Автоматизированное управление оборудованием газоперекачивающего агрегата компрессорной станции

Объектом исследования является газоперекачивающий агрегат компрессорной станции, управляемый цеховыми инженерными службами.
Цель работы – разработка и исследование интегрированной автоматизированной системы управления газоперекачивающего агрегата компрессорной станции.
Задачами диссертационного исследования является разработка и исследование автоматизированной системы управления оборудованием газоперекачивающим агрегатом для повышения эффективности предприятия на цеховом уровне, определение оборудования автоматизированного управления, разработка подсистем и интеграция в единую систему обработки информации, создание базы данных, определение ключевых показателей оборудования, взаимосвязь данных и их визуализация.

Обозначения и сокращения ………………………………………………………………………………………………………11
Введение ………………………………………………………………………………………………………………………………….12
Литературный обзор …………………………………………………………………………………………………………………15
1. Техническое описание системы и оборудования ………………………………………………………………..16
1.1 Состав системы …………………………………………………………………………………………………………..19
1.1.1 Система состоит из следующих устройств и функциональных узлов: ……………………………19
1.2 Устройство управления ……………………………………………………………………………………………….21
1.3 Расширитель №1 ………………………………………………………………………………………………………..28
1.4 Расширитель №2 ………………………………………………………………………………………………………..28
1.5 Блок экстренного останова ……………………………………………………………………………………………….29
1.6 Блок защиты агрегата ……………………………………………………………………………………………………….30
1.7 Обеспечение отказоустойчивости системы ……………………………………………………………………….30
2. Структура управления объектами …………………………………………………………………………………………..32
3 Использование системы …………………………………………………………………………………………………………34
3.1 Порядок работы с системой ……………………………………………………………………………………………..34
3.2 Управление режимом работы ГПА ……………………………………………………………………………………35
4. Базы данных ………………………………………………………………………………………………………………………….43
4.1 Реляционная модель базы данных……………………………………………………………………………………43
4.2 Требования к разрабатываемой базе данных ……………………………………………………………………47
4.3 Разработка инфологической модели ………………………………………………………………………………..48
4.4 Логическое проектирование …………………………………………………………………………………………….52
4.5 Нормализация схемы базы данных …………………………………………………………………………………..56
4.6 Сбор и хранение данных…………………………………………………………………………………………………..58
5. DPU – диспетчеризация производства ……………………………………………………………………………………61
5.1 Структура подсистемы DPU ………………………………………………………………………………………………62
5.2 Уровни диспетчеризации………………………………………………………………………………………………….63
6. RAS – контроль состояния активов ………………………………………………………………………………………….63
7. Интеграция в единую систему ………………………………………………………………………………………………..66
8. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение ……………………………….70
8.1. Потенциальные потребители результатов исследования ………………………………………………….70
8.1.1 Анализ конкурентных технических решений ……………………………………………………………….71
8.1.2 FAST — анализ ……………………………………………………………………………………………………………..74
8.2 Планирование управления научно-техническим проектом ………………………………………………..78
8.2.1 Структура работ в рамках научного исследования ………………………………………………………78
8.2.2 Разработка графика проведения научного исследования ……………………………………………79
8.3 Бюджет научного исследования ……………………………………………………………………………………….81
8.3.1 Расчёт материальных затрат……………………………………………………………………………………….82
8.3.2 Основная заработная плата исполнителей темы …………………………………………………………83
8.3.3 Дополнительная заработная плата исполнителей темы ………………………………………………85
8.3.4 Отчисления во внебюджетные фонды ………………………………………………………………………..85
8.3.5 Накладные расходы …………………………………………………………………………………………………..86
8.3.6 Формирование бюджета затрат исследовательского проекта ……………………………………..86
8.4 Организационная структура проекта …………………………………………………………………………………87
8.5 Матрица ответственности …………………………………………………………………………………………………88
8.6 Определение ресурс (ресурсосберегающей ной), финансовой, бюджетной, социальной и
экономической эффективности исследования ………………………………………………………………………..89
9. Социальная ответственность ………………………………………………………………………………………………….94
9.1 Меры безопасности при подготовке системы ……………………………………………………………………94
9.2 Обеспечение отказоустойчивости системы ……………………………………………………………………….95
9.3 Диагностика целостности цепей управления и сигнализации …………………………………………….95
9.4 Действия в экстремальных ситуациях ……………………………………………………………………………….96
9.5 Обеспечение информационной безопасности …………………………………………………………………..97
9.6 Электробезопасность ……………………………………………………………………………………………………….98
9.7 Взрывобезопасность ………………………………………………………………………………………………………100
Заключение …………………………………………………………………………………………………………………………….101
Список использованных источников ………………………………………………………………………………………..102
Приложение А …………………………………………………………………………………………………………………………104
Обозначения и сокращения

