Интеллектуальная информационно
advertisement
На правах рукописи УЛАНОВА Наталия Юрьевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ЗАПАСА ГАЗА В МАГИСТРАЛЬНОМ ГАЗОПРОВОДЕ Специальность 05.11.13 – Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий Автореферат Диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2007 Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования СанктПетербургском государственном горном институте имени Г.В.Плеханова (техническом университете) Научный руководитель – доктор технических наук, профессор Проскуряков Р. М. Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор Балюбаш В. А. Кандидат технических наук Пиотровский А.С. Ведущее предприятие – Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН. Защита диссертации состоится «12» октября 2007 года в 16 ч 15 минут на заседании диссертационного совета Д212.224.07 при Санкт-Петербургском государственном горном институте имени Г.В.Плеханова (техническом университете) по адресу: 199106 Санкт-Петербург, 21-я линия, д.2, ауд. 7212. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СанктПетербургского государственного горного института. Автореферат разослан «12» сентября 2007 года УЧЁНЫЙ СЕКРЕТАРЬ диссертационного совета д.т.н., профессор С.Л.ИВАНОВ 2 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность выбранной темы: Информация превратилась сегодня в ключевой ресурс эффективности деятельности предприятия. Осуществление оперативного контроля над производственной деятельностью, анализ текущей производственной ситуации, принятие управленческих решений все эти функции сводятся, в конечном итоге, к работе с информацией. И от того, насколько эта информация оперативна, достоверна и верна, зависит конечный успех деятельности всего предприятия. Системы диагностики рабочего состояния магистральных газопроводов являются необходимыми для лиц, принимающих решения, таких, например, как главный диспетчер газотранспортного предприятия или компании по продаже газа. Они облегчают управление обширными газотранспортными сетями в условиях недостаточно полной информации о них. При этом в большинстве случаев, наряду с количественной информацией, получаемой от различных датчиков, систем, присутствует также вербальная информация, что не позволяет использовать обычные диагностические системы. Существующие экспертные системы имеют ряд недостатков, одним из которых является отсутствие интегральной обобщённой оценки состояния системы, что затрудняет их применение в принятии решений. Поэтому возникла необходимость в создании таких систем диагностики на магистральных газопроводах, которые базируются на методах, использующих вербальную информацию и позволяющих оценивать рабочее состояние системы магистрального газопровода для облегчения принятия решения. Одной из важных задач при управлении магистральным газопроводом, которая раньше не ставилась из-за невозможности быть проанализированной обычными методами, является создание временного дополнительного «запаса» газа в трубе за счет изменения различных параметров. Лицо, принимающее решения по поставкам и продаже газа, должно знать, возможно ли создание такого дополнительного запаса газа на данном промежутке 3 магистрального газопровода и если возможно, то примерно оценить его количество. Цель работы: разработка методов и алгоритмов обработки измерительной информации для учёта дополнительного запаса газа на участке магистрального газопровода между компрессорными станциями, обусловленная изменениями факторного пространства участка трубопровода. Идея работы: заключается в создании интеллектуальной информационно-диагностической системы для количественной оценки нечёткого, неструктурированного факторного пространства участка регионального газопровода, методом формализации экспертной информации и представления её в виде полинома. Задачи исследования: - обосновать возможность применения метода формализации экспертной информации в виде аналитического выражения для построения базы знаний интеллектуальной информационнодиагностической системы; - разработать методику извлечения качественно новой информации в виде обобщенных показателей состояния магистрального газопровода для лиц принимающих решения высокого уровня; - оценить погрешности информационных каналов для построения интеллектуальной информационно-диагностической системы количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе; - построить обобщенный количественный