Когнитивная графика для организации директорного управления магистральными нефтепроводами. Ч. 1

Проблема сокращения объема обрабатываемой человеком-диспетчером оперативной информации и приближения данного объема к величине, определяемой законом Миллера (семь плюс минус два) [1] требует не только организации сжатия информации, необходимой для принятия решений, но и организации ее представления в виде когнитивных образов [2,3,4,5]. Наличие такой возможности позволит организовать так называемое директорное управление технологическим объектом управления (ТОУ), основанное на принципе «есть изменение когнитивного образа - есть управляющая команда управления».

Рис.1. Образ распределения давлений на измененном стационарном режиме и максимальные уровни давлений во время нестационарного процесса при остановке НПС 3

Директорное управление (ДирУ) представляет собой способ визуального человеко-машинного управления технологическим объектом управления (ОУ) образ которого отображается когнитивными средствами представления на основании знания параметров заданного технологического режима ОУ и его отклонений от штатного. Взаимодействие человека-оператора и образа должно обеспечиваться некоторыми средствами, реализуемыми, так называемым директорным прибором. В качестве такого прибора предлагается рассматривать экран коллективного принятия решений.

В качестве когнитивного образа, характеризующего состояние процессов перекачки нефти по магистральному нефтепроводу (МН) в настоящей работе предлагается использовать образ, именуемый «линией гидроуклона». «Линия гидроуклона» представляет собой образ распределения давлений на участке МН как на стационарном режиме и максимальных уровнях давлений, так и во время нестационарного процесса, например, при остановке нефтеперекачивающей станции (НПС).

Полезной так же для принятия управляющих решений диспетчером МН является наличие диагностической информации для всех классов нештатных ситуаций, возникающих на МН.

Когнитивный образ «линия гидроуклона»

В качестве «когнитивного образа процесса перекачки нефти» по МН можно рассматривать как подходы, описанные в работах [6,7], так и подход, основанный на когнитивном образе «линия гидроуклона» [2,5].

На взгляд автора для директорного управления предпочтительным является второй подход. Образ «линии гидроуклона» более читабелен, технологически восприимчив и отображает все свойства процесса перекачки нефти, необходимые для принятия управляющих решений. Действительно «линия гидроуклона» образно характеризует распределение давлений в стационарных и нестационарных режимах функционирования нефтепровода и показывает взаимосвязь с  эпюрой несущей способности трубы и профилем трассы нефтепровода, где возможны ситуации появления точек перегиба (разрыв сплошности потока и образование полостей, заполненных парами перекачиваемой нефти).  Пример такого стационарного когнитивного (познавательного) «образа процесса перекачки нефти» по МН ВСТО приведен на рис. 1.

Динамические когнитивные «образы процесса перекачки нефти» по МН ВСТО приведены на рис. 2, 3.

Рис. 2. Динамический когнитивный «образ процесса перекачки нефти» на технологическом участке № 1 перед запуском МНА на НПС-8 ВСТО

Рис. 3. Динамический когнитивный «образ процесса перекачки нефти» на технологическом участке № 1. Открытие предохранительных устройств на входе НПС-8

Интегрированный когнитивный образ «линия гидроуклона» и результаты диагностики нештатных ситуаций

Известно [8], что наличие результатов диагностики состояния технологии перекачки позволяет диспетчеру в процессе оценки состояния и принятии управляющих решений более точно оценить состояние технологии и выбрать коррелированное с результатами диагностики управляющее решение.

Для этого для одного технологического участка предлагается организовать нижеприведенный операторский интерфейс.

Рис. 4. Интегрированный когнитивный образ «линия гидроуклона и результаты диагностики нештатных ситуаций»

Интегрированный когнитивный образ «готовности состояния технологии перекачки к переключениям и диагностики состояния технологии перекачки нефти»

Одним из важных свойств технологии перекачки является ее готовность к проведению переключений, реализуемых диспетчерским персоналом. Здесь под готовностью понимается готовность всех технологическим компонент на линейной части МН (ЛЧ МН) и на НПС. Состояние готовности всегда циклически сканируется и проверяется средствами диагностики, с целью устранения несоответствий и поддержания уровня готовности. Эта информация должна всегда быть доступна для принятия и реализации управляющих воздействий. Пример такого когнитивного образа приведен на рис 5.

Рис.5. Интегрированный когнитивный образ «линия гидроуклона и результаты диагностики нештатных ситуаций»

Когнитивный образ для оперативной оценки состояния технологии перекачки при управлении несколькими участками с одного рабочего места

Часто возникающая потребность в организации одновременного управления несколькими технологическими участками с одного рабочего места потребовало разработки  с учетом закона Миллера (семь плюс минус два) [1] следующего когнитивного образа (рис. 6, 7).

Рис. 6. Когнитивный образ оценки состояния восьми технологических участков (все штатно)

Рис. 7. Когнитивный образ оценки состояния восьми технологических участков (есть нештатная ситуация на подкрашенном технологическом участке)

Настоящий когнитивный образ является головным в рассмотренной иерархии когнитивных образов и при оценке складывающейся ситуации диспетчер сможет быстро опуститься по иерархии до конкретного проблемного технологического участка и принять адекватные складывающейся обстановке управляющие решения в соответствии идеологией зон представленной на рис. 8.

Рис. 8. Идеология структурирования зон принятия управляющих решений

Архитектура системы КоГра, реализующая когнитивный интерфейс типа «линия гидроуклона»

Система когнитивной графики КоГра [9,10] представляет набор функциональных компонент, позволяющих:

• рассчитывать распределение давления (напора) по длине каждого технологического участка нефтепровода по заложенной в базе знаний гидродинамической математической модели работы нефтепровода и баз данных;
• контролировать соответствия расчетных и фактических значений давлений (напоров);
• диагностировать состояние технологии перекачки и выявлять появившиеся причины несоответствия расчетных напоров (давлений) фактическим;
• генерировать данные для графического построения линий расчетных и фактических давлений (напоров) в режиме реального времени. выполнять идентификацию и автоматический контроль фактических напорных характеристик насосных агрегатов;
• контролировать величины гидравлических сопротивлений и эффективных диаметров трубопровода;
• контролировать стационарность режима работы технологического участка с выдачей предупредительного сигнала в случае его достижения или прекращения.

Функции решателя задач:

1. Для задач построение когнитивных образов фактической и расчетной линий гидроуклона для всех контролируемых технологических участков. Линия фактического гидроуклона строится решателем задач на основе текущих данных о давлении на линейных узлах трубопровода в виде ломаной линии, узлы которой отображают значения напора в заданных точках, с учетом фактической отметки (высоты) установки преобразователя давления.

2. Решение задачи диагностики состояния технологии для:

• Мониторинга и определения нештатных ситуаций и поиска причин их вызвавших (установление диагноза) для определения состояния готовности технологии перекачки к управляющим действиям;
• Мониторинга и определения нештатных ситуаций и поиска причин их вызвавших (установление диагноза) при несоответствии расчетных и фактических значений давлений и напоров;
• Построение образов представления результатов решения задачи диагностики для всех когнитивных образов.

3. Для задачи контроль отклонений:

• По данным системы обнаружения утечек (СОУ) определять наличие утечек нефти из МН;
• Определять несоответствие расчетных и фактических значений давлений и напоров «линии гидроуклона» для всех технологических участков.

Основой для функционирования решателя являются:

• Базы знаний математической модели МН;
• Базы знаний моделей оперативной диагностики состояния ЛЧ и НПС;
• Базы данных.

Рис. 9. Функциональная архитектура системы КоГра

Выводы

Прототип рассмотренного подхода и его программная реализация была проведена автором  в ОАО ВНИИСТ при реализации средств интеллектуальной поддержки принятия решений диспетчером ТДП в ЕСУ ТС ВСТО.

Литература

1. Миллер Дж. А., Магическое число семь, плюс или минус два, сб. «Инженерная психология», изд-во «Прогресс», 1964.
2. Башлыков А.А.  Принципы директорного управления и их взаимосвязь с системами интеллектуальной поддержки принятия управляющих решений в СДКУ трубопроводных систем. - М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 8/2012, стр. 8-15.
3. Башлыков А.А.  Образное представление состояния сложных технологических объектов управления методами когнитивной графики. //Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. 9-18 с.
4. Башлыков А.А.Когнитивная графика как средство образного представления информации в человеко-машинных системах управления сложными объектами // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2008. № 12.
5. Башлыков А.А.  Когнитивное управление как новая парадигма построения интеллектуальных систем человеко-машинного управления сложными и экологически опасными объектами и технологиями. - М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 2/2013, стр. 15-21.
6. Пушкарев А.П., Мызников М.О., Шмурыгин М.В. Визуальные средства оперативного контроля за соблюдением технологических режимов перекачки нефти по МН // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2011. №2. С.30-34.
7. Мызников М.О., Унгер Д.П., Синельников С.В. Идентификация технологических событий на участках магистральных нефтепроводов на основе графических образов изменения полей давления // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2013. №2. С.104-109.
8. Башлыков А.А. Принципы построения средств интеллектуальной поддержки принятия решений диспетчером ТДП в ЕСУ ТС ВСТО.- М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 11/2009, стр. 18-29.
9. Башлыков А.А. Решатели интеллектуальных задач для человеко-машинных систем поддержки принятия решений. - М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 10/2013, стр. 6-20.
10. Башлыков А.А. Ситуационная полиэкранная система информационной поддержки принятия решений для управления состоянием сложных, экологически опасных объектов и технологий. Тезисы докладов конференции «Ситуационные центры - решения и проблемы. Взгляд экспертов. Тезисы выступлений. М: «ПОЛИМЕДИА». 2002, стр. 36-37. Москва.