собой динамическую продукционную систему. Ее база данных содержит описания ресурсов моделируемого объекта или процесса, а база знаний - описания действий, выполняемых ресурсами и над ними. Адаптация к конкретному объекту заключается в описании ресурсов и действий на формальном языке и введении их в БД и БЗ.

В третьей главе диссертации разработана имитационная модель управления компрессорной станцией и методы статистического анализа для прогнозирования добычи и давления, а также взаимосвязи характеристик скважин. На основе проведенного анализа показана необходимость декомпозиции общей модели для включения подсистем и моделей прогнозирования добычи. Первая задача заключается в поиске закономерностей между объемом добычи и давлением в скважинах. Вторая задача направлена на поиск аналитических зависимостей давления в скважине от ее географического местоположения. Третья задача состоит в обоснованном выборе наиболее значимых факторов и формированию обобщенных критериев и показателей функционирования скважины, что повышает точность прогнозов добычи и давления.

В четвертой главе с целью снижения временных затрат и повышения вероятности принятия оптимального решения система телемеханики межпромыслового коллектора была дополнена системой поддержки принятия решений. Система поддержки принятия решений предназначена для оказания помощи диспетчеру в анализе текущего режима работы МПК, включая идентификацию участка разрыва трубопровода, сигнализацию происшествий, классифицируемых как разрыв на участке трубопровода, представление диспетчеру справочной и рекомендательной информации при максимальном сохранении работоспособности коллектора и промыслов в целом. К справочной информации относятся данные об участке обнаружения разрыва и его основных характеристиках. К рекомендательной - набор указаний по локализации участка и правил вида «если-то-иначе», нацеленных на информационную поддержку анализа происходящих процессов и тенденций, сужение круга рассматриваемых вариантов и сценариев развития.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом процессов обработки информации в распределенных информационных системах предприятий добывающих отраслей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде организаций.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области проектирования и эксплуатации СППР предприятий газодобывающей отрасли.

Методы и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы при решении задач анализа и синтеза структуры системы управления предприятиями добывающих отраслей. Внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность функционирования добывающего предприятия за счет автоматизации процессов поддержки принятия решений с использованием моделей искусственного интеллекта.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий газодобывающей отрасли, а также используются на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2002-2007гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации проектирования и выбора оптимальных режимов эксплуатации распределенных информационных систем составляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений по автоматизации технологических процессов предприятий добывающей отрасли с использованием распределенной информационной системы.

Материалы диссертации отражены в 8 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 167 страницах машинописного текста, содержит 53 рисунка, 13 графиков и таблиц, список литературы из 125 наименований и приложения.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Балабанов, Александр Анатольевич

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен сравнительный анализ методов проектирования и моделирования распределенных информационных систем газодобывающих предприятий. Определены основные тенденции развития информационных технологий.

2. Проведен анализ и формализация свойств технологических объектов управления и диспетчерского управления объектами добычи и транспорта газа.

3. Проведен анализ моделей представления знаний в системах поддержки принятия решений по добыче и транспортировке газа.

4. Разработаны методов и моделей системы поддержки принятия решений управления газодобывающим предприятием.

5. Разработаны статистические методы анализа и прогнозирования добычи и давления в скважинах в зависимости от географического местоположения. ч

6. Разработана имитационная модель управления газокомпрессорной станцией.

7. Разработан программно-моделирующий комплекс системы управления добычей и транспортировкой газа.

8. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий газодобывающей отрасли, а также используются на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Балабанов, Александр Анатольевич, 2008 год

1. Абузова Ф.Ф., Алиев Р.А., Новоселов В.Ф. и др. Техника и технология транспорта и хранения нефти и газа. — М.: Недра, 1992. — 320 с.

2. Автоматизированная система управления технологическими процессами установки комплексной подготовки газа (УКПГ-ЗС) Заполярного газонефтеконденсатного месторождения. Техническое задание. Саратов. 2003.

3. Алексеев Ю.В., Левыкин М.И. Принятие решений в сложном человеко-машинном комплексе. М.:Статистика, 1992.

