Содержание к диссертации
Введение
Раздел 1. Анализ организационной структуры и показателей надежной работы газотранспортных предприятий 7
1.1 Анализ существующих организационных структур управления ОАО «Газпром» 7
1.2 Анализ службы эксплуатации компрессорной станции как сложной системы 18
1.3 Анализ стратегий эксплуатации энергетического оборудования компрессорных станций 23
1.4 Анализ показателей надежности газоперекачивающих агрегатов при переходе к обслуживанию по фактическому техническому состоянию 36
Выводы по разделу 1 51
Раздел 2. Разработка метода повышения эффективности организации работы системы эксплуатации компрессорной станции 52
2.1 Определение и анализ основных факторов, влияющих на организационную структуру системы эксплуатации компрессорной станции 52
2.2 Разработка количественной оценки функционирования системы эксплуатации компрессорной станции 59
2.2.1 Методика расчета основных факторов, влияющих на функционирование системы эксплуатации компрессорной станции 70
2.2.2 Определение степени влияния основных факторов на функционирование системы эксплуатации компрессорной станции 77
Выводы по разделу 2 86
Раздел 3. Использование экспертной системы оценки организационной структуры предприятия 87
3.1 Перспектива разработки экспертных систем в принятии решений по организационной реструктуризации предприятий 87
3.2 Выбор экспертов и организация экспертных работ
Выводы по разделу 3 99
Раздел 4. Разработка мероприятий по совершенствованию организации работы системы эксплуатации компрессорных станций 100
4.1 Классификация мероприятий, направленных на повышение эффективности организации системы эксплуатации компрессорных станций 100
4.2 Разработка методики принятия решения о выборе мероприятий направленных на повышение эффективности организации служб эксплуатации компрессорных станций 101
4.3 Апробация результатов исследований по организации службы эксплуатации компрессорных станций 106
Выводы по разделу 4 113
Основные выводы по работе 114
Литература
- Анализ службы эксплуатации компрессорной станции как сложной системы
- Разработка количественной оценки функционирования системы эксплуатации компрессорной станции
- Выбор экспертов и организация экспертных работ
- Разработка методики принятия решения о выборе мероприятий направленных на повышение эффективности организации служб эксплуатации компрессорных станций
Анализ службы эксплуатации компрессорной станции как сложной системы
Ведущей национальной корпорацией в нефтегазовой отрасли, одной из крупнейших в мире является открытое акционерное общество «Газпром» [65]. «Газпром» — крупнейшая в мире транснациональная газовая компания. Она обеспечивает внутреннее потребление и поставляет природный газ на мировые энергетические рынки. Трубопроводный транспорт является наиболее важным и ответственным звеном в сложнейшем технологическом комплексе компании. Здесь сосредоточено более 80% основных производственных фондов. Надежность газопроводов, их безопасность и рентабельность в эксплуатации являются важнейшими условиями для обеспечения потребителей необходимыми объемами газа.
Газотранспортная система состоит из магистральных газопроводов, компрессорных станций и газораспеределительных станций, систем автоматизации и телемеханики, энергоснабжения и др. На начало 2005 года она включала более 150 тыс. км магистральных газопроводов и отводов, 264 компрессорные станции общей мощностью 43,8 млн. кВт.
Надежное снабжение потребителей в периоды межсезонных колебаний обеспечивают резервы 23 подземных хранилищ газа, на которых пробурено 2484 эксплуатационные скважины. Объем товарного газа составляет более 62 млрд. м . Максимально возможный суточный отбор газа (на начало сезона) возрос с 300 млн. м3 в 1990 до 500 млн. м3 и более в 2001.
«Газпром» постоянно уделяет большое внимание реконструкции Единой системы газоснабжения и строительству новых газопроводов. В 2002 в промышленную эксплуатацию было введено свыше 818 км магистральных газопроводов и отводов к населенным пунктам, 7 компрессорных станций (мощьностыо 550 МВт), установка комплексной подготовки газа, подключено 197 эксплуатационных газовых и нефтяных скважин, увеличена емкость активного газа на 2,01 млрд. м3.
