Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода

Диссертация: Автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

B. Ф. Новосёлова, А. М. Шаммазова и других. Существующие автоматизированные системы управления магистральными нефтепроводами обеспечивают им надёжную и бесперебойную работу, но оптимум не достигается, то есть можно сказать, что НПС работают в квазиоптимальном режиме. Участок МН представляет собой систему с множественными связями между её частями, обладающими взаимным влиянием, что подразумевает… Читать ещё >

Автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • СПИСОК СОКРАЩЕНИИ
  • РАЗДЕЛ 1. УЧАСТОК МАГИСТРАЛЬНОГО НЕФТЕПРОВОДА КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ
    • 1. 1. Описание проблем перекачки по нефтепроводу
    • 1. 2. Математические модели насосных станций
    • 1. 3. Существующие методы регулирования режимов работы магистрального нефтепровода
    • 1. 4. Системы автоматического регулирования режимов перекачки нефти
    • 1. 5. Достоинства и недостатки существующих методов
    • 1. 6. Постановка задачи исследования и выбор критериев оптимизации
  • Результаты и
  • выводы к главе 1
  • РАЗДЕЛ 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РЕЖИМА УЧАСТКА МАГИСТРАЛЬНОГО НЕФТЕПРОВОДА
    • 2. 1. Особенности решения проблем транспорта нефти по магистральному нефтепроводу
    • 2. 2. Определение критериев оптимальности

    2.3 Разработка обобщенной структуры автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода и её интеграция в существующую систему управления МН.50 Результаты и

    выводы к главе 2.

    РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА МОДИФИЦИРОВАННОГО ВАРИАНТА ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ КОМБИНАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ МНА.

    3.1 Особенности используемых решений.

    3.2 Разработка алгоритмического и программного обеспечения для нахождения оптимальной комбинации технологических параметров МНА на основе ГА.

    3.3 Результаты и

    выводы к главе 3.

    РАЗДЕЛ 4 ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ.

    4.1 Анализ полученных результатов при помощи ГА.

    4.2 Результаты, полученные методом прямого перебора.

    4.3 Энергетическая эффективность предложенного метода и его практического применения.

Актуальность темы

Существенные затраты при транспортировке нефти приходятся на энергопотребление технологическим оборудованием нефтеперекачивающих станций (НПС) на всём протяжении участка магистрального нефтепровода (МН). Поэтому снижение энергетических затрат технологического оборудования всех станций, входящих в состав участка МН, является основной целью при расчёте технологических режимов перекачки нефти. Решение данной задачи приведёт к снижению себестоимости транспорта нефти.

Исследованию режимов работы нефтепроводов, выбору оптимального режима их функционирования, анализу эффективности эксплуатации магистральных насосных агрегатов посвящены работы отечественных учёных и специалистов: К. Р. Ахмадуллина, Р. Н. Бахтизина, М. А. Валиева,

A. П. Верёвкина, А. Г. Гумерова, А. А. Коршака, С. Е. Кутукова,

B. Ф. Новосёлова, А. М. Шаммазова и других. Существующие автоматизированные системы управления магистральными нефтепроводами обеспечивают им надёжную и бесперебойную работу, но оптимум не достигается, то есть можно сказать, что НПС работают в квазиоптимальном режиме. Участок МН представляет собой систему с множественными связями между её частями, обладающими взаимным влиянием, что подразумевает рассмотрение и управление им в комплексе. В связи с этим возникают два пути решения данной проблемы. Первый путь связан с использованием более точных математических моделей оборудования НПС, что целесообразно для расчёта оптимального режима работы двух-трёх станций. Но использование в расчётах большего числа НПС может привести к чрезмерному усложнению или даже невозможности решения задачи. Второй путь подразумевает управление всем участком МН, но с применением более простых математических моделей НПС, что также не позволяет достичь оптимального режима работы.

Для решения этого противоречия и повышения качества управления необходимо оптимизировать сам процесс выработки управляющих решений, применяя новые методы, которые позволили бы перевести производственное оборудование в оптимальный режим работы при выполнении планов по транспортировке требуемых объёмов нефти при меньших требуемых ресурсах и энергопотреблении.

