Введение
Актуальность и необходимость совершенствования существующих автоматизированных систем управления (АСУ) объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки на 2024 г. обусловлены несколькими ключевыми факторами. Во-первых, увеличение объемов добычи и переработки нефти и газа требует более эффективных и надежных систем управления, способных обеспечивать высокую производительность и минимизировать потери [1]. Современные автоматизированные системы управления позволяют существенно улучшить контроль над процессами хранения и транспортировки, снижая риск аварийных ситуаций и утечек, что особенно важно для обеспечения экологической безопасности.
Вместе с этим быстрое развитие технологий и внедрение инновационных решений в области информационных систем и промышленной автоматизации открывают новые возможности для оптимизации процессов управления. Использование таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и Интернет вещей (Internet of Things, IoT), позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные системы, способные оперативно реагировать на изменения в производственных процессах и внешних условиях [2]. Это не только повышает эффективность работы, но и способствует сокращению эксплуатационных затрат и увеличению прибыли.
Так же важно учитывать рост требований к безопасности и соблюдению нормативных стандартов. Современные АСУ обеспечивают относительно высокий уровень мониторинга и контроля, которого в современных реалиях увеличения числа объектов и ужесточения требований становится недостаточно. Это особенно важно для нефтегазовой отрасли, где нарушение нормативных требований может привести к серьезным финансовым потерям. Совершенствование таких систем способствует не только повышению операционной эффективности, но и укреплению доверия со стороны регулирующих органов и общественности [3]. Как результат, можно выделить ключевую проблему 2024 г., связанную с необходимостью совершенствования АСУ объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки. Вместе с этим при решении задачи авторы акцентируют внимание на необходимости использования интеллектуальных технологий [4].
Цель исследования заключается в анализе возможности совершенствования автоматизированной системы управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки.
Материалы и методы исследования
В рамках выполнения исследования были применены такие методы научного исследования, как анализ, синтез и обобщение. Автором проведена аналитическая оценка возможности применения интеллектуальных технологий в рамках исходной задачи за счет анализа опыта использования таких решений в смежных областях. Информационная база для исследования сформирована на официальных материалах и открытых публикациях авторов по соответствующей тематике, рассматривавших в своих работах вопросы повышения качества и эффективности работы автоматизированных систем управления объектами в нефтегазовой сфере.
Результаты исследования и их обсуждение
Задача управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки включает в себя несколько ключевых аспектов, которые обеспечивают эффективное функционирование всей системы. Одним из основных аспектов является управление складскими запасами, которое предполагает мониторинг и контроль уровня хранимой продукции, оптимизацию объемов хранения и обеспечение своевременной поставки продукции на переработку или реализацию. Это требует точного учета всех запасов, прогнозирования спроса и планирования закупок и поставок, чтобы избежать как излишков, так и дефицита продукции.
Другой подзадачей является управление транспортировкой продукции. Это включает координацию логистических операций, таких как отгрузка продукции на различные транспортные средства, отслеживание маршрутов и контроль за своевременной доставкой [5]. Важную роль играет интеграция с транспортными системами и обеспечение безопасности перевозок, особенно при транспортировке опасных грузов. Использование современных технологий, таких как системы GPS и IoT, позволяет значительно улучшить эффективность и прозрачность логистических процессов.
Вместе с этим управление объектами хранения и реализации продукции требует обеспечения безопасности и соблюдения экологических норм. Это включает в себя контроль состояния оборудования, своевременное проведение технического обслуживания и ремонтных работ, а также мониторинг и предотвращение возможных утечек и аварийных ситуаций. Важным элементом является также соблюдение всех нормативных требований и стандартов, что требует постоянного обновления и адаптации систем управления к изменяющимся условиям и требованиям.
Также значительную роль играет управление финансовыми и административными аспектами, включая бюджетирование, учет затрат, оптимизацию операционных расходов и управление персоналом. Это включает в себя разработку и внедрение эффективных стратегий управления, использование современных систем автоматизации и анализа данных для принятия обоснованных управленческих решений, а также обучение и повышение квалификации сотрудников, что способствует повышению общей эффективности и конкурентоспособности предприятия [6]. Так, современные системы управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки должны обеспечивать возможность комплексного решения всех задач, направленных на обеспечение эффективного функционирования нефтегазовой отрасли.
