Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли

• Автор: Охотников, Евгений Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Тюмень
• Количество страниц: 190 с. : ил.

Глава 1. Особенности организации и моделирования систем мониторинга
1.1. История развития и основные задачи систем мониторинга
1.2. Обоснование применения теории массового обслуживания
1.3. Классификация систем мониторинга
1.4. Обзор применяемых методов исследования
Глава 2. Математические модели систем оперативного мониторинга
2.1. Основные понятия теории массового обслуживания
2.2. Модели систем оперативного мониторинга
Глава 3. Информационное моделирование и имитационные алгоритмы
систем оперативного мониторинга
3.1. Построение информационной модели
3.2. Планирование и реализация имитационного эксперимента
3.3. Обработка результатов имитационного эксперимента
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Приложение 1. Компьютерная программа для расчетов в соответствии с
моделью поллинга без очередей сообщений
Приложение 2. Описание атрибутов отношений информационной
модели СОМ
Приложение 3. Структура представлений в базе данных
Приложение 4. Методы управления доступом абонентов к общему
каналу
Приложение 5. Результаты имитационных экспериментов
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

Актуальность работы. В промышленности использование систем оперативного мониторинга позволяет добиться повышения эффективности труда и качества выпускаемой продукции, достижения высоких эксплуатационных характеристик оборудования, сведения к минимуму любых производственных потерь. В нефтегазодобывающей отрасли необходимость таких систем не вызывает сомнений в силу присущих ей особенностей: территориальная удаленность подразделений предприятий, тяжелые эксплуатационные условия, недостаточно развитая инфраструктура, дефицит квалифицированных кадров, высокие материальные и трудовые затраты, связанные с ликвидацией последствий нарушений производственного процесса.
Системы оперативного мониторинга нефтегазодобывающего комплекса (СОМ) - это территориально распределенные информационные системы контроля, диагностики и управления, основной целью применения которых, согласно В.Н. Костюкову, является повышение эффективности и безопасности производства благодаря: непрерывному мониторингу технологических
объектов; снижению трудоемкости управления процессами; замене устаревших средств автоматизации и систем управления. Как отмечает М.Ф. Ализаде, СОМ позволяют «обеспечить эффективную работу предприятий в заданных режимах, повышать качество выпускаемых продуктов, обеспечить безаварийность и экологическую безопасность, повысить производительность труда».
Для успешного решения своих задач СОМ должны обеспечивать высокую актуальность информации. Однако, несмотря на постоянно увеличивающуюся интенсивность потоков данных, в СОМ по-прежнему часто используются низкоскоростные УКВ-каналы связи. Это противоречие в сочетании со значительной стоимостью СОМ на стадии проектирования приводит к необходимости удостоверится в том, что система будет удовлетворять предъявляемым требованиям, т.е. определить временные
характеристики процессов передачи данных. Для этого требуется разрабатывать и исследовать математические модели СОМ.
В настоящее время моделирование и проектирование СОМ базируется на подходах, предложенных Е.Б. Андреевым, В.И. Костиным, В.Н. Костюковым, М. Месоровичем, В.И. Нейманом, Б.Я. Советовым, А.В Суздалевым. Более общая задача моделирования сетей передачи данных широко освещена в работах российских (Л.Г. Афанасьева, Г.П. Башарин, A.A. Боровков,
Н.П. Бусленко, Б.В. Гнеденко, В.А. Ивницкий, И.Н. Коваленко, A.A. Назаров, С.Г. Фосс, Б.С. Цыбаков и др.) и иностранных (Д. Бертсекас, JT. Клейнрок, Р.В. Купер, T.J1. Саати, X. Такаги, Дж. Уолдренд, М. Шварц и др.) авторов. Но при этом можно выделить ряд направлений, исследованных не в полной мере:
• существующие методы исследования сетей передачи данных в основном используют аппарат теории массового обслуживания, в частности, сети Джексона. В то же время для СОМ характерно использование общих каналов связи несколькими устройствами. Функционирование разделяемого канала рассмотрено в работах Р.В. Купера, A.A. Назарова, Т.Л. Саати, X. Такаги, С.Г. Фосса, Б.С. Цыбакова, М. Шварца и др., однако не существует моделей, позволяющих описать совместное функционирование нескольких разделяемых каналов, объединенных в сеть передачи данных, и допускающих использование различных методов множественного доступа в рамках одного канала связи;
• в работах Р.В. Купера, С.Г. Фосса, Н.И. Черновой и др. рассмотрен механизм сбора данных «поллинг» (упорядоченный опрос) для устройств мониторинга с очередью сообщений. Однако в практике СОМ применяются также устройства без буфера памяти для организации очереди сообщений; для исследования таких систем не предложено адекватных моделей.
Поэтому математическое моделирование распределенных СОМ, направленное на устранение вышеперечисленных недостатков и пробелов, представляется актуальным направлением.

обслуживания и только после этого поступает на обслуживание. В первом варианте приоритет поступившей заявки называется абсолютным, а во втором -относительным. По окончании обслуживания прибор берет из очереди следующую заявку с наивысшим приоритетом.
В [111] отмечается, что при исследовании СМО методами имитационного моделирования дисциплину обслуживания целесообразно описывать с точки зрения происходящих в ней событий. При этом последовательно перечисляются все типы событий, которые могут происходить в СМО, и описываются изменения при наступлении события каждого типа.
2.1.4. Основные характеристики систем и сетей массового обслуживания.
Основными (наиболее употребительными) показателями эффективности СМО и СеМО являются математические ожидания [64]:
• стационарного суммарного числа требований различных классов в узлах системы и различных группах узлов;
• стационарного времени пребывания требования в отдельных узлах и различных группах узлов;
• стационарного суммарного времени ожидания произвольного требования в отдельных узлах и различных группах узлов;
• периода занятости и свободного периода СеМО и ее отдельных узлов.
Как отмечалось выше, в начале развития ТМО для получения каждой из
характеристик разрабатывались свои методы, например, метод Поллачека -Хинчина, метод интегро-дифференциальных уравнений Такача, метод функциональных уравнений Прабху. Позднее были установлены различные связи между отдельными характеристиками СМО. Известны формулы Литтла, устанавливающие связь в стационарном режиме между математическими ожиданиями числа требований в СМО и временем пребывания, длиной очереди и временем ожидания для СМО произвольного вида, в том числе и для сетей массового обслуживания: