Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Информационное пространство диспетчера газотранспортной системы 11
1.1. Структура газотранспортной системы России 11
1.2. Аппаратно-программный комплекс диспетчерского пункта линейного производственного управления 15
1.3. Нештатные ситуации на линейной части магистрального газопровода 29
Выводы к главе 1 34
ГЛАВА 2. Методы и алгоритмы моделирования линейной части магистрального газопровода 35
2.1. Метод численного решения задачи механики газа 35
2.2. Матричный метод описания процессов механики газа в магистральном газопроводе 47
Выводы к главе 2 68
ГЛАВА 3. Система анализа работы магистрального газопровода, выявления нештатных ситуаций и поддержки принятия ре шений диспетчером 69
3.1. Причины нештатных ситуаций наМГ 69
3.2. Требования к системе поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы 74
3.3. Организация системы поддержки диспетчера 75
3.4. Градиентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе 80
3.5. Прецедентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе 82
3.6. Совокупность алгоритмов формирования сценария выхода из нештатной ситуации, связанной сразрывом МГ 84
Выводы к главе 3 101
ГЛАВА 4. Анализ адекватности моделирования магистрального газопровода 102
4.1. Реализация тренажера диспетчера ЛПУ 102
4.2. Пример моделирования реальной аварийной ситуации с частичным разрывом газопровода 107
4.3. Определение причин возникновения нештатной ситуации с использованием тренажера диспетчера 115
Выводы к главе 4 119
Заключение 120
Список литературы 122
Приложение 129
- Структура газотранспортной системы России
- Матричный метод описания процессов механики газа в магистральном газопроводе
- Требования к системе поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы
- Пример моделирования реальной аварийной ситуации с частичным разрывом газопровода
Введение к работе
Газотранспортная система (ГТС) России, собственником которой является ОАО «Газпром», - крупнейшая в мире система, не имеющая аналогов. Общая протяженность только магистральных газопроводов (МГ) составляет более 154 тысяч километров. В сферу газотранспортной системы входят также газопроводы - отводы на потребителей газа, подземные хранилища, сети среднего и низкого давления. Основной целью транспорта газа является доставка газа потребителям внутри России, в странах СНГ и Западной Европы. Объем добытого ОАО «Газпром» в 2005 г. газа составил более 545,1 млрд. мЗ. По прогнозам на 2030 г. объем добытого газа составит более 610 млрд. мЗ, что потребует развития газотранспортной системы [27, 53, 65]. Однако в настоящий момент изношенность основных элементов газотранспортной системы составляет до 56 %, а доля магистральных газопроводов старше 33 лет составляет более 21,3 % от общего объема. Кроме того, в общем объеме МГ доля газопроводов со сроком эксплуатации более 10 лет составляет свыше 60 %, а 32,7 тыс. км магистральных газопроводов и вовсе выработали установленный срок службы. Эти условия накладывают ограничения по давлению газа в магистральных газопроводах и на режимы работы перекачивающих компрессорных станций. Последнее, в частности, объясняется применением компрессорных агрегатов первого поколения, установленных в начале становления газовой промышленности, морально и физически устаревших. Коэффициент их полезного действия
составляет 26 - 28 %. Компрессорная станция, работающая на агрегатах данного типа, может не справляться с потоками газа, что может привести к срыву поставок.
Учет реальных возможностей газотранспортной системы при формировании управления является первой важной задачей обеспечения эффективности транспортировки газа. Вторая задача управления газотранспортом состоит в минимизации потерь газа в случае возникновения аварийных ситуаций в ГТС, а также в минимизации возможности возникновения аварий на газопроводах.
Для решения данных задач проводят антикоррозионный мониторинг магистральных газопроводов аппаратно-программными средствами. Для повышения коррозионной устойчивости магистральных газопроводов применяют станции электрохимической защиты. Для дистанционного контроля параметров транспорта газа и для управления газовыми потоками на контролируемом участке посредством дистанционного изменения его конфигурации применяют системы автоматики на компрессорной станции и системы телемеханики на газопроводах. Они обеспечивают сбор первичной информации о состоянии ГТС.
