Совершенствование организации производства по переработке углеводородного сырья с использованием автоматизированных систем

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Совершенствование организации производства по переработке углеводородного сырья с использованием автоматизированных систем (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

1. КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ИНТЕГРАЦИИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ АСУ ТП НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

1Л. Анализ современного состояния средств автоматизации управления технологическими процессами нефтеперерабатывающих предприятий. Цель и задачи исследований.

1.2. Особенности производственного процесса нефтеперерабатывающего предприятия как объекта управления. Уровни управления.

1.3. Концептуальное описание среды погружения и функционирования АСУ ТП предприятия «ПО «Киришинефтеоргситез».

1.4. Общие принципы функциональной интеграции автоматизированных систем управления нефтеперерабатывающего предприятия и постановка задачи исследований.

Выводы к разделу 1.

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ В ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЕ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1. Особенности автоматизированных систем управления производственными процессами как объектов моделирования.

2.2. Иерархия моделей. Математическая модель оперативного управления процессом нефтепереработки.

2.3. Динамическая модель системы оперативного управления процессом нефтепереработки.

2.4. Моделирование автоматизированного оперативного управления процессом нефтепереработки как объекта функциональной интеграции.

2.5. Структурное моделирование автоматизированного управления процессом нефтепереработки как объектом интеллектуализации.

2.6. Оценка результативности оптимизации процессов нефтепереработки на основе реализации технологий интеграции и интеллектуализации в системах автоматизированного управления производством.

Выводы к разделу 2.

3. ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ И ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1. Анализ современных представлений об облике интегрированной АСУ нефтеперерабатывающего предприятия.

3.2. Информационная интеграция средств автоматизированного управления ТП нефтеперерабатывающего предприятия.

3.3. Характеристика проблематики создания единой АСУТП предприятия.

3.4. Основные организационные и технические решения создания интегрированной автоматизированной системы управления технологическими процессами нефтеперерабатывающего предприятия.

Выводы к разделу 3.

4. ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ И ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

4.1. Аналитические информационные технологии: основные принципы и перспективы применения в задачах автоматизированного управления технологическими процессами нефтепереработки.

4.2. Программно-алгоритмическое обеспечение аналитических информационных технологий и перспективы его применения в задачах автоматизированного управления нефтеперерабатывающим производством.

4.3. Структура и принципы построения информационной подсистемы в интегрированной АСУ ТП.

АД АИТ АП АРМ АРМ АД АРМ ПЭ АРМ ЭА АС

АСППР АСУ АСУП АСУТП БД БДРВ ВД ДЛ

ЕАСУТП И АС У ИАД ИК

ЛВС ЛПР нпп по

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

— администратор данных

— аналитические информационные технологии

— автоматизированное предприятие

— автоматизированное рабочее место

— автоматизированное рабочее место администратора данных

— автоматизированное рабочее место предметного эксперта

— автоматизированное рабочее место эксперта-аналитика

— автоматизированная система

— автоматизированная система поддержки принятия решений

— автоматизированная система управления

— автоматизированная система управления предприятием

— автоматизированная система управления технологическим процессом

— база данных

— база данных реального времени

— витрина данных (Data Mart)

— должностное лицо

— единая АСУТП

— интегрированная автоматизированная система управления

— интеллектуальный анализ данных (DM)

— инфракрасный (IR)

— информационная система

— локальная вычислительная сеть

— лицо, принимающее решения

— нефтеперерабатывающий предприятие

— программное обеспечение

— предметный эксперт

ПЭВМ — персональная ЭВМ

РСУ — распределенная система управления (DCS)

СППР — система поддержки принятия решений

СРВ — система реального времени

СУ — система управления

СУБД — система управления базой данных

СХИ — система хранения информации

ТОУ — технологический объект управления

ТП — технологический процесс

ТСБ — товарно-сырьевая база

ТУ — технологическая установка

ХД — хранилище данных

ЭА — эксперт-аналитик

ЭВТ — электронно-вычислительная техника

AIT — Advanced Information Technology

АРС — Advanced Processes Control

API — Application Programming Interface

DCS — Distributed Control System

DM — Data Mining

DSS — Decision Support System

CCE — Common Computing Environment

COM — Component Object Model

DCOM — Distributed COM

DNA — Distributed interNet Applications Architecture

DW — Data Warehouse

EAM — Enterprise Asset Management

ERP — Enterprise Resource Planning

FIPS — Federal Information Processing Standards

HMI — Human-Machine Interface

Актуальность темы

В настоящее время развитие методов и средств организации производства предприятий по добыче и переработке углеводородного сырья находится в стадии поиска новых радикальных путей совершенствования всей системы организации и управления предприятием.