«Газпром» - крупнейший в мире экспортер газа. Российский газ поставляется в 20 стран Европы. Его доля на европейском рынке составляет 25%. Для повышения надежности поставок природного газа на экспорт «Газпром» осуществляет крупные газотранспортные проекты. Кроме того, расширение рынков сбыта невозможно без интеграции в информационные пространства развитых стран, принятия управленческих решений в режиме реального времени. Поэтому большое внимание уделяется разработке информационных технологий. В качестве приоритетных направлений выделены автоматизация планирования, учета и контроля основных производственных и финансовых показателей деятельности, управления производством в области добычи, переработки и транспортировки газа, управление активами компании, а также разработка и реализация обеспечивающих проектов, в том числе создание инфраструктуры, включающей программно-аппаратную платформу и сеть передачи данных, разработка и внедрение проектов, основанных на современных информационных технологиях.
В рамках задач, поставленных Энергетической стратегией России перед газовой промышленностью, ОАО «Газпром» видит свою миссию в максимально эффективном и сбалансированном газоснабжении потребителей Российской Федерации, выполнении с высокой степенью надежности долгосрочных контрактов и межправительственных соглашений по экспорту газа.
Стратегической целью ОАО «Газпром» является создание энергетической компании - мирового лидера, обеспечение надежных поставок природного газа, а также других видов топлива и сырья на мировой и внутренний энергетические рынки, долгосрочный рост стоимости компании. Стратегия компании строится на следующих принципах: — повышение эффективности основной деятельности; — диверсификация и расширение деятельности (новые рынки, транспортные маршруты, продукты), в том числе за счет высокоэффективных проектов, обеспечивающих создание продуктов с высокой добавленной стоимостью; — соблюдение интересов всех акционеров ОАО «Газпром»; — совершенствование корпоративного управления, повышение прозрачности финансово-хозяйственной деятельности. Организационная структура ОАО «Газпром», как и большинства крупных предприятий, представляет собой сложную структуру. Это связано как с территориальным рассредоточением, так и со сложной иерархической структурой, обусловленной многофункциональным спектром деятельности предприятия. Поэтому определить вид организационно-управленческой структуры исследуемого предприятия достаточно сложно.
Разработка количественной оценки функционирования системы эксплуатации компрессорной станции
Случайный характер факторов, влияющих на интенсивность возникновения отказов газоперекачивающих агрегатов, обусловил необходимость вероятностного подхода к анализу показателей их надежности [70, 71]. Пусть отказы агрегата S происходят через случайные промежутки времени из-за выхода из строя каких-либо узлов или деталей. Введем случайную величину % - число реализаций события S за время t, обозначив вероятность того, что = /? через P(g = п) = рп (t). Если анализировать работу компрессорной станции, то P„(t) не зависит от начального момента времени t(l (количество отказов ГПА не зависит от начального момента периода). Кроме того, не зависит от того, как часто отказывали агрегаты до рассматриваемого промежутка времени t. Допустим также, что отказ S происходит не более одного раза за период dt (т.е. поток отказов ординарный), а один отказ в интервале dt происходит с вероятностью, сопоставимой и пропорциональной Mt. С учетом изложенного вероятность pn{t) того, что за период / отказ S произойдет п раз, определяется из соотношения [21]: Ро(0+Р.(0+/ 2( ) + --- + Р =1- (1-3) Поскольку по предположению при dt — О вероятность двух и более отказов ГПА бесконечно мала, то: p0(dt)+pXdt)=\. (1.4) Так как рх (dt) = Mt, то р0 (dt) = 1 - Mt.
