USD 71.8318

+0.15

EUR 87.211

-0.12

BRENT 74.39

+0.12

AИ-92 45.68

0

AИ-95 49.49

0

AИ-98 55.5

+0.01

ДТ 49.74

+0.01

10 мин
224
0

Интеллектуальные роботы для мониторинга надежности и безопасности систем транспорта углеводородов

Интеллектуальные роботы  для мониторинга надежности и безопасности систем транспорта углеводородов

Статья посвящена аспектам реализации государственной стратегии интеллектуализации и цифровизации в системах транспорта и хранения углеводородных ресурсов, связанным с решением задач прогнозирования параметров надежности и безопасности и предупреждения чрезвычайных ситуаций.

На кафедре транспорта углеводородных ресурсов Тюменского индустриального университета проводятся комплексные исследования в области разработки систем мониторинга надежности и безопасности объектов трубопроводного транспорта. По итогам работы разработаны концептуальная оболочка и методологическое обеспечение, позволяющие реализовать технологию открытого дистанционного интеллектуального предиктивного мониторинга надежности и безопасности для опасных производственных объектов (ОПО) систем транспорта нефти и газа.

В связи с ростом мощностей и возрастом технологических объектов одной из важнейших задач, наряду с наращиванием производственных мощностей и развитием транспортных сетей, остается обеспечение надежности и безопасности опасных производственных объектов, которая нашла свое отражение в современных директивных документах. Вопросы нормативного государственного технического регулирования являются политическим фактором и в настоящее время решаются путем внедрения новых технологических регламентов, стандартов и требований, документов директивного характера.

Как свидетельствуют публикации в области обеспечения безопасности опасных производственных объектов [2 – 5], актуальной проблемой становится создание технологии открытого дистанционного интеллектуального мониторинга безопасности, предупреждения техногенных событий и чрезвычайных ситуаций, отвечающей последним требованиям «Основ государственной политики РФ в области промышленной безопасности (ПБ) до 2025 года и дальнейшую перспективу» (Указ Президента № 198 от 6.05.2018г.) и Национальной программы (утв. Президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 04.06.2019 №7).

Технологические вызовы и методологическая база

Методологическое обеспечение и концептуальная оболочка такой системы разработана на кафедре «Транспорта углеводородных ресурсов» Тюменского индустриального университета [6–10 и др.]. С научной точки зрения, технология мониторинга основана на последних достижениях и возможностях интеллектуального нейросетевого системного анализа данных. При этом новая методология имеет универсальную основу, основные ее положения могут быть реализованы на технологических объектах с различными схемами, оборудованием, транспортируемой средой. Особенности такой методологии предусматривают применение достаточно сложной математической и алгоритмической базы, поэтому в рамках данной работы рассмотрим только некоторые аспекты разработанной системы.

С функциональной точки зрения, в авторской системе мониторинга реализованы возможности оценки и прогнозирования параметров безопасности с учетом свойств надежности технических систем, параметров процессов и систем, потоков угроз безопасности. Принципиально важной функцией является мониторинг и идентификация техногенных событий любых уровней опасности с учетом фактического состояния систем и характеристик надежности оборудования и сооружений. В итоге на технологическом объекте создается система онлайнпредупреждения инцидентов и аварий в реальном времени, способная обеспечить безопасную эксплуатацию современных транспортных магистралей и комплексов хранения углеводородов с соблюдением всех требований.

Таким образом, при решении вопросов обеспечения безопасности ОПО систем транспорта нефти и газа управляемой является целая система факторов [6, 7], устранение негативного влияния которых связано с разработкой:

1.    методологии и созданием систем поддержки принятия решений для оперативного управления безопасностью;

2.    единой методологии систем мониторинга безопасности в режиме реального времени, в т.ч. методик многофакторной оценки безопасности;

3.    современных методов и технологий по планированию в системе технического обслуживания и ремонта;

4.    созданием концептуальной системы «прозрачного» онлайнмониторинга безопасности производственных объектов.