Аббревиатура Расшифровка
АВО Аппарат воздушного охлаждения
БЭО Блок экстренного останова
ГПА Газоперекачивающий агрегат
ГТС Газотранспортная система
ГТУ Газотурбинная установка
ИМ Исполнительный механизм
КИП Контрольно-измерительный прибор
КПД Коэффициент полезного действия
КЦ Компрессорный цех
КС Компрессорная станция
ЛВС Локальную информационно-вычислительную сеть
ЛПУ Линейно производственное управление
ОК Осевой компрессор
ПДС Производственно-диспетчерская служба
ПРУ Панель управления
ПТН Прочие технологические нужды
СИ Средство измерений
СКЗ Система катодной защиты
СТН Собственные технологические нужды
ТГ Топливный газ
ТП Технологические потери
ТЭР Топливо энергетический ресурс
ТТР Товаротранспортная работа
ЦБН Центробежный нагнетатель
ЭГПА Электроприводной газоперекачивающий агрегат
ЭП Электропровод
ЭСН Электростанция собственных нужд
ЭТТР Эквивалентная товаротранспортная система

За счет внедрения передовых технологий руководители предприятий
могут не только принимать более эффективные решения, но также
совершенствовать производственные процессы и решать ключевые бизнес-
задачи. Например, получение своевременной и важной информации
позволяет увеличить производительность и повысить уровень безопасности
на предприятии.
Чтобы минимизировать потери от простоев, предприятиям
необходимо задуматься о внедрении технологий, которые бы распознавали
возможные проблемы и помогали их предотвратить. Непрерывный
мониторинг ключевых производственных параметров как раз позволяет
операторам своевременно выявить проблему и принять соответствующие
меры для ее решения. Например, информация, которая в режиме реального
времени поступает из встроенных в трубы сенсоров, в сочетании с данными
из других производственных объектов дает возможность распознать скрытую
коррозию и предотвратить аварийную ситуацию.
В диссератиции рассмотрено оборудование для автоматизированного
управленя газоперекачивающим агрегатом. Разработана система управления
оборудованием ГПА на урвоне цеха, предприятия.
Разработана модель базы данных, диспетчеризации производства, а
также контроля состояния активов. Предлагается интеграция подсистем в
единую для эффективного управления и принятия управленческих решений.

1. Кочаров Г. В. В проектах Big Data надо быть готовым работать за
процентотдостигнутогоэкономическогоэффекта.
URL:http://bigdaata.cnews.ru/reviers/index.shtmal?2013/12/10/552982(дата
обращения 16.03.2018)
2. Бабурин В. А., М. Е. Яненко – Технологии Big Data в сервисе,
новые рынки, возможности и проблемы – научная статья 2014, СПбГЭУ – 5
стр.
3. Большие данные. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki (дата обращения
05.03.2018).
4. Демидов М. Big Data в России: оцениваем возможности и риски
URL: www.cnews.ru
5. «Управление компанией» [Электронный ресурс]. URL: http://www.
zhuk.net/ (дата обращения: 28.10.2017).
6.ДанилочкинаН.Управленческийучеткакинструмент
контроллинга//Управлениепредприятием.2013.№7.URL:
http://upr.ru/article/UPRAVLENCHESKIJ_UCHET_KAK_INSTRUMENT_KON
TROLLINGA-1182 (дата обращения: 6.09.2017).
8. Иванов В. В., Богаченко П. В., Хан О. К. Формирование системы
управленческогоучетанаосновепроцессныхметодовуправления
компанией. // Управленческий учет: электронный журнал. 2006. № 1. URL :
http://www.upruchet.ru/articles/2006/1/4294.html (дата обращения: 10.11.2017).
9.ИсаевД.В.,КравченкоТ.К.Информационныетехнологии
управленческого учета: учебное пособие. Москва: ГУ ВШЭ, 2006. 297 с.
10. Карпова Т. П. Основы управленческого учета. М.: ИНФРА-М,
1997. 351 с.
11. Введение в OLAP-технологии Microsoft / Наталия Елманова,
Алексей Федоров – М., 2002, 272 с.
12. OLAP [Электронный ресурс]. URL: http://www.olap.ru/ (дата
обращения: 28.03.2018).
13. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / Арменак
Барсегян, Михаил Куприянов, Валентин Степаненко, Иван Холод – СПб.,
2004, 336 с.
Портфель инструментов BI [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим
доступа: http://blcons.ru/node/208 (дата обращения 13.02.2018).
14. Проектная документация «Описание Matrix»
15. Пирогов В. Ю. Информационный системы и базы данных:
организация и проектирование. учеб. пособие – СПб.: БХВ – Петербург,
2009. – 528 с.
16. Overby, S. The CIO and CMO Perspective on Big data. (2014). From:
http://www.cio.com/article/2461403/cio-role/the-cio-and-cmo-perspective-on-big-
data.html
17. Saren, M. (2006). Marketing Graffiti: The View from the Street.
Routledge.
18. Sauer, C. (2015). Collaboration and accountability are at the core of
initiatives using big data. Credit Union Magazine, 34-37.
19. Schramm, W. (1971). Notes on case studies of institutional media
projects. Working paper for the Academy for educational development,
Washington, DC.
20. Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J.,Romero-Morales, D.,Tufano,P.
(2012). Analytics: The Real-World Use of Big Data,IBM report.
21. Sheth,J.N., Sisodia, R.S. (2012). The 4A’s of Marketing. Creating
Value for Customers, Companies and Society. Routledge, 209 p.