Рис. 1. Основные компоненты интеллектуальной СППР
Существующие АСУ объектами хранения и реализации продуктов нефтегазопереработки в полной мере решают задачи контроля наличия материальных и финансовых активов, но принятие решений об их использовании производится исключительно руководством или уполномоченными ими лицами, без прямого участия в процессе информационных технологий. Таким образом, АСУ для управленцев предоставляет исключительно справочные сведения без каких-либо рекомендаций, что является существенным недостатком текущего состояния дел.
Наиболее перспективным и эффективным решением для автоматизированных систем управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки являются технологии искусственного интеллекта. Данные технологии, представляя ключевой тренд развития научно-технического прогресса в 2024 г., позволяют решать различные подзадачи в комплексе, обеспечивая высокую точность, скорость и адаптивность управления. Для решения исходной задачи совершенствования АСУ перспективным вариантом является разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений (СППР) на базе технологий ИИ. СППР должна включать в себя несколько основных модулей, взаимосвязанных и обеспечивающих комплексный подход к управлению объектами нефтегазопереработки [7]. На рис. 1 представлен результат авторской разработки основных компонентов данной системы.
1. Управление складскими запасами
Для оптимизации управления складскими запасами применяются технологии машинного обучения и прогнозной аналитики. Машинное обучение анализирует исторические данные о потреблении и поставках, позволяя прогнозировать будущие потребности [8]. Это помогает минимизировать излишки и дефицит продукции, оптимизировать объемы хранения и снижать затраты.
2. Управление транспортировкой продукции
Для координации логистических операций и мониторинга транспортировки продукции используются алгоритмы маршрутизации и системы на основе ИИ.
Рис. 2. Алгоритм работы интеллектуальной СППР
Эти алгоритмы оптимизируют маршруты доставки, учитывая дорожные условия, пробки и другие факторы, что позволяет сократить время и затраты на транспортировку. Технологии IoT объединяются с системами ИИ для отслеживания и мониторинга транспортных средств в режиме реального времени, обеспечивая высокую прозрачность и контроль процесса транспортировки.
3. Обеспечение безопасности и соблюдение экологических норм
Искусственный интеллект применяется для контроля состояния оборудования и выявления аномалий, которые могут свидетельствовать о возможных проблемах в системе. Алгоритмы глубокого обучения обрабатывают данные с датчиков и прогнозируют потенциальные сбои, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и предотвращать аварии, а также контролировать выбросы и утечки, обеспечивая соответствие экологических норм.
4. Управление финансовыми и административными аспектами
Для бюджетирования, учета затрат и оптимизации операционных расходов используются системы ИИ, которые анализируют большие объемы данных и автоматизируют финансовые процессы предприятия. Эти системы способны выявлять скрытые закономерности и тренды, что помогает принимать более обоснованные управленческие решения. Кроме того, ИИ может использоваться для управления персоналом, включая планирование графиков, оценку производительности и обучение сотрудников.
5. Анализ и принятие решений
Искусственный интеллект, включая нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, активно используется для анализа сложных данных и поддержки принятия решений. Эти технологии позволяют учитывать множество факторов и переменных, моделировать различные сценарии и прогнозировать их возможные результаты. Кроме того, использование ИИ помогает выявлять скрытые закономерности и тренды, которые могут быть упущены при традиционных методах анализа, что в конечном итоге способствует более эффективному управлению и достижению поставленных целей.
Каждый из представленных модулей системы позволяет решать множество задач, связанных с обеспечением эффективного функционирования и управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки [9]. Автором определяются следующие подзадачи и порядок работы системы, представленные на рис. 2.
Совокупность подпрограмм обеспечивает возможность комплексного подхода к решению задачи и параллельного анализа данных в рамках информационной структуры интеллектуальной СПР, показанной на рис. 1. Необходимо отметить, что информационная структура (рис. 1) определяет направление информационных потоков между компонентами СПР, в то время как алгоритм, показанный на рис. 2, показывает порядок обработки данных в соответствующих информационных потоках. Исходными данными для алгоритмов работы интеллектуальной СППР являются данные о плановом и фактическом наличии продуктов нефтегазопереработки, получаемые от существующей АСУ.
