Ситуационный анализ и оценка технологической безопасности нефтехимических установок и комплексов | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 22 августа, печатный экземпляр отправим 9 сентября.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №23 (157) июнь 2017 г.

Дата публикации: 14.06.2017

Статья просмотрена: 80 раз

Библиографическое описание:

Сиддиков, И. Х. Ситуационный анализ и оценка технологической безопасности нефтехимических установок и комплексов / И. Х. Сиддиков, С. Т. Юнусова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 23 (157). — С. 159-162. — URL: https://moluch.ru/archive/157/44464/ (дата обращения: 11.08.2020).



Одним из основных направлений организации промышленного производства является обеспечение безопасности технологических процессов (ТП), что во многом определяется соблюдением требований по обеспечению безопасности, своевременным определением состояний и диагностики технологического оборудования и агрегатов, а также эффективностью управления ими в различных ситуациях, возникающих в технологическом цикле.

Анализ принципов построения систем диагностики и управления технологической безопасностью нефтехимическими установками и комплексами приводит к заключению, что существенной особенностью данного класса систем является наличие большого количества входных и выходных параметров, характеризующих состояние системы неоднозначным образом, отсутствие или неполнота знаний о физико-химических параметрах процесса [1,2]. Дополнительные сложности в решении задач диагностики и управления технологической безопасностью сложными техническими системами в различных нештатных ситуациях возникают в связи с тем, что в основном решения принимаются в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации и практически отсутствуют возможности использования существующих детерминированно-стохастических моделей [3,4].

В работе представлен один из возможных подходов ситуационного анализа и оценки состояний объектов управления, а также методы ситуационного логического вывода в условиях неопределенности и нечеткости исходной информации.

Постановка задачи. Рассмотрим технологический процесс, данный в общем виде следующим образом: , где: - множество моделей технологического оборудования и агрегатов (технологической системы); — множество связей между объектами; S — множество состояний объектов.

Функционирование любого ТП можно рассматривать как последовательность смены состояний на некотором интервале времени . Состояние ТП в каждый момент времени характеризуется набором параметров: , где: — параметры состояния технологии данного процесса; — параметры состояния оборудования; – параметры состояния системы управления.

На ТП могут быть наложены ограничения штатного функционирования , зависящие от множеств параметров . Выход за эти ограничения означает переход ТП во внештатную ситуацию. Таким образом, эти ограничения разделяют пространство всех состояний, в которых может находиться ТП, на два множества: - множество опасных состояний и множество безопасных (работоспособных) состояний, т. е. . В свою очередь, множество опасных состояний можно разделить на два непересекающихся подмножества: , где — подмножества опасных состояний ТП в зоне предупредительных и предельно допустимых значений технологических параметров, - подмножества опасных состояний ТП в зоне критических значений технологических параметров. Во множестве безопасных состояний наибольший интерес представляет область или точка, в которой функционирование ТП является наиболее безопасным — область центра технологической безопасности .

Если технологический процесс характеризуется опасными параметрами, все значения которого лежат в зоне допустимых значений , текущая опасность может считаться нулевой. В случае, если один или несколько параметров переходят в зону опасных значений , текущая опасность увеличивается, и она будет возрастать по мере приближения параметров к зоне критических значений . Интуитивно понятно, что текущая опасность процесса должна зависеть от множества числа опасных параметров, одновременно находящихся в зоне , от степени приближения каждого параметра к зоне и от степени влияния каждого опасного параметра на возможность возникновения аварийной ситуации.

Предположим, что каждому набору параметров , значениями которых описывается состояние объекта, соответствуют лингвистические переменные где — терм-множество лингвистических переменных (ЛП), - набор лингвистических значений признака, — число значений признака; — базовое множество признака . Для описания термов , соответствующих значениям признака , используются нечеткие переменные , т. е. значение — описывается нечетким множеством в базовом множестве :

.

Тогда нечеткие ситуации, возникающие в процессе функционирования системы, можно представить в виде нечеткого множества второго уровня:

.

В таком случае, задачу оценки технологической безопасности и принятие рационального решения в различных нештатных ситуациях, по существу, можно сформулировать как задачу определения и классификации нечетких ситуаций с использованием метода ситуационного логического вывода [5–8]. Тогда сравнивая входную нечеткую ситуацию с каждой нечеткой ситуацией из некоторого набора типовых нечетких ситуаций , можно определить оптимальную альтернативу реагирования (последовательность действий), которая переводит систему из состояния в , где множество параметров системы характеризует «центр» показателей технологической безопасности процесса производства.

