Система поддержки принятия решений в структуре основных производств предприятий нефтепереработки

Размещено на http://www.allbest.ru/

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СТРУКТУРЕ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВ ПРЕДПРИЯТИЙ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ

решение принятие завод нефтеперерабатывающий

Спицов А.С. , Сотников В.В., Лисицын Н.В.

Санкт-Петербургский государственный технологический институт



В этой статье рассматриваются вопросы определения структуры системы поддержки принятия решений (СППР) в основном производственном цикле нефтеперерабатывающего завода. Структура системы поддержки принятия решений определяется исходя из анализа задач нефтеперерабатывающего предприятия. В статье рассматриваются такие задачи, как компаундирование и материально-техническое снабжение. Для этих задач приведены модели принятия решений.

Questions of decision support system (DSS) structure definition for the main production cycle of an oil refining plant are considered in this article. Structure of decision support system is defined reasoning from the analyze of an oil refining plant problems. Problems of compounding and raw material and equipment supply are considered in the article. Models of decision are shown for both problems in the article.



В настоящей статье рассматривается начальный этап создания системы поддержки принятия решений (СППР) на нефтеперерабатывающих предприятиях. Предлагаемая структура обуславливается исходя из анализа задач, решаемых на предприятиях нефтепереработки, таких как задачи управления процессами компаундирования, задачи материально-технического обеспечения и другие. Основное производство нефтеперерабатывающего предприятия характеризуется целым рядом факторов, которые усложняют процесс принятия решения, например, таких как большой объем обрабатываемой информации, сложность применяемых технологий, необходимость принятия быстрого оперативного решения, высокая пожароопасность и взрывоопасность производства и др. Процесс принятия решения системой условно можно разделить на 3 этапа:

- сбор информации;

- анализ информации;

- выдача рекомендаций лицу, принимающему решения.

Для принятия решения система должна иметь возможность получать данные из различных внешних источников, таких как базы и банки данных предприятия, файлы пользователя, непосредственно от пользователя в диалоговом режиме и др. Соответственно система должна иметь интерфейс пользователя и модуль для связи с внешними данными. Система должна помогать принять решение для конкретных задач нефтепереработки, поэтому в её состав должна входить база постановок задач, для которых она предназначена. Для принятия решения системой необходима модель принятия решений, при этом модели могут быть различными для различных задач или, возможно, даже для одной задачи. Модель может быть описана на каком-либо языке системы, или, что более актуально в эпоху визуального моделирования, состоять из визуальных компонентов и связей между ними. Каждый компонент обеспечивает определенный этап или часть этапа в процессе принятия решений. Использование интерпретатора в системе потребовало бы больших ресурсов вычислительной техники, поэтому от интерпретатора пришлось отказаться в пользу транслятора. Модель принятия решений однократно транслируется в псевдокод, который может быть обработан виртуальной машиной исполнения. Для взаимодействия модулей системы служит ядро, которое обеспечивает связи между различными частями системы, распределяет и освобождает память под их нужды, обеспечивает работу базовых сервисов.

Предлагаемая архитектура системы поддержки принятия решений для основных производств нефтеперерабатывающих предприятий

Общая схема архитектуры системы представлена на рисунке 1.

Каждый из нижеперечисленных её элементов выполняет собственные функции:

1.Ядро:

- обеспечение связей между элементами системы;

- обеспечение базовых сервисов, таких как, например, ведение логов работы системы;

- предоставление API (программный интерфейс приложения);

- предоставление набора методов для обеспечения возможности создания расширений системы (плагинов).

Рисунок 1. Общая схема архитектуры системы

2. База постановок задач:

- хранение постановок задач, созданных пользователями или входящих в комплект поставки системы;

- редактирование, добавление и удаление постановок задач;

- предоставление постановок задач по запросу.

3. База моделей:

- хранение моделей принятия решений;

- редактирование, добавление и удаление моделей;

- предоставление моделей по запросу.