4. АО «АтлантикТрансгазСистема». Перспективы разработки. Приборы и Системы. Управления, Контроль, Диагностика, № 5, 2002. С. 20-21.

5. Аристова Н.И., Корнеева А.И. Промышленные программно-аппаратные средства на отечественном рынке АСУТП. — М.: Научтехлитиздат, 2001.

6. Балавин М.А., Лазаревич С.В., Шайхутдинов А.З., Продовиков С.П, Нахшин Г.С. Опыт создания и внедрения систем автоматического управления. — М.: Газовая промышленность №8, 2006.

7. Балавин М.А., Продовиков С.П., Назаров О.В., Яковлев В.Б. и др. Автоматизация процессов газовой промышленности. — Спб.: Наука, 2003.

8. Башарин Г.П., Толмачев А.Л. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислительных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. М.'ВИНИТИ, 1983. -Т.21. - С.3-119.

9. Бекиров Т.М., Ланчаков Г.А., Технология обработки газа и конденсата. М: НЕДРА, 1999.

10. Белов Е.Г. Об одной многокритериальной задаче распределения заданий. Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. — Екатеринбург, 1995. - С.4-9.

11. Беляков В.Г., Митрофанов Ю.И., Ярославцев А.Ф. Пакет прикладных программ для математического моделирования сетевых систем // XI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1986. - 4.IIL - С. 145-150.

12. Бернер Л.И., Богданов Н.К., Лыков А.Г. О решении задачи размещения оборудования при создании системы телемеханики нефтегазового промысла // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2003. №5. - С.34-36.

13. Бернер Л.И., Богданов Н.К., Панькин К.В., Лыков А.Г. Применение методов графического анализа при решении задачи, размещения оборудования системы телемеханики нефтегазового промысла // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2004. №1.

14. Бернер Л.И., Илюшин С.А., Лавров С.А., Сушков С.И., Лыков А.Г. Система сбора, передачи и обработки информации неэлектрифицированных кустов газовых скважин // Промышленные АСУ и контроллеры, 2004. №1.

15. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. 544 с.

16. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980.

17. Блэк Ю. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 506 с.

18. Богуславский Л.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 168 с.

19. Боровков А.А. Предельные теоремы для сетей обслуживания // Теория вероятностей и ее применения. 1986. - Т. 31, вып. 3. - С. 474-490; 1987. - Т. 32, вып. 2. - С. 282-298.

20. Браго Е.Н., Ланчаков Г.А., Подюк В.Г., Сулейманов Р.С. Новые информационные технологии для управления разработкой газонефтеконденсатных месторождений // Наука и промышленность России. 2002 №8.

21. Бурков В.Н., Панова Л.Н., Шнейдерман М.В. Получение и анализ экспертной информации.-М:Изд-во Института проблем управления, 1981.

22. Бутовский А.Г., Пустыльников Л.М., Теория управления системами с распределенными параметрами. -М.: Недра, 1980.

23. Васильев Ю.Н. Автоматизированные системы управления разработкой газовых месторождений. -М.: Недра, 1987.

24. Гершберг А.Ф., Мусаев А.А., Нозик А.А., Шерстюк Ю.М. Концептуальные основы информационной интеграции АСУ ТП нефтеперерабатывающего предприятия. СПб: Альянс-строй, 2003.

25. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.Т. 1.-336 с.

26. Глушков В.М. О системной оптимизации Кибернетика.- 1980.-№5.- С.1-6.

27. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Автоматизированные системы. Термины и определения //Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. М.: Комитет стандартизации и метрологии СССР, 1991.

28. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун J1.A. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. - 112с.

29. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. -СПб, 1995.-37с.

30. Гриценко А.И., Истомин В.А., Кульков А.Н., Сулейманов Р.С., Сбор и промысловая подготовка газа на северных месторождениях России. — М: НЕДРА, 1999.

31. Дегтярев Б.В., Бухгалтер Э.Б. Борьба с гидратами при эксплуатации* газовых скважин в северных районах. М., «Недра», 1976. -19-21с.

32. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир, 1982. - 562 с.

33. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. - 1993. - №1. - С.14-19.

34. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ. Киев: Техника, 1986. - 169 с.

35. Зимин Ю.Н., Умрихин Ю.Д., Черкасов Ю.Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М., Минрадиопром, 1981.- 82 с.

36. ИУС Берегового месторождения: АСУ ТП УКПГ и ОПВН. Техно-рабочий проект (Ца 17705.077). Краснодар: ОАО «НПО Промавтоматика», 2003^

37. ИУС Берегового месторождения. Система телемеханики кустов газовых скважин и газопровода подключения. Техно-рабочий проект (АТГС. АСУТП.034).- М.: АО «АтлантикТрансгазСистема», 2001.

38. Киселев М:, Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997. — № 4. - С. 41- 44.

39. Коваленко Н.С., Мешельский В.М. Режимы взаимодействия неоднордных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал.- 1997.- №3. - С.31-43.

40. Коннолли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных; Проектирование, реализация и сопровождение. Теория, и практика. М.: Вильяме, .2001. — 1120с. ' . . ., • ■

41. Корнеев В:В., Гареев А.Ф;, Васютин С.В:, Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2001

42. Крейг С. Маллинс. Администрирование баз данных. Полное справочное руководство по методам и процедурам. М.: Кудиц-образ. 2003. - 752с.

43. Кречетов Н., Иванов Г1. Продукты для интеллектуального , анализа данных // ComputerWeek-МЬсква, 1997. - №14-15. - С. 32-39.

44. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Информационные сети АСУ и вопросы автоматизации их проектирования // Автоматизация проектирования АСУП: Сб. статей. Киев: Знание, 1976. - С. 13-15.

45. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Нахождение кратчайших путей в сети с многократной вариацией^ структуры // Теория и практика программирования на ЭВМ:. Тез. докл. VI Всес. шк.-сем. Владивосток, 1977.-С. 85-87.

46. Куцевич И.В. Инструментарий для интеграции разнородных подсистем // Мир компьютерной автоматизации. 2000. №1.

47. Ласло М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++: Пер. с англ. М.: «Издательство БИНОМ», 1997. - 304 с.

48. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. -М., 1994. С.152-153.

49. Леньшин В., Синенко О. Интеграция на пути повышения эффективности предприятия // Мир компьютерной автоматизации. 2000. №1.

50. Лыков А.Г. Автоматизированная система управления технологическими процессами установки предварительной подготовки газа УППГ-2В Ямбургского газоконденсатного месторождения // Автоматизация в промышленности, 2003. №10. - С.8-10.

51. Лыков А.Г. Принципы построения и особенности применения систем пожарной автоматики на объектах добычи и транспорта газа //

52. Автоматизация в промышленности, 2003. №7. - С.6-7.

53. Лыков А.Г. Разработка алгоритма подачи метанола в поток газа на входе в шлейф // Моделирование и оптимизация в управлении. Сборник научных трудов МАДИ (ГТУ). Москва, 2003 - с.75-80.

54. Лыков А.Г., Лавров С.А., Демченко А.В. Система автоматизированного контроля и управления газовыми скважинами Заполярного газоконденсатного месторождения // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. №5. - С.20-21.

55. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.431 с.

56. Макаров Н.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982.

57. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутно-распределительные задачи: Урал. ГТУ Екатеринбург, 1995. - С.63-82.

58. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.- 344 с.

59. Мизин И.А., Богатырев В.А., Кулешов А.П. Сети коммутации пакетов. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с. ч

60. Митрофанов Ю.И., Беляков В.Г., Кондратова Н.А., Ярославцев А.Ф. Об одной реализации метода конволюции для сетевых моделей обслуживания // XVI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М: ВИНИТИ, 1991, Ч.Ш. - С. 154-158. ;

61. Мусаев А.А., Шерстюк Ю.М. Интеграция автоматизированных систем управления крупных промышленных предприятий: принципы, проблемы, решения // Автоматизация в промышленности. 2003. №10.

