УДК 004.891.2
В. В. ЛОМАКИН
V. V. LOMAKIN
В. А. НЕСВОЕВ
V. A. NESVOEV
ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ГАЗОПРОВОДОВ НА ТЕРРИТОРИИ БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ
DECISION-MAKING TOOLS FOR GAS PIPELINES TECHNICAL CONDITION
DIAGNOSTICS IN BELGOROD REGION
В статье рассмотрены структурная схема и алгоритм работы системы поддержки принятия решений по диагностике технического состояния газопроводов в Белгородской области. Представлена структура и описаны сущности разработанной базы данных. Приведены основные элементы интерфейса пользователя системы поддержки принятия решений.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений; диагностика технического состояния газопровода; анализ данных; экспертная система; реляционная база данных; алгоритм принятия решений.
The block diagram and operation algorithm decision support system to diagnosing technical conditions of gas pipelines of Belgorod region are considered in the article. It describes structure and entity of database. It gives basic elements of user interface decision support systems.
Keywords: decision support system; diagnosing technical conditions of gas pipeline; data mining; expert system; relational database; decision-making algorithm..
Общая протяженность газораспределительной сети Белгородской области составляет 22 801, 18 км, из них стальных подземных газопроводов – 13 439, 86 км. Стальные подземные газопроводы подвержены влиянию ряда негативных факторов (коррозия металла, движение грунта, механические воздействия), действие которых приводит к сокращению нормативного срока службы (50 лет). В Белгородской области число стальных подземных газопроводов со сроком службы 30 лет составляет 42,78%. Таким образом, техническое состояние газопроводов нуждается в постоянном контроле, что достигается проведением диагностики технического состояния. В связи с большой протяженностью газораспределительной сети оперативное проведение диагностики всех газопроводов невозможно, следовательно, вопрос о выявлении закономерностей между данными системы мониторинга (телеметрии) и техническим состоянием газопроводов остаётся актуальным.
В с целью учета объектов газораспределения используется информационная система 1С: Управление производственным предприятием. Учет объектов газораспределения.
Данные телеметрии газораспределительных пунктов обрабатываются при помощи информационной системы ПАКТ «Мегаполис-ТМ», к основным функциям которой относятся:
- отображение стационарных и подвижных объектов, а также их технологических параметров, на динамически подгружаемой ГИС-карте;
- загрузка архивных (исторических) данных с сервера и их визуализация на графиках;
- формирование отчетности.
Данные телеметрии объектов электрохимической защиты обрабатываются при помощи информационной системы «Тверца Монитор». Данная система позволяет:
- удалённый выбор режима работы станции - со стабилизацией защитного потенциала или со стабилизацией по току;
- оповещение (визуальное и звуковое) диспетчера об отклонении технологических параметров от заданных норм;
- ведение журнала событий, формирование отчетности.
Данные о проведенных ремонтных работах хранятся на бумажном носителе в архиве вместе с проектно-сметной и разрешительной документацией на газопровод. Электронный реестр выполненных и планируемых работ хранится в электронной таблице MS Excel.
Таким образом, информация хранится и обрабатывается в разных информационных системах, что ведёт к избыточности (технические характеристики объекта газораспределения, его адрес должны быть заведены в каждой информационной базе), отсутствию возможности комплексного анализа и формирования сводной отчетности.
Процесс проведения диагностики включает выполнение ряда этапов:
1) отбор газопроводов, подлежащих диагностике;
2) анализ технической документации;
3) выбор метода диагностики;
4) проведение диагностики;
5) принятие решения о необходимости проведения ремонтных работ или продление срока использования.
Диагностика занимает ключевое место в обеспечении процесса безаварийного и бесперебойного газоснабжения с одной стороны, и влечет огромные затраты на проведение ремонта и реконструкции газораспределительной сети с другой. Таким образом, необходимо достигать равновесия между проведением масштабного восстановления газораспределительных сетей и теми инвестициями, которые необходимо привлечь для данной цели. Оптимальное решение данной задачи возможно при условии качественного анализа
большого объёма разнородной информации, что немыслимо без использования интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Один из вариантов реализации данной системы представлен на рисунке 1.
информационного обмена.jpg" width="643" height="233"/>
Рисунок – 1. Структурная схема системы поддержки принятия решений
о необходимости ремонта газопроводов
Зависимость между ретроспективной информацией (1) о состоянии газопровод и выполненным ремонтным работам используется для обучения интеллектуальной системы, в основу которой положены механизмы Data Mining (3). Затем информация о газопроводах (4) классифицируется при помощи интеллектуальной системы (5). Результат классификации (6) сравнивается с выборкой газопроводов, подлежащих диагностированию согласно нормативу. Далее происходит передача информации на этап выбора метода диагностики (7). На основании параметров (экономических, физических) (8) экспертная система рекомендует метод диагностики (9). По факту проведения диагностики происходит передача информации на этап нечеткой классификации (10). Экспертная система нечеткой классификации анализирует параметры диагностики (11) и может либо принять решение (12), либо потребовать проведения дополнительной диагностики (13).
Таким образом, разработку интеллектуальной модели процесса диагностирования технического состояния газопроводов можно представить в виде последовательности этапов проектирования структуры реляционной базы данных и разработки алгоритма обработки информации, хранящейся в базе данных.