Для повышения эффективности производства необходима разработка организационных и технических решений в области интеграции автоматизированных средств управления предприятием на базе единого информационного пространства.

Однако в настоящее время развитие процесса интеграции оказалось ограниченным традиционной схемой организации и автоматизированного управления предприятием и техническими процессами (ТП). В частности, формирование организационных решений в указанной схеме, в основном лежит на соответствующем должностном лице. Автоматизация охватывает только процесс мониторинга состояния технологических установок (ТУ) и процесс автоматизированного исполнения оперативных управляющих решений. Таким образом, ряд центральных звеньев процесса организациианализ и оценка производственной ситуации, прогноз ее развития и выработка организационных и управляющих решения оказался вне процесса автоматизации.

Переход к интегрированным системам организации и управления, обладающим многопараметрической и многосвязной фактурой, мощной системой сбора многомерных данных, привел к возникновению противоречия между сверхбольшим объемом сложных взаимосвязанных исходных данных, полученных в процессе мониторинга и описывающих текущую производственную ситуацию в целом, и возможностями человеческого мозга по оперативной обработке этих данных.

Разрешение данного противоречия привело к необходимости интеллектуализации интегрированных систем. В качестве базовой методологии решения данной задачи в работе приняты положения нового класса информационных технологий — аналитических — на основе компьютерных методов анализа сложных многопараметрических ситуаций и прогнозирования их развития.

Таким образом, приведенные выше аргументы свидетельствуют об актуальности темы диссертационной работы, направленной на совершенствование организации производства на основе интеграции и интеллектуализации АСУ предприятием.

Цель работы. Повышение эффективности организации производства на предприятиях по переработке углеводородного сырья.

Основная идея работы. Совершенствование системы организации производства на предприятии требует оптимизации ее структуры и создания единой автоматизированной системы управления с использованием аналитических информационных технологий.

Задачи исследования:

• анализ современного состояния организации производства с использованием средств автоматизации управления технологическими и производственными процессами предприятий;

• анализ особенностей производственного процесса предприятия, как объекта организации на базе автоматизации и формирования общих принципов функциональной интеграции автоматизированных систем управления;

• разработка комплекса структурных и математических моделей организации технологическими процессами в единой информационной среде предприятия;

• разработка оптимизационной модели интегрального управления технологическим циклом предприятия с учетом возможности применения автоматизированной системы поддержки принятия решений;

• обоснование основных организационных и технических решений по интеграции и интеллектуализации втоматизированной системы управления предприятием на основе аналитических информационных технологий.

Защищаемые положения:

1. Эффективная организация производства на предприятии требует создания единого информационно-управляющего пространства, обеспечивающего интеграцию существующих и перспективных автоматизированных систем мониторинга с использованием системы поддержки принятия решений.

2. Повышение эффективности работы предприятия достигается использованием структурных моделей организации производства различного уровня и оптимизационной экономико-математической модели процесса переработки углеводородного сырья, содержащей в качестве критерия оптимизации максимум получения прибыли, а в качестве ограничений — параметры материальных потоков и технологических процессов, материальные балансы, сырьевые и энергетические затраты.

3. Организацию производства на базе единой автоматизированной системы управления предприятием нужно производить путем совершенствования всей организационной структуры предприятия, горизонтальной и вертикальной интеграции АСУП и АСУТП и интеллектуализации процесса управления на всех уровнях с использованием аналитических информационных технологий.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечивается применением современной методологии системного анализа, корректным использованием применяемых математических методов и моделей организации и управления технологическими и производственными процессами нефтепереработки, достаточным объемом исходной аналитической и статистической информации по объекту исследований, апробацией и внедрением основных результатов разработок в производство.