Указанные обстоятельства обосновывают актуальность темы настоящей работы, направленной на разработку методики оптимизации многосвязных однотипных объектов и создания на её основе автоматизированной системы оптимизации работы участка МН с применением новых, более совершенных методов управления и реализующих их алгоритмов.

Цель работы — снижение энергопотребления и повышение эффективности работы участка МН за счёт разработки автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода на основе генетических алгоритмов.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработка автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода для согласованной и бесперебойной работы управляющих программ центрального диспетчерского пункта (ЦДЛ), территориального диспетчерского пункта (ТДП) и регионального диспетчерского пункта.

2. Модификация классического варианта генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных значений рабочих параметров технологического оборудования НПС участка МН, при которых обеспечивается минимально возможное энергопотребление и повышение эффективности работы оборудования станций.

3. Формирование структуры функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска оптимальных режимов работы всей совокупности технологического оборудования участка МН в выбранном 5 диапазоне параметров с учётом физических ограничений технологического оборудования.

4. Создание управляющих алгоритмов и программного обеспечения на их основе, реализующего разработанные подходы и алгоритмы в качестве составной части промышленных БСАОА-систем, и обеспечение гибкой конфигурации ПО для учёта технологических особенностей объекта управления. Проведение имитационного моделирования работы данных алгоритмов.

Результаты, выносимые на защиту:

1. Методика и концепция построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода, позволяющая решать задачу снижения энергопотребления МНА нефтеперекачивающих станций и увеличения ресурса их работы.

2. Методика применения разработанного модифицированного варианта генетического алгоритма (ГА) для нахождения оптимальной комбинации технологических рабочих параметров МНА эксплуатационного участка МН. Обоснование и выбор определённых значений параметров ГА.

3. Структура функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска в выбранном диапазоне параметров МНА с учётом физических ограничений технологического оборудования НПС и линейной части МН.

4. Программное обеспечение имитационного моделирования автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН. Результаты экспериментальных исследований эффективности генетических алгоритмов в задаче поиска оптимального режима работы участка МН.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной методики и концепции построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН состоит в том, что объект управления рассматривается как множество однотипных объектов многосвязной системы, характеризуемых большим количеством параметров, что позволяет решать задачу оптимизации режимов работы одновременно для всей совокупности однотипных объектов без чрезмерного её усложнения.

2. Новизна разработанного модифицированного варианта генетического алгоритма состоит в изменении структуры классического варианта ГА, заключающегося в добавлении оператора проверки выполнения условия ограничений работы объекта управления (технологических, физических и других), что позволяет исключать из популяции особи, у которых хотя бы одна хромосома не удовлетворяет данным условиям.

3. Новизна предложенной функции пригодности состоит в учёте свойства лакунарности при неоднородном распределении технологических, физических и других ограничений объекта управления на всём пространстве поиска, что позволяет решать поставленную задачу оптимизации с помощью разработанного варианта ГА.

Практическая ценность и реализация результатов работы

По результатам выполненных работ разработаны управляющие алгоритмы и компьютерные программы, реализующие работу алгоритмов поиска оптимальных режимов работы участка МН. Данные программы написаны на языке высокого уровня, позволяющего непосредственно внедрять их в качестве составного модуля БСАОА-системы. Основные результаты диссертационной работы внедрены на ФГУП НКТБ «Вихрь». Они применяются в разработке систем управления и оптимизации работы комплексов преобразователей электрической энергии, используемых в работах по проектамстроительства газои нефтепроводов «Южный поток» и «Сахалин-2» .

Апробация работы и публикации

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения», УГАТУ, г. Уфа, 2007; Международной научно-практической конференции «СвГГ 2008», г. Анталия, 2008.

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 8 источниках, включая 3 статьи в изданиях из перечня, утвержденного ВАК («Научно-технические ведомости СПбГПУ», «Вестник УГАТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика», «Нефтегазовое дело»), материалы двух докладов на научных конференциях и 1 программный продукт, зарегистрированный в Роспатенте.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из 137 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 108 наименований и одного приложения.

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы ее задачи, отмечаются новизна и практическая ценность результатов.

В первой главе рассмотрена специфика объекта управления (магистрального нефтепровода, и в том числе НПС, входящих в его состав), особенности существующих способов управления, их недостатки и достоинства. Сделан анализ нынешних подходов к решению проблем управления на существующем оборудовании НПС, показаны ограничения на применение этих подходов для решения задачи оптимизации работы эксплуатационного участка МН. В заключительной части главы приведены основные задачи исследования.