Аналогично приведенному выше рассчитаем вероятность pn(t + dt) того, что в интервале t + dt произойдет п отказов S (п 0). При этом осуществляется один из двух возможных взаимоисключающих случаев: п отказов S в интервале t и 0 отказов S в интервале dt, вероятность чего равна рп (t)-(l-M); (п-\) отказов S в интервале t и один отказ S в интервале dt, вероятность этого события равна рп. A(t)-(Mt). Тогда: pn(t + dt)=p„(t).(\-M)+pn_i(tyAdt (1.5) или p„(t + dt)-pn(t) = p„(t)dt + Zpn_i(t)dt, (1.6) t + dtJ K-A[pXt)-PnM=P ) при „ 0 (1.7) Вероятность того, что отказов в интервале (t + dt) не будет, определяется в предположении, что отказ не наступит ни в интервале /, ни в интервале dt: p0(t + dt)=p0(t) (\-Zdt), (1.8) тогда pQ(t + dt)-P(j(t) = -ApQ(t)dt, (1.9) P + dt)-Po(t) = _ApQ{t)=p,{t) (iio) Для условий работы ГПА на компрессорной станции очевидными начальными условиями являются: А)()=1 (1.11) /?я(0) = 0 при и 0 (1.12) В этом случае /? ,(/) = е А . Для решения уравнений (1.7) и (1.10) традиционно используется преобразование Лапласа, в соответствии с которым: r(z)=)e-: f(t)dt = Lf(t), (1.13) о /(f) = 0 при / 0. Если предположить, что p (z)=Lp„(t) при « = 0,1,2,..., то при начальных условиях (1.11) и (1.12) уравнения (1.7) и (1.10) записываются следующим образом: =-Ц-, 1Л4 Z + A Рп=—тРп-і (1-15) z + A Вероятности отказов при различном числе их реализации имеют вид: і я Я Я , Pl = ;p = ;ft = ( ; --;p" = ( Tr- (U6) Тогда, используя обратное преобразование Лапласа и метод вычетов, получаем для вероятности pn(t): Ря(,)=М -e?J при/ = 0ї1ї2,..., (1.17) п\ что представляет собой закон Пуассона. Поскольку на компрессорной станции отказы ГПА представляют собой процесс повторения однородных событий S через случайные интервалы времени, для которого справедливы предположения, указанные в начале данного подраздела, то поток отказов ГПА имеет пуассоновский характер. Пусть на компрессорной станции имеется R рабочих и Z резервных агрегатов. В силу предположения о пуассоновском характере потока отказов ГПА вероятность одновременного выхода из строя двух и более агрегатов на КС при использовании резервных бесконечно мала, поэтому такие состояния станции не анализируются. Значения вероятностей нормальной работы станции - ри и отказа агрегата при полном использовании резерва - pz+l определяются на основе исследования системы массового обслуживания для стационарного состояния замкнутой системы при наличии резерва, в которой источником заявок является КС с R рабочими и Z резервными агрегатами. При параллельном включении число агрегатов в группе равно 1, при последовательно параллельном - G. В последнем случае отказ одного агрегата в группе ведет к отключению остальных. Рассмотрим дифференцированно потоки отказов при выводе ГПА в плановый ремонт -Л,пл и при выводе ГПА в ремонт по результатам диагностики в рамках
обслуживания по фактическому техническому состоянию - Хто. Соответственно и потоки восстановления будут различными, поскольку условия восстановления неравнозначны при плановом и экстренном вариантах, обозначим их - ц1Л и ц10. В системе возможны следующие
состояния при R работающих агрегатах: Z - в резерве; (Z-l) в резерве и один ГПА в плановом ремонте; (Z-l) в резерве и один ГПА в ремонте по результатам диагностики; (Z-2) в резерве и два ГПА в плановом ремонте; (Z-2) в резерве и два ГПА в ремонте по результатам диагностики; (Z-2) в резерве, один ГПА в плановом ремонте, а второй в ремонте по результатам диагностики. Дальнейший анализ по приведенной схеме дает возможность обобщить рассуждения следующим образом: {R + l(Z-a-h)(Z-a-b)-G} агрегатов работают, а - в плановом ремонте, b — в ремонте по результатам
Выбор экспертов и организация экспертных работ
В профессиональной деятельности, и в своей повседневной жизни человек постоянно сталкивается с ситуациями, когда ему приходится сравнивать между собой и упорядочивать по некоторому не поддающемуся непосредственному измерению свойству ряд сложных систем. Речь может идти, в частности, о сравнении предприятий отрасли по эффективности их деятельности, специалистов — по эффективности их участия в выполнении поставленной задачи и т. д. При этом общее представление о степени проявления анализируемого латентного (т. е. не поддающегося непосредственному измерению) свойства складывается как результат определенного суммирования целого ряда частных (и поддающихся измерению) характеристик, от которых зависит, в конечном счете, это свойство [1].