Несмотря на эти мероприятия, в управление транспортом газа зачастую вмешивается человеческий фактор. Наличие на диспетчерском пункте систем автоматизации и управления может привести как к положительным, так и к отрицательным результатам. Неверные действия диспетчера при управлении газовыми потоками посредством систем автоматики могут привести к значительным финансовым потерям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам даже в нормальных условиях транспортировки [48, 49, 69, 71, 72]. Особенно критичным человеческий фактор становится в условиях аварийной ситуации, в которой кроме психологической составляющей действует и временная. Поскольку аварийные ситуации на магистральном газопроводе возникают очень редко, а последствия их могут быть катастрофическими, возникает острая необходимость в обучении диспетчерского персонала в распознавании ава-
рийной ситуации, принятии срочных и адекватных мер по ее локализации. Решение данной задачи может быть достигнуто путем постоянного тренинга диспетчеров на имитаторах аппаратно-программных средств диспетчерского пункта, работающих в режиме реального времени [59]. Однако в ОАО «Газпром» отсутствуют тренажеры диспетчера газотранспортной системы, работающие в реальном времени. В связи с этим в рамках диссертации ставятся задачи создания метода моделирования МГ, обеспечившего реализацию тренажера диспетчера, работающего в реальном масштабе времени, а также разработки информационно-алгоритмического обеспечения поддержки принятия решений диспетчером при управлении ГТС.
В развитие современных автоматизированных методов проектирования информационных систем, основанных на использовании новейших разработок в области теории и практики управления, большой вклад внесли зарубежные ученые Е. Кодд, Д. Росс, Т. Рэмей, Е. Йордан, Т. Де Марко, К. Гейн, Т. Сарсон, М. Джексон, Дж.-Д. Варнье, К. Орр, Дж. Мартин, П. Чен, Р. Баркер, Д. Марка, К. Мак-Гоуэн, М. Хаммер, Дж. Чампи, И. Якобсон, М. Эриксон и другие. Вопросы управления сложными объектами рассматривались в трудах отечественных ученых В.М. Глушкова, А.Г. Мамиконова, Б.Я. Советова, Г.Г. Куликова, О.Б. Низамутдинова, Ю.А. Кафтанюка, О.В. Логиновского, А.В. Кострова, В.А. Горбатова, С.А. Редкозубова и других.
Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов информационной поддержки управления газотранспортной системой при ее штатной работе, а также в условиях локализации нештатных ситуаций.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи.
1. Анализ аппаратно-программных комплексов диспетчерского пункта линейного производственного управления с целью определения возможностей диспетчера в части локализации нештатных ситуаций на МГ.
Разработка матричного метода моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе.
Разработка алгоритмов и метода определения типа нештатной ситуации на МГ на основе прецедентной модели представления знаний.
Разработка алгоритмов для создания системы поддержки принятия решений диспетчером.
Реализация и внедрение тренажера диспетчера газотранспортного предприятия, работающего в реальном масштабе времени.
Исследования, выполненные в работе, базируются на методах математического моделирования, теории множеств, классификации, системном анализе, теории проектирования систем, механики газа.
На защиту выносятся следующие основные положения.
Матричный метод моделирования транспорта газа в многониточном магистральном газопроводе, позволяющий реализовать режим реального времени.
Прецедентный метод распознавания нештатных ситуаций на магистральном газопроводе.
Совокупность алгоритмов выявления и локализации нештатных ситуаций на магистральном газопроводе для создания системы поддержки принятия решений диспетчером линейного производственного управления (ЛПУ).
Тренажер диспетчера газотранспортного предприятия, работающий в реальном масштабе времени.
Научная новизна работы заключается в следующем.
Разработан матричный метод моделирования магистральных газопроводов, обеспечивающий моделирование в реальном масштабе времени, а также алгоритм моделирования МГ на основе разработанного метода.
Теоретически обоснован матричный метод моделирования МГ с использованием метода крупных частиц в ячейках.
Предложена методика применения прецедентной модели на основе базы знаний при определении и распознавании нештатной ситуации на МГ.
Разработаны алгоритмы выхода из нештатных ситуаций, связанных с утечкой газа из МГ и несанкционированной перестановкой крана, на основе представления МГ в виде ориентированного графа.
Практическая значимость работы заключается в том, что на основе предложенного матричного метода моделирования МГ автором разработан тренажер диспетчера линейного производственного управления, моделирующий МГ и нештатные ситуации в реальном масштабе времени, впервые внедренный в ОАО «Газпром». В настоящее время тренажер диспетчера ЛПУ находится в эксплуатации на газотранспортных предприятиях системы ОАО «Газпром» ООО «Тюментрансгаз» и 000 «Волготрансгаз» и может быть рекомендован для применения в других газотранспортных предприятиях.