Во второй главе предложено решение поставленной задачи оптимизации работы эксплуатационного участка МН в виде построения автоматизированной 8 системы. Приведено описание её внутренней структуры, принципы функционирования и алгоритма работы. Подробно расписано функционирование ГА как основной части разработанной системы, приведена и обоснована функция пригодности.

В третьей главе описаны особенности применяемых численного и эволюционного методов в рамках поставленной задачи исследования. Приведены описания и алгоритмы разработанной компьютерной программы, реализующей работу разработанной системы.

В четвёртой главе приведены полученные результаты моделирования, проведённого с использованием описанных выше компьютерных программ, и рассчитана экономическая эффективность. По полученным результатам сделаны соответствующие пояснения, показывающие верность предложенного способа решения поставленной задачи исследования.

В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертационной работе.

В приложении приводятся следующие таблицы:

1. Таблица описаний функций и процедур, использованных в исходном коде компьютерной программы, реализующей работу разработанной системы.

2. Таблица значений количества поколений в зависимости от значений коэффициентов мутации и скрещивания (результаты работы программы, реализующей работу системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода).

3. Таблица значений номинальных параметров центробежных насосов магистрального нефтепровода, использованных при моделировании работы автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода.

4.4 Основные выводы к главе 4

При анализе полученных данных были выявлены следующие закономерности: сходимость генетического алгоритма улучшается либо с уменьшением коэффициента скрещивания, либо с увеличением коэффициента мутации.

Данное поведение нехарактерно для классического генетического алгоритма, поскольку мутация, как правило, разрушает поколения особей с высокими (низкими в случае задач минимизации) значениями функции пригодности. Оно может быть объяснено тем, что поисковый диапазон настолько широк и неоднороден, что только высокая мутация может помогать выбираться из своеобразной «ямы» функции пригодности. По сути дела, диапазон поиска представляет собой совокупность своеобразных островков, отделенных друг от друга. Оператор скрещивания «цепляется» за острова, в то время как мутация перепрыгивает с острова на остров, что позволяет находить оптимальное решение за меньшее число итераций (поколений в терминологии ГА).

При сравнении ГА с методом прямого перебора видно однозначное преимущество ГА относительно количества вычислений. Хотя метод прямого перебора позволяет находить более точные решения на пространстве поиска, затраты машинного времени несоизмеримо велики по сравнению с ГА. Результаты моделирования генетическим алгоритмом свидетельствуют об оптимальном режиме работы участка МНП. Следовательно, предположение о целесообразности применения ГА для оптимизации работы участка магистрального нефтепровода верно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности работы эксплуатационного участка МН. Полученные результаты позволяют говорить о том, что применение разработанной системы позволит снизить энергопотребление работающих агрегатов участка МН, что в свою очередь снизит себестоимость транспортировки нефти по трубопроводу.

При решении этой задачи получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработана автоматизированная система определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода для согласованной и бесперебойной работы управляющих программ центрального диспетчерского пункта (ЦДЛ), территориального диспетчерского пункта (ТДП) и регионального диспетчерского пункта, позволяющая решать задачу снижения энергопотребления МНА нефтеперекачивающих станций и увеличения ресурса их работы.

2. Разработана методика и концепция построения автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка МН на основе рассмотрения объекта управления как множество однотипных объектов многосвязной системы, характеризуемых большим количеством параметров.

3. Разработан модифицированный вариант генетического алгоритма (ГА) для поиска оптимальных значений рабочих параметров технологического оборудования НПС участка МН. Обоснован выбор определённых значений параметров ГА.

4. Сформирована структура функции пригодности для обеспечения эффективного и надёжного поиска оптимальных режимов работы всей совокупности технологического оборудования участка МН в выбранном диапазоне параметров с учётом технологических, физических и других ограничений.

5. Выявлен лакунарный характер функции пригодности при неоднородном распределении технологических, физических и других ограничений. Показано, что при этом задача оптимизации решается на всём пространстве поиска с помощью разработанного варианта ГА.

