The object of research, development or design (in Russian) : Системы управления: САУ различного назначения в управлении техническими объектами и технологическими процессами

The object of research, development or design (in Kazakh) : Басқару жүйелері: техникалық объектілерді және технологиялық процестерді басқарудағы әр түрлі мақсаттағы АБЖ

Aim of work (in Russian) : Разработка и исследование методов и алгоритмов повышения эффективности системы обнаружения утечек из трубопроводов, транспортирующих нефтепродукты, на основе использования искусственных нейронных сетей с различной архитектурой и создания нейросетевой модели, способной обучаться, что позволит улучшить чувствительность системы обнаружения утечки и точно определить местоположение утечки. Разрабатываемая нейросетевая модель способна обнаруживать аномалий и при неустановившихся процессах и в условиях зашумленности, связанных с работой насосных агрегатов.

Aim of work (in Kazakh) : Әртүрлі архитектуралардан тұратын жасанды нейрондық желілерді пайдалану және оқуға қабілетті нейрондық желі моделін құру негізінде мұнай өнімдерін тасымалдайтын құбырлардан ағып кетуді анықтау жүйесінің тиімділігін арттыру әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу және зерттеу, бұл ағып кетуді анықтау жүйесінің сезімталдығын жақсартуға және ағып кетудің орнын дәл анықтауға мүмкіндік береді. Әзірленіп жатқан нейрондық желі моделі сорғы қондырғыларының жұмысына байланысты белгісіз процестер мен шу жағдайында ауытқуларды анықтай алады.

Методы исследования (на русском) : Предлагается разработка методов и алгоритмов с использованием искусственных нейронных сетей с различной архитектурой для повышения эффективности систем обнаружения утечек из трубопроводов. Задача оптимизации архитектуры нейронной сети будет решена с помощью генетического алгоритма. Эффективность разработанных нейросетевых моделей будет проверена моделированием, алгоритмы для повышения эффективности системы обнаружения утечек из трубопроводов будут разработаны с использованием современных методов алгоритмизации и программирования. Для практической реализация построенных алгоритмов будет использоваться пакет Neural Networks Toolbox (NNT) пакета MATLAB. Степень достоверности и воспроизводимости результатов проекта определяется используемыми методами исследований – системотехнический подход, теория управления, теория нейронных сетей, математическое и имитационное моделирование.

Методы исследования (на казахском) : Құбырлардың ағып кетуін анықтау жүйелерінің тиімділігін арттыру үшін әртүрлі архитектурасы бар жасанды нейрондық желілерді пайдалана отырып, әдістер мен алгоритмдерді әзірлеу ұсынылады. Нейрондық желі архитектурасын оңтайландыру мәселесі генетикалық алгоритм арқылы шешіледі. Әзірленген нейрондық желі модельдерінің тиімділігі модельдеу арқылы тексеріледі, құбырлардың ағып кетуін анықтау жүйесінің тиімділігін арттыруға арналған алгоритмдер заманауи алгоритмдеу және бағдарламалау әдістерін қолдана отырып әзірленеді. Құрылған алгоритмдерді практикалық іске асыру үшін MATLAB пакетінің Neural Networks Toolbx (NNT) пакеті қолданылады. Жоба нәтижелерінің сенімділігі мен қайталану дәрежесі қолданылатын –жүйелік-техникалық тәсіл, басқару теориясы, нейрондық желі теориясы, математикалық және имитациялық модельдеу зерттеу әдістерімен анықталады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана нейросетевая модель и алгоритмы на основе анализа технологических временных рядов для диагностирования утечек и определения координаты утечки. Предлагается использовать анализ балансов потоков жидкости по отдельным точкам и участкам трубопровода, а также выявление связей между изменениями значений расхода и давления, которые, как правило, показывают гидравлическое сопротивление на участках трубопроводной системы. Для распознавания ситуации, образующихся на участке трубопроводной системы нефтедобычи, предлагается рассмотреть диагностирующую модель, основанную на анализе технологических временных рядов. Предложенный метод позволяет повысить эффективность диагностирования объекта, диагностическая модель на основе нейронных сетей позволяет обнаруживать утечку в трубопроводе и определить участок, на котором образовалась утечка.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Ағып кетуді диагностикалау және ағып кету координаттарын анықтау үшін технологиялық уақыт қатарларын талдау негізінде нейрондық желі моделі мен алгоритмдері жасалды. Құбырдың жеке нүктелері мен учаскелері бойынша сұйықтық ағынының тепе-теңдігін талдауды, сондай-ақ құбыр жүйесінің учаскелерінде гидравликалық кедергіні көрсететін ағын мен қысым мәндерінің өзгеруі арасындағы байланыстарды анықтауды қолдану ұсынылады. Мұнай өндірудің құбыр жүйесінің учаскесінде пайда болатын жағдайды тану үшін технологиялық уақыт қатарларын талдауға негізделген диагностикалық модельді қарастыру ұсынылады. Ұсынылған әдіс объектіні диагностикалаудың тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді, нейрондық желілерге негізделген диагностикалық модель құбырдағы ағып кетуді анықтауға және ағып кеткен учаскені анықтауға мүмкіндік береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Автоматизированные системы управления технологическими процессами, фундаментальные исследования

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Технологиялық процестерді басқарудың автоматтандырылған жүйелері, фундаменталды зерттеулер

Level of implementation (in Russian) : Внедрение не предполагается

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізу күтілмейді

Efficiency (in Russian) : Разработанные нейросетевые модели и алгоритмы могут применяться при создании САУ различного назначения в управлении техническими объектами и технологическими процессами.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген нейрондық желілік модельдер мен алгоритмдерді техникалық объектілер мен технологиялық процестерді басқаруда әртүрлі мақсаттағы АБЖ құруда қолдануға болады.

Field of application (in Russian) : Инжиниринг и технологии, предприятия нефтегазовой промышленности, занимающиеся транспортировкой нефтепродуктов.

Field of application (in Kazakh) : Инжиниринг және технологиялар, мұнай өнімдерін тасымалдаумен айналысатын мұнай-газ өнеркәсібі кәсіпорындары