Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Диссертационная работа:

Охотников Евгений Сергеевич. Математическое моделирование в распределенных системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающей отрасли : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 Тюмень, 2006 190 с. РГБ ОД, 61:07-5/917

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ВВЕДЕНИЕ 3

Глава 1. Особенности организации и моделирования систем
мониторинга 10

  1. История развития и основные задачи систем мониторинга 10

  2. Обоснование применения теории массового обслуживания 25

  3. Классификация систем мониторинга 28

  4. Обзор применяемых методов исследования 30

Глава 2. Математические модели систем оперативного мониторинга ..43

  1. Основные понятия теории массового обслуживания 43

  2. Модели систем оперативного мониторинга 51

Глава 3. Информационное моделирование и имитационные алгоритмы

систем оперативного мониторинга 84

  1. Построение информационной модели 84

  2. Планирование и реализация имитационного эксперимента 100

  3. Обработка результатов имитационного эксперимента 115

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 127

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 131

Приложение 1. Компьютерная программа для расчетов в соответствии с

моделью поллинга без очередей сообщений 153

Приложение 2. Описание атрибутов отношений информационной

модели СОМ 157

Приложение 3. Структура представлений в базе данных 166

Приложение 4. Методы управления доступом абонентов к общему

каналу 172

Приложение 5. Результаты имитационных экспериментов 180

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 189

Введение к работе:

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

4 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, А.А. Боровков, Н.П. Бусленко, Б.В. Гнеденко, В.А. Ивницкий, И.Н. Коваленко, А.А. Назаров, С.Г. Фосс, Б.С. Цыбаков и др.) и иностранных (Д. Бертсекас, Л. Клейнрок, Р.В. Купер, Т.Л. 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, А.А.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.

Объектом исследования являются информационные процессы возникновения и перемещения данных в системах оперативного мониторинга нефтегазодобывающих предприятий.

Предмет исследования - математическое и имитационное моделирование информационных процессов возникновения и перемещения данных в СОМ для получения их временных характеристик.

Целью работы является разработка и исследование математических моделей, позволяющих с достаточной адекватностью учесть характерные особенности различных классов СОМ. Применение таких моделей должно позволять находить временные характеристики СОМ: стационарные средние длину очереди, время ожидания, время пребывания в системе и др., необходимые для принятия обоснованных решений при проектировании СОМ.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследования:

анализ существующих концепций, моделей, технологий и подходов к созданию распределенных систем мониторинга, в том числе применительно к нефтедобывающей отрасли;

классификация СОМ по признакам, важным для их моделирования;

исследование применимости и разработка математических моделей для выделенных классов распределенных СОМ;

построение информационной модели и алгоритмов для проведения имитационных экспериментов в соответствии с математической моделью СОМ;

проектирование и разработка хранилища данных и программного обеспечения, обеспечивающих описание моделей СОМ, их исследование и анализ полученных результатов.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались методы исследования из следующих областей науки: теория

вероятностей, теория случайных процессов, теория массового обслуживания (ТМО), теория реляционных баз данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

предложена математическая модель системы поллинга для случая
применения устройств мониторинга без очередей сообщений; для модели в
аналитической форме получены:

о средний интервал между посещениями устройств; о процент времени, затрачиваемый на обслуживание устройства; о вероятность потери информации;

о целевая функция для сравнения различных вариантов конфигурации СОМ между собой.

разработана обобщенная математическая модель СОМ, в рамках которой
благодаря синтезу моделей и подходов, предложенных ранее для отдельных
классов СОМ, возможно учесть:

о нестационарные входящие потоки информации;

о сетевую топологию СОМ и неограниченное количество устройств;

о области видимости и время задержки распространения сигнала

между устройствами, использующими общий канал связи; о одновременное использование методов доступа к общему каналу из

группы поллинговых либо случайного множественного доступа

(СМД) в зависимости от устройства, времени, передаваемой

информации; о различные маршруты движения информации в зависимости от

устройства, времени, передаваемой информации; о возможность ветвления информационных потоков для доставки

информации нескольким потребителям. Теоретическая значимость работы заключается в систематическом рассмотрении задачи моделирования СОМ. Для этого была предложена классификация систем по значимым для моделирования признакам:

по топологии СОМ; локальная система мониторинга; сеть, состоящая из объектов мониторинга и нескольких каналов связи, используемых монопольно; несколько объектов мониторинга, для обмена информацией с которыми используется общий канал связи; сеть, состоящая из объектов мониторинга и нескольких общих каналов связи;

по методу доступа к общему каналу; обход устройств сервером (поллинг); СМД; комбинация поллинга и СМД;

по типу применяемых устройств мониторинга: с очередью сообщений; без очереди, с передачей текущих значений параметров.