Предложенные метод и алгоритмы могут быть использованы при разработке экспертной системы советчика диспетчера МГ.
Основные результаты диссертации получены при выполнении исследований под руководством и при участии автора в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова», а также в проведенных с участием автора работах во Владимирском государственном университете в рамках НИР № 3411/06 по заказу ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова» (г. Нижний Новгород). Результаты работы также использованы в учебном процессе кафедры информационных систем и информационного менеджмента Владимирского государственного университета.
По результатам исследований, проведенных в рамках диссертации, автором получены патент на полезную модель комплекса телемеханики и два свидетельства об официальной регистрации на разработанные им программные продукты.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на региональном научно-техническом форуме "Будущее технической науки Нижегородского региона" (Нижний Новгород, 2002), на ежегодных заседаниях совета по автоматизации ОАО «Газпром», второй международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда, 2006), третьей международной конференции «ДИСКОМ-2007» (Москва, 2007).
Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 13 работах.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 133 страницах, включающих 29 рисунков, 5 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 78 наименований, и приложения.
Структура газотранспортной системы России
Газотранспортная система России, собственником которой является ОАО «Газпром», является крупнейшей в мире и не имеет аналогов (рис. 1.1). Общая протяженность только магистральных газопроводов составляет более 154 тысяч километров. Наиболее богатые российские месторождения газа -Харвутинское, Песцовое, Уренгойское, Медвежье и другие - находятся в Ямало-Ненецком и Ханты-Мансийском автономных округах западной Сибири. Именно с этих месторождений основной поток газа подается в центральную европейскую часть России и зарубежные страны. После дожимных компрессорных станций, собирающих газ с месторождений, доводящих давление газа до необходимых параметров, он попадает в газотранспортную систему ООО «Тю-ментрансгаз», подразделения ОАО «Газпром» - лидера транспорта газа.
На территории данного объединения начинаются газопроводы высокого давления диаметром 1400 мм. Количество ниток газопровода - 18. Длина участка обслуживания газопроводов 000 «Тюментрансгаз» достигает 1500 км. По мере продвижения данных газопроводов на Запад происходит их разделение, разветвление, объединение с газопроводами ООО «Севергазпром» и ООО «Сургутгазпром». Фактически газопроводы можно сравнить с артериями, начинающимися от «сердца» (месторождений) и постепенно разветвляющимися на «капилляры», посредством которых другие объединения ОАО «Газпром» доставляют газ до конечных потребителей.
Система управления любого газотранспортного объединения ОАО «Газпром» включает несколько линейных производственных управлений магистральных газопроводов (ЛПУ МГ), обслуживающих газопроводы на пло-щади до 300 км . Подробнее данную систему можно рассмотреть на примере ООО «Тюментрансгаз». СХЕМА ЕСГ РОССИИ
В состав данного объединения входят 29 ЛПУ МГ на территории с тяжелыми климатическими условиями; большим количеством рек, озер, болот; слаборазвитыми сетью дорог и инфраструктурой; малым количеством населенных пунктов; а также недостатком квалифицированного местного населения. Это делает особенно затруднительным обслуживание газопроводов и, в частности, локализацию аварийных ситуаций. Именно по этой причине основной целью ООО «Тюментрансгаз» стало развитие систем автоматизации управления транспортом газа.
Как отмечалось выше, газотранспортная система каждого ЛПУ в упрощенном варианте состоит из линейной части, газокомпрессорной станции и, иногда, подземных хранилищ газа.
В состав линейной части входят магистральные газопроводы, газопроводы - отводы, лупинги и дюкерные переходы через водные преграды. На линейной части находятся следующие типы технологических объектов: крановые площадки; газораспределительные станции; станции катодной защиты; пункты замера расхода газа.
Крановые площадки предназначены для переключения газовых потоков между газопроводами, регулирования потоков газа при помощи кранов- регуляторов, отсечения газопроводов от использования для проведения ремонтных работ и при локализации аварийных ситуаций.
