XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение

Надёжность автоматизированной системы управления (АСУ) куста скважин напрямую влияет на эффективность добычи, безопасность персонала и охрану окружающей среды. Сложность распределённых систем, взаимозависимость компонентов, влияние внешних факторов (погодных условий, сетевых сбоев, киберугроз) и требования к непрерывности технологических процессов делают необходимым применение формальных методов оценки проектной надёжности ещё на этапе проектирования.

Современные тенденции развития в области автоматизации достигли значительных высот, однако изучение этой области продолжается. Действительно, XXI век по праву называют веком информационных технологий: растёт степень цифровизации отраслей, увеличивается объём данных и возможностей их обработки. Людей уже не устраивает просто автономное функционирование систем — востребованы интеллектуальные решения, способные прогнозировать отказы и оперативно реагировать на возникающие отклонения.

Интеграция методов машинного обучения и искусственного интеллекта в АСУ позволяет перейти от реактивного обслуживания к превентивному и предиктивному подходу. Это означает, что многие отказы можно обнаруживать на ранних стадиях по аномалиям в данных и устранять до появления критических последствий.
В результате поломки становятся реже: своевременная диагностика и прогнозирование обеспечивают предупреждение инцидентов и планирование работ в наиболее выгодное время. Поскольку любые простои на объектах добычи высокозатратные, даже несколько часов отключения системы могут привести к колоссальным финансовым потерям и экологическим рискам. Поэтому минимизация времени простоя и обеспечение высокой доступности АСУ — ключевые требования к проектам и эксплуатации.

Надёжность системы является наряду с безотказностью фундаментальным показателем жизнеспособного производства. Безотказность характеризует вероятность непрерывной работы без отказа в заданный интервал, а надёжность — более широкий набор свойств, включающий способность сохранять требуемые функции в заданных условиях и после восстановления. Совместная оценка этих показателей позволяет обосновать архитектурные решения, стратегию резервирования, методы диагностики и регламенты обслуживания.

Именно через системное изучение надёжности становится возможным эффективное обучение и внедрение искусственного интеллекта, способного адекватно реагировать на разнообразные эксплуатационные ситуации: от шумов и ложных срабатываний до комплексных цепочек отказов. Актуальность темы определяется сочетанием экономических, экологических и безопасностных требований, высоким риском простоев и быстрым развитием технологий прогнозирования и автономного управления.

Целью реферата является систематизация и анализ методов расчёта проектной надежности АСУ куста скважин с учётом специфики нефтегазового производства.

Достижение этой цели осуществляется путем решения следующих задач:

- систематизировать и унифицировать ключевые термины и классификации отказов АСУ куста скважин, выделить причины и механизмы отказов аппаратных, программных и коммуникационных компонентов.

- разработать формализованные методы расчёта основных показателей надёжности (безотказность, ремонтопригодность, сохраняемость) и определить области применимости методов расчёта на этапе проектирования.

- оценить влияние отказов на доступность и производственные показатели, предложить меры повышения надёжности (архитектурное резервирование, диагностика, организация обслуживания) и методику оценки эффективности этих мер.

- сформулировать требования к программной надёжности и защите информации, включая тестирование, управление релизами, верификацию и меры по обеспечению целостности и аутентичности данных.

1 Основные понятия и определения

Перед тем как перейти к углублению в данную тему рассмотрим основные определения, которые помогут понять нам суть. Рассмотрение методов расчета надежности возможно после понимания что такое надёжность, главным образом, она пересекается с безотказностью, возобновляемостью, ремонтопригодностью и доступностью.

Надёжность — свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования [1].

Безотказность — свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или наработки.

Долговечность — cсвойство объекта сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонта.

Восстанавливаемость — способность системы возвращаться к работоспособному состоянию после отказа в минимально возможный срок.

Ремонтопригодность — Свойство объекта, заключающееся в приспособленности к поддержанию и восстановлению работоспособного состояния путем технического обслуживания и ремонта.

Сохраняемость — свойство объекта сохранять в заданных пределах значения параметров, характеризующих способности объекта выполнять требуемые функции, в течение и после хранения и (или) транспортирования.

Наработка — продолжительность или объем работы объекта.
Метрики и параметры:

Среднее время между отказами (НАО) — показатель безотказности системы, определяемый средним интервалом времени между двумя последовательными сбоями.

Среднее время восстановления (СРВ) — средний временной промежуток, необходимый для устранения неисправности и возвращения системы в рабочее состояние.

Среднее время до первого отказа (НСО) — период непрерывной эксплуатации элемента или устройства до возникновения первой поломки (используется преимущественно для несменяемых компонентов).

Методы анализа надёжности:

Анализ видов и последствий отказов (FMEA) представляет собой систематическое исследование потенциальных отказов оборудования или системы и их воздействия на работоспособность всей установки.

FMECA — FMEA с оценкой критичности.

Дерево отказов (FTA) — структурированный графический инструмент, используемый для изучения взаимосвязанных событий, которые приводят к нежелательной ситуации («верхнему событию»).