показатель оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе; - выбрать и обосновать критерии адекватности и провести проверку адекватности интеллектуальной информационнодиагностической системы количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе на действующем предприятии; - создать программный продукт в виде интеллектуальной информационно-диагностической системы количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе как инструмента для имитационного моделирования количественного 4 обобщенного показателя дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе и тренажёра для обучения; - разработать основу и принципиальную структурную схему нечёткого логического регулятора, использующего в качестве базы знаний обобщённый показатель. Защищаемые научные положения: 1. Обобщённый показатель количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе в нечётком слабоструктурированном факторном пространстве представлен в виде полинома, системно характеризующего обобщённую информацию и позволяющего обоснованно создать рациональный дополнительный запас газа на заданном участке газопровода. 2. Интеллектуальная информационно-диагностическая система для количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе построена на основе обобщённого показателя в виде полинома и позволяет получать количественные решения для создания дополнительного запаса газа, при этом учитываются изменения нечёткого слабоструктурированного факторного пространства на участках газопровода. Методы исследования: При проведении исследований использовались методы формализации экспертной информации при логико-лингвистическом описании объекта исследований, математической статистики, динамики газовых систем, теории погрешности. Научная новизна работы: Обоснован обобщённый информационный показатель для нечёткой слабоструктурированной системы, на базе которого в форме полиномиальной модели построена информационно-диагностическая система количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. Обоснованность и достоверность научных положений подтверждается достаточным объёмом теоретических и экспериментальных исследований, адекватностью построенных моделей изучаемым явлениям. 5 Практическая ценность работы: 1. Разработана и апробирована экспресс-методика для оперативной количественной оценки изменения величины дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе в реальном масштабе времени; 2. Предложен алгоритм построения информационнодиагностической двухуровневой системы, что делает данный подход универсальным и может применяться для решения других практических задач отрасли; 3. Разработана интеллектуальная информационнодиагностическая система количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. Личный вклад автора: - обоснована возможность применения метода формализации экспертной информации в виде аналитической зависимости для решения задачи количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе; разработаны методика и принципы построения интеллектуальной информационно-диагностической системы количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе; - создана информационно-диагностическая система и на конкретных объектах выполнены расчёты для магистрального газопровода из четырёх участков и показаны адекватности иерархически построенных моделей и всей системы в целом; - создан программный продукт, реализующий интеллектуальную информационно-диагностическую систему количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе; - разработаны основы построения и структурная схема нечеткого логического регулятора на базе нечётких полиномиальных моделей. Реализация выводов и рекомендации работы: По результатам работы информационно-технологические и методические материалы были внедрены в ООО «Новгородрегионгаз». Апробация работы: Основные положения и результаты работы докладывались и получили положительную оценку на конференциях 6 молодых учёных «Полезные ископаемые России и их освоение» в 2004, 2005, 2006 гг. в СПГГИ (ТУ), на конференции «Автоматизации и диспетчеризации» в СПГГИ (ТУ), на второй международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве», ОГТУ, г.