Газораспределительные станции предназначены для подготовки газа для конечного потребителя, а именно, снижения давления газа путем его редуцирования, осушки и т.д. Станции катодной защиты предназначены для защиты труб газопроводов от коррозии. Пункты замера расхода газа обычно устанавливаются на границах объединений для контроля поставок перекачиваемого газа. Газокомпрессорные станции являются сердцем ЛПУ МГ. По выполняемым функциям они подразделяются на линейные и дожимные. Линейные компрессорные станции строятся в среднем через каждые 100 км и используются для сжимания газа до требуемого давления вследствие сопротивления движения газа по магистральному газопроводу. Дожимные компрессорные станции используются для повышения давления газа поступающего из месторождений, поскольку в процессе разработки месторождений пластовое давление в них постепенно снижается.
Компрессорная станция является наиболее сложным элементом газотранспортной системы, состоит из нескольких цехов и включает в себя сложный комплекс технологических объектов, таких как газоперекачивающие агрегаты, узлы подготовки газа, узлы подключения, системы воздушного охлаждения газа, пылеуловители, станции сбора конденсата, электрические подстанции и другие объекты. Основными элементами являются газоперекачивающие агрегаты, повышающие давление газа путем его сжатия. Как правило, на каждую нитку магистрального газопровода строится компрессорный цех, в котором устанавливается несколько газоперекачивающих агрегатов. Установка нескольких агрегатов обуславливается недостатком требуемой степени сжатия газа и производительности агрегата, а также необходимостью проведения обслуживания и ремонта. Агрегаты различаются по своей производительности, мощности (от 4 до 25 МВт) и типу двигателей (газотурбинные или электроприводные). При использовании агрегатов низкой мощности, не обеспечивающих достаточного коэффициента сжатия, применяется двухступенчатая схема их подключения.
Матричный метод описания процессов механики газа в магистральном газопроводе
Следует подчеркнуть, что в данном методе строго выполняются уравнения сохранения массы, импульса и энергии. Это важное условие, которое необходимо выдержать при численном моделировании в механике сплошных сред.
Граничные условия ставились с помощью нескольких слоев фиктивных ячеек (чтобы каждую расчетную точку сделать внутренней и сохранить единый алгоритм для всех ячеек). Для схем первого порядка аппроксимации достаточно одного слоя, для схем второго порядка - двух слоев и т.д.
Приведенные ранее расчетные формулы справедливы для внутренних ячеек поля, со всех сторон окруженных жидкостью, и для ячеек, прилегающих к твердому телу, контур которого совпадает с границами ячеек.
В методе крупных частиц для каждой дробной ячейки в пространственно-двумерном случае необходимо знать пять геометрических характеристик: 4-1/2,7 4/-1/2, 4+1/2,;, Д.у+1/2, Л, гДе Л/ доля объема дробной ячейки по от-ношению к объему полной ячейки Ах,Ау; Д--1/2,/- часть площади стороны і -1 / 2, j, открытой для течения газа, и т.п.
Если твердая граница находится внутри ячейки, то возникают две особенности: центр масс смещается из геометрического центра ячейки ближе к границе и, таким образом, уменьшаются реальные размеры ячейки. При рассмотрении как целых, так и дробных ячеек все параметры потока относятся к центру массы. Именно между центрами масс производят интерполяцию функций механики газа. В случае целых ячеек центр масс либо совпадает с геометрическим центром ячеек (плоская декартова система координат), либо близок к нему (цилиндрическая система координат). Так, в реальных расчетах эта разница даже для прилегающего к оси ряда ячеек не превышает 0,2Ar. В результаты расчетов это обстоятельство не вносит существенных искажений. При надлежащем введении дробных ячеек смещение центра массы относительно геометрического центра также не превышает этой величины.
В плоском случае геометрические характеристики дробных ячеек можно получить непосредственным измерением. В асимметричном случае необходимо произвести дополнительный пересчет, учитывая расстояние данной дробной ячейки до оси симметрии. Разностные формулы для дробных ячеек легко получить из разностных выражений для целых ячеек. Для этого потоки массы ЛМ" следует умножить на соответствующие части площади Ак границы ячейки, а плотность, появляющуюся в уравнениях Эйлерова и заключительного этапов, умножить на fUi.
На основе приведенного выше теоретического обоснования возможности решения уравнений механики газа методом крупных частиц в ячейках (см. раздел 2.1.3), суть которого заключается в том, что пространство необходимо разбить на элементарные ячейки, а состояние потока можно рассчитать через малые конечные промежутки времени, автором предлагается новый способ описания процессов механики газа - матричный метод [12, 17].
Фактически, матричный метод является модификацией метода крупных частиц под конкретную задачу. В данном случае реально существующий отрезок магистрального газопровода, например приведенный на рис. 2.5, представляют в виде набора универсальных цилиндрических элементов (крестовин) длиной, например, в один километр (взято условно), предварительно сконфигурированных под некоторый физический объект газотранспортной системы (рис. 2.6). На рис. 2.7 приведен пример конфигурации таких элементарных элементов под некоторый фрагмент магистрального газопровода.
Эти элементы отождествляются с крупными частицами в соответствующем методе, и далее в них моделируется перемещение элементарных объемов газа (см. рис. 2.6). Применение метода крупных частиц позволяет перейти от физики газовой динамики на язык, понятный машинным средствам ЭВМ.
Требования к системе поддержки принятия решений диспетчера газотранспортной системы
Система поддержки принятия решений (СППР) диспетчера должна быть создана для выявления в реальном масштабе времени мест разрывов МГ, определения направлений потоков газа для каждого участка МГ и выдачи рекомендаций по возможностям локализации аварии и ее последствий в части транспорта газа.
Моделирование МГ должно производиться автоматически с использованием данных действующих систем, установленных на МГ (система телемеханики) и компрессорных станциях (КС) (САУ КС), таких как положение запорной арматуры, значений датчиков давления, температуры и расхода газа в узловых точках. На экране моделирования МГ должна постоянно отображаться информация о состоянии МГ, а в случае его изменения на том или ином участке диспетчера необходимо проинформировать об этом немедленно.
Определение возможных разрывов МГ должно производиться путем контроля градиентов изменений в реальном времени значений датчиков давлений газа. При резком изменении давления (пороги чувствительности должны настраиваться с помощью экспертов) система должна проверять, не вызвано ли это санкционированной перестановкой крана или изменением режима работы газоперекачивающего оборудования КС. Если причина определена, о ней необходимо сообщить диспетчеру. Если же штатных причин для изменения давления нет, СППР предполагает в случае уменьшения давления по группе датчиков в зависимости от градиентов изменения утечку в МГ или несанкционированную перестановку кранов до места изменения давления, а в случае увеличения давления по группе датчиков - несанкционированную перестановку кранов после места изменения давления. В случае подозрения на утечку из МГ СППР определяет возможное место утечки по градиентам изменений датчиков давления. В любом случае информация обо всех изменениях немедленно поступает диспетчеру. При необходимости диспетчер должен иметь возможность запросить СППР о том, какие действия с кранами можно произвести в данной ситуации для ее локализации, возможное время локализации аварии и ее последствия, спустя указанное диспетчером время. Система на основе имеющейся базы знаний и состояния МГ должна выдавать исключительно рекомендации.
Следует отметить, что СППР должна работать только в режиме консультанта, не предпринимая никаких действий и не подменяя диспетчера, при этом диспетчер может полностью проигнорировать сообщения системы и действовать самостоятельно, однако рекомендации СППР способны существенно повысить качество принимаемых решений.
Для создания базы знаний и механизма логического вывода интеллектуальной СПД требуются метод описания ситуаций и алгоритм использования диагностических знаний для автоматической компьютерной идентификации ситуаций. В этих условиях предлагается подход к созданию системы поддержки диспетчера на основе прецедентной модели представления знаний, т.е. с выводом, основанным на прецедентах (Case Based Reasoning), поскольку эта модель дает приемлемые результаты, не требуя значительных вычислительных ресурсов, что особенно важно для систем реального времени.
Контур управления процессом транспортировки газа на линейном участке многониточного МГ представлен на рис. 3.1.
Пример моделирования реальной аварийной ситуации с частичным разрывом газопровода
Предложенный в разделе 2.2 матричный метод моделирования МГ был реализован автором в тренажере диспетчера ЛПУ в ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова». Разработанное в среде ОС РВ QNX программное обеспечение предназначено для обучения и тренинга персонала диспетчерской службы КС в части управления линейной частью магистрального газопровода в штатном режиме работы, а также при возникновении нештатных ситуаций [7, 17]. Оно моделирует работу линейной части МГ, оснащенного телемеханикой, в частности, комплексом УНК ТМ, и позволяет воспроизводить и имитировать следующие виды нештатных ситуаций: неисправности аналоговых датчиков, такие как: выход их из строя, периодические изменения их показаний, имитация процесса выхода из строя датчика давления из-за перемерзання трубок отбора; неисправности запорной аппаратуры, а именно: отказ цепей управления кранами, отказ концевых переключателей положения, периодические сообщения об отказе контрольных контактов элементов управления; неисправности охранных систем крановых площадок и других объектов; несанкционированная перестановка запорной арматуры на МГ; несанкционированные ситуации при управлении кранами, а именно: отказ элементов управления, изменение времени выполнения команд управления; появление утечки в МГ; отказы системы телемеханики.
Основным элементом тренажера является математическая модель участка МГ, работающая в реальном масштабе времени, формирующая значения давления и температуры газа в многониточном магистральном газопроводе в зависимости от состояний запорной арматуры и наличия утечек в соответствии с заданными начальными параметрами (см. раздел 2.2.2). Принцип действия модели основан на работе с многомерной матрицей. Элементами матрицы являются отрезки магистрального газопровода с описанием кранов линейных и перемычек. Все действие модели сводится к подаче в трубы газа от работы компрессорных цехов и его отбора компрессорным цехом. На рис. 4.1 представлены два варианта реализации ПО тренажера диспетчера ЛПУ [7, 17].
Модули моделирования и имитации команд управления кранами, агрегатами, кранами-регуляторами ПО тренажера диспетчера взяли на себя функции системы телемеханики и автоматику КЦ.
Модуль моделирования предназначен, прежде всего: для передачи в базу данных реального времени значений давления и температуры, вычисленных в процессе моделирования; считывания из базы данных состояния кранов и агрегатов.
Модули имитации команд управления имитируют работу исполнительных частей при управлении объектами, формируют все ступени работы команд ТУ аналогично обмену ПУ с КП УНК ТМ. Их основной функцией является поставка в базу данных стадий и состояний кранов и агрегатов.
Выделение функций моделирования и имитации команд управления в отдельный комплекс позволяет реализовать двухмашинный вариант тренажера диспетчера, в котором данные на любой тип ПУ будут передаваться по стандартным каналам связи с использованием стандартных протоколов обмена (см. рис. 4.1).
База данных реального времени Cascad Data Hub обеспечивает хранение полного объема информации о ходе технологического процесса -параметры ТС, ТИ, ТР, ТУ, уставки для параметров ТИ, коэффициенты преобразования аналоговых параметров и т.д. База данных имеет открытый интерфейс пользователя, через который остальные клиентские программы получают всю необходимую для них информацию о ходе технологического процесса и состоянии системы. База данных также обеспечивает рассылку изменившихся данных всем заинтересованным в этих данных клиентам.
Модуль математической модели обеспечивает формирование данных по параметрам давления, температуры и объемам газа по МГ в структуре данных получаемых от КП УНК ТМ, передает эту информацию в базу данных и получает информацию об изменениях состояний кранов, а также обеспечивает создание аварийных ситуаций для моделирования.
Модули обработки информации производят преобразование данных, сформированных математической моделью, в форму, необходимую для хранения и отображения данной информации на ПУ, а также обеспечивают формирование сообщений оператору на основе анализа информации, получаемой от базы данных: сообщений о превышении уставок по параметрам ТИ, сообщений о несанкционированном изменении состояний объектов.
Модули интерфейса «человек - машина» (ИЧМ) обеспечивают наглядное и удобное восприятие человеком информации о ходе технологического процесса, а также удобный и интуитивно-понятный интерфейс управления ходом технологического процесса. Данные модули обеспечивают: возможность быстрого и удобного вызова требуемых функций системы; наглядное отображение информации о ходе технологического процесса и состоянии системы; регистрацию пользователей и разграничение по уровню доступа к функциям системы (просмотр информации, управление технологическими объектами, изменение конфигурации системы, изменение списка пользователей системы и т.д.); ретроспективный просмотр информации о ходе технологического процесса; выдачу управляющих воздействий на технологические объекты в удобной для оператора форме и оперативный контроль за ходом выполнения команды; возможность изменения конфигурации системы (уставки по параметрам ТИ, отключение параметров ТИ, ТС из работы и т.д.); формирование и возможность блокирования звуковых сигналов.
Похожие диссертации на Методы и алгоритмы информационной поддержки управления газотранспортной системой