В соответствии с классификацией для различных типов СОМ рассмотрена применимость существующих моделей, а при их отсутствии -предложены новые математические модели ТМО. Предложен единый подход к моделированию СОМ выделенных классов.

Практическая значимость работы обусловлена созданием математической модели, а также соответствующих ей информационной модели и набора имитационных алгоритмов, которые позволяют проводить исследования и рассчитывать временные характеристики широкого класса СОМ с произвольной архитектурой и достаточно сложными правилами функционирования.

Отметим, что разработанные модели и алгоритмы могут быть естественным образом дополнены новыми объектами и понятиями, что позволит применить полученные результаты для решения аналогичных задач в смежных областях.

Внедрение полученных результатов. На базе полученных моделей и алгоритмов была разработана подсистема моделирования и анализа, включенная в состав тиражируемого аппаратно-программного комплекса «Мт-Офис» инжинирингового предприятия ООО «МЕТА», г. Тюмень. В составе этого комплекса результаты работы были применены при решении задач

оперативного мониторинга на предприятиях «Кама-Нефть» и «Урал-Ойл», входящих в состав ООО «ЛУКОЙЛ-Пермь».

Достоверность и обоснованность полученных результатов

определяется корректным и обоснованным использованием аппарата теории массового обслуживания и теории вероятностей. Адекватность предложенных математических и информационных моделей, а также работоспособность имитационных алгоритмов подтверждается согласованностью:

результатов имитационных экспериментов и теоретических значений для некоторых известных моделей;

результатов имитационных экспериментов и теоретических значений для предложенной модели поллинга без очередей сообщений;

результатов имитационных и натурных экспериментов.
Положения, выносимые на защиту:

математическая модель системы поллинга для случая применения устройств мониторинга без буфера памяти, позволяющая оценить временные характеристики и вероятность потери информации в данном типе СОМ;

обобщенная математическая модель СОМ, позволяющая описать случаи сетевой топологии с применением разделяемых каналов связи при одновременном использовании различных методов доступа к ним;

информационная модель и имитационные алгоритмы, предназначенные для описания обобщенных моделей СОМ, проведения имитационных экспериментов и анализа полученных результатов.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на следующих конференциях:

II международная научно-техническая конференция «Новые
информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании»,
Тюмень, ТюмГНГУ, 2006;

IV всероссийская научно-техническая конференция «Геология и нефтегазоиосность Западно-Сибирского мегабассейна», Тюмень, ТюмГНГУ, 2006;

II международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве», Орел, ОрелГТУ, 2006;

XI международная открытая научная конференция «Современные проблемы информатизации в прикладных задачах», Воронеж, ВорГТУ, 2006;

XVII международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Кострома, КГТУ, 2004.

Публикации по теме работы. Основное содержание работы отражено в 13 публикациях, в том числе 2 статьи опубликованы в журналах из списка ВАК.

Личный вклад автора. Основные научные результаты работы получены автором самостоятельно. Программная реализация комплекса имитационного моделирования выполнена автором.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, библиографического списка из 228 наименований и 5 приложений, и содержит 1 таблицу и 43 рисунка. Общий объем работы 152 страниц.

Подобные работы
Тайлаков Виталий Олегович
Оптимизационное моделирование инвестирования инновационных проектов в угольной отрасли
Галочкин Сергей Александрович
Моделирование и алгоритмизация процессов анализа научно-технической информации с целью выявления тенденций развития в перерабатывающих отраслях АПК
Аникин Александр Александрович
Разработка и моделирование систем комплексирования разнородных наблюдений
Безгубов Михаил Анатольевич
Разработка системы моделирования и оптимизации термических процессов для объектов с переменным состоянием среды
Картавцев, Дмитрий Владимирович
Математическое моделирование систем управления информационными структурами с использованием принципов построения экспертных систем
Саямов, Сергей Сергеевич
Математическое моделирование систем регионального инвестирования
Хаметов Руслан Касымович
Моделирование системы измерения малых расстояний с помощью пассивного датчика
Омарова Гульзира Алимовна
Моделирование систем поиска и слежения за движущимися объектами с помощью радиодоступа
Бывальцев Сергей Васильевич
Математическое моделирование системы изготовления волокнистых композитов для энергетических комплексов
Панкратов Павел Александрович
Математическое моделирование систем цикловой синхронизации с параллельным поиском в условиях интенсивных помех

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net