6. Создано программное обеспечение, реализующее работу автоматизированной системы определения оптимального режима работы участка магистрального нефтепровода в качестве составной части 8САГ) А-системы.

В процессе моделирования работы системы получена оценка энергетической эффективности: количество сэкономленной электрической энергии в первом варианте составляет свыше 20−23% за квартал относительно метода дросселирования, а во втором варианте, составляет 30−35%.

Показать весь текст

Список литературы

  1. A.A., Муфтахов Е. М. Технологический расчёт магистрального нефтепровода: Учебное пособие. Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2005.- 98с.
  2. Типовые расчёты при проектировании и эксплуатации нефтебаз и нефтепроводов: Учебное пособие для вузов. / Тугунов П. И., Новосёлов В. Ф., Коршак A.A. и др. Уфа: «ДизайнПолиграфСервис», 2002. — 658с.
  3. В.Ф., Муфтахов Е. М. Технологический расчёт нефтепроводов: Учебное пособие— Уфа: Издательство Уфимского государственного нефтяного технического университета, 1996. 43с.
  4. A.M. Проектирование и эксплуатация газонефтепроводов: Учебное пособие. Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2001. — 165с.
  5. Нефтяные центробежные насосы: Каталог. М.: ЦИТНИхимнефтемаш, 1980.-52с.
  6. Л.Г. Эксплуатация магистральных центробежных насосов. — Уфа. Изд-во Уфимского нефтяного университета, 1988. — 116с.
  7. Л.А. Регулирование режимов работы магистральных нефтепроводов. -М.: Недра, 1982.-240с.
  8. A.A. Ресурсосберегающие методы и технологии при транспортировке и хранении нефти и нефтепродуктов / A.A. Коршак. Уфа: ДизайнПолиграфСервис, 2006. — 192с.
  9. A.A., Нечваль A.M. Трубопроводный транспорт нефти, нефтепродуктов и газа: Учебное пособие для системы дополнительного профессионального образования / A.A. Коршак, A.M. Нечваль. Уфа: ДизайнПолиграфСервис, 2005. — 516с.
  10. Типовые расчёты при проектировании и эксплуатации нефтебаз и нефтепроводов / Тугунов П. И., Новосёлов В. Ф., Коршак A.A. и др.: Учебное пособие для вузов. Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2002. — 658с.
  11. Техника и технология транспорта и хранения нефти и газа / Ф. Ф. Абузова, P.A. Алиев, В. Ф. Новосёлов и др. М.: Недра, 1992. — 320с.
  12. Трубопроводный транспорт нефти / Г. Г. Васильев, Г. Е. Коробков, A.A. Коршак и др.- Под редакцией С. М. Вайнштока: Учебник для вузов в 2 томах. -М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2002. -Т.1 -407с.
  13. РД 153−39.4−056−00. Правила технической эксплуатации магистральных нефтепроводов. М.: Недра, 2001. — 194с.
  14. СНиП 2.05.06−85*. Магистральные трубопроводы / Госстрой России: ГП ЦППД997. -52с.
  15. Центробежные нефтяные насосы для магистральных трубопроводов: Каталог. — 2-е издание, исправленное и дополненное. М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1989.-24с.
  16. Е.В., Кулаков Е. С. Экологические проблемы нефтяной промышленности России и некоторые подходы к их решению по опыту Всероссийских учений // Трубопроводный транспорт нефти. 1995. — № 9. с.31−32.
  17. П.И., Новосёлов В. Ф. Типовые расчёты при проектировании и эксплуатации нефтебаз и нефтепроводов: Учебное пособие. М.: недра 1981.- 184с.
  18. A.A., Блинов И. Г., Веремеенко С. А. Ресурсосберегающие методы эксплуатации нефтепроводов. Уфа: Башкнигоиздат, 1991. — 136с.
  19. Проектирование и эксплуатация нефтебаз: Учебник для вузов / С. Г. Едмаров, В. М. Михайлов, А. Д. Прохоров и др. М.: Недра, 1982. — 280с.
  20. П.Т., Воробьёв H.A. Развитие трубопроводного транспорта в СССР и за рубежом. -М.: Недра, 1989. 166с.
  21. A.A. Транспортировка нефти на постсоветском пространстве. — Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 1996. -212с.
