Под имитационным моделированием понимается метод машинного моделирования процессов с многократным отслеживанием их протекания для различных условий.
В отличие от оптимизационных, имитационные (оценочные) модели включают в себя: уравнения связи, в явной или неявной форме; ограничения на управляющие и неуправляемые переменные; подсчет (но не оптимизацию) целевой функции. Необходимо отметить, что целевая функция в явной форме, при постановке трудноформализуемых задач принятия решений может отсутствовать. В отличие от других видов моделирования, формализованная постановка на основе имитационного моделирования в значительной степени опирается на модель предметной области с использованием содержательного формализма.
Для формализованного представления процессов нефтепереработки наиболее удобным является сетевой анализ, алфавит и выразительные средства которого наиболее близки к содержательным представлениям конечного пользователя.
В рамках указанного формализма нефтеперерабатывающее производство может быть представлено в виде многопродуктовой сети с рециклами:
с = < U, P >
где U - конечное множество вершин (узлов); Р - конечное множество дуг.
Узлам указанного графа, который в дальнейшем именуется технологическим, соответствуют установки или процессы смешения, а дугам потоки нефтепродуктов. Задача расчета производственной программы на основе имитационного моделирования может быть формализована путем нагрузки технологического графа потоками характеристик, связей и отношений. Рассмотрим основные характеристики и отношения, определенные на технологическом графе в аспекте рассматриваемой прикладной задачи.
Каждая i -ая вершина графа, соответствующая основному производству, представляет собой установку с mi входами и ni выходами, режимы работы которой в технике - экономических координатах задаются следующими параметрами:
- Gi - суточная производительность;
- Ti - рабочий ресурс;
- bij, j=1, mi - вектор коэффициентов расхода;
- aik, k=1, ni вектор коэффициента отбора.
Производственные возможности технологических установок задаются в виде неоднозначных моделей [45], или моделей с переменными коэффициентами. В моделях с переменными коэффициентами, для каждой i -ой установки задаются: границы изменения коэффициентов расхода - границы изменения коэффициентов отбора - a также границы изменения производительности .
Каждая i -ая вершина графа, соответствующая процессу смешения,задается вектором коэффициентов вовлечения и границами их изменения - , где j=1, - число компонент компаундирования.
Каждая i -ая дуга графа определяет поток нефтепродукта со следующими характеристиками:
- V1 - значение запаса 1-го потока;
- - соответственно минимально и максимально допустимые уровни запаса;
- P1 - признак отношения к производству:
- P1 n
- S1 - признак отношения к процессу: компаундирования
- S1 n
- X1 n
- - лимит на остаток от потребления;
- Y1 - признак лимитируемости на производство:
- Y1 n -
- - лимит на производство;
- V1 - об]ем поставляемого 1-го нефтесырья согласно договоров на поставку;
- VB - заказ потребителей на объем готовой продукции в-го вида;
- gB - нормативный октановый показатель в-го компонента;
- - значение октанового числа по ГОСТу для каждого 1-го бензина.
Остальные обозначения будут вводиться в рассмотрение в контексте последующего изложения.
Дальнейшая формализация постановки задачи связана с процессом преобразований технологического графа - выделением фрагментов, путем разрыва потоков и формирования их упорядоченной последовательности. Каждый фрагмент соответствует стадии в последовательной многостадийной вычислительной схеме конечного пользователя. Указанное преобразование выполняется на основе содержательного анализа технологического графа и должно удовлетворять следующим требованиям:
- в одну стадию могут быть объединены установки, для которых к моменту расчета известны все входные потоки;
- должны обеспечиваться условия разрешимости, т. е. однозначного вычисления всех переменных, входящих в данную стадию.
Это позволяет рассматривать процесс моделирования на каждой стадии независимо от других.
Процесс межстадийного согласования носит неформальный характер и, в общем случае, может быть реализован интерактивными средствами.
Рассмотрим основные ограничения, определяющие расчет производственной программы установок основного производства:
- позиционные ограничения на параметры технологических установок:
(10.1)
- позиционные ограничения на запасы нефтепродуктов
(10.2)
- ограничения материального баланса на входе - сумма относительных расходов для каждой i-ой установки должна быть равна единице:
(10.3)
- ограничения материального баланса на выходе - сумма относительных выходов для каждой i -ой установки, должна быть равна единице, за вычетом величины относительных потерь Рi:
(10.4)
- функциональные ограничения - сумма относительных выходов группы нефтепродуктов (сумма светлых, сумма кокса и т. д.) для каждой i -ой установки фиксируется установленными нормативами:
(10.5)
где Wi - значение норматива,
Li - число потоков в группе;
- ограничения на потребление потока - суммарный расход для каждого 1 - лимитируемого нефтепродукта с P потребителями должен быть равен запасу V1 за вычетом лимита на остаток :
(10.6)
где B1 - множество установок, потребляющих 1 - ый поток;
- ограничения на выпуск потока - суммарное производство
для каждого 1-го нефтепродукта с S источниками должно быть равно заданному значению с учетом начального запаса:
(10.7)
где А1 - множество установок, вырабатывающих 1 –ый нефтепродукт.