Орёл, на 9 Международной научно-технической конференции по мягким вычислениям и измерениям «SCM-2006, 27-29 june 2006» в СПбЭТУ, на 10 Международной научно-технической конференции по мягким вычислениям и измерениям «SCM-2007» в СПбЭТУ. Публикации: Основные результаты диссертации опубликованы в 10 печатных работах, в том числе в 5 журналах, опубликованных в списке, поименованном ВАК РФ. Структура и объём работы: Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 171 страницах. Содержит 40 рисунков, 15 таблиц, список литературы из 140 наименований. В главе 1 рассмотрено состояние вопроса моделирования оценки возможности создания дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. Выполнен обзор методов моделирования диагностических систем и выбрана методика проведения моделирования. В главе 2 разработана методика построения интеллектуальной информационно-диагностической системы количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе на базе обобщённого показателя. В главе 3 разработан обобщённый показатель количественной оценки дополнительного запаса газа на отдельном участке магистрального газопровода, проведена проверка адекватности и построена модель количественной оценки дополнительного запаса газа в целом по магистральному газопроводу. Приведены результаты апробация модели в ООО «Новгородрегионгаз». В главе 4 разработана основа для построения интеллектуальная информационно-диагностическая система количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе, которая реализована в виде программного продукта. Показана структура принятия решений на базе нечёткого логического регулятора, использующего построенные модели как базу знаний. 7 Заключение отражает обобщенные выводы по результатам исследований в соответствии с поставленной целью и решёнными задачами. ЗАЩИЩАЕМЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ Положение 1 Обобщённый показатель количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе в нечётком слабоструктурированном факторном пространстве представлен в виде полинома, системно характеризующего обобщённую информацию и позволяющего обоснованно создать рациональный дополнительный запас газа на заданном участке газопровода. Одной из основных задач газоперекачивающих компаний является задача скорейшей поставки газа потребителю. При этом часто возникают ситуации, когда остро необходим сверхлимитный газ. В условиях конъюнктуры рынка лицом, принимающим решения, является руководящий работник высокого ранга. При этом информация, необходимая лицам, принимающим решения высокого уровня (ЛПР ВУ), кардинально отличается от имеющейся оперативной информации, необходимой, например, диспетчерам различных газоперекачивающих компаний (более низкий иерархический уровень). ЛПР ВУ, принимая такие решения, часто использует всего лишь определенное количество обобщенных факторов, которые «вычленяет» из огромного количества информации, поступившей от различных измерительных систем. При этом в большинстве случаев, наряду с количественной информацией, присутствует вербальная (качественная) информация, что не позволяет использовать обычные диагностические системы. Информация о транспортировке газа по своей сути нечёткая, т.е. количественные данные различной направленности несут в себе дополнительно и качественные признаки. Например, измеренные показатели в какой-либо точке неявно подразумевают распространение их на значительную длину газопровода. Кроме того, необходимо учитывать ещё одно свойство: чем выше уровень принятия решения, тем более обобщенной должна быть исходная 8 информация. Поэтому возникает необходимость в создании таких систем диагностики, которые используют и вербальную информацию для повышения достоверности принимаемых решений высокого уровня. Исходя из перечисленных требований, был выбран метод формализации экспертной информации в виде аналитического выражения с применением элементов теории нечётких множеств и планирования экспериментов (метод Спесивцева – Дроздова). Он позволяет представлять вербальную информацию в количественном виде, удовлетворяя при этом требованиям системности, компактности и высокой степени обобщения. Алгоритм построения обобщенного показателя по выбранному методу представлен на рис.1. Начало Определение факторного пространства X1, … , Xn Определение границ оппозиционной шкалы и термов по каждому фактору Подготовка матрицы опроса эксперта Кодирование факторов Заполнение матрицы экспертом (экспертная оценка) Расчёт коэффициентов полинома Выбор ошибки численного эксперимента Оценка значимости коэффициентов полинома Ошибка в пределах нормы нет да нет Выявлены все значимые коэффициенты да Оценка адекватности полинома 9 экспертной оценке нет Полином адекватен экспертной