  22. A.A., Шаммазов A.M. Основы нефтегазового дела. Проектирование, сооружение и эксплуатация газанефтепроводов игазонефтехранилищ: Учебное пособие. Уфа: Издательство УГНТУ, 1999. -265с.
  23. A.A. Специальные методы перекачки: Конспект лекций. —Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2001. 208с.
  24. A.A., Шаммазов A.M. Основы нефтегазового дела: Учебник для вузов. 3-е издание, исправленное и дополненное. — Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2005. — 528с.: ил.
  25. П.П., Березин B.JI. Сооружение магистральных трубопроводов. -М.: Недра, 1987.-471с.
  26. И.В., Юфин В. А. Основы нефтяной и газовой промышленности. -М.: Недра, 1988.-200с.
  27. Н.Г., Муравьев В. М. Основы нефтяного и газового дела. М.: Недра, 1980.-287с.
  28. Трубопроводный транспорт нефти и газа / P.A. Алиев, В. Б. Белусов, А. Г. Немудров др. -М.: Недра, 1988. 368с.
  29. М.В., Новоселов В. Ф., Тугунов П. И. Последовательная перекачка нефтей и нефтепродуктов по магистральным трубопроводам. М.: Недра, 1976.-221с.
  30. Н.М. Введение в проектирование систем управления. 2-е издание, доп. и перераб. — М.: Энергоатомиздат, 1986. — 248 е.: ил.
  31. Г. Г. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие / Г. Г. Куликов, Т. В. Брейкин, В. Ю. Арьков. Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999. — 129 е.: ил.
  32. В.В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -432с.
  33. Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский, перевод с польского И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия — Телеком, 2004. -Библиогр. с. 379−380 (20 назв.) — Предмет, указ. с. 381−383.
  34. A.C. Задача двумерной упаковки в контейнеры: новые подходы к разработке методов локального поиска оптимума / A.C. Мухачёва, А. Ф. Валеева, В. М. Коршак. М.: Изд-во МАИ, 2004. — 193 е.: ил.
  35. С.К. Инженерные методы идентификации энергетических объектов. Д.: Энергия, 1978. — 71 е.: ил.
  36. В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами / В. Н. Фомин, А. Л. Фрадков, В. А. Якубович. М.: Наука, 1981. — 447 е.: ил.
  37. В.И. Метод наименьших квадратов: Геометрические свойства, альтернативные подходы, приложение / Ответственный редактор Е. Г. Ануферов, В. П. Булатов Новосибирск: Наука, 1995. — 218 е.: ил.
  38. B.C. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теория и применение в астронометрии / РАН. Институт прикладной астрономии. — СПб: Наука, 1997. 318 с.
  39. И.К. Случайные процессы: Учебное пособие для вузов / И. К. Волков, С. М. Зуев, Г. М. Цветкова- Под редакцией B.C. Зарубина, А. П. Крищенко. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. — 448 е.: ил.
  40. Брандт 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров: учебное пособие / 3. Брандт- перевод с английского О.И. Волковой- Под редакцией Е. В. Чепурина. М.: Мир: ACT, 2003.-686 е.: ил.
  41. Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М., «Наука», 1965. 403 с.
  42. Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования. М., «Сов. радио», 1975,216с.
  43. И.С., Жидков Н. П. Методы вычислений. Т. 1 и т. 2. М., Физматгиз, 1962. 664с.
  44. Данскин, Джон М. Теория максимина. Пер. с англ. под ред. И. Н. Коваленко. М., «Сов. радио», 1970. 200с.
  45. В.Ф., Малоземов В. Н. Введение в минимакс. М., «Наука», 1972. 367 с.
  46. В.Ф., Рубинов A.M. Приближённые методы решения экстремальных задач. ЛГУ, 1968. 179с.
  47. С.Е. Приложение генетических алгоритмов в управлении технологическими режимами нефтепродуктопроводов / С. Е. Кутуков / http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/Kutukov6.pdf. Нефтегазовое дело, 2003. 16 с.
  48. С.Е. Использование интеллектуальных систем в мониторинге режимов эксплуатации нефтепроводов / С. Е. Кутуков, Г. Х. Самигуллин, Ф. И. Бадиков / http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/kut2.pdf //Нефтегазовое дело, 2001.-Т.1.- 14 с.