С целью объединения наиболее существенной информации из разрозненных информационных систем, необходимой для принятия правильного решения, была разработана структура реляционной базы данных, представленная на рисунке 2.
Рисунок 2 – Структура реляционной базы данных об объектах газораспределения
Ключевое место в структуре базы данных занимает сущность «Газопровод», атрибуты которой соответствуют технической информации, хранящейся в архиве, а также содержат ссылку на связанное оборудование: газораспределительные пункты и станции электрохимической защиты. Описание основных сущностей приведено в таблице 1.
Таблица 1 – Описание ключевых сущностей реляционной базы данных
№ | Название сущности | Описание |
1 | Газопровод | информация о газопроводах |
2 | Станция ЭХЗ | информация о станциях электрохимической защиты |
3 | ГРП (ШРП) | информация о газораспределительных пунктах (шкафных газораспределительных пунктах) |
4 | Журнал телеметрии ГРП | оперативные данные телеметрии объектов ГРП (ШРП) |
5 | Журнал телеметрии ЭХЗ | оперативные данные телеметрии объектов ЭГХ |
6 | Журнал классификации | содержит информацию о результатах проведенной классификации при помощи интеллектуальной системы |
7 | Журнал диагностики | содержит информацию о проведенном диагностировании конкретного газопровода с указанием метода и полученных значений параметров |
8 | Журнал решений | содержит информацию о принятых решениях о необходимости ремонта по результатам проведенной диагностики |
9 | Журнал ремонта | содержит информацию о выполненных ремонтах с указанием срока проведения, планируемых и фактических затратах |
Блок-схема алгоритма работы информационной системы поддержки принятия решений о необходимости ремонта газопроводов, представленной на рисунке 1, приведен на рисунках 3 и 4.
Рисунок – 3. Блок-схема алгоритма работы информационной системы поддержки
принятия решений о необходимости ремонта газопроводов.
Рисунок – 4. Блок-схема алгоритма работы информационной системы поддержки
принятия решений о необходимости ремонта газопроводов (продолжение).
В виду того, что комплексной автоматизированной системой предприятия является 1С. Управление производственным предприятием, данный алгоритм предлагается реализовать в виде внешней обработки, которая в последовательности, обозначенной на схеме, будет вызывать внешние программные модули, передавая необходимые данные и загружая результаты выполнения. Экранные формы пользовательского интерфейса представлены на рисунках 5 – 9.
Рисунок – 5. Результаты классификации газопроводов (Закладка 1 схемы алгоритма)
Рисунок – 6. Результаты выбора метода диагностики (Закладка 2 схемы алгоритма)
Рисунок – 7. Результаты проведенной диагностики (Закладка 3 схемы алгоритма)
Рисунок – 8. Результат интеллектуальной классификации (Закладка 4 схемы алгоритма)
Рисунок – 9. Монитор эффективности проведенных ремонтных работ (Закладка 5 схемы алгоритма).
Преимущество идеи реализации в виде внешних модулей заключается в возможности использования специализированного программного обеспечения, предназначенного для решения конкретной задачи: интеллектуальной классификации (например, Deductor), получения экспертной оценки (например, язык создания экспертных систем CLIPS). В виду труднодоступности, описание газопроводов является заведомо неполным (неточным), поэтому на завершающем этапе целесообразно использовать экспертную систему мягкой классификации с применением теории нечетких множеств.
Таким образом, реализованное на основании предложенной модели инструментальное средство автоматизирует работу подразделения, ответственного за проведение диагностики технического состояния газопроводов, повысит достоверность получаемых результатов. Привлечение к реализации данного проекта профильного института и газораспределительных организаций России позволит построить экспертную систему, способную с минимальной погрешностью принять правильное решение о техническом состоянии газопроводов, что в конечном итоге снизит риск возникновения аварийной ситуации и оптимизирует бюджет инвестиций в реконструкцию газовых сетей.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Маклаков, информационных систем с AllFusion Modeling Suite [Текст] / . – М.: Диалог-МИФИ, 2007. – 400с.
2. Несвоев, системы поддержки принятия решений в области диагностирования технического состояния газопроводов [Текст] / // Теория и практика системного анализа: сборник трудов Всероссийской молодежной конференции, Белгород, 1-3 октября 2012г. – Белгород: ИД «Белгород», 2012. – 644с.
3. Несвоев, информационного обмена между модулями интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению техническим состоянием газопроводов [Текст] / // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации: материалы X Международной научно-практической конференции (19-23 марта 2013 года). – Курск: Юго-Зап. гос. ун-т, 2013. – 303с.
4. Паклин, -аналитика: от данных к знаниям [Текст] / , В. И. – СПб.: Питер, 2013. — 704 с.: ил.
5. Петрунин, технологии анализа данных Data Analysis [Текст] / – М.: КДУ, 2010. – 292с.
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород
К. т.н., профессор, заведующий кафедрой «Информационный менеджмент»
Тел.: +7(47
E-mail: *****@
Открытое акционерное общество «Производственное предприятие по газоснабжению Белгородской области «Белгородоблгаз»
Ведущий инженер-программист отдела информационных технологий и связи
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород
Магистрант программы «Информационные технологии управления»
Тел.: +7(47
E-mail: *****@***ru