4. База компонентов (компонент представляет собой элемент модели, выполняющий функции, которые, с точки зрения системы, можно представить, как атомарные, например, решение поставленной задачи симплексным методом):

- хранение компонентов;

- редактирование, добавление и удаление компонентов;

- предоставление компонентов по запросу.

5. Транслятор моделей:

- перевод моделей принятия решений в псевдокод, исполняемых виртуальной машиной. Перевод осуществляется для ускорения быстродействия системы.

6. База транслированных моделей:

- хранение оттранслированных моделей для ускорения быстродействия системы;

- добавление и удаление оттранслированных моделей;

- предоставление оттранслированных моделей по запросу.

7. Виртуальная машина обработки моделей:

- исполнение псевдокода моделей.

8. Модуль связи с внешними данными:

- получение информации от внешних источников и сохранение в них результатов.

9. Пользовательский интерфейс:

- предоставление пользователю возможности выбора задачи принятия решения, а также возможности её редактирования, добавления новых задач и удаления уже имеющихся;

- предоставление пользователю возможности добавления, редактирования, удаления моделей принятия решений;

- предоставление пользователю возможности добавления, редактирования, удаления компонентов.

Система функционирует следующим образом:

1. Лицо, принимающее решения (ЛПР), выбирает интересующую его задачу из базы постановок задач или создает новую задачу, используя для этого интерфейс пользователя.

2. Для поставленной задачи выбирается из базы моделей или создается новая модель принятия решений. В случае создания новой модели из базы компонентов берутся компоненты, из которых будет состоять модель.

3. Модель принятия решений для поставленной задачи транслируется в псевдокод. Если модель уже транслировалась и она не изменялась, то оттранслированная модель будет взята из соответствующей базы. На этапе трансляции компоненты из базы компонентов подключаются к транслируемой модели.

4. Оттранслированная модель исполняется виртуальной машиной. При этом, если модель взаимодействует с внешними источниками данных, то это взаимодействие осуществляется через модуль связи с внешними источниками данных. Результаты обработки модели отражаются на пользовательском интерфейсе.

Рассмотрим некоторые задачи основных производств нефтеперерабатывающих предприятий в общем виде более подробно и сформулируем постановки для некоторых из них.

Задачи основных производств нефтепереработки

Номенклатура продукции нефтеперабатывающего предприятия составляет I=, где i=1..n, n - количество видов выпускаемой продукции.

- определенный рецепт, используемый для производства каждого продукта, где - объем сырья, необходимый для производства i-го продукта, u=1..m, m-количество видов сырья, используемого для выпуска всей продукции.

- объем производства i-го продукта, где t - рассматриваемый период времени.

- стоимость сырья, где u=1..m.

- затраты на производство i-го продукта.

- затраты на реализацию i-го продукта. В свою очередь, затраты на производство i-го продукта являются составными затратами и включают в себя:

- затраты на покупку сырья ();

- затраты на транспортировку сырья ();

- производственные затраты (амортизация оборудования, электроэнергия и пр.) ();

- прочие затраты ().

Затраты на реализацию i-го продукта являются составными затратами и включают в себя:

- затраты на рекламу продукта ();

- затраты на хранение продукта ();

- затраты на транспортировку продукта j-му потребителю ();

- прочие затраты ().

Максимальный объем производства определяется не только наличием сырья, но и производственными и складскими мощностями.

- производительность k-той установки по i-му продукту, k=1..p, где p - общее количество установок, которые возможно использовать для получения i-го продукта.

- резервы l-го хранилища по i-му продукту, l=1..q, где q - общее количество хранилищ, которые возможно использовать для хранения i-го продукта. При этом смешивание продуктов в пределах одного хранилища не допускается. На рынке существует несколько потребителей продуктов предприятия.

- спрос j-го потребителя на i-й продукт, j=1..r, где r-количество потребителей.