  49. С.Е. Элементы искусственного интеллекта в системах сбора, подготовки и транспорта углеводородного сырья / С. Е. Кутуков, В. И. Васильев / http:// www.ogbus.ru/authors/Kutukov/kut5.pdf // Нефтегазовое дело, 2001. Т.1. 6 с.
  50. С.Е. Возможности метода энергетического баланса в интеллектуальных системах диагностирования режима эксплуатации трубопровода / С. Е. Кутуков, Ф. И. Бадиков // Интервал. 2001. — № 1 (24). — С. 14−17.
  51. С.Е. Возможности метода энергетического баланса в интеллектуальных системах диагностирования режима эксплуатации трубопровода / С. Е. Кутуков, Ф. И. Бадиков // Интервал. 2001. — № 1 (24). — С. 14−17.
  52. С.Е. Анализ энергопотребления магистральными нефтепроводами ОАО ПМН / С. Е. Кутуков, А. Я. Титов // Пробл. нефтегаз. отрасли: Материалы межрегион, науч. метод, конф. / УГНТУ. — Уфа, 2000. -С. 43 — 44.
  53. СЕ. Информационно-аналитические системы магистральных трубопроводов. М.: СИП РИА, 2002.
  54. С.Е. Параметрическая диагностика технологических режимов магистральных нефтепроводов / А. М. Шаммазов, С. Е. Кутуков // Материалы юбилейной науч.-техн. конф. / УГНТУ. Уфа, 2002. — С. 87 — 89.
  55. С.Е. Влияние частоты переключений агрегатов на эффективность эксплуатации насосной станции / М. А. Валиев, С. Е. Кутуков, В. А. Шабанов // Сооружение, ремонт и диагностика трубопроводов: Сб. науч. тр. М.: Недра, 2003. — С. 115 — 118.
  56. И.А. Режимы работы асинхронных и синхронных электродвигателей. М- Л.: Госэнергоиздат, 1963.
  57. B.C. Моделирование режимов работы центробежных насосов на основе электрогидравлической аналогии / Костышин B.C. // http:// www.ogbus.ru/authors/Kostyshin/Kostyshin2.pdf // Нефтегазовое дело, 2004. -115 с.
  58. М.А. Анализ использования электроэнергии при решении технологических задач перекачки нефти / Валиев М. А., Кутуков С. Е., Шабанов В. А. // www.ogbus.ru/authors/Valiev/Valievl.pdf // Нефтегазовое дело, 2003. 22 с.
  59. K.P. Энергосберегающие технологии трубопроводного транспорта нефтепродуктов. Автореферат на соискание ученой степени д-р. техн. наук. / Ахмадуллин K.P. // www.ogbus.ru/authors/Ahmadullin/ /Ahmadullinl.pdf// Нефтегазовое дело, 2007. 46 с.
  60. K.P., Шаммазов A.M., Коршак A.A., Основы трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. -Уфа, УГНТУ, 2000.-160 с.
  61. K.P. Методы расчета и регулирования режимов насосных станций магистральных нефтепродуктопроводов // Нефтяное хозяйство.-2004.- № 2.-C.33−38.
  62. K.P., Шаммазов A.M. Разработка теоретических положений ресурсосбережения при транспортировке нефтепродуктов путемоптимизации рабочих характеристик оборудования // Изв. вузов. Нефть и газ.-2004.-№ 4.- С. 23−29.
  63. K.P., Шаммазов A.M. Теоретические положения ресурсосбережения при транспортировке нефтепродуктов посредством оптимизации характеристик МНПП // Транспорт и хранение нефтепродуктов.- 2004.- № 5−6.-С.5−11.
  64. K.P. Экспериментальное определение энергоэффективности насосных станций магистральных нефтепродуктопроводов // Изв. вузов. Нефть и газ. 2005.- № 2.
  65. K.P., Шаммазов A.M. Регулирование характеристик насосных агрегатов нефтепродуктопроводов с использованием гидромуфт и дисковых муфт // Изв. вузов. Нефть и газ.-2004.-№ З.-С. 23−29.
  66. В.И. Расчет расхода электроэнергии для участка нефтепровода //Транспорт и хранение нефти и нефтепродуктов, 1973, № 5, С. 16−19.
  67. М.А., Шабанов В. А. Потери электроэнергии при перекачке нефти по магистральным нефтепроводам // Материалы III конгресса нефтегазопромышленников России «Проблемы нефти и газа». УГНТУ, Уфа, 2001.
  68. A.A. Центробежные и осевые насосы. М.?Машиностроение, 1966. -364с.
  69. Н.З., Козлов В. А., Козобков A.A. Применение электрического моделирования для расчета компрессорных станций.- М.: Недра, 1969. 178 с.