Научная новизна.

• создана оптимизационная экономико-математическая модель процесса переработки углеводородного сырья, ориентированная на получение максимума прибыли с учетом необходимых ограничений на материальные ресурсы и выпуск различных видов товарной продукции;

• обоснован новый подход к организации производства на основе интеллектуализации АСУ промышленного предприятия, базирующийся на аналитических информационных технологиях.

Апробация диссертационной работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических советах ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез», ОАО «Ленгипронефтехим» и «Севзапмонтажав-томатика», на конференциях молодых ученых и специалистов СПГГИ, на НТК Южно-Российского технического университета и других вузов и предприятий.

Публикации. По теме диссертации опубликованы две монографии и две статьи в сборнике научных трудов.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложена на 169 страницах, содержит 24 рисунка, 3 таблицы, список литературы из 109 наименований.

Выводы к разделу 4.

1. Рассмотрен существующий подход к формированию управляющих решений, используемый в большинстве современных АСУТП и АСУП.

Показано, что его реализация в реальных промышленных системах встретилась с рядом серьезных проблем, связанных с недостатками обработки данных как в информационном, так и в управляющем каналах систем управления. Указывается, что преодоление перечисленных проблем привело к возникновению аналитических информационных технологий, ориентированных на решение задач построения нового поколения интеллектуальных АСППР.

2. Показано, что главными задачами DM в задачах управления ТП и производственными процессами являются прогноз развития ситуаций и подготовка проектов решений на основе комплексного системного анализа текущей ситуации и массивов ретроспективных данных. При этом оперативную обработку и интерпретацию массивов ретроспективных данных, связанных с технологическим циклом нефтепереработки и деятельностью производства, предполагается осуществлять средствами OLAP-технологии.

3. Установлено, что традиционные БД, ориентированные на использование в корпоративных информационных системах класса OLTP, не могут служить эффективным средством хранения производственных и технологических данных для их полноценной аналитической обработки. Решение возникших проблем требовало новой технологии хранения сверхбольших объемов данных и оперативного поиска требуемой разнородной информации в собственных архивах. В качестве возможных вариантов решений предложена концепция хранилищ данных, основанная на принципах предметной ориентации, интеграции, неизменности и хронологизма данных.

4. Рассмотрена последовательная эволюция АСППР, применяемых как в системах управления производственными предприятиями, так и в области.

155 управления финансами и бизнесом. Построены структуры АСППР на основе предметной экспертизы, на основе применения DM-технологий предметным экспертом и на основе использования всего спектра аналитических информационных технологий. Осуществлен сравнительный анализ проблем, возникающих при построении и выборе тех или иных компонентов АИТ.

5. Указывается, что разработка аналитических АСУ предприятия представляет собой сложную, дорогостоящую задачу, лежащую на стыке информационных, математических и телекоммуникационных технологий. Стоимость развертывания информационного хранилища для крупной корпорации может достигать нескольких миллионов долларов. Тем не менее большинство ведущих зарубежных фирм, в том числе телекоммуникационных, создают, внедряют, используют системы подобного класса либо планируют их использование в ближайшей перспективе. Это объясняется огромным выигрышем, получаемым за счет существенного повышения качества управления и точности прогнозирования развития ситуаций. По данным консалтинговой компании Meta Group, выигрыш от внедрения аналитической системы с DM технологией анализа ситуаций может достигать 1000%, а сама система окупается за несколько месяцев эксплуатации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная научная задача по повышению эффективности организации производства по переработке углеводородного сырья путем совершенствования ее структуры и создания единой автоматизированной системы управления с использованием аналитических информационных технологий. Основные научные и практические результаты заключаются в следующем:

1. Повышение эффективности работы предприятия по переработке углеводородного сырья достигается на основе дальнейшего совершенствования организации производства на базе оптимизации и автоматизации технологических и производственных процессов путем интеграции существующих АСУ в единый комплекс с вертикальной интеграцией всех уровней управления. Решение данной задачи требует создания единого информационного пространства для организации и управления производством, обеспечения мониторинга производства, включая сквозной контроль качества, а также создания системы аналитической поддержки процесса подготовки решений.