62. Нестеров А.Л. Проектирование АСУТП. Методическое пособие. Книга 1. Спб.: Издательство ДЕАН, 2006. - 552 с.

63. Никоненко Н.С. Создание систем автоматизированного управления в добычи газа. М.: Недра, 2001.

64. Основные положения по автоматизации, телемеханизации и созданию информационно-управляющих систем предприятий добычи и подземного хранения газа. РАО «Газпром». 1997.

65. Основные положения по автоматизации, телемеханизации и созданию информационно-управляющих систем предприятий добычи, переработки, транспорта газа, газового конденсата (нефти) и подземного хранения газа. ОАО «Газпром». 2003.

66. Остиану В.М. Характеристики распределенных автоматизированных систем управления и ПТК. М.: Промышленные АСУ и контроллеры №10, 2002.

67. Отраслевая система оперативно-диспетчерского управления ЕСГ России. Часть II. Требования к системам управления добычей и подземным хранением газа. ОАО «Газпром». 1999.

68. Панкратов B.C., Вербило А.С. Автоматизированная система диспетчерского управления ГТС. // Газовая промышленность. Серия: автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности. 2001.

69. Попадько В.Е. Проектирование SCADA систем. - М.: Изд-во РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2000.

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

71. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенз. ГТУ - Пенза, 1997. - 20с.

72. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. Пенз. ГТУ - Пенза, 1997. — 29с.

73. Радкевич В.В. Системы управления объектами газовой промышленности. М.: Серебряная нить, 2004. — 440л.

74. Радкевич В.В., Самарин А.А., Чернов В.М. и др. Система оперативного управления процессом добычи газа и конденсата на Оренбургском НГКМ. М.: Газовая промышленность №3, 2002.

75. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. — Изв. РАН Теор. и сист. упр. 1997. - №2. — С.117-123.

76. Сапунцов В.Д. Методы и средства проектирования информационных систем. М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2000. — 64 с.

77. Сарданашвили С. А. Расчетные методы и алгоритмы (трубопроводный транспорт газа). М.: ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУнефти и газа им. И.М. Губкина, 2005. - 577 с.

78. Синицкий А.Р. SCADA пакеты для САУ газоперекачивающими агрегатами и компрессорными цехами. — М.: Промышленные АСУ и контроллеры №3, 2000.

79. Славин Р. Единственный путь повышения эффективности производства интеграция «снизу - вверх». — Мир компьютерной автоматизации. 2000.№1.

80. Тараненко Б.Ф., Герман В.Т. Автоматическое управление газопромысловыми объектами. М., «Недра», 1976.

81. Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации. Экон. и мат. моделир. - 1997. - 33, №1. - С.26-37.

82. Технические требования на создание АСУ ТП установки комплексной; подготовки газа (УКПГ-1С) Заполярного газонефтеконденсатного месторождения. ОАО «Газпром». 2000;

83. Уланов Г.М., Алиев Р.А., Кривошеев В.П. Методы разработки интегрированных АСУ . промышленными f предприятиями. М.: Энергоатомиздат, 1983.

84. Шахов В В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента. Тр.конф.мол^уч.ВЦ СО РАН; Новосиб.март. - Новосибирск, 1995. - С.200-212.

85. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М;: Наука, 1992. - 4.L - 336 с. - Ч.И. - 272 е.

86. Ясницкий Л:Н: Введение в искусственный интеллект. М.: Изд.: центр «Академия»; 2005. - 176 с.

87. Bernardo M., Donatiello L., Gorrieri R. A formal approach to the integration of performanceaspects in the modeling and analysis of concurrent systems. Information and Computation. - 1996. - v.144, №2. - P.83-154.

88. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. NASA/CR-97-206285, December 1997. - P. 27.

89. Bostel A.J., Sagar V.K. Dynamic control system for AGVs. -Comput. and Contr. Eng. 1996. - 7,№4. - P. 165-176.

90. Buzen J.P. Compulational algorithms for closed queueing networks with exponential servers// Comm. ACM. 1973. - Vol. 16, № 9. - P. 527-531.

