Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Освоение запасов углеводородного сырья на шельфе Северного Ледовитого океана .
1.1. Характеристика запасов углеводородов на российском шельфе Северного Ледовитого океана.
1.2. Технологии транспорта грузов и персонала при добыче углеводородного сырья на шельфе.
1.3. Основные требования к системе управления воздушным движением вертолетов в условиях арктического шельфа .
Выводы по 1-й главе. 37
Глава II. Анализ и формирование комплексных технологий транспортировки грузов и персонала .
1. Системно-логическая модель комплексной транспортной 39
технологии.
2. Перспектива использования среднеорбитальных сетевых спутниковых радионавигационных систем «ГЛОНАСС».
3. Предпосылки использования относительной 57
радионавигации.
Выводы по П-й главе. 63
Глава III. Моделирование процесса управления инновационными и инвестиционными проектами транспортных технологий .
III.1. Задача согласованного управления инновационными и инвестиционными проектами транспортных технологий.
III.2. Постановка задачи управления интенсивностью выполнения проекта .
III.3. Управление проектами по критерию максимальной надежности, транспортных технологий.
Выводы по Ш-й главе. 128
Глава IV. Оценка вертолетных транспортных технологий в условиях акватории Северных морей
IV. 1. Технико-экономическая оценка вариантов модернизации вертолетов МИ-8
IV.2. Построение комплексной транспортной технологии доставки персонала и грузов в акватории Баренцева моря
IV.3. Моделирование выбора состава и управления разработкой аэронавигационного оборудования для обслуживания полетов
МИ-172АГ на Штокмановское месторождение
Выводы по IV-й главе 170
Заключение 173
Литература 177
- Основные требования к системе управления воздушным движением вертолетов в условиях арктического шельфа
- Перспектива использования среднеорбитальных сетевых спутниковых радионавигационных систем «ГЛОНАСС».
- Постановка задачи управления интенсивностью выполнения проекта
- Построение комплексной транспортной технологии доставки персонала и грузов в акватории Баренцева моря
Основные требования к системе управления воздушным движением вертолетов в условиях арктического шельфа
Минувший XX век часто называют «веком нефти и газа», а сами нефть и газ стали основными энергоносителями 4-го и 5-го технологических укладов в развитии мировой экономики [18, 47, 50]. Бывший рост объемов их мировой добычи (за 50 лет добыча нефти и конденсата выросла с 545 млн.т. в 1950 году до 3343 млн.т., а рост добычи газа за этот период составил с 245 млрд.м до 2360 млрд.м3), коренным образом изменил экономический облик всего мира, что в свою очередь повлияло на экологию, социальные процессы и политический климат всей нашей планеты.
Несмотря на ожидавшиеся во второй половине XX века продвижения по созданию эффективных технологий получения энергии на основе управляемого термоядерного синтеза, развития безопасной атомной энергетики и использование солнечной энергии, по прогнозам углеводородное сырье вплоть до середины XXI века будет занимать ведущее место в топливно-энергетическом балансе.
Россия, располагая значительными запасами нефти и газа на континенте, существенно позже других стран обратилась к изучению и освоению запасов углеводородного сырья, расположенных на шельфе и в акваториях морей, прилегающих к территории России. Наша страна обладает 21% всего мирового шельфа, причем 4,2 млн.км составляет континентальный шельф с глубинами моря до 200-300 іл. По оценкам на начало 1993 года извлекаемые запасы углеводородного сырья в пределах континентального шельфа России составляют не менее 100 млрд. тонн условного топлива (т.у.т.), включая 15,4 млрд. т.у.т. нифти и 84,6 млрд. т.у.т. газа. Причем 74,4% этих запасов расположены в огромной Баренцево-Карской газонефтеносной суперпровинции.
Новые данные поисков и разведки, а также расчеты показывают, что во второй половине XXI века около половины природного газа в России будет добываться из месторождений континентального шельфа, а оценка запасов на шельфе в 100 млрд. т.у.т. являются явно заниженными.