Информационные технологии последнего поколения позволяют реализовать не только стратегию цифровизации процессов, но и осуществлять две ключевые задачи – управление техническим состоянием и надежностью объектов и управление безопасностью, предупреждая аварийные ситуации.

Причем первоочередному решению подлежат проблемы, связанные с созданием встроенной онлайн-системыпредиктивного мониторинга безопасности и надежности. Стоит отметить, что разработка таких технологий необходима как эксплуатирующим предприятиям, так и государственным надзорным органам в сфере технологической и экологической безопасности.

Таким образом, предложена принципиально новая технология интеллектуального нейросетевого инжинирингового контроля, прогнозирования и предупреждения нештатных ситуаций, инцидентов, аварий и обеспечения эффективности технических решений при управлении процессами ОПО.

Особенностью разработанной оболочки интеллектуального технологического менеджмента надежности, эффективности, безопасности нефтегазовых систем (сollaborative intellectual technological reliability, efficiency and safety management oil and gas systems (CI-TREMS) является то, что на ее основе представляется возможным проводить комплексную оценку и выработку управленческих решений на основании всех известных об объекте данных и оптимизировать параметры управленческих решений.

Система CI-TREMS базируется на теории нейросетевого программирования, теории надежности, системного анализа, статистики и вероятностей и других. Теоретические и практические этапы разработки CI-TREMS предусматривают индивидуальную работу с каждым техническим объектом и конкретными проблемами мониторинга

Важно отметить, что структура оболочки может быть синхронизирована с организационной структурой предприятия и иметь особенности в соответствии с технической политикой и требованиями надзорных органов. Структура разработанной системы мониторинга модульная, автоматизированная, предусматривает программный модуль для регистрации событий, проводимых работ и замен узлов оборудования (рис. 1).

1.jpg

1.jpg

Современное инструментальное обеспечение для таких систем может быть различным. Для трубопроводов с большими сроками эксплуатации оно ограничивается стандартной системой периодического диагностирования, а на относительно новых объектах возможно использование интеллектуальных вставок, оптоволоконных технологий с функцией анализа теплофизических параметров и деформаций. Комплексная система мониторинга состояния технологического оборудования (агрегатов, емкостей, резервуаров, реакторов, трубопроводов и др.) должна реализовывать в режиме реального времени функцию параметрического контроля процессов, результаты диагностических мероприятий, результаты спутникового, визуального мониторинга с целью обеспечения минимальной вероятности ошибки распознавания инцидентов.

Достоинством такой конструкции созданной оболочки CI-TREMS является открытость, доступность и «прозрачность», а мониторинг безопасности может быть использован как одна из технологий снижения рисков. Несомненно, база данных должна быть доступна для анализа различными организациями и методиками, развиваться и дополняться. Это особенно важно для решения стратегических задач эксплуатации промышленных объектов, что отмечено в большинстве нормативных документов.

Предложенная система интеллектуального технологического менеджмента безопасности реализует базовые функции, такие как: комплексная паспортизация; ведение базы данных; параметрический контроль; математический анализ данных; геомониторинг; прогнозирование ситуаций, событий, параметров; ранжирование показателей, объектов, событий, решений; поддержка принятия решений по техническому обслуживанию, ремонту, перевооружению (планирование) и др.


Технологии искусственного интеллекта

Как следует из «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» (Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490), в результате использования графических процессоров и распределенных архитектур вычислительных систем, стало доступным широкое применение машинного обучения и интеллектуальных систем, применение которых целесообразно для решения различных промышленных задач.

Искусственный интеллект [3] – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе с использованием методов машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений [3].