Применение интеллектуальных технологий в автоматизированных системах управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки предоставляет множество преимуществ. Такие технологии значительно повышают точность прогнозирования потребностей в запасах и оптимизации складских процессов [10]. Благодаря алгоритмам машинного обучения и аналитике больших данных, системы могут с высокой точностью предсказывать будущие потребности, что позволяет минимизировать издержки, связанные с избыточными запасами и дефицитом продукции. Также интеллектуальные технологии существенно улучшают управление транспортировкой и логистикой. Алгоритмы маршрутизации и оптимизации доставки позволяют учитывать текущие дорожные условия и загруженность маршрутов, что сокращает время доставки и уменьшает транспортные расходы [11]. Мониторинг местоположения транспортных средств в реальном времени и автоматическое прогнозирование времени прибытия позволяют оперативно реагировать на изменения в условиях движения и планировать логистические операции с высокой эффективностью.
В сравнении с существующей СППР предлагаемая организационная структура интеллектуальной СППР позволяет обеспечивать «бережливый подход» к хранению и реализации продукции нефтегазопереработки за счет минимизации хранимых складских остатков при использовании глубокого планирования транспортных потоков. Также повышение уровня безопасности за счет применения интеллектуальной СППР позволяет более рационально использовать резервные и аварийные фонды предприятия, что приводит к возможности снижения отпускной цены продукции.
Кроме того, применение интеллектуальных систем для мониторинга состояния оборудования и прогнозирования отказов способствует повышению уровня безопасности и надежности. Использование данных с датчиков и алгоритмов обнаружения аномалий позволяет предсказывать возможные поломки и проводить профилактическое обслуживание своевременно, что снижает риск аварий и простоя оборудования. Это не только обеспечивает непрерывность производственных процессов, но и уменьшает затраты на внеплановый ремонт и замену оборудования. ИИ также играет ключевую роль в повышении финансовой и операционной эффективности [12]. Автоматизация бюджетирования и учета затрат на основе предсказательных моделей (например, сверточных и рекуррентных нейронных сетей) позволяет более точно планировать финансовые потоки и оптимизировать расходы. Аналитика больших данных (например, иерархическая кластеризация и регрессия с регуляризацией) помогает выявлять скрытые закономерности и оптимизировать производственные и логистические процессы, что приводит к снижению операционных затрат и повышению общей рентабельности. Наконец, использование интеллектуальных технологий (в частности, полносвязных нейронных сетей) улучшает принятие управленческих решений. Модели машинного обучения и аналитические инструменты предоставляют прогнозы на основе анализа данных, что позволяет руководству принимать обоснованные и эффективные решения. Автоматическая генерация отчетов и рекомендации на основе анализа данных способствует быстрому реагированию на изменения, обеспечивая конкурентные преимущества и устойчивое развитие нефтегазовой отрасли.
Заключение
Таким образом, основной целью представленной статьи являлось выполнение анализа относительно вопроса совершенствования автоматизированных систем управления объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки. В результате работы обоснована необходимость интеграции интеллектуальных методов. Автором разработан алгоритм работы интеллектуальной СППР для решения исходной задачи. Применение данного инструмента предоставляет множество существенных преимуществ и значительно повышает качество, а также эффективность выполнения задач. На 2024 г. с учетом технологических трендов и повышающихся требований к АСУ технологическими процессами применение ИИ становится прямой необходимостью. В заключение следует отметить, что интеграция технологий ИИ в АСУ объектами хранения и реализации продукции нефтегазопереработки позволяет значительно повысить их эффективность, гибкость и надежность. Эти технологии обеспечивают комплексное решение всех подзадач, улучшая общую производительность и снижая операционные риски и затраты.
Библиографическая ссылка
Фаткуллин В.И., Тугов В.В. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ ХРАНЕНИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ НЕФТЕГАЗОПЕРЕРАБОТКИ // Современные наукоемкие технологии. – 2024. – № 8. – С. 94-99;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=40118 (дата обращения: 21.11.2024).