Значительные запасы углеводородного сырья находятся в арктической территории России - в Северном Ледовитом океане, включая как арктический шельф, так и его акваторию. Так, в южной части Баренцева моря открыты многочисленные месторождения нефти, а в центральной части Южно-Баренцевой впадины - гигантское Штокмановское газоконденсатное месторождение.
Первоочередными районами разведки и освоения ресурсов нефти и газа шельфа арктических морей являются следующие [47]: - месторождения на полуострое Ямал; - северо-восточный шельф Баренцева моря (район Штокмановского газоконденсатного месторождения); - мелководная часть шельфа Печорского моря (район Приразломного, Варандей-море и Медынского нефтегазовых местророждений); - Приямальский шельф Карского моря (район Русановского и Ленинградского месторождений); - акватория Обской и Тазовской губ. В 1993 году АО «Росшельф» получило лицензию на право разведки и освоения Штокмановского газоконденсатного и Приразломного нефтяного месторождения.
В соответствии со стратегией развития ОАО «ГАЗПРОМ» поддержание стабильного уровня добычи газа в основном будет обеспечиваться путем освоения месторождений, расположенных в районе Тимано-Печорской впадины, шельфа Арктический морей, а также месторождений полуострова Ямал.
Шельф Печорского моря по прогнозам геологов остается наиболее перспективным с точки зрения нефтеносности среди арктических акваторий России. К концу XX века в этом регионе разведаны пять месторождений, а крупнейшее среди них - Приразломное нефтяное месторождение. Его подтвержденные извлекаемые запасы оцениваются в 63 млн. тонн. Срок разработки Приразломного принят 20,5 лет при максимальной добыче 6 млн. тонн в год, удерживаемой в течении 2-х лет. По другим, соседним с Печорским месторождением извлекаемые запасы нефти оцениваются в 42,3 млн. тонн.
В 1995 г. в ПО «Северное машиностроительное предприятие» (г.Северодвинск) начато строительство платформы для освоения Приразломного месторождения. Проектирование платформы проводится российскими проектными организациями совместно с американской компанией «Brown and Hoot». В качестве базового варианта принят вариант платформы на натяжных опорах типа TLP с конструктивными особенностями, обеспечивающими ее ледостойкость.
Для транспортировки нефти с Приразломного Финляндии выдан заказ на строительство двух танкеров водоизмещением 90 тыс. тонн каждый для транспортировки нефти, а также ледокол-снабженец и пожарно-спасатсльное судно.
Штокмановское газоконденсатное месторождение расположено в центральной части Баренцева моря на глубине 280-300 м. на удалении 550 км. к северо-востоку от Кольского полуострова. Извлекаемые запасы природного газа составляют более 3 трлн.м3.
Для освоения запасов Штокмановского месторождения необходимы не только новые технологии бурения и эксплуатации, но также и технологии подготовки и транспорта газа и конденсата на континент. Также требуются новые технологии обслуживания эксплуатации данного и месторождения, включая доставку персонала и грузов на платформу в сложных метеоусловиях. Создаваемая платформа будет представлять собой гигантское сооружение, состоящее из стальных конструкций, оснащенное сложной технологической системой бурения, добычи, подготовки и транспорта газа.
Общая масса платформы - 40 тыс.тонн. Она не имеет аналогов в мировой практике по условиям эксплуатации в районе Крайнего Севера. Обустройство месторождения предполагает сбор газа со скважин, включая скважины с подводным расположением устья, на стационарной платформе, где будет осуществляться подготовка газа до товарной продукции и стабилизация конденсата. Осушенный газ поступает в системы магистральных газопроводов от месторождения до континента, а стабилизированный конденсат - в хранилище.