- стоимость i-го продукта на рынке. Производитель может преследовать одну или несколько целей, которые перечислены ниже:

- максимально насытить рынок каким-либо продуктом или группой продуктов;

- минимизировать затраты производства;

- минимизировать затраты на реализацию продуктов;

- максимизировать собственную прибыль;

- максимально загрузить производственные мощности;

- максимизировать отдачу от имеющегося сырья;

- минимизировать время получения продукции;

- рационально использовать имеющиеся мощности хранилищ.

Все эти задачи с используемыми критериями эффективности, которые приведены ниже, должны находиться в базе постановок задач. Модели решения для каждой конкретной задачи будут находиться в базе моделей.

Условные обозначения, которые могут быть использованы для решения задачи, приведены в таблице 1.

Таблица 1. Условные обозначения

Критерий	Описание	Ед. измерения
I	Номенклатура продукции нефтеперабатывающего предприятия
N	Количество видов выпускаемой продукции	шт.
M	Количество видов сырья, используемого для выпуска всей продукции	шт.
P	Общее количество установок	шт.
Q	Общее количество хранилищ	шт.
R	Общее количество потребителей	шт.
	Рецепт приготовления i-го продукта
	Объем производства i-го продукта	т
	Объем u-го сырья, необходимый для производства i-го продукта	т
	Стоимость сырья	руб./т
	Затраты на производство i-го продукта	руб./т
	Затраты на реализацию i-го продукта	руб./т
	Спрос j-го потребителя на i-й продукт	т
	Стоимость i-го продукта на рынке составляет	руб./т
	Объем производства k-ой установки по i-му продукту	т/час
	Резервы l-го хранилища по i-му продукту	Т
	Общая стоимость произведенного i-го продукта	руб
	Общие затраты на производство i-го продукта	руб
	Общие затраты на реализацию i-го продукта	руб
	Объем складских мощностей для хранения i-го продукта	т
	Спрос на i-й продукт	т
	Общий объем сырья, необходимый для производства i-го продукта	т

В таблице 2 приведены условные обозначения, которые могут быть получены путем комбинации обозначений, приведенных в таблице 1.

Таблица 2. Производные обозначения

	Общий объем возможного выпуска i-го продукта
	Общая стоимость произведенной продукции
	Общая затраты на производство
	Общая затраты на реализацию
	Общие затраты на производство
	Удовлетворенность рынка по i-му продукту
	Общий объем выпуска i-го продукта

На основании вышеприведенных основных и производных обозначений могут быть введены следующие критерии эффективности, которые могут быть использованы для решения задачи. Эти критерии приведены в таблице 3.

Таблица 3. Используемые критерии

Критерий	Описание
	Насыщенность рынка (то есть разница между спросом и предложением)
	Минимизация затрат на производство продуктов
	Минимизация затрат на реализацию продуктов
	Минимизация общих затрат на производство и реализацию продуктов
	Максимизация прибыли, полученной от реализации продуктов
	Максимизация использования имеющихся производственных мощностей

Задача компаундирования

Используя введенные обозначения и критерии, можно решить задачу компаундирования. Процесс компаундирования используется для получения товарных бензинов и других видов топлива из фракций, полученных в результате предварительной переработки, например, путем каталитического риформинга. При этом в качестве сырья для производства выступают полученные фракции, а стоимость сырья определяется стоимостью их получения. При решении данной задачи производитель может преследовать одну из нескольких целей:

- максимизировать прибыль производства;

- осуществить выпуск допустимой номенклатуры продукции для минимизации потерь при невозможности выпуска плановой продукции.

Рассмотрим задачу компаундирования, используя в качестве критерия получение максимальной прибыли:

При этом будем использовать следующие ограничения:

- на объем спроса i-го продукта;

- объем выпуска i-го продукта не должен превышать спрос на него;

- на запасы u-го вида сырья;

- на объем l-го хранилища;

и

Постановка задачи находится в базе постановок. Нижеприведенная модель решения данной задачи находится в базе моделей. При этом и сама целевая функция, и ограничения находятся в базе моделей.

