ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА КУСОЧНО-ЛИНЕЙНОЙ АППРОКСИМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ В АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЯХ
DOI:
https://doi.org/10.52578/2305-9397-2025-2-5-246-254Ключевые слова:
оперативное управление, нефтеперерабатывающее предприятие, аварийные ситуации, кусочно-линейная аппроксимация, динамическое программирование, минимизация ущерба, дискретная модель, траектория управления, математическое моделирование, промышленная безопасность.Аннотация
В данной статье рассматривается задача повышения эффективности оперативного управления нефтеперерабатывающим предприятием при возникновении сложных аварийных ситуаций, требующих немедленного реагирования, строгой координации действий и минимизации ущерба. Актуальность работы обусловлена высокой степенью риска при ведении технологических процессов в нефтехимической отрасли, где сбои и аварии могут иметь критические последствия как для производственного цикла, так и для окружающей среды.
Предложен методический подход, основанный на применении кусочно-линейной аппроксимации, позволяющий упростить интегральную форму задачи управления путём перехода к дискретной модели, обеспечивающей быстрое и точное вычисление оптимальных стратегий. Введены определения метрик расстояния между состояниями объекта, а также функции ущерба, учитывающей важность различных параметров технологической системы через весовые коэффициенты. В качестве метода оптимизации используется динамическое программирование, обеспечивающее поэтапный выбор наилучшей траектории ликвидации аварийной ситуации.
Проведена формализация условий переходов, разработаны модели допустимых траекторий с учетом ограничений. Апробация предложенного метода выполнена на примере реального производственного инцидента, что позволило на практике подтвердить точность и устойчивость предложенного подхода. Полученные результаты могут быть применены при разработке автоматизированных систем управления безопасностью на промышленных предприятиях нефтеперерабатывающей отрасли.
Библиографические ссылки
Днекешев, А. А. Постановка задачи оперативной идентификации аварийных ситуаций нефтеперерабатывающих предприятий [Текст] / А. А. Днекешев // Наука и образование. – 2023. – № S2-3(71). – С. 59-65.
Днекешев, А. А. Применение дерева отказов как метод анализа для идентификации аварийных ситуаций на нефтеперерабатывающих предприятиях [Текст] / А. А. Днекешев // Наука и образование. – 2022. – № S2-2(67). – С. 50–57.
Днекешев, А. А. Динамическое дерево отказов для анализа аварийных ситуаций нефтеперерабатывающих предприятий [Текст] / А. А. Днекешев // Вестник науки. – 2022. – Т. 3, № 8(53). – С. 19–30.
Марков, А.И. Алгоритмы идентификации аварийных ситуаций в распределенной базе данных нефтеперерабатывающих предприятий [Текст] / А.И. Марков, А.А. Днекешев // В сборнике: Проблемы управления в социально-экономических и технических системах. Материалы XVII Международной научно-практической конференции. Саратов, 2021. С. 44-52.
Марков, А.И. Методика формирования пространства аварийных ситуаций нефтеперерабатывающего предприятия / А.И. Марков, А.А. Днекешев [Текст] // В сборнике: Проблемы управления в социально-экономических и технических системах. Материалы XVII Международной научно-практической конференции. Саратов, 2021. С. 53-57.
Wang, D., Zhang, P., Chen, L. Fuzzy fault tree analysis for fire and explosion of crude oil tanks // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2013. – Vol. 26(6). – P. 1390-1398. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2013.08.022.
Chettouh, S., Hamzi, R., Benaroua, K. Examination of fire and related accidents in Skikda Oil Refinery for the period 2002–2013 // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2016. – Vol. 41. – P. 186-193. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.03.014.
Saloua, B., Mounira, R., Salah, M. Fire and Explosion Risks in Petrochemical Plant: Assessment, Modeling and Consequences Analysis // Journal of Failure Analysis and Prevention. – 2019. – Vol. 19. – P. 903-916. DOI: https://doi.org/10.1007/s11668-019-00732-6.
Elshaboury, N., Al-Sakkaf, A., Alfalah, G., Abdelkader, E. Data-Driven Models for Forecasting Failure Modes in Oil and Gas Pipes // Processes. – 2022. – Vol. 10. – Article 400. - DOI: https://doi.org/10.3390/pr10020400.
Macêdo, J. B., Moura, M. C., Aichele, D., Lins, I. D. Identification of risk features using text mining and BERT-based models: Application to an oil refinery // Process Safety and Environmental Protection. – 2022. – Vol. 158. – P. 382-399. DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.psep.2021.12.025.
Bertolini, M., Bevilacqua, M., Ciarapica, F. E., Giacchetta, G. Development of Risk-Based Inspection and Maintenance procedures for an oil refinery // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2009. – Vol. 22(2). – P. 244-253. DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.jlp.2009.01.003.
Taçgın, E., Sağır, Z. Development of an intelligent knowledge base for identification of accident causes based on Fu et al.’s model // International Journal of Occupational Safety and Ergonomics. – 2022. – Vol. 28(2). – P. 824-841. – DOI: 10.1080/10803548.2020.1831786.
Azadeh, A., Mokhtari, Z., Jiryaei Sharahi, Z., Zarrin, M. An integrated experiment for identification of best decision styles and teamworks with respect to HSE and ergonomics program: The case of a large oil refinery // Accident Analysis & Prevention. – 2015. – Vol. 85. – P. 30-44. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2015.08.016.
Mkrtchyan, L., Straub, U., Giachino, M., Kocher, T., Sansavini, G. Insurability risk assessment of oil refineries using Bayesian Belief Networks // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2022. – Vol. 74. – Article 104673. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2021.104673.
Sarvestani, K., Ahmadi, O., Mortazavi, S. B., Mahabadi, H. A. Development of a predictive accident model for dynamic risk assessment of propane storage tanks // Process Safety and Environmental Protection. – 2021. – Vol. 148. – P. 1217-1232. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.psep.2021.02.018.
Karagiannakis, G., Di Sarno, L., Necci, A., Krausmann, E. Seismic risk assessment of supporting structures and process piping for accident prevention in chemical facilities // International Journal of Disaster Risk Reduction. – 2022. – Vol. 69. – Article 102748. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102748.
Li, F., Wang, W., Dubljevic, S., Khan, F., Xu, J., Yi, J. Analysis on accident-causing factors of urban buried gas pipeline network by combining DEMATEL, ISM and BN methods // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2019. – Vol. 61. – P. 49-57. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2019.06.001.
Igenewari, V., Skaf, Z., Jennions, I. K. A survey of flight anomaly detection methods: Challenges and opportunities // Proceedings of the Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society. – 2019. – Vol. 11(1). – Article 898. DOI: https://doi.org/ 10.36001/ phmconf.2019.v11i1.898.
Muram, F. U., Javed, M. A., Punnekkat, S. System of Systems Hazard Analysis Using HAZOP and FTA for Advanced Quarry Production // Proceedings of the 4th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2019). – 2019. – P. 394-401. – DOI: https://doi.org/ 10.1109 /ICSRS48664.2019.8987613.
Oortwijn, W., Huisman, M. Formal Verification of an Industrial Safety-Critical Traffic Tunnel Control System // Lecture Notes in Computer Science. – 2019. – Vol. 11918. – P. 293-309. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-34968-4_23.