оценке да Оценка адекватности полинома модели изучаемому явлению Модель адекватна явлению да Конец нет Рис.1. Алгоритм построения прогностической модели в нечеткой среде 10 Выбор факторного пространства является первым и ответственным (рис.1) этапом построения обобщённого показателя. В конкретных условиях задачи системность выбора переменных заключается в том, что факторное пространство должно включать переменные, характеризующие состояние газа в трубе, техническое состояние самой трубы и внешние действующие факторы. Потенциально возможными переменными являются множество переменных, которые характеризуют «трубу», её характеристики, характеристики газа и внешние факторы. Согласно методу, для решения данной задачи факторное пространство выбирает эксперт. Было выбрано 5 факторов, которые обеспечивают системный подход к получению обобщенного показателя Y, так как характеризует его с различных сторон, а именно: состояние газа в трубе (X1 - количество газа в трубе на данный момент времени, % от расчётного; X2 - температура газа в трубе на выходе компрессорной станции Т, °С); - техническое состояние трубы (X3-техническое состояние на участке от КС до следующей КС, качественная переменная) - внешние действующие факторы (X4 - температура окружающей среды, °С; X5 - степень необходимости создания дополнительного давления в трубе на данный момент времени, качественная переменная). Как показывает анализ факторного пространства, данные по X1, X2, X4 поступают к диспетчеру в количественном виде от стандартных средств измерения с соответствующими классами точности и фиксируются в отчётных документах. При этом X1 является расчётной величиной, вычисленной по стандартным методикам в системах типа «Астра». X3 характеризует техническое состояние системы на данный момент времени. Он является функцией многих переменных и для моделей низшего уровня иерархии выступает как зависимая переменная (Y). Фактор X3 несёт ещё и дополнительную функцию – обеспечение безопасности. Величину данной переменной на основании анализа всех перечисленных показателей устанавливает диспетчер. 11 X5 - учитывает, нужно ли держать запас газа на данном участке, целесообразно ли это из экономических соображений, есть ли «заказ» на дополнительный газ. Он показывает потребность увеличения потребление газа в определённый период. Определяется на основании анализа производственной необходимости, природных условий, конъюнктуры рынка сбыта газа, политических и экономических факторов. Часть этих переменных является неколичественной, и их трудно учитывать в расчётах без специального исследования. Данный фактор характеризует динамику планирования работы МГ. Знаниями такого рода обычно обладает не диспетчер, а лицо, принимающее решения высокого уровня. Ответственным моментом определения факторного пространства и решения задачи в целом является выбор независимой переменной обобщенного и системного показателя (ОСП) Y1 - количественная оценка дополнительного запаса газа в трубе в данный момент времени на n-ом участке. Понятие ОСП для ЛПР ВУ является наиболее универсальной и емкой характеристикой состояния системы в целом, особенно если придать ей количественную или хотя бы ранжированную оценку. Эта переменная показывает, насколько возможно с учётом всех мер безопасности, как указано в нормативно-технических документации по эксплуатации магистрального газопровода, увеличить количество передаваемого газа по отношению к уже имеющемуся в трубе на данный момент времени на n-ом участке газопровода. По составленной согласно разработанной методике опросной таблице, каждая строка которой имеет импликативную форму: «ситуация» - «оценка», были получены ответы на все составленные ситуации. После обработкой данных опросной таблицы получена полиномиальная модель создания дополнительного запаса газа на заданном участке газопровода (1). Y1=26-7.97x1+5.63x3+9.38x5-1.88x1x5-1.88x3x4-1.88x4x5- 2.34x1x2x4 (1) Количество коэффициентов уравнения определялось следующим образом. Известен способ построения наилучшей интерполяционной формулы отбрасыванием наименьших по модулю коэффициентов до тех пор, пока величина остаточной дисперсии уменьшается. При 12 этом учитывается общее количество оставшихся в уравнении коэффициентов в том смысле, что их избыточное количество «затушёвывает» физический смысл изучаемого явления в целом. С другой стороны, согласно закону накопления ошибок, каждое из слагаемых полинома увеличивает суммарную ошибку определения Y1. При этом слишком большое количество членов уравнения неизбежно увеличивает до неприемлемых границ суммарную ошибку измерения. Тогда должно существовать в некотором смысле компромиссное количество слагаемых уравнения, удовлетворяющих обоим требованиям и решению поставленной задачи в целом. Результаты вычислений по обоим способам представлены на рис.2. 