Целевой функцией в данном случае будет критерий

, примем за переменную x имеющиеся запасы сырья и запишем выражения для следующих значений:

- объем производства i-го продукта:

- прибыль от продажи i-го продукта:

- объем резервов для хранения i-го продукта:

Целевая функция примет вид:

Запишем ограничения:

- на объем сырья:

…

…

- на объем хранилищ для готового продукта:

Рассмотрим задачу компаундирования, используя в качестве целевой функции максимизацию выпуска допустимой номенклатуры продукции, если невозможно выполнить производственное задание. Обозначим за x объем выпуска продукта, тогда целевая функция примет вид:

Запишем ограничения:

- на объем сырья:

…

- на объем производства:

…

- на объем хранилищ для готового продукта:

…

Полученные задачи линейного программирования могут быть решены симплексным методом. Решение модели в предлагаемой системе осуществляется виртуальной машиной исполнения, которая отображает ход решения и его результаты на пользовательский интерфейс.

Задача материально-технического снабжения

Задача материально-технического снабжения (МТО) нефтеперерабатывающих предприятий предполагает закупку изделий, оборудования и материалов и прогнозирование времени закупки новых партий изделий, оборудования и материалов.

В общем случае математическую постановку данной задачи можно представить следующим образом. Введем обозначения:

- номенклатура изделий, где i - вид изделия , j -производитель (поставщик) .

- множество критериев, по которым оцениваются изделия, где .

- оценка i-го изделия от j-го поставщика по k-му критерию, где

, , .

Изделие x предпочтительнее изделия y по критерию q, если .

- весовая характеристика k-го критерия. Она описывается ограничениями:

, , где .

- взвешенная оценка i-го изделия по k-му критерию, где , , .

- переменная выбора i-го изделия от j-го производителя, , где , .

В таком случае, функция выбора изделия будет выглядеть следующим образом:

Далее дадим некоторые пояснения и решение задачи. Закупка изделий, оборудования и материалов включает в себя следующие этапы:

1. Выбор закупаемого оборудования и изделий.

2. Оформление необходимой для закупки документации.

3. Доставку, хранение, монтаж и настройку оборудования.

Выбор закупаемого оборудования, материала или изделия включает в себя оценивание по определённым критериям всей номенклатуры подходящих изделий и выбор лучшей альтернативы. Закупаемое оборудование оценивается по следующему ряду параметров, например:

- номенклатура;

- качество;

- транспортные затраты;

- стоимость;

- стоимость эксплуатации;

- простота обслуживания;

- стоимость монтажа;

- ремонтопригодность;

- стоимость ремонта;

- производительность оборудования;

- время установки новых комплектующих.

Постановка данной задачи находится в базе постановок задач. Для решения данной задачи можно использовать метод анализа иерархий [1]. Компонент, предназначенный для решения задач методом анализа иерархий, находится в базе компонентов. Модель принятия решений для данной задачи включает в себя этот компонент, а также компонент для импорта данных из базы предприятия.

Решение задачи компаундирования с помощью предлагаемой системы поддержки принятия решений

Использование существующей системы поддержки принятия решений возможно в том случае, если на предприятии существует достаточно расширенное производство с большим количеством разнотипных функциональных задач. Предполагается, что для большинства из них уже имеются модели и методы решения, а для других необходима адаптация типовых моделей для принятия решения по управлению процессами. Принятая в предлагаемой структуре системы поддержки принятия решений схема информационных потоков может быть представлена последовательностью операций, реализуемых в функциональных блоках СППР.

Процесс принятия решения начинается с постановки задачи, которая осуществляется путем выбора постановки задачи из базы постановок, далее определяется возможная модель принятия решения для выбранной задачи. Затем система обрабатывает модель, при этом происходит импорт необходимых данных из внешних источников, ввод и вывод информации посредством интерфейса пользователя. По окончании обработки модели система выдает свои рекомендации лицу, принимающему решения (ЛПР).