  70. Энергосберегающая технология электроснабжения народного хозяйства: В 5 кн./ Под ред.В. А. Веникова. Кн.2. Энергосбережение в электроприводе / Н. Ф. Ильинский, Ю. В. Рожановский, А. О. Горнов.- М.: Высшая школа, 1989.127 с.
  71. К.Н. Насосы магистральных нефтепродуктопроводов. М.: Гостоптехиздат, 1962.-15 6с.
  72. Гидродинамика трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов /А.Х.Мирзаджанзаде, А. К. Галлямов, В. И. Марон, В. А. Юфин. М.: Недра, 1984.-287 с.
  73. О.Е., Бадамшин Б. И. Оптимизация методами генетических алгоритмов математической модели нелинейного объекта // Докл. Российской научн.-техн. конф. Мавлютовские чтения: Уфа: Сборник трудов, 2006. т.2.- с. 65−70.
  74. В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие/УГАТУ. — Уфа: Издательство УГАТУ, 1999. 105с.: ил.
  75. J. Н., Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975.
  76. Shonkwiler R., Miller K. R., Genetic algorithm, neural network synergy for nonlinearly constrained optimization problems, Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks, COGANN-92, 1992, pp. 248−257.
  77. Whitley D., Starkweather I, Bogart C, Genetic algorithms and neural networks: Optimizing connections and connectivity, Parallel Computing, 1990, nrl4, pp. 347−361.
  78. Kadaba N., Nygard К. E., Juell P. L, Integration of adaptive machine learning and knowledge-based systems for routing and scheuling applications. Expert Systems with Applications, 1991, t. 2, nr 1, pp. 15−27.
  79. Koza J. R., Genetic Programming II. Automatic Discovery of Reusable Programs, MIT Press, 1994.
  80. Hsu L. S., Wu Z. B., Input Pattern Encoding Through Generalized Adaptive Search, Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks, COGANN-92, 1992, pp. 235 247.
  81. Brindle M., Genetic Algorithms for Function Optimization, Ph. D. dissertation, University of Alberta, 1981.
  82. Fogel, David B. (editor) (1998). Evolutionary Computation: The Fossil Record. New York: IEEE Press.
  83. Falkenauer, Emanuel (1997). Genetic Algorithms and Grouping Problems. Chichester, England: John Wiley & Sons Ltd. ISBN 978−0-471−97 150−4.
  84. Fogel, David B. (2000). Evolutionary Computation: Towards a New Philosophy of Machine Intelligence. New York: IEEE Press: pp. 140.
  85. , G. (1989). «Uniform crossover in genetic algorithms». J. D. Schaffer Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann.
  86. , D. (1994). A genetic algorithm tutorial. Statistics and Computing 4, 65−85.
  87. Fraser, Alex S. (1957). «Simulation of Genetic Systems by Automatic Digital Computers. I. Introduction». Australian Journal of Biological Sciences 10: 484 -491.
  88. Goldberg, David E (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, Boston, MA.
  89. Goldberg, David E (2002), The Design of Innovation: Lessons from and for Competent Genetic Algorithms, Addison-Wesley, Reading, MA.
  90. Fogel, David B (2006), Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, IEEE Press, Piscataway, NJ. Third Edition
  91. Koza, John (1992), Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press. ISBN 0−262−11 170−5
  92. Michalewicz, Zbigniew (1999), Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag.
  93. Mitchell, Melanie, (1996), An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, Cambridge, MA.
  94. Schmitt Lothar M., Nehaniv Chrystopher N, Fujii Robert H. (1998), Linear analysis of genetic algorithms, Theoretical Computer Science (208), pp. 111−148
  95. Schmitt, Lothar M (2001), Theory of Genetic Algorithms, Theoretical Computer Science (259), pp. 1−61
  96. Vose, Michael D (1999), The Simple Genetic Algorithm: Foundations and Theory, MIT Press, Cambridge, MA.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!