Рассмотрим основные ограничения, определяющие область допустимых вариантов производственной программы для стадий, соответствующих процессам компаундирования:
- позиционные ограничения задают диапазон изменения коэффициентов
вовлечения:
(10.8)
- ограничения материального баланса сумма коэффициентов вовлечения для каждого 1-го процесса компаундирования должна быть равна единице:
(10.9)
- ограничения на потребление потока - суммарный расход для каждого 1-го компонента, используемого для приготовления видов готовой продукции не должен превышать имеющегося запаса, за вычетом лимита на остаток:
(10.10)
где а1 - множество установок, потребляющих 1-ый нефтепродукт;
- ограничения на октановое число - октановый показатель i -го бензина, должен быть равен значению, установленному ГОСТом.
(10.11)
Необходимо отметить, что значения лимитов, накладываемых на выпуск и потребление нефтепродуктов, определяются заказами потребителей, либо представляют собой предпочтения, задаваемые плановым работником.
Совокупность рассмотренных выше условий, как для процессов основного производства, так и для процессов компаундирования определяют замкнутую ограниченную область в пространстве управляющих параметров, каждая точка которой характеризует определенный допустимый вариант.
Таким образом, поставленная задача формулируется следующим образом: на множестве допустимых вариантов, определяемом условиями (10.1), (10.2), найти вариант производственной программы, удовлетворяющий системе ограничений (10.2) - (10.7), (10.8)-(10. II) и предпочтениями конечного пользователя.
Принципы реализации имитационной модели планирования нефтеперерабатывающего производства
При разработке имитационной модели планирования целью является автоматизация процесса планирования нефтеперерабатывающего производства на основе имитации существующей технологии плановых расчетов.
Имитационное моделирование процессов принятия решений базируется на трех основных аксиомах теории управления организационными системами: конечный пользователь имеет представление о важнейших переменных модели; умеет оперировать важнейшими переменными; владеет функцией чувствительности модели по отношению к указанным переменным.
Рассмотрим содержательное представление имитационной модели расчета производственной программы.
1. Прежде всего, все множество технологических установок разбивается на подмножество - стадии, в соответствии с принципами сформулированными при формализованной постановке задачи и образуется их упорядоченная последовательность.
2. Для каждой стадии определяется расчетная схема, в виде совокупности отношений, определяющих расчет производственной программы установок входящих в данную стадию.
3.Выполняется процедура обеспечения разрешимости, которая сводится к установке определенными параметрами модели номинальных значений, благодаря чему расчет сводится к последовательному вычислительному процессу.
4. Задаются все необходимые исходные данные, с учетом существующей неопределенности, на основе разработанных механизмов. Расчет представляет собой волну вычислений, последовательно развивающуюся от стадии к стадии. В случае возникновения несовместностей в расчетах, вызванных некорректным заданием расчетной схемы, либо нарушением условий допустимости на вычисляемые переменные, осуществляется корректировка модели, возврат к ранее рассчитанным стадиям и организация повторной волны расчетов. Процесс итеративного согласования осуществляется до полного устранения возникшей несовместности. Указанная процедура относится к классу трудноформализуемых, из-за неоднозначности выбора альтернатив и, в общем случае, выполняется в интерактивном режиме непосредственно конечным пользователем.
5. Модель, в темпе процесса расчетов, осуществляет выявление стереотипных ситуаций в неформальных процессах коррекции и их моделирование на основе прямой имитации причинно-следственных связей. Таким образом, реализуется механизм адаптивной автоматизации процесса планирования.
Выработанный на содержательном уровне алгоритм создает предпосылки для перехода к концептуальному представлению.
Концептуальная модель содержит необходимую и достаточную совокупность формализованных описаний предметной области, не касаясь способов представления данных пользователю, организации в памяти и других аспектов.
10.5. Учет неопределенности в системе.
Механизм адаптивной автоматизации предусматривает поэтапную автоматизацию в процессе эксплуатации системы в интерактивном режиме, путем выявления стереотипных ситуаций в трудноформализуемых процессах, как на основе содержательного анализа экспертной информации, так и автоматически.
Моделирование трудноформализуемых процессов и учет лингвистической неопределенности в имитационной модели планирования [4] реализуется с помощью специального блока устранения критических ситуаций, представляющего собой ситуационную модель процесса согласования с использованием лингвистических переменных. Этот блок выполняет роль интеллектуальной приставки обеспечивающей моделирование трудноформализуемых процессов планирования.