Ситуационный логический вывод. Задачи ситуационного выбора в общем случае можно рассматривать как задачи определения текущего состояния объекта управления и сравнение его с каждой нечеткой ситуацией из некоторого набора типовых нечетких ситуаций .

Для этого в качестве меры близости между текущей нечеткой ситуацией и ситуацией, соответствующей центру технологической безопасности, будем использовать следующие два критерии: степень нечеткого включения и степень нечеткого равенства [6–8].

Пусть , есть некоторые ситуации. Тогда степень включения ситуации в ситуацию определяется выражением:

где ,

.

Здесь является степенью включения нечеткого множества в нечеткое множество.

Считается, что ситуация нечетко включается в ситуацию , , если степень включения в не меньше некоторого порога включения , определяемого условиями управления, т. е. . Определение точки порога включения в основном зависит от свойств объекта управления и требований к качеству управления.

Существование двух взаимных включений ситуаций и означает, что при пороге включения ситуации и примерно одинаковы. Такое сходство ситуаций называется нечетким равенством, и степень нечеткого равенства ситуаций и определяется следующим образом:

,

где

.

Считается, что ситуации и нечетко равны, , если , где — некоторый порог нечеткого равенства ситуаций.

Если ситуации и описываются p признаками, то для их (p — q) — общности достаточно нечеткого равенства p–q признаков из множества [3].

Если признаки, при помощи которых описывается объект управления, не зависят друг от друга, то из некоторой ситуации можно перейти в любую ситуацию , имеющую (p–q) — общность с ситуацией , применением не более чем q локальных (действующих на значение только одного признака) управлений. Тогда степень (p–q) — общности ситуаций и определяется выражением

где , признак yk принадлежит , если , при ситуации и , нечетко равны.

Пусть множество возможных состояний объекта управления задается набором S эталонных нечетких ситуаций. Предполагается, что множество эталонных ситуаций S полно. Каждой нечеткой ситуации на основе экспертной информации ставится в соответствие управляющее решение , где R — множество управляющих решений, используемых для управления объектом. Нечеткий ситуационный логический вывод сводится к распознаванию входной нечеткой ситуации , описывающей текущее состояние объекта управления, и выдаче соответствующего ей управляющего решения из множества R. Для распознавания нечеткой ситуации можно предложить два способа: метод «ближайшего соседа» в пространстве эталонных нечетких ситуаций и выдача управляющих решений с учетом всех эталонных ситуаций.

В качестве меры сходства нечетких ситуаций наиболее предпочтительны степень нечеткого включения нечетких ситуаций и степень нечеткого равенства. Обе эти меры состоят в вычислении степени сходства в интервале [0;1]. Наибольшая степень сходства равна 1, наименьшая — 0. Степень сходства 0,5 означает полную неопределенность.

Таким образом, использование вышеописанной методики формализации динамики функционирования нефтехимических комплексов на базе теории нечетких множеств и нечеткой логики позволяет разрабатывать комплекс мероприятий, нацеленных на управление технологической безопасностью нефтехимических объектов и, соответственно, на снижение потерь и повышение эффективности работы обслуживающего персонала за счет улучшения состояния работоспособности и прогнозирования отказов технологии, оборудования и систем управления.

Литература:

  1. Егоров А. Ф., Савицкая Т. В. Методы и модели анализа риска и управление безопасностью химических производств.// Теоретические основы химической технологии, 2010, Том 44, № 3, С. 341–353.
  2. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 320 с.
  3. Алиев Р. А., Алиев Р. Р. Теория интеллектуальных систем. –Баку: Издательство «Чашыоглы», 2001. –720 с.
  4. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы. –М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 с.
  5. Z.Wang, R.Yang, L.Wang. Intelligent Multi-agent Control for Integrated Building and Micro-grid Systems. // IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), pp. 1–7, 2011.
  6. A. Celikyilmaz, I. B. Turksen. Enhanced fuzzy system models with improved fuzzy clustering algorithm. // IEEE Trans. Fuzzy Systems, Vol. 16, pp. 779–794, 2008.
  7. Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A. Linear Matrix Inequality Approach / Kazuo Tanaka, Hua O. Wang. Copyright. — New York: John Wiley & Sons, Inc., 2001. — 305p.
  8. William Siler, James J. Buckley. Fuzzy expert systems and fuzzy reasoning. Hoboken, New-Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005. — 405 p.
Основные термины (генерируются автоматически): ситуация, технологическая безопасность, нечеткая ситуация, нечеткое равенство, управление, множество, нечеткое множество, ситуационный логический вывод, входная нечеткая ситуация, исходная информация.