Проекты освоения таких сложных систем как системы освоения Приразломного и Штокмановского месторождений требуют эффективного сочетания накопленного мирового опыта и целенаправленных исследований с участием многочисленных научных и проектных организаций. Так, к разработке ТЭО Штокмановского и Приразломного месторождений было привлечено около 150 научных и конструкторских организаций, включая ЦНИИ им.акад. А.Н. Крылова, ЦКБ МГ «Рубин», ЦНИИ КМ «Прометей», ОАО ЦКБ «Лазурита и др. Соглашением по освоению Штокмановского месторождения предусматривается наряду с российскими компаниями ОАО «ГАЗПРОМ» и ЗАО «Росшельф» участие ряда ведущих зарубежных компаний - Конако (США), Норск Гидро (Норвегия), Тоталь (Франция) и Фотум (Финляндия).
Перспектива использования среднеорбитальных сетевых спутниковых радионавигационных систем «ГЛОНАСС».
Однако на практике условие (II. 1.1) выполняется достаточно редко, а многие объекты взаимосвязаны друг с другом, т.е. они имеют отдельные, общие составные части и элементы либо функционирование одного или группы объектов зависит от условий функционирования другого или ряда других проектов. Формально взаимосвязанность между отдельными объектами можно представить как:
Взаимосвязанность условий функционирования 0,0 е \0\ предполагает, что отдельный эффект (чистый доход, прибыль и др.) их функционирования не аддитивен, т.е. В работах [24, 25, 45] в используемых математических моделях объекты, для которых существует условие (II. 1.3) преобразуются к виду (II. 1.1) путем введения новых объектов. Аналогичный прием используется в работах [26, 27, 40] и для учета свойства неаддитивности по эффекту сравниваемых объектов (проектов), когда путем увеличения числа сравниваемых объектов (переменных в математической модели выбора) учитываются все возможные варианты взаимозависимости по эффекту.
Среди относительно небольшого набора различных подходов к информационному описанию проблем развития систем и объектов можно выделить «дерево целей» [5, 6, 32], морфологический анализ [35, 53], метод Дельфы [32, 35, 53], метод целевого информационно логического моделирования [5, 6, 25, 40]. В наибольшей" степени свойством универсальности при информационном описании различных по своей природе систем, объектов и проблем их развития обладает метод целевого информационно-логического моделирования. Это подтверждено эффективным применением данного метода при описании разных проблем, систем и объектов: электроэнергетики [40, 46], нефтегазового комплекса [5, 24, 40], новых технологий в строительстве [6, 26], создания отечественных видов лекарственных препаратов [6, 40], отечественного голографического кинематографа [17], газотурбинных установок нового поколения и др.
В основе целевого подхода к информационно-логическому моделированию лежит последовательное решение трех задач: структуризации, описания и классификации [6, 25]. Среди основных информационно-логических моделей (ИЛМ) различаются: поэтапные одноуровневые ИЛМ, содержащие 7 этапов, статические и динамические иерархические ИЛМ [6, 24, 25]. Их отличие и одновременно достоинство состоит не только в универсальности и достоверности информационного отображения моделируемых объектов и систем, но и проблем их развития [2, 5]. Для этого в [25, 40] разработаны способы построения различных сетевых моделей на основе ИЛМ.
Наиболее существенным условием согласования конечного продукта либо услуги и процессов их улучшения и развития является информационное отображение конечного продукта либо услуги в виде информационно-логической модели комплексной технологии [2]. Идея и способы представления экономических объектов и сложных систем в виде комплексной технологии впервые представлены в литературе в работах [2, 6, 24, 25,27, 40].
Комплексные технологии - это эффективная совокупность собственно технологии преобразования исходных ресурсов, материалов и энергии в конечный продукт либо услугу, включая необходимое для такого преобразования оборудование и машины, средства контроля и управления ими, а также коллективы людей, организацию их труда [2].