В качестве инструментального средства реализации указанного подхода используется метод, основанный на теории нечетких продукционных моделей. В рамках принятого формализма процесс коррекций представляется в виде правил:
"Если S1 Ù S2...Sр... Sn Tогда diÙd2... dB...dm ",
где S1,S2,...Sp - набор нечетких термов, представляющих ситуацию;
di,d2... dB - набор нечетких термов, представляющих действия по их устранению. Как показал информационно-логический анализ, указанные термы могут быть структуризованы следующим образом:
Терм-ситуация Sp - состоит из следующих элементов:
Sp=<up,Tp,Lp,Dp,Fp>
где up - объект, может принимать одно из двух значений (установка, поток);
Tp -тип переменной (производительность, отбор, расход);
Lр - направление нарушения границы;
Dр - лингвистическая переменная, определяющая величину отклонения, принимающая одно из трех значений (малое, среднее, значительное);
Fp - параметрически задаваемая функция принадлежности лингвистической переменной.
Терм-действие dB - состоит из следующих элементов:
dB=<pв, uв, Tв, Qв, Rв, Fв>
dB - пункт возврата по графу, задается номером стадии;
uв - объект, аналогично uв в описании Sp;
Tв - тип переменной, аналогично Tр в описании Sр;
QB - лингвистическая переменная, определяющая корректирующее действие, принимающее одно из трех значений (около, увеличить, уменьшить);
Rв b - лингвистическая переменная, определяющая уровень корректирующей операции (немного, средне, существенно);
Fв - параметрически задаваемая функция принадлежности ингвистической переменной QBURB.
При машинном представлении продукционной модели, указанные правила помещаются в базу правил. Отличительной особенностью системы является возможность автоматического заполнения базы правил. Для этого в системе определен уровень стереотипности критической ситуации kb, представляющий собой отношение случаев применения данного правила при устранении критической ситуации к общему числу появления указанной ситуации:
где nв - число применений данного правила;
n - общее число появлений данной критической ситуации. При эксплуатации системы в интерактивном режиме, ведется статистика появлений критических ситуаций и фиксируются частоты использования конечным пользователем соответствующих правил. В случае, когда частота использования соответствующего правила превышает установленный уровень стереотипности, правило автоматически помещается в базу правил.
Рассмотрим примеры представления правил устранения для критических ситуаций, представленных на рис.10.5-10.6.
Терм-ситуация, соответствующая рис. 10.5 имеет вид:
Sр = <объект = 096, тип = "запас", напр = "Нижняя", величина ="малое", (0.8, 1.2)>.
Терм- действие будет иметь вид:
DВ= <стадия=5,уст=42-1, тип="производ.", операция= "около", (0.9,1.1)>.
Аналогично и для ситуации 2, представленной на рис.10.6
Sр = <объект=32-1,тип="производ.",напр="верхняя", величина="Значительное", (0.75, 1.1)>.
Терм-действие:
dв =<стадия=8, уст=31-1, тип="производ", операция="увеличить", уровень="существенно", (0.8, 1.1)>.
Рис. 10.5 Сообщение о критической ситуации 1.
Рис. 10.6 Сообщение о критической ситуации 2.
Работа блока устранения критических ситуаций происходит следующим образом. При возникновении критической ситуации, информация поступает в блок устранения критических ситуаций. Происходит активизация системы правил и поиск соответствующей продукции путем сравнения по образцу. При совпадении происходит инициализация процедур устранения. В случае отсутствия соответствующего правила, сообщение о критической ситуации выдается на экран терминала для анализа и принятия решений конечным пользователем.
Таким образом, модель приобретает характер самообучающейся адаптивной системы, где уровень автоматизированности определяется реальным уровнем формализуемости процесса планирования.
Процедуры принятия решений при планировании
производства во взаимодействии с имитационной моделью планирования в ЭИС
Эффективность применения компьютеров в области автоматизации организационно-экономического управления зависит от гибкости человеко-машинных процедур, позволяющих делать сравнительный анализ вариантов решений на основе критериев носящих качественный характер.
Основным критерием при выборе инструментальных средств диалогового режима в имитационной системе для расчета плана было обеспечение максимальных удобств для непрофессионального пользователя. На различных этапах процесса расчетов используются формы и методы наиболее приемлемые для данной ситуации.
Рассмотрим процедуру расчета производственной программы на имитационной модели.
Имитационная модель планирования представляет собой сложный итеративный вычислительный процесс, протекающий при активном участии конечного пользователя. Общая схема решения задачи расчета производственной программы состоит из следующих этапов:
- настройка модели и ввода исходных данных;
- собственно расчета при активном участии плановика.
Настройка модели состоит из следующих процедур:
- определения состава и последовательности стадий. Данная процедура выполняется только в случае изменения в технологической схеме (ликвидация старых и ввод новых установок):
- определение состава и числа расчетных переменных;
- определение состава и числа лимитируемых и свободных потоков;
- назначения исходя из директив и собственных предпочтений лимитов на соответствующие потоки;
- задания номинальных значений соответствующим параметрам установок.
Тем самым формируется расчетная схема, вся ответственность за разрешимость которой лежит на пользователе.
Необходимо отметить, что расчетная схема носит достаточно устойчивый характер и, как правило, меняется при существенных изменениях в производственном процессе и сложившихся предпочтениях плановика.
Глава 11. Динамическая интеллектуальная система оперативно – диспетчерского управления предприятием.