2. Решение задачи функциональной интеграции требует создания единой информационной базы. Для этого предлагается использовать технологию «клиент-сервер», позволяющую разделить клиентские части задач организации производства на два базовых уровня: предприятия и цеха. Кроме того, информационная интеграция создает эффективную систему обмена данными между приложениями и программами, разработанными разными фирмами в разное время и различными техническими средствами.

3. Совершенствование организации производства обеспечивается использованием структурных моделей организации различного уровня и экономико-математической модели процесса переработки углеводородного сырья, содержащей в качестве критерия оптимизации получение максимума прибыли, а в качестве ограничений — параметры материальных потоков, технологических процессов, материальные балансы, сырьевые и энергетические затраты и другие.

4. Эффективная организация производства и управления технологическими процессами нуждается в оперативной обратной связи, формируемой на основе мониторинга текущего состояния объектов управления в реальном (или близком к реальному) времени. Контроль протекания производственных процессов, качества сырья, полуфабрикатов и конечной продукции может быть реализован на основе широкого внедрения поточных и виртуальных анализаторов.

5. Комплексную систему организации производства нужно формировать в виде специализированной аналитической службы предприятия, имеющей традиционную иерархическую структуру. На нижнем уровне данная система включает в себя поддержку и сопровождение АРС технологий, интегрированных в структуру соответствующих технологических установок, а также специальные АСППР, интегрированные в структуры АРМ должностных лиц цеха — начальника цеха, его заместителей, технолога цеха, начальника установки и других. На оперативном уровне АСППР, построенные на принципах АИТ, интегрируются в АРМ заводских диспетчеров.

6. Разработана система совершенствования всей организационной структуры предприятия и комплекс организационно-технических мероприятий по созданию горизонтальной и вертикальной интеграции и интеллектуализации АСУП и АСУТП в единую АСУ производством с информационным, алгоритмическим, программным и техническим обеспечением на основе новых информационных технологий.

7. Экономическая эффективность системы совершенствования организации производства достигается изменением ее структуры с сокращением персонала и оптимизацией технологических процессов. Экономический эффект от внедрения оптимизации только на процессе приготовления дизельного то.