В традиционной для планово-директивной экономики несинхронного развития составных частей комплексной технологии прежде всего улучшалась техника и оборудование и нередко сохранялась прежняя организация труда и управления. При этом часто не соблюдались условия сопряжения, согласованности всех четырех основных компонентов производственного процесса. Поэтому лучшая техника не давала нужной отдачи, производительность труда росла медленно, а фондоотдача неуклонно снижалась. Это приводило к тому, что на многих этапах развития производства из-за несопряженности цепи "технология - техника - организация труда - управление" имели место значительные потери продукта, труда, энергии и материалов. Уменьшение этих потерь может рассматриваться как стремление к росту эффективности комплексности применяемых технологий.
Комплексной технологией (КГ) в работах [2, 5, 43], предлагалось считать такую, которая удовлетворяет следующим трем обязательным условиям:
Компонентами, т.е. обязательными составными частями КТ, отражающими ее существенные свойства, являются: - собственно технология, понимаемая как способ (метод) перевода продукта либо услуги из одного состояния в следующее, упорядоченное с точки зрения полного жизненного цикла превращения первичных ресурсов, энергоносителей, материалов и др., в конечные продукты и услуги, потребляемые обществом; - техника и оборудование, включая машины и системы машин, использующихся для эффективной реализации потенциала (функциональных возможностей) собственно технологии; - организованный труд в виде коллектива исполнителей, обеспечивающих практическую реализацию технологии посредством техники и оборудования; - организация и управление технологией посредством задаваемых предписаний, правил, процедур и алгоритмов поведения, включая согласование интересов исполнителей и управляющего персонала посредством организационно-экономических механизмов.
Анализ сопряженности (согласованности) и количественная оценка КТ возможна на основе построения ее структурно-аналитической модели (САМ) [2]. Элемент этой модели, изображенной в виде грг.фовой модели, представлен на рис. П.1.1. При анализе САМ существенныстоимостные и натуральные оценки различных потерь, возникающих при несоответствии применяемого технологического способа р теоретически возможному из-за несогласованности применяемой системы машин и оборудования той, которая реализует возможности технологии без потерь и др.
Постановка задачи управления интенсивностью выполнения проекта
Выбираются (с использованием генератора случайных чисел) количество к и сами номера. L недирективных компонент вектора , которым задаются случайные приращения соответственно граница изменения абсолютной величины /) , обычно принимаемая равной 4). Далее производятся процедуры алгоритма, основанные на основных идеях метода стохастического спуска в направлении наилучшей пробы (многошагового). Полученный в результате вектор проверяется на наличие экстремума с помощью процедуры покоординатного спуска в окрестности найденной точки. При переходе в другую точку осуществляется переход к новой итерации, где данная точка принимается в качестве вектора Ы . Быстрая сходимость алгоритма к оптимальному решению проверена на большом массиве практических задач.
В качестве базовых критериев оптимальности в (Ш.1.1) для инвестиционных проектов принимаются основные шесть показателей инвестиционных проектов, принятых в «Методических рекомендациях по выбору инвестиционных проектов» [38]. К числу основных критериев оценки инвестиционных проектов относятся следующие:
При обосновании механизма принятия решений в случае многокритериальности выбора следует учитывать интересы заказчика (владельца, пользователя) проекта и интересы инвестора. Их интересы во многом совпадают, но заказчика проекта, помимо стоимостных показателей (текущая стоимость проекта, простая нфрма прибыли, внутренняя норма доходности) интересуют качество комплексной технологии и производимой на ее основе продукции (умуги). Поэтому новая продукция, продукция нового поколения имееі) для заказчика проекта, как и их стоимостные показатели, определяющие значение. Для инвестора более предпочтительны условия использования и возвратности финансовых ресурсов. Поэтому инвестора в большей; степени могут интересовать показатели эффективности использования финансовых ресурсов: срок окупаемости проекта, текущая ликвидность проекта и др. Ш.2. Постановка задачи управления интенсивностью выполнения проекта
Предположим, что проект задан одновариантной сетевой моделью. Для каждой работы проекта определим вид монотонно убывающей функции С=С(Т) и область ее определения / . . I . Покажем, что min max функция С=С(Т) при условии достоверности априорных укрупненных оценок надежности выполнения проекта должна быть выпуклой вверх (рис. Ш. 1.1). с + min max
Зависимость «стоимость-продолжительность» С=С(Т). Рассмотрим обобщенные оценки надежности р выполнения целевого проекта (вероятности успешного достижения цели проекта в заданный срок) как функцию от Т. Эти оценки, задаваемые ведущими специалистами, как правило, ведут себя как монотонно возрастающая выпуклая вверх функция от Т (рис. Ш.2.2), т.е. надежность выполнения проекта слабо убывает при небольшом уменьшении Т относительно 7"тахи более резко снижается при дальнейшем сокращении Т, т.е. при определяется, с одной стороны, максимально допустимой длительностью разработки проекта для заказчика и, с другой стороны, достаточно высокой степенью надежности выполнения проекта в этот срок (равной или близкой к единице) по оценкам ведущих специалистов разработчика. также наличие средств у заказчика и мера его заинтересованности в ускорении получения результатов выполнения целевого проекта.
