При оперативном управлении производственной системой и мониторинге производства возникают различные отклонения от нормального хода производственных процессов, а также критические ситуации, связанные с неритмичностью поставок сырья и отгрузок продукции, внеплановыми простоями установок, авариями, переполнением или опорожнением резервуаров, недогрузкой установок и т.д. В этих условиях диспетчер таким образом управляет производственной системой и продуктовыми потоками, что координируя работу отдельных установок и комплексов, анализируя состояние товарно-сырьевого хозяйства, может добиться устранения критических ситуаций, достичь стабилизации процесса и хорошего уровня выпуска продукции. Установления режима работы для каждого элемента производственной системы складывается при этом из компромиссов различных требований, таких как качество, количество, технико-экономические показатели и т.д., при которых сложности на отдельных стадиях переработки в разной степени зависят от текущей реальной ситуации.
В процессе принятия решений диспетчером, возникает необходимость получения краткосрочных прогнозов развития ситуаций по принимаемым решениям с целью анализа их реализуемости и обоснованности. Предварительная проверка поведения системы с помощью ИМ и получение прогноза ситуаций позволяют избежать критических ситуаций, ошибок и неоправданных издержек в настоящем и будущем. Прогнозирование может осуществляться и относительно реализуемости и обоснованности рекомендаций, моделируемых ЭМС при обращении у ней диспетчера. Оно выполняется на основе имитационной прогнозирующей модели, работающей в составе блока обоснования решений.
При построении имитационной прогнозирующей модели для оперативных интервалов времени в основном используются те же понятия и определения, которые определяли формализм ИМ для среднесрочного и текущего прогнозирования.
Шаг моделирования - интервал времени, через который вычисляются значения всех параметров ИМ. На протяжении этого интервала (или дискреты времени) все переменные модели считают неизменными, определенными или полученными к начальному моменту интервала. В данном случае за шаг моделирования приняты одни сутки. Горизонт прогнозирования - от 3-х до 10 суток.
Уровень (или объем) - характеризует накопления потока, рассчитанные объемы произведенной установками продукции, уровни и количество продукции в резервуарах, получаемые на основе расчета балансовых уравнений.
При моделировании производственных процессов НПЗ возникает необходимость введения различных промежуточных, вспомогательных по своему назначению элементов, отображающих как промежуточные этапы в процедуре определения значений уровней, так и отдельные параметры, влияющие на поведение моделируемой производственной системы. В ИМ производственного процесса НПЗ в качестве промежуточных элементов служат резервуары.
Еще одним важным понятием в ИМ НПЗ является поток, который вливаясь в уровень или вытекая из него, определяет либо изменение уровня выпуска продукции на установках, либо изменение уровня в резервуарах.
Помимо материальных потоков, в ИМ производства могут быть представлены информационные потоки, которые отражают либо управляющие воздействия ЛПР или операторов, если они моделируются на определенном уровне детализации в модели для устранения узких мест, либо сообщения пользователю прогнозирующей ИМ о критической ситуации или неустранимом узком месте, возникающем в процессе реализации ИМ.
Описанные понятия составляют основу моделирования на ИМ топологии и функционирования основного производства НПЗ. Помимо этого, важное значение имеет отражение причинно-следственных связей между отдельными элементами системы, как между условием и действием.
Имитационное описание последовательно-параллельной структуры НПЗ, причинно-следственных связей и функционирования технологических элементов реализуется при помощи и модели на базе Сетеи Петри.
При адаптации этой имитационной прогнозирующей модели для целей оперативного прогнозирования, необходима реализация некоторых дополнительных условий, позволяющих использовать ее для получения прогнозов на короткие интервалы времени за приемлемое время отклика. Достаточно короткое время при получении прогноза необходимо для сохранения его актуальности при критических и быстро меняющихся ситуациях. Это достигается путем декомпозиции модели на модули или блоки, представляющие различные технологические кусты производства различных товарных продуктов. Реализация модульной структуры ИМ возможна благодаря тому, что, во-первых, связи между их внутренних связей между элементами; во-вторых, для предварительной оценки правильности принимаемых решений относительно элементов (установок, резервуаров или потоков между ними), нет необходимости имитации работы всего НПЗ; достаточно получение информации о работе технологического узла и связанных с ним производственных элементов; в- третьих, для оценки рекомендаций ИИС или своих решений, диспетчеру бывает необходимо получать прогноз по выпуску тех или иных товарных продуктов или полуфабрикатов, т.е. имитируется работа только тех установок и резервуаров, которые реализуют производство этого продукта (при допущении о нормальной работе связанных с ними элементов других технологических узлов). Т.о., оперативность получения прогноза при расчете на имитационной модели, обеспечивается модульностью ИМ, небольшим количеством шагов моделирования, (т.к. прогноз краткосрочный), а также тем, что для предварительной оценки и обоснования решения нет необходимости детально моделировать все технологические связи. Вместе с тем, диспетчер имеет возможность получить прогноз работы завода в целом. Однако, на это потребуется большее модельное время.
Для получения более обоснованных прогнозов необходимо повысить адекватность ИМ путем моделирования не достаточной определенности исходных производственных ситуаций и не полной определенности действий производственного персонала в различных ситуациях, если моделирование этих действий осуществляется в ИМ.
Моделирование неопределенности в имитационной прогнозирующей модели осуществляется на базе нечетких Сетей Петри.
Естественно, стремление повысить адекватность ИМ путем учета неопределенностей, также ведет к увеличению времени моделирования, и, как следствие, времени получения прогноза.