С помощью математико-статистических методов были формализованы подобная задача и вытекающие из нее рекомендации по построению некоторого условного числового измерителя анализируемого латентного свойства сложной системы. Сводный показатель и его целевая функция
Пусть обобщенная сводная характеристика / анализируемого свойства объекта определяется набором частных критериев, задаваемых поддающимися учету и измерению переменными х \х 2\...,х р\ однако сама эта характеристика является латентной, т. е. не поддается непосредственному количественному измерению (для нее не существует объективно обусловленной шкалы). Естественно предположить, что интуитивное экспертное (профессиональное) восприятие этой характеристики (обозначим его у) можно представить как несколько искаженное значение f[x \...,x pn, причем это искажение 5 носит случайный характер и обусловлено как разрешающей способностью такого «измерительного прибора», каковым в данной схеме является эксперт, так и существованием ряда слабо влияющих на у, но не входящих в состав X = [х \...,х ) «входных переменных». Тогда модель, связывающая между собой интуитивное представление о сводном показателе качества (у), сам сводный показатель {f{X)) как функцию от Л и случайную погрешность б(Л ), может быть определена в виде У = /(Х) + 8{Х). (2.1) Практически, не ограничивая общности данной схемы, можно принять естественные допущения относительно первых двух моментов остаточной случайной компоненты 8(х): Е5(Х) = 0, D8(x) = a2(x) oo. (2.2) Тогда, очевидно, обобщенная (сводная) характеристика f(x) может интерпретироваться как регрессия у по X, и если бы в качестве исходной статистической информации располагали бы наряду со значениями Xt,=[xj\...,Xj ) и результатами регистрации соответствующих значений зависимой переменной yi (/ — номер наблюдения), то данная схема непосредственно сводилась бы к обычной модели регрессии. Специфика модели (2.1), (2.2) состоит в том, что вместо прямых измерений у можно получить (с помощью экспертов) лишь некоторые специального вида сведения о его значениях, чаще всего — сравнительного плана (типа ранжировок или парных сравнений обследованных объектов по свойству у). Это обусловливает и более скромные претензии в отношении целей статистического анализа этой модели: вместо требуемого в регрессионном анализе восстановления (оценивания) функции f(x) ставится задача оценивания f(x) с точностью до произвольного монотонного преобразования. Целевой функцией исследуемого обобщенного свойства («выходного качества») называется любое преобразование вида (р(х)=ц [х 1\...,х ) сохраняющее заданное соотношение порядка между анализируемыми объектами 01,02,...,Оп по усредненным значениям выходного качества, т. е. обладающее тем свойством, что из f(xjt) f(xj2) ... f[xin) с необходимостью следует выполнение неравенств Ф(ЛГ/) Ф(АГ,2) ... Ф(АГ,И) и, наоборот, из последней серии неравенств вытекает выполнение соответствующих неравенств для /(х,), к = 1,2,...,п. Очевидно, данное в таком виде определение целевой функции неоднозначно. Действительно, если р(х) есть целевая функция и U( p) — любая взаимнооднозначная монотонно возрастающая функция, то всякая функция вида VJZ(A ) = /[ф( )] также будет целевой функцией. Это означает, что допущение о наличии определенной шкалы в измерении единого сводного показателя играет во многих случаях чисто вспомогательную роль и нацеливает на поиск, связанный с выявлением этой шкалы лишь с точностыо до произвольного допустимого преобразования шкал. В соответствии с данным определением само значение целевой функции не отражает никакой реальной, физически содержательной количественной закономерности. Реальные закономерности отражаются только соотношениями «больше» или «меньше» между значениями этой функции для различных наборов величин входных параметров Л ,-=( ,. ,..., х/ ) . Тем самым эти соотношения отражают предпочтение с точки зрения анализируемого выходного качества одних значений X перед другими. Поэтому в задачах, в которых возможно регулирование значений X (в некоторой допустимой области), наиболее рациональным управлением естественно признать то, которое максимизирует, при заданных ограничениях на X, значения целевой функции [1].
Разработка методики принятия решения о выборе мероприятий направленных на повышение эффективности организации служб эксплуатации компрессорных станций
Первый вид мероприятий назначается, если основная причина убывания фактического показателя эффективности Фп связана с нарушением правил технической эксплуатации основного оборудования, второй вид - с неисправностями механической части ГПА, третий - с нарушением работы систем управления и КИП, четвертый - с нарушениями внешнего электроснабжения, пятый - с нарушением работы электрооборудования КС. Шестой вид мероприятий должен назначаться при наличии падающей тенденции коэффициентов технического использования, готовности и оперативной готовности. Выделение материальных и трудовых ресурсов должно быть пропорционально весовым коэффициентам факторов, в зависимости от которых выбирается вид мероприятий.