12 % ошибки 10 8 1 6 4 2 2 0 0 4 8 12 16 20 24 28 количество коэффициентов Рис. 2. Графики зависимости ошибки от количества коэффициентов Линия 1 представляет тенденцию увеличения ошибки косвенных измерений Y1 при возрастании количества слагаемых полинома; линия 2 характеризует тенденцию прогностической способности Y1 в зависимости от числа отбрасываемых коэффициентов уравнения. Анализируя полученные зависимости, принимаем количество коэффициентов уравнения равное 8. Тогда количество циклов для 13 автоматического отбрасывания коэффициентов составит 8, а уровень ошибки примерно 1,8. Таким образом, все коэффициенты ниже 1,8 принимаем равными нулю, и результирующее уравнение окончательно принимает вид (1). Следует отметить, что точка пересечения линий на рис.2 соответствует ошибке s ост. 4 % отн, а это хорошо коррелирует с полученными ранее оценками ошибок по факторам. Поскольку обе оценки независимы друг от друга и характеризуют Y1 с различных качественных сторон, точка пересечения этих линий является точкой компромисса, где наилучшим образом удовлетворяются оба требования. Построенное таким образом полиномиальное уравнение наилучшим образом представляет мнение эксперта с точки зрения количества коэффициентов уравнения. Проверка адекватности полинома мнению эксперта осуществляется сравнением расчётных и фактических значений (рис. 3). % Y1расчётны й по (3.24) 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 % Y1фактический Рис.3. Фактические и расчётные оценки Как показывает анализ рис.3, степень согласия расчётных и фактических значений достаточно высокая. Расчётное значение коэффициента корреляции составляет rрасч.=0,97. Отклонение точек от линии тенденции носит случайный характер, а сама линия 14 тенденции расположена под 450 к оси, что говорит об отсутствии систематических ошибок. Таким образом, с высокой доверительной вероятностью можно утверждать, что полученное уравнение представляет мнение эксперта по данному вопросу. Анализ уравнения (1) и оценка адекватности практике принятия решений проведена ниже, по данным ООО «Новгородрегионгаз». Полученная полиномиальная модель допускает математический анализ в полном объёме. Проблема оценки «веса» каждой из переменных и их ранжирование формализована в рамках разработанной методики без дополнительной процедуры согласования с экспертами. Поскольку визуализация возможна только в трехмерном пространстве, рассмотрим некоторые варианты зависимости Y1 от двух переменных, при фиксации остальных на верхнем и нижнем уровне. Функции отклика представлены на рис.4.Показана логика принятия решения экспертом о возможности создания дополнительного запаса газа на отдельном участке магистрального газопровода от X1 и X2 при значениях остальных переменных на верхних уровнях. Как показывает даже беглый анализ, они представляют собой нелинейные поверхности минимаксного типа. Обращает на себя внимание тот факт, что достижение высоких возможностей создания дополнительного запаса газа достигается не в одной точке, а целой кривой (рис. 4). Аналогичная ситуация наблюдается и на других рисунках. 15 Y1н =f(x1, x2) Рис.4. Функция отклика Y1н =f(x1, x2) Как следует из рисунка 4, существуют, при определённых значениях переменных, целые области, где функция принимает нулевые значения. Другими словами, в условиях поставленной задачи получается нулевое решение, т.е. нет возможности создания дополнительного запаса газа в трубе. Это показывает возможность модели «отслеживать» предкритические ситуации в автоматическом режиме. Как известно, частные производные определяют изменение функции вдоль данной переменной. Найдём частные производные по всем переменным по (1). Анализ уравнений частных производных показывает, что все они являются не постоянными, а «формируются» другими переменными и даже нелинейно. При этом конфигурация поверхностей отклика существенно различна при значениях переменных(-1) и (+1). Математический анализ полученной модели позволяет получать информацию более высокого уровня в виде частных производных. Однако данная информация для производственников является новой и требует дальнейшей технологической интерпретации, применительно к эксплуатации магистрального газопровода. 16 Математический анализ модели убедительно свидетельствует о том, что принятие решения экспертом по продукционным правилам (матрица) несёт в себе очень глубокую информацию о процессе формирования дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. При этом, поскольку ЛПР ВУ обладает дополнительной информацией высшего уровня, то проведённый математический анализ эту информацию уже содержит в неявном виде, которая нуждается в расшифровке. Следует отметить, что такую информацию можно получать только путём применения разработанной методики к формализации экспертных знаний. Таким образом, на основе выбранного метода разработана методика обработки измерительной информации для количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе, построен обобщённый показатель в полиномиальном виде, системно описывающий решение задачи и доказана его адекватность на примере эксплуатации промышленного магистрального газопровода. Всё это позволяет получать количественные оценки в рамках поставленной задачи и повышает эффективность принимаемых решений за счёт количественных оценок. Положение 2 Интеллектуальная информационно-диагностическая система для количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе построена на основе обобщённого показателя в виде полинома и позволяет получать количественные решения для создания дополнительного запаса газа, при этом учитываются изменения нечёткого слабоструктурированного факторного пространства на участках газопровода. Задача создания дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе в целом включает в себя количественные оценки дополнительного запаса на всех участках отдельно по модели (1). При этом необходимо оценить выгодность ситуации (Y2) с учётом этих количественных оценок на каждом из участков, учитывая его расположение относительно потребителя. То есть рассматривается теперь вся нитка газопровода с 4 участками и оценивается, насколько выгодна ситуация с запасами газа при данных 17 параметрах. При этом используется тот же метод построения (рис.1) полиномиальных моделей с оценками адекватности. Результирующее уравнение имеет вид: Y2=0.4375+0.0625X1+0.0875X2+0.1375X3+0.1625X4 (2) На основе разработанных методик построена двухуровневая иерархическая информационно-диагностическая система количественной оценки дополнительного запаса газа на магистральном газопроводе и для неё создан программный продукт (рис.5). Рис. 5. Окно программы Оценка адекватности проведена «Новгородрегионгаз» (таблица 1). по данным ООО Таблица 1. Количественные оценки доп. запаса газа на участках и выгодность в целом Дата 26.01.06 30.02.2006 12.03.06 26.06.06 28.07.06 13.08.06 26.10.06 29.11.06 27.01.07 15.02.07 Вычис ленны е значен 53 47 29 50 38 28 9 13 54 60 ия по уравне нию (2) 18 Y2,% 30 % Часть нужно Поставл месяца было, но На 25% Заполне ено газа было была больше, ние Реальн потреби заполне возможно но не ПХГ, ая телю на ние 23% сть потребо потребо ситуац 40% ПХГ, больше, валось валось ия больше потребо но не больше 50% лимита валось потребова 35% лось 5% 10%, больша я часть за счёт 45% промыш ленност и 51% Как следует из таблицы 1, построенная модель с высокой степенью адекватности описывает различные ситуации, создававшиеся на отдельных участках и на всём газопроводе в целом, и является достаточно обоснованным результатом для выборки решения высокого уровня. Поскольку оценки, приведённые в таблице, учитывают ситуацию на отдельных участках газопровода, то степень адекватности распространяется и на модели низшего уровня (Y1), полученную по уравнению (1). Таким образом, практика представления информации в виде обобщенного показателя является необходимой и достаточной для ЛПР ВУ. Практическими приложениями представления экспертной информации в виде полиномиальной модели являются: - создание тренажёров для обучения ЛПР ВУ по количественной оценке дополнительного запаса газа на участке и на магистральном газопроводе в целом; - создание базы знаний для нечёткого логического регулятора; - использование моделей второго уровня при реализации заказа на создание дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. Таким образом, на основании обобщенного показателя разработан алгоритм и создана система более высокого иерархического уровня, позволяющая количественно оценить выгодность ситуации. Все разработанные методики прошли проверку на промышленном действующем магистральном газопроводе и 19 адаптированы применительно к условиям ООО «Новгородрегионгаз», о чём получен акт внедрения результатов диссертационной работы. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ В диссертации, представляющей собой законченную научноквалификационную работу, в которой на основании выполненных исследований изложены методы и алгоритмы обработки измерительной информации для количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. 20 На основании проведённых исследований можно сделать следующие выводы: 1. Разработаны методики и алгоритмы построения обобщенного показателя количественной оценки дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе, обладающие свойствами ёмкости, компактности и интегральности, позволили построить оперативную систему для принятия решений высокого уровня при комплексной оценке дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе. 2. Адекватность созданной информационно-диагностической системы подтверждена сравнениями теоретических расчётов с производственными данными ООО «Новгородрегионгаз». В качестве мер адекватности полинома мнению эксперта использованы коэффициент корреляции между расчётными и фактическими значениями (r=0,97), а также расчёты в рамках «теории возможностей» (84%). В ситуационном плане прогностическая способность системы составляет 100%. Это позволило дополнительно за зимний период 2006-2007 гг. поставить потребителю на 28,5% газа больше запланированного. 3. Создан программный продукт, реализующий информационнодиагностическую систему, которая позволяет производить соответствующие оценки и визуализировать их на экране. Данная система может использоваться в качестве советчика лицу, принимающего решения высокого уровня и как тренажёр диспетчера. По теме диссертации опубликованы следующие работы: 1. Тропинова Н.Ю. САУ транспортировки газа// Записки горного института. Полезные ископаемые России и их освоение, т.155, ч.1. СПб.: РИЦ СПГГИ (ТУ), 2003. – С. 157-158. 2. Тропинова Н.Ю. Управление потоками газа в Колпинском ЛПУ// Записки горного института. Полезные ископаемые России и их освоение, т.159, ч.2 СПб.: РИЦ СПГГИ (ТУ), 2005. - С. 52-54 . 3. Тропинова Н.Ю. Информационно-аналитическая система контроля и формирования газотранспортных потоков магистральных газопроводов (постановка задачи) // Записки горного института, т.167, ч 1. СПб.: СПГГИ (ТУ), 2006. – С. 101-103. 21 4. Уланова Н.Ю., Спесивцев А.В., Тропинов Ю.В. Интеллектуализация системы принятия решений при оперативном управлении магистральным газопроводом // Вестник ИрГТУ, № 2(30). Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. – С.122-128. 5. Проскуряков Р.М., Халимон В.И., Проститенко О.В., Тропинова) Н.Ю. Программный комплекс интеллектуализации систем оперативного управления объектами с распределенными параметрами // Известия орловского государственного технического университета. Материалы второй международной научнотехнической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве», т.2. Орёл: ОГТУ, 2006.- С. 146-150. 6. Спесивцев А.В., Кимяев И.Т., Тропинова Н.Ю., Зыков И.Е.. Информационная модель нечеткого логического регулятора интеллектуальной системы управления // Международная конференция по мягким вычислениям, т.1. СПб.: СПбЭТУ, 2006.– С. 146-148. 7. Тропинов Ю.В., Спесивцев А.В., Тропинова Н.Ю., Домшенко Н.Г. Перспективы интеллектуализации баз знаний АСУ газотранспортных систем методом формализации экспертной информации // Международная конференция по мягким вычислениям, т.2. СПб.: СПбЭТУ, 2006, – стр. 79-82. 8. Уланова Н.Ю., Спесивцев А.В., Тропинов Ю.В. Интеллектуализация как путь повышения эффективности принятия решений в условиях неопределенности // Известия вузов. СевероКавказский регион. Технические науки, №4. Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. – С. 47-49. 9. Спесивцев А.В., Тропинов Ю.В., Уланова Н.Ю., Уланов А.В. Интеллектуальная информационно-диагностическая система оценки выгодности создания дополнительного запаса газа в магистральном газопроводе // Международная конференция по мягким вычислениям, т.2. СПб.: СПбЭТУ, 2007,– С. 165-168. 10. Спесивцев А.В., Уланова Н.Ю., Домшенко Н.Г. Об одном методе оценки достаточного количества коэффициентов аппроксимирующего полинома // Международная конференция по мягким вычислениям, т.1 . СПб.:СПбЭТУ, 2007,– С. 179-182. 22 23