Полученную область определения / є / . / следует принять и для функции С=С(Т). Заметим, что при боле детальных оценках и даже при предположении линейной зависимости надежности от продолжительности для каждой отдельной работы сетевой модели процесса выполнения проекта зависимость р = р \f 1 в целом для проекта будет иметь вид, представленный на рис. Ш.2.2.
Это связано с тем, что при значительном уменьшении Т относительно f необходимо задавать возрастающую напряженность оценок времени и соответственно снижать надежность выполнения в эти сроки по резко увелгчивающемуся количеству работ, а это ведет из-за возможной неточности этих оценок (если рассматривать их как нечеткую информацию) к более резкому уменьшению общей вероятности успешного завершения проекта в целом.
При обсуждении и определении условий выполнения целевого проекта должны рассматриваться различные варианты с точки зрения требований к конечному результату. Условия выполнения целевого проекта определяются граничными оценками параметров (характеристик) конечной продукции. Среди этих параметров должны найти свое отражение не только технические, но и, что не менее важно, экономические характеристики.
Если весь интервал в диапазоне возможного изменения каждого параметра в рамках граничных оценок разбить на непересекающиеся подмножества (либо подмножества с малым пересечением) упорядоченных в соответствии с ростом уровня качества потребительских свойств, то можно определить L вариантов выполнения проекта, каждый из которых характеризуется совокупностью требований к конечному результату. Эти требования для инновационных проектов могут быть сформулированы в виде необходимости достижения значений параметров конечной научно-технической продукции в рамках выделенных подмножеств по каждой из рассмотренных характеристик.
Построение комплексной транспортной технологии доставки персонала и грузов в акватории Баренцева моря
Заметим, что договорная цена на научно-техническую продукцию, являющуюся результатом выполнения целевого проекта, должна в первую очередь устанавливаться в соответствии с потребительной стоимостью создаваемого нововведения с учетом масштабов его распространения. Поэтому необходимо сопоставлять экономическую выгоду или полезный эффект, который получат потенциальные потребители создаваемого новшества за расчетный срок его производительного использования, с затратами на создание и изготовление новой техники. В связи с этим, с точки зрения экономических интересов организации-разработчика целевого проекта возникает задача определения оптимального соотношения между осуществляемыми затратами и получаемым доходом за счет массового распространения (продажи) создаваемого нововведения с учетом прогнозного, а следовательно, стохастического характера величины возможной выручки. С учетом этого фактора целесообразно ввести в рассмотренную задачу управления интенсификацией, надежность, продолжительностью и производимыми затратами на выполнение целевого проекта ряд дополнительных управляемых параметров. В условиях полного хозяйственного расчета при этом должны учитываться возможности и необходимые требования самофинансирования и самоокупаемости затрат.