Показать весь текст

Список литературы

Абдуллаев А. А., Алиев Р. А., Уланов Г. М. Принципы построения автоматизированных систем управления промышленными предприятиями с непрерывным характером производства. — М.: Энергия, 1985. -440с.
Аджиев В. Mineset визуальный инструмент аналитика. — Открытые системы, 1997, N3, с. 72−77.
Алиев Р. А., Алиев Т. М. Принципы построения интегрированных АСУ предприятиями с непрерывным характером производства. Нефть и газ, 1977, № 1, с. 93−99.
Алиев Р. А., Халдей 3. В. Построение информационно-логической схемы взаимосвязи задач АСУ НПП//В кн.: Основы разработки и создания АСУП в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. -М: 1973, с. 62−64.
Алиев Т. М., Алиев Р. А., Халдей 3. В. Информационно-логическая схема взаимосвязи задач АСУ НПП.— Автоматизированные системы и вычислительная техника в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности, 1974, № 6, с. 34−39.
Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / Пер. с англ. под ред. И. Г. Журбенко и В. П. Носко. М.: Мир, 1976. — 755 с.
Антонюк Г. П., Витлинский В. В., Ривелис И. Я., Картуш Р. В. Динамическая модель управления нефтеперерабатывающего завода.— Нефтяная и газовая промышленность, 1971, № 2, с. 37−40.
Балакирев В. С., Володин В. М., Цирлин А. М. Оптимальное управление процессами химической технологии. М.: Химия, 1978. -384 с.
Баннов П. Г. Процессы переработки нефти. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2000. — 224с.
Безручко О. А., Трошев В. А. Организация сети АСУТП верхнего уровня в ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез». Рабочие материалы. КИНЕФ Кириши: Кинеф, 2000. — 11с.
Березовский В. А., Тарасов В. А. Проектирование и эксплуатация автомата- зированными системами управления нефтеперерабатывающими и нефтехимическими предприятиями. М.: Наука, 1977.-256 с.
Бирюков А. Системы принятия решений и хранилища данных // СУБД, 1997, № 4.-С. 37−41.
Болч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономи-ки//Пер. с англ. под ред. С. А. Айвазяна.- М.: Статистика, 1979.- 317с.
Болшев Л.Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. -М.: Наука, 1965.- 464с.
Боулдинг К. Общая теория систем скелет науки // Исследование по общей теории систем: Сборник переводов/Пер. с англ. под ред. В. Н. Садовского и Э. Г. Юдина. — М.: Прогресс, — 1969. — С. 106−142.
Бояринов А. И., Кафаров В. В. Методы оптимизации в химической технологии. М.: Химия, 1975. — 575 с.
Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления// Пер. с англ. под ред. A.M. Летова. М.: Мир, 1972. — 544с.
Бушуев С. Н. Организация распределенного преобразования информации в информационно-технических системах. СПб.: ВАС, 1994. -226 с.
Ватник П. А. Статистические методы оперативного управления производством. М.: Статистика, 1978. — 240 с.
Вендров А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998.- 176 с.
Вознюк М. А., Мусаев А. А., Елшин А. А. Теоретические основы ква-лиметрии информационных систем. СПб: Военная академия связи, 1999, — 107с.
Гершберг А.Ф. Аналитическая информационная система как средство информационной поддержки систем планирования и управления// В сб.: Записки СПбГГИ. СПб: изд. СПбГГИ, 2001, с.
Гершберг А.Ф. Инструментальное обеспечение процесса эксплуатации систем управления// В сб.: Записки СПбГГИ. СПб: изд. СПбГГИ, 2001, с.
Гершберг А.Ф. Моделирование автоматизированного управления технологи- ческими процессами НПП. СПб: Новая школа, 2001. — 36с.
Гершберг А.Ф. Интеграция и интеллектуализация АСУ ТП нефтеперераба- тывающего предприятия. СПб: Новая школа, 2001. -52с.
Гиг Дж., ван. Прикладная общая теория систем /Пер. с англ. М.: Мир, 1981. — 733с.
Гличев А.В., Рабинович Г. О., Примаков М. И. и др. Прикладные вопросы квалиметрии.- М.: Изд. стандартов, 1983.- 136 с.
Гноенский JI.C., Каменский Г. А., Эльсгольц Л. Э. Математические основы теории управляемых систем. М.: Наука, 1969. — 512с.
ГОСТ 24.003−84. Автоматизированные системы управления. Термины и определения.. ГОСТ 24.104−85. Автоматизированные системы управления. Общие требования. -М.: М.: Изд-во стандартов, 1984. — 36 с.
ГОСТ 24.702−85. Эффективность АСУ. М.: Гос. комитет по стандартам, 1985. — 6с.
ГОСТ 34.003−90. Информационная технология. Автоматизированные системы. Термины и определения. 1985. -8с.