91. Carah B. Talking load and clear. Certain. Manag. - 1997. - №142. -P.61-62.

92. Carlos A., Patrick A. A Functional Simulator of Spacecraft Resources. Society of Computer Simulation Multiconference, Atlanta, Georgia, April 6-10, 1997.-P.6

93. Christopher A. Kennedy and Mark H. Carpenter, Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers. NASA TP-3484, December 1997. - P.62

94. Classification and related methods of data analysis/ ed.Bock H. -Amsterdam: NORTH-HOLLAND, 1988.- 749 p.

95. Courtoils P.J. Decomposability queueing and computer system applications. New York: Academic Press, 1977. - 284 p.

96. Daduna H. Busy periods for subnetwork in stochastic networks: mean-value analysis// J.ACM. 1988. - Vol. 35, №. 3. - P. 668-674.

97. Dallery Y. An improved balanced job bound analysis of closed queueing networks // Oper. Res. Lett. 1987. - № 6. P. 77-82.

98. Fayyad U.M. et al., eds. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI/MIT Press, Menlo Park, Calif., 1996.

99. Frawley W.L., Piatetsky-Shapiro G., Matheus C.J. Knowledge discovery in database: An overview. AI Magazine. 1992. - №13(3). - P. 57-70.

100. Fuernkranz J. A Brief Introduction to Knowledge Discovery in Databases // OEGAI Journal. 1995. - № 14(4). - P. 14-17.

101. Gardarin G., Valduriez P. Relational database and knowledge bases.-N.Y.: Addison-Wesley, 1989.- 450 p.

102. Gelenbe E., Pujolle G. "The behaviour of a single queue in a general queueing network." Acta Imformatica, 1976, v.7, №2, P. 123-136.

103. Gerd G. Hillebrand, Paris C. Kanellakis, and Harry G. Mairson. Database query languages embedded in thetyped lambda calculus. Information and Computation, 15 June 1996. - v.127, №2. - P.l 17-144.

104. Haekhe C., Natter M., Som Т., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int J.Intell.Syst. - 1997. - 8, №1. - P.1-10.

105. Jer-Nan Juang and Minh Q. Phan, Recursive Deadbeat Controller Design/ NASA TM-112863, May 1997. - P.27

106. Joslin R. Direct Numerical Simulation of Evolution and Control of Linear and Nonlinear Disturbances in Three-Dimensional Attachment-Line Boundary Layers. NASA TP-3623, 1997. - P.39.

107. Jun K.P. Approximate analysis of arbitrary configurations of queuing networks with blocking and deadlock // Proc. of the First Intern. Workshop, Raleign, NC, USA, May 1988. Amsterdam: North-Holland, 1989. - P. 259-279.

108. Kramer W., Langenbach-Belz M. Approximation for the delay in thethqueueing systems GI | GI | 1. Congressbook, 8 ITC, Melbourne, 1976.

109. Ming-Yang K., Reif J., Tate S. Searching in an unknown environment: An optimalrandomized algorithm for the cow-path problem. -Information and Computation. 1996. - v. 131, №1. - P.63-79.

110. Nishizawa K. A method to find element of cycles in a incomplete directed graph an its applications binary ANP and Petri nets. - Comput. and Math. Appl. - 1997. - 33, №9. - P.33-46.

111. Punch W. The Problem-Dependent Nature of Parallel Processing in General Programming. Proc. First, Int. Conf. On Evolutionary Computation and Its Applications. June 24 - 27, Moscow. - 1996. - P. 154-164.

112. Ralescu A. A Note on Rule Representation in Expert Systems//Information Sciences. 1986. - v.38, №2. - P. 193-203.

113. Steward W.J. Recursive procedures for the numerical solution of Marcov chains// Proc. of the First Intern. Workshop, Raleigh, NC, USA, May 1983.- Amsterdam: North-Holland, 1989. P. 229-247.

114. Wallace V.L. Toward on algebraic theory of Marcovian networks// Proc.Symp.Computer Communications Network and Teletraffic. 1972. - P. 397408.