Собственные результаты исследования показали, что интеллектуальный мониторинг безопасности может быть реализован с использованием 8 основных групп операций: 1) формирование исходных баз данных; 2) расчет критериев безопасности по физико-техническим признакам; 3) расчет критериев безопасности параметров состояний систем стохастическими методами; 4) интеллектуальная идентификация состояний на основании системы входных критериев безопасности; 5) прогнозирование показателей безопасности (временных рядов) и техногенных событий; 6) оценка нейросетевого показателя безопасности; 7) обучение и принятие решений с подкреплением (марковские модели принятия решений); 8) интеллектуальный анализ модифицированных баз данных: извлечение признаков входных критериев и ранжирование по важности. Разработанная авторами методология подразумевает применение сложного математического аппарата анализа данных для каждой группы операций. Важное значение при постановке модели имеет обоснование архитектуры сети. Базовая архитектура определяется количеством входных и выходных нейронов и сложностью модели, которая в дальнейшем уточняется на основании точности результатов моделирования. В качестве примера схематичное изображение многослойного перцептрона для решения задач мониторинга безопасности представлено на рис. 2.

1.jpg

Визуализация и управление процессами

1.jpg

Модули системы мониторинга безопасности имеют простую визуализацию, основанную на сложных моделях и трендах, позволяющую оператору, технологу по безопасности принимать решения для снижения рисков и вероятности аварий. Примеры визуализации моделей оболочки системы мониторинга безопасности, построенных на основании экспертных систем, представлены на рис. 3.

Выводы

Таким образом, создаваемый современный методологический комплекс и концептуальная оболочка CI-TREMS с применением последних достижений системного анализа и интеллектуальных технологий анализа данных, информационных технологий c-MES и EAM, расширяют возможности для реализации предиктивного оперативного мониторинга техногенных событий, внештатных ситуаций, инцидентов, аварий, чрезвычайных ситуаций и параметров безопасности технологических процессов ОПО.

Кроме того, разрабатываемая технология позволяет вывести мониторинг надежности и безопасности на новый технологических уровень, установленный национальной стратегией развития искусственного интеллекта, и реализовать ноосферный подход к промышленному развитию.

Литература

1.             Энергетическая стратегия России на период до 2035 года (утв. расп. Правительства РФ от 9.06.2020 года № 1523-р). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/565068231

2.             Махутов Н.А., Черепанов А.П., Лисанов М.В. Задачи разработки и реализации системы управления промышленной безопасностью предприятия при эксплуатации технических устройств // Безопасность труда в промышленности. – 2021. – № 2. – С. 15–19. DOI: 10.24000/0409-2961-2021-2-15-19.

3.             Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (Утв. Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/

4.             Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Безопасность трубопроводного транспорта // И.И. Мазур, О.М. Иванцов, С.П. Ансов и др. – Москва: Издательство «Знание». – 2002. – 752 с.

5.             Безопасность россии. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Безопасность средств хранения и транспорта энергоресурсов // О.Е. Аксютин, А.А. Александров, А.В. Алешин – Москва: Международный гуманитарный общественный фонд «Знание» им. академика К.В. Фролова. – 2019. – 928 с.

6.             Земенкова М.Ю. Методы снижения технологических и экологических рисков при транспорте и хранении углеводородов. –Тюмень: ТИУ. – 2019. – 397 с.

7.             Земенкова М.Ю. Системный анализ и технологический мониторинг надежности и безопасности при транспорте и хранении углеводородов. – Тюмень: ТИУ. – 2017. – 252 с.

8.             Real time intelligent technological control of reliability and efficiency in the systems of carbon transportation // Zemenkova M., Alexandrov M., Zemenkov Y., Gladenko A. / В сборнике: AIP Conference Proceedings. – 2019. – 050021. DOI: 10.1063/1.5122164.

9.             Zemenkova, M.Y. Intellectual control of dangerous states of the facilities of main hydrocarbon transport systems in adaptive expert systems // В сборнике: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – 032087. DOI: 10.1088/1755-1315/272/3/032087.

10.         Zemenkova, M.Y., Gladenko, A.A., Zemenkov, Y.D. Innovative intelligent technologies for predictive reliability and risk management in oil and gas transport and storage systems // AIP Conference Proceedings. – 2020. – 2285. DOI: 10.1063/5.0029598.




Статья «Интеллектуальные роботы для мониторинга надежности и безопасности систем транспорта углеводородов» опубликована в журнале «Neftegaz.RU» (№5, Май 2021)

Авторы:
Читайте также