Принятие решения о проведении определенного вида мероприятий направленных на повышение эффективности работы СЭ КС может базироваться на качественном анализе изменения, как комплексного показателя эффективности ПЭФ, так и его составляющих (а именно, коэффициент технического использования, коэффициент готовности, коэффициент оперативной готовности, фактический показатель работоспособности КС), в отдельности.
При этом анализируется только динамика изменения показателя без его количественной оценки, которая, в свою очередь, необходима только для определения тенденции его изменения.
Наибольший интерес в определении представляет падающая тенденция, показывающая необходимость проведения мероприятий направленных на изменение динамики изменения показателя в сторону возрастающей тенденции. Возрастающая тенденция говорит об улучшении показателя и, следовательно, при этом не требуется действий по улучшению рассматриваемого показателя, а также возможна компенсация ресурсов на изменение других факторов с убывающей линией тренда.
При горизонтальной тенденции изменение показателя в большую сторону обусловлено наличием собственных ресурсов, а также направлением динамики изменения других показателей, как в пределах рассматриваемого структурного подразделения предприятия, так и подразделений находящихся на одной параллели иерархии. Для определения характера изменения показателя целесообразно введение индикатора тенденции. В качестве такого индикатора, предлагается использовать «скользящее среднее». Т.е. построение среднего арифметического значения показателя для определенного количества его значений за предыдущие периоды. При этом время предыстории (число предыдущих периодов) всегда постоянно. Индикаторы скользящего среднего определяют наличие трендов на заданных временных интервалах, индикаторы позволяют следить за развитием « тенденции, определять, когда заканчивается старая тенденция или возникает новая. Этот тип графика позволяет сглаживать колебания, или «шумы», анализируемого показателя. Наиболее наглядно, действие данного показателя можно показать графически.
На рисунке 4.1. виден принцип действия индикатора «скользящая средняя». Когда значение показателя выше его «скользящей средней», можно говорить о возрастающей тенденции, когда ниже - о падающей. Точка пересечения графиков, при этом, является моментом проведения мероприятий необходимых для изменения показателя.
Анализ необходимо начинать с показателя более высокого уровня, переходя к более низшим в иерархическом отношении, либо к его составным.
Скользящая средняя базирующаяся на меньшем количестве периодов предыстории, является более чувствительной к изменению тенденции, однако, менее адекватно может сигнализировать об изменении тенденции (например, период 3 на рисунке - при общей тенденции роста показателя 104 индикатор сигнализирует об изменении тенденции на падающую). Скользящее среднее с большим периодом сильно отстает от графика анализируемого показателя и может использоваться как линия тренда. Процедура принятия решений по выбору перечисленных выше мероприятий включает следующие основные этапы: — анализ сводного фактического показателя эффективности функционирования СЭ КС по территориальному управлению; — детальный анализ показателя эффективности систем эксплуатации по каждой КС, подчиняющейся территориальному управлению, в случае наличия падающей тенденции у сводного фактического показателя эффективности или пересечения с индикатором тенденции; — детальный анализ по составляющим показателя эффективности, а именно коэффициента технического использования агрегатов, коэффициента готовности, коэффициента оперативной готовности и фактического показателя работоспособности агрегатов КС, в случае наличия падающей тенденции у показателя эффективности рассматриваемой КС или пересечения с индикатором тенденции; — детальный анализ по составляющим фактического показателя с целью определения причин аварийных отказов и их тенденции в случае наличия падающей тенденции у фактического показателя работоспособности ГПА рассматриваемой КС или пересечения с индикатором тенденции; определение видов мероприятий, направленных на изменение тенденции составляющих показателя эффективности и, как следствие, на изменение тенденции самого показателя эффективности, по результатам проведенного анализа. Алгоритм принятия организационно-управленческих решений по выбору мероприятий, направленных на повышение эффективности функционирования служб эксплуатации компрессорных станций, представлен на рис. 4.2.