Похожие статьи

Формирование методов и задач компьютерного зрения...

Рассмотрены методы и задачи повышения качества, выделения контуров и сегментация изображений на основе нечетких множеств. Разработана структурная схема основных функциональных подсистем с учетом “мягких вычислений”.

Применение теории нечетких множеств для диагностирования...

В статье представлены применения теории нечетких множеств, на основе FuzzyToolboxпрограммы Matlab-Simulinkдля диагностирования гидроусилителя рулевой системы транспортных средств.

Автоматизированные интеллектуальные системы и нечеткая логика

Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее)

Открытие и разработка экспертных систем (начало 1970-х — середина 1980-х)

Основные термины (генерируются автоматически): нечеткая логика, система...

Использование нечетких экспертных систем для мониторинга...

- введение нечеткости (фазификация); - нечеткий вывод; - композиция; - приведение к четкости, или дефазификация. Рисунок 4. Система нечеткого логического вывода.

Исследование методов применения СППР в задаче...

+ + ... + Гибридные ЭС (нейронные сети + нечеткая логика).

3. 3ахаров В. И., Ульянов C. B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления

4. Романов А. Ф., Шемакин Ю. И. Индуктивно-дедуктивный логический вывод в нечетких...

Нечеткое управление элементом Пельтье | Статья в журнале...

Ключевые слова: термоэлектрический элемент, измерение температуры, нечеткое управление. На рынке представлено множество решений классических линейных пропорционально-интегрально-дифференцирующих регуляторов.

Разработка алгоритма для управляющих действий боковым...

нечеткое управление, автоматическое управление, нечеткий регулятор, логический вывод, нечеткое множество, заданная траектория, правило, пространство состояний, система, траекторное движение.

Основные виды и типы неопределенности информации...

Все эти критерии и ограничения могут быть представлены в виде лингвистических переменных с использованием теории нечетких множеств; – нечеткость, обусловленная частичным или полным отсутствием информации по некоторым параметрам, например...

Некоторые вопросы интеллектуализации принятия управленческих...

Оценка решения сводится к анализу нечеткого множества последствий, состоящего из подмножеств, порождаемых на каждом уровне системы за счет изменений на других уровнях иерархии.

Формирование методов и задач компьютерного зрения...

Рассмотрены методы и задачи повышения качества, выделения контуров и сегментация изображений на основе нечетких множеств. Разработана структурная схема основных функциональных подсистем с учетом “мягких вычислений”.

Применение теории нечетких множеств для диагностирования...

В статье представлены применения теории нечетких множеств, на основе FuzzyToolboxпрограммы Matlab-Simulinkдля диагностирования гидроусилителя рулевой системы транспортных средств.

Автоматизированные интеллектуальные системы и нечеткая логика

Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее)

Открытие и разработка экспертных систем (начало 1970-х — середина 1980-х)

Основные термины (генерируются автоматически): нечеткая логика, система...

Использование нечетких экспертных систем для мониторинга...

- введение нечеткости (фазификация); - нечеткий вывод; - композиция; - приведение к четкости, или дефазификация. Рисунок 4. Система нечеткого логического вывода.

Исследование методов применения СППР в задаче...

+ + ... + Гибридные ЭС (нейронные сети + нечеткая логика).

3. 3ахаров В. И., Ульянов C. B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления

4. Романов А. Ф., Шемакин Ю. И. Индуктивно-дедуктивный логический вывод в нечетких...

Нечеткое управление элементом Пельтье | Статья в журнале...

Ключевые слова: термоэлектрический элемент, измерение температуры, нечеткое управление. На рынке представлено множество решений классических линейных пропорционально-интегрально-дифференцирующих регуляторов.

Разработка алгоритма для управляющих действий боковым...

нечеткое управление, автоматическое управление, нечеткий регулятор, логический вывод, нечеткое множество, заданная траектория, правило, пространство состояний, система, траекторное движение.

Основные виды и типы неопределенности информации...

Все эти критерии и ограничения могут быть представлены в виде лингвистических переменных с использованием теории нечетких множеств; – нечеткость, обусловленная частичным или полным отсутствием информации по некоторым параметрам, например...

Некоторые вопросы интеллектуализации принятия управленческих...

Оценка решения сводится к анализу нечеткого множества последствий, состоящего из подмножеств, порождаемых на каждом уровне системы за счет изменений на других уровнях иерархии.