Городецкий В.И., Дмитриев А. К., Марков В. М. и др. Элементы теории испытаний и контроля технических систем /Под ред. P.M. Юсупова. -М.: Энергия, 1978. 191с.
Гуров А. М., Починкин С. М. Автоматизация технологических процессов: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1979. — 380 с.
Ибрагимов И. А., Метт М. С. Исследование многостадийного нефтехимического процесса методом нелинейной корреляции. — Нефть и газ, 1967, № 10, с. 83−87.
Ицкович Э. Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. — 416 с.
Данциг Дж. Линейное программирование, его применение и обобе-ние//Пер. с англ. М.: Прогресс, 1966. — 600с.
Директор С., Рорер Р. Введение в теорию систем /Пер. с англ. под ред. Н. П. Бусленко. М.: Мир, 1974. — 464с.
Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. — 480с.
Заде JI. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974. — С.5−48.
Информационные системы: Учебное пособие / Под ред. В. Н. Волковой, Б. И. Кузина. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1998. — 213с.
Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем/Пер. с англ. под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Мир, 1971. — 400с.
Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука, 1997. — 285с.
Карпов Е. А., Мусаев А. А., Шерстюк Ю. М. Многоцелевая аналитическая информационная система. Методология создания и основные проектные решения. СПб: МО РФ, 2000 г. — 143с.
Кафаров В. В. Моделирование химических процессов. М.: Знание, 1968. — 62 с.
Кафаров В. В., Дорохов И. Н., Липатов Л. Н. Системный анализ процессов построения химической технологии. Статистические методы идентификации процессов химической технологии. М.: Наука, 1982. — 344 с.
Кафаров В. В., Перов В. Л., Мешалкин В. П. Принципы математического моделирования химико-технологических систем. Введение в системотехнику химических производств.- М.: Химия, 1974. 344 с.
Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы, 1997, № 4. С. 41−44.
Коровкин С. Д., Левенец И. А., Ратманова И. Д., Старых В. А., Щаве-лёв Л. В. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных. СУБД, 1997, № 5−6, с. 47−51.
Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных// Computer Week, 1997, N14−15. с.32−39.
Кривда Ш. Раскопки сокрытых знаний. ЛАН, 1996, № 4, с. 17−23.
Кульбак С. Теория информации и статистика /Пер. с англ. -М.: Наука, 1967. -128с.
Куцевич Н В. Инструментарий для интеграции разнородных подсистем. Мир компьютерной автоматизации, 2000, № 1, с. 33−37.
Куцевич Н. Интеграция АСУП и АСУТП. Открытые системы, 2000, № 9, с. .
Левин И. К., Шапиро И. Я. Применение PI (Plant Information) System в нефтепереработке. http://www.indusoft.ru/publicarticleOilInd.html
Леньшин В., Сиенко О. Интеграция на пути повышения эффективности предприятия. Мир компьютерной автоматизации, 2000, № 1, с. 12−16.
Летов A.M. Устойчивость нелинейных регулируемых систем. М.: ГИФМЛ, 1962.-484с.
Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. /Пер. с англ. под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Наука, 1966. — 176с.
Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // СУБД, 1997, № 3. С. 30−40.
Львович О. Data Warehousing выход из кризиса оперативного анализа // Read Me, 1998, № 6. — С. 44, 45, 66.
Любашин А. Н. Системная интеграция и системный консалтинг. Мир компьютерной автоматизации, 2000, № 1, с. 55−59.
Маклаков С. В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 1999. — 256 с.
Медич Дж. Статистические оптимальные линейные оценки и управление /Пер. с англ. под ред. А. С. Шаталова. М.: Энергия, 1973, — 439с.
Мееров М. В. Системы многосвязного регулирования. М.: Физматгиз, 1965.-384с.
Методы и модели согласования иерахических решений/ Под ред. А. А. Макарова. Новосибирск: Наука, 1979. — 240 с.
Минскер И. Н. Оперативное управление сложными технологическими комплексами. М.: Химия, 1972. — 224 с.
Минскер И. Н., Пиггот С. Г. Построение иерархической структуры автоматизированной системы управления крупным непрерывным производством. — Вопросы промышленной кибернетики, 1971, № 29, с. 40— 45.
Модин А. А., Зингер И. Е., Коротяев М. А. Исследование анализ потоков информации на промышленных предприятиях. М.: Наука, 1970. -150 с.
Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. -488с.
Морозов JI. М., Петухов Г. Б., Сидоров В. Н. Методологические основы теории эффективности: Учебное пособие. Л.: ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1982. — 236с.