Наряду с введенными управляемыми параметрами, в качестве последних следует рассматривать также оценки характеристик сетевой модели, задаваемые исполнителями работ, а в ряде случаев, кроме того, топологическую структуру сети (в особенности на стадии поисковых и теоретико-прикладных исследований).
Если подлежащий разработке крупный целевой проект включает в себя различные последовательно выполняемые стадии полного жизненного цикла исследований и разработок (ИР), то описанные методы планирования и управления можно использовать применительно к каждой из этих стадий.
Рассмотрим вопросы оперативного управления и стимулирования с учетом фактического выполнения работ по созданию нововведения в рамках разработки целевого проекта.
Предположим, что сформирована сетевая модель со значениями параметров работ, отвечающими требованиям обеспечения необходимой надежности. Пусть на / -ю работу планируется величина потребляемых средств на оплату труда в размере /зп + , при условии ее выполнения за срок f., где 2(зп S, " соответственно фонд зарплаты и базовый размер премиального фонда. Пусть / є /у , т.е. имеется определенный резерв времени Д . 0 Если фактический срок выполнения f. при запланированных объемах ресурсов меньше либо равен f. \ f. s f, , то исполнители должны получить все средства на оплату труда в размере "Z.l3n + Si за фактический срок {. .
В течение оставшегося периода времени f - f. они могут заработать дополнительные средства, если будут участвовать в выполнении других работ. Если f. f f. + Д, то в течение периода времени f исполнители должны получать зарплату, а размер . снижается в зависимости от величин — и - как монотонно убывающая выпуклая вверх функция. Если f. f. + Д(, то исполнителям / -й работы не выплачивается, а поступает в общий фонд стимулирования, и должны быть выработаны оперативные управляющие воздействия для обеспечения высокой надежности других работ этого пути сетевой модели. Особенно сложная ситуация может возникнуть, если задержка во времени выполнения / -й работы сделает путь, на котором лежит эта работа, критическим. В этом случае оперативные,управляющие воздействия вырабатываются с учетом необходимого пересмотра параметров всех последующих работ этого пути, а на исполнителей / -й работы налагаются наиболее жесткие административные йанкции. В целях недопущения такой ситуации уже при небольшом превышении f относительно f должны своевременно приниматься необходимые меры.
Пусть / є [н. В этом случае планируемый размер потребляемых средств на оплату труда составляет 2/ зл+ Si+ AS, где AS; определяется равенством (Ш.3.8). В множество \н входят работы критического пути и путей, близких к критическому. Поэтому выполнение таких работ в заданные сроки требует особого внимания к ним руководителей проекта. При необходимости должны применяться срочные управляющие воздействия, связанные, в частности, с переводом на эти работы дополнительного числа исполнителей, на которых распространяются условия повышенного стимулирования работ, принадлежащих множеству /н.
Для текущего экономического анализа и выбора решений, действующих на ближайшем плановом интервале, могут быть использованы приводимые ниже математические модели. Их построение базируется на принципе детализации этапов работ, принадлежащих рассматриваемому плановому отрезку времени, и агрегированном представлении характеристик всех предшествующих и последующих работ. Рассматриваются различные альтернативы выполнения каждого задания программы. При этом для каждой из выбранных альтернатив этапы работ текущего планового интервала представляются локальными сетевыми моделями.
Характеристики комплексного обеспечения работ задаются в виде дискретного множества различных интенсивностей выполнения работ. Способы формирования дискретных интенсивностей изложены в работах
В условиях, когда выполнение каждого задания программы, направленного на достижение конечной подпел может быть достаточно автономным, текущий экономический анализ также целесообразно рассредоточить по отдельным заданиям. При этом анализ и выбор текущих решений осуществляется при помощи однотипных моделей следующего вида.
Похожие диссертации на Автоматизированное управление транспортными технологиями в сложных природно-климатических условиях : На примере арктического шельфа Северного Ледовитого океана