Похожие статьи

Формирование методов и задач компьютерного зрения...

Рассмотрены методы и задачи повышения качества, выделения контуров и сегментация изображений на основе нечетких множеств. Разработана структурная схема основных функциональных подсистем с учетом “мягких вычислений”.

Применение теории нечетких множеств для диагностирования...

В статье представлены применения теории нечетких множеств, на основе FuzzyToolboxпрограммы Matlab-Simulinkдля диагностирования гидроусилителя рулевой системы транспортных средств.

Автоматизированные интеллектуальные системы и нечеткая логика

Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее)

Открытие и разработка экспертных систем (начало 1970-х — середина 1980-х)

Основные термины (генерируются автоматически): нечеткая логика, система...

Использование нечетких экспертных систем для мониторинга...

- введение нечеткости (фазификация); - нечеткий вывод; - композиция; - приведение к четкости, или дефазификация. Рисунок 4. Система нечеткого логического вывода.

Исследование методов применения СППР в задаче...

+ + ... + Гибридные ЭС (нейронные сети + нечеткая логика).

3. 3ахаров В. И., Ульянов C. B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления

4. Романов А. Ф., Шемакин Ю. И. Индуктивно-дедуктивный логический вывод в нечетких...

Нечеткое управление элементом Пельтье | Статья в журнале...

Ключевые слова: термоэлектрический элемент, измерение температуры, нечеткое управление. На рынке представлено множество решений классических линейных пропорционально-интегрально-дифференцирующих регуляторов.

Разработка алгоритма для управляющих действий боковым...

нечеткое управление, автоматическое управление, нечеткий регулятор, логический вывод, нечеткое множество, заданная траектория, правило, пространство состояний, система, траекторное движение.

Основные виды и типы неопределенности информации...

Все эти критерии и ограничения могут быть представлены в виде лингвистических переменных с использованием теории нечетких множеств; – нечеткость, обусловленная частичным или полным отсутствием информации по некоторым параметрам, например...

Некоторые вопросы интеллектуализации принятия управленческих...

Оценка решения сводится к анализу нечеткого множества последствий, состоящего из подмножеств, порождаемых на каждом уровне системы за счет изменений на других уровнях иерархии.

Формирование методов и задач компьютерного зрения...

Рассмотрены методы и задачи повышения качества, выделения контуров и сегментация изображений на основе нечетких множеств. Разработана структурная схема основных функциональных подсистем с учетом “мягких вычислений”.

Применение теории нечетких множеств для диагностирования...

В статье представлены применения теории нечетких множеств, на основе FuzzyToolboxпрограммы Matlab-Simulinkдля диагностирования гидроусилителя рулевой системы транспортных средств.

Автоматизированные интеллектуальные системы и нечеткая логика

Нечеткие множества и нечеткая логика (середина 1960-х и далее)

Открытие и разработка экспертных систем (начало 1970-х — середина 1980-х)

Основные термины (генерируются автоматически): нечеткая логика, система...

Использование нечетких экспертных систем для мониторинга...

- введение нечеткости (фазификация); - нечеткий вывод; - композиция; - приведение к четкости, или дефазификация. Рисунок 4. Система нечеткого логического вывода.

Исследование методов применения СППР в задаче...

+ + ... + Гибридные ЭС (нейронные сети + нечеткая логика).

3. 3ахаров В. И., Ульянов C. B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления

4. Романов А. Ф., Шемакин Ю. И. Индуктивно-дедуктивный логический вывод в нечетких...

Нечеткое управление элементом Пельтье | Статья в журнале...

Ключевые слова: термоэлектрический элемент, измерение температуры, нечеткое управление. На рынке представлено множество решений классических линейных пропорционально-интегрально-дифференцирующих регуляторов.

Разработка алгоритма для управляющих действий боковым...

нечеткое управление, автоматическое управление, нечеткий регулятор, логический вывод, нечеткое множество, заданная траектория, правило, пространство состояний, система, траекторное движение.

Основные виды и типы неопределенности информации...

Все эти критерии и ограничения могут быть представлены в виде лингвистических переменных с использованием теории нечетких множеств; – нечеткость, обусловленная частичным или полным отсутствием информации по некоторым параметрам, например...

Некоторые вопросы интеллектуализации принятия управленческих...

Оценка решения сводится к анализу нечеткого множества последствий, состоящего из подмножеств, порождаемых на каждом уровне системы за счет изменений на других уровнях иерархии.

Задать вопрос