Мусаев А. А. Интеллектуальный анализ данных: Клондайк или Вавилон? // Банковские технологии, 1998, ноябрь-декабрь. С. 79−82.
Мусаев А. А. Концептуальные основы интеллектуального анализа данных. Деп. статья. ЦСИФ МО РФ, 1998, № 18 634. -34 с.
Мусаев А. А. Библия для адъюнктов и соискателей. Как написать и защитить кандидатскую диссертацию. МО РФ: 1999.
Мусаев А. А., Шерстюк Ю. М. Архитектурные и технологические аспекты создания аналитических информационных систем //В сб. «Труды Международной НТК ММТТ-2000», т.4. СПб., 2000. — с.31−33.
Перельман И. И. Оперативная идентификация объектов управления. -М.: Энергоиздат, 1982. 272 с.
Плискин J1. Г., Волков В. Л., Сагайдак И. А. Модели и алгоритмы оптимизации химико-технологического комплекса // В кн.: Автоматическое оперативное управление производственными процессами. М.: Наука, 1980.-С. 162—173.
Плискин Л. Г. Оптимизация производственной программы при переменных коэффициентах выпуска-затрат. М.: ИПУ, 1973. — 54с.
Построение математических моделей химико-технологических объектов// Дудников Е. Г., Балакирев В. С., Кривсунов В. С., Цирлин А. М. -М.: Химия. 1970.-312 с.
Райбман Н. С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия, 1975. — 376 с.
Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения //Пер. с англ. М.: Наука, 1968. — 547с.
Ромм В. С., Шенброт И. М. Алгоритм оптимального распределения материальных потоков.— Труды ЩШИКА, 1967, вып. 17, с. 105—122.
Рудин М. Г., Драбкин А. Е. Краткий справочник нефтепереработчика. -Л.: Химия, 1980.-328 с.
Савватимова Л. Н., Каплан Г. А., Лейтман Ю. С. К вопросу об оптимальном планировании работы нефтеперерабатывающих заводов.— За технический прогресс. Баку: 1963, № 12, с. 43—46.
Садчиков В. Е., Сомов В. Е. Киришинефтеоргсинтез от ПО к. ПО. -СПб.: Химия, 1997.-272с.
Саймон А. Склады данных // Системы управления базами данных, 1997, N3,-с. 87−96.
Сахаров А. А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // Системы управление базами данных, 1996, № 4. С. 55−70.
Славин Р. Единственный путь повышения эффективности производства интеграция «снизу вверх». — Мир компьютерной автоматизации, 2000, № 1, с. 17−22.
Согласование и анализ решений оптимизационных задач/ А. С. Некрасов, Г. С. попова, Ю. В. Синяк и др. М.: Наука, 1976. — М.: Наука, 1976.-238 с.
Сомов В. Е. Стратегическое управление нефтеперерабатывающими предприятиями. СПб.: Химиздат, 1999. — 264с.
Стефани Е. П. Основы построения АСУ ТП: учебное пособие. М.: Энергоиздат, 1982. — 352 с.
Тихонов А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. -М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1979. -285 с.
Уланов Г. М. Статистические и информационные вопросы управления по возмущению. М.: Энергия, 1970. — 245 с.
Уланов Г. М., Алиев Р. А., Кривошеев В. П. Методы разработки интегрированных АСУ промышленными предприятиями. М.: Энергоатомиздат, 1983. — 320 с.
Фридман Г. Я. Учет динамики производства в моделях текущего планирования нефтеперерабатывающего предприятия //В кн.: Применение экономико-математических моделей в планировании нефтепереработки. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1970. — С.47−54.
Фридман Г. Я. Динамическая модель оперативного управления производством.— Экономика и математические методы, 1966, № 1, с. 60−69.
Хакен Г. Синергетика, Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах/Пер. с англ. под ред. Ю. А. Данилова. -М.: Мир. 1985.-419с.
Хеннан Э. Многомерные временные ряды /Пер. с англ. М.: Мир, 1974.-212 с.
Чоговадзе Г. Г. Автоматизация проектирования систем оперативного управления технологическими процессами. М.: Энергия, 1980. -288 с.
Шински Ф. Системы автоматического регулирования химико-технологических процессов. М.: Химия, 1971. — 336 с.
Baram S. An information theoretic approach to dynamical systems modeling and identification. //IEEE Trans., V. AC-23,1978. -P.61−66.
Caster R. J. Control system for process plant.— Control, 1964, pt 1, № 76, p. 507—510.
Codd E. F., Codd S. В., Salley С. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd Associates, 1993. — 18p.
Federal Information Processing Standards (FIPS). Publication 183 «Integration Definition for Information Modeling (IDEF1X)» // Department of

Заполнить форму текущей работой