В рамках предлагаемой структуры СППР рассмотрим задачу компаундирования, используя в качестве критерия получение максимальной прибыли:

На первом этапе ЛПР рассматривает возможные постановки для данной задачи или осуществляет новую постановку. Для решения задачи компаундирования этот этап характеризуется выбором задачи с учетом критерия получения максимальной прибыли. Постановка задачи, которая находится в базе постановок задач, в данном случае выглядит следующим образом:

Целевая функция:

Используемые ограничения:

- на объем сырья:

…

- на объем производства:

…

- на объем хрнилищ для готового продукта:

…

Далее процесс принятия решения сводится к выбору модели из базы или модель разрабатывается заново. Предлагаемая нами модель процесса принятия решений для задачи компаундирования, находящаяся в базе моделей, состоит из трех основных этапов:

1. Получение данных о текущих запасах сырья для производства товарных бензинов, возможностях хранения, спросе на бензины и подобной оперативной информации.

2. Составление и решение предложенной нами задачи оптимизации.

3. Принятие решения об объемах выпуска того или иного товарного бензина.

Модель принятия решения должна включать в себя следующие компоненты:

1. Компоненты для получения оперативной информации из баз данных или прочих источников.

2. Компоненты для решения составленной на основе оперативной информации задачи оптимизации.

3. Компоненты для вывода полученных результатов и выдачи рекомендаций.

Третьим этапом является трансляция модели в псевдокод. Это делается для ускорения работы системы, так как интерпретирование модели каждый раз при решении задачи требовало значительно больше ресурсов. Модель транслируется только один раз при создании или изменении. Если модель уже была создана и оттранслирована, то её оттранслированная версия хранится в базе оттранслированных моделей.

Четвертым этапом является обработка модели. Оттранслированная модель для задачи компаундирования рассчитывается виртуальной машиной, при этом импортируется информация из баз данных предприятия, происходит решение составленной на её основе задачи оптимизации и выдается пользователю системы рекомендуемое решение.

Взаимодействие функциональных блоков системы осуществляется через ядро системы, а взаимодействие с пользователем через интерфейс пользователя, что обеспечивает целостность решения задачи и выдачи результатов решения. Изложенная методика иллюстрирует процесс принятия решения с помощью предлагаемой структуры СППР.

Рассмотрим функционирование системы на конкретном примере. Допустим, что проанализировав, предприятие решило выпустить два вида продукции и , при этом спрос на продукт составляет 100т, а на 500т. Для производства этих видов продукции необходимо использовать три вида сырья(полуфабрикатов) . Прибыль от продажи первого продукта составляет 10 руб/т, а второго 15 руб/т. Рецепт получения тонны первого продукта , а второго . Предприятие не может производить за сутки более, чем 100 т , 50 т и 200 т , при этом объем свободных емкостей для хранения первого и второго продуктов составляет 300 т и 200 т соответственно.

В процессе обработки модели сначала будет получена информация из базы данных предприятия. На её основании будет составлена целевая функция и ограничения. Целевая функция в таком случает примет вид:

Ограничения:

- на объем сырья:

- на объем производства:

- на объем хранилищ для готового продукта:

- объем производимой продукции:

Решив данную задачу линейного программирования, получаем следующие результаты. Функция достигает максимального значения в 2873,25 рубля при следующих исходных параметрах:

т

т

т

При этом выпуск продукции составит 99,85 т и 125 т для продуктов и соответственно. Следовательно, система может рекомендовать лицу, принимающему решения, выпустить именно такой объем продукции.



Литература

1. Лисицын Н.В., Сотников В.В., Спицов А.С. Система поддержки принятия решений при закупке материалов и оборудования для предприятия. ММТТ-17 сборник трудов конференции, том 7, секция 7. Кострома, издательство КГТУ, 2004.

2. Х. Уэно. Представление знаний. М., «Мир», 1989.

3. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. М., «Химия», 1995.

4. Саркисян С.А. Теория прогнозирования и принятия решений. М., «Высшая школа», 1977.

Размещено на Allbest.ru

...