Блок-диаграмма надёжности (RBD) визуализирует систему в виде набора последовательно соединённых блоков, каждый из которых соответствует компоненту или подсистеме. Блоки представляют отдельные элементы системы, связь между ними отображает зависимости в функционировании и возможности резервирования.

Марковские модели применяют для описания поведения систем, находящихся в разных состояниях (работоспособное, частично работоспособное, ремонтопригодное, вышедшее из строя и т.п.).

Анализ жизненного цикла (или Вейбулловский анализ) предназначен для статистического исследования продолжительности работы компонентов до момента отказа. Для этого используют распределение Вейбулла.
Превентивные и предиктивные подходы:

1. Предупредительное обслуживание — обслуживание по расписанию.

2. Предиктивное обслуживание — обслуживание по прогнозам состояния на основе мониторинга и ИИ.

3. Мониторинг состояния: вибрация, давление, температура, сигналы процессов.

4. Диагностика и прогнозирование отказов — алгоритмы обнаружения аномалий, предсказания времени до отказа.

Архитектурные и эксплуатационные понятия:

1. Резервирование — дублирование критических компонентов (горизонтальное, вертикальное, холодное/горячее).

2. Грейсфул деградация — корректная деградация функционала при отказах без остановки процесса.

3. Отказ по связности — одновременный отказ нескольких компонентов из-за одной причины.

4. Безопасность киберфизических систем — защита от сетевых атак и некорректных команд.

План применения в работе:

• Определитесь с набором целевых показателей эффективности (НАО, СРВ, готовность, ВЗЗ) для отслеживания производительности системы.

• Применяйте методики анализа типов и последствий отказов (ФМА)/анализа дерева отказов (ДОР) для проектирования высоконадежной инфраструктуры.

•  Интегрируйте мониторинг текущего состояния оборудования совместно с технологиями прогнозирующего анализа для сокращения времени восстановления (СРВ) и увеличения интервала между отказами (НАО).

•  Рассчитайте экономический эффект мероприятий по улучшению надежности, используя стоимость простоя (СП) и возврат инвестиций (ВИ) от внедрения технологий предиктивной диагностики.

• 2 АСУ куста скважины месторождения

Кусты образуют общую сеть разработки месторождения (рис. 1), транспортируют добытую нефть для дальнейшей переработки и подготовки. Нефть попадает из скважины в трубопровод, проходит замерные устройства. Контактные термометры и датчики температуры обеспечивают высокоточную проверку температуры среды в широком диапазоне, варьирующемся от минус 50°C до плюс 150°C. Датчики давления фиксируют абсолютное давление в трубопроводах и аппаратуре с максимальной погрешностью всего около 0.5%.

Рисунок 1 – Технологическая схема 43 и 55 кустов скважины месторождения

Показывающие сигнализирующие манометры не только отображают данные о давлении, но также подают тревожные сигналы при выходе показателей за рамки допустимых норм. Эти нормы варьируются от минимального давления в 0.5 бар до максимального значения в 10 бар.

После добавления реагента из блока дозирования направляется на комплексное замерное устройство ИЗУ, где дренаж направляется в емкость ДЕ, а нефть проходя коррозионностойкий показывающий манометры направляется на мультифазную насосную станцию. Уровнемер типа "буёк" контролирует уровень наполненности в подземной емкости, оповещая оператора при достижении максимального уровня заполнения в 1250 мм. Газоанализаторы следят за концентрацией сероводорода и мгновенно подают сигнал тревоги, если уровень превышает установленную предельно-допустимую концентрацию (ПДК) в 10 мг/м³. Расходомеры осуществляют строгий учёт объёма добытой продукции с минимально возможной погрешностью около 0.5%.

3 Классификация отказов

В настоящее время к технологическим системам предъявляются высокие требования работоспособности в течение выполнения требуемых задач. В соответствии с ГОСТ 27.002-89 отказ — это событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта, а причина отказа — явления, процессы, события и состояния, вызвавшие возникновение отказа объекта. [1] Для того чтобы подробнее в этом разобраться рассмотрим виды отказов таблица 1.

Таблица 1 – Классификация отказов.

Классификационный признак	Вид отказа
Источник и причина возникновения	Конструктивный, производственный, эксплуатационный , деградационный
Характер изменения параметра технического состояния	Постепенный, внезапный
Наличие внешнего проявления	Явный, скрытый
Взаимосвязь между отказами	Зависимый, независимый
Последствия отказа	Функционирования, параметрический

Причины возникновения могут быть глубже, чем кажется и уходить в самый начальный этап конструирования, связанные с нарушение правил и установленных норм проектирования. Производственный отказы не буду возникать, если в технологических процессах изготовления агрегатов не будет ошибок или при ремонте. Во время эксплуатации особое внимание уделяется условиям и обученности сотрудников, пониманию ими важности своевременного техобслуживания и умения верного управления системой. Всем известно, что время само собой изнашивает системы, такой естественный процесс коррозии или деформации не должен оставаться без внимания.

Постепенные и внезапные отказы различны в том, что для первых процесс проходит в течение длительного периода того или иного старения, внезапные отказы заставляют реагировать в кротчайшие сроки, они не могут быть основаны на предыдущем опыте, нет стабильного времени, через которое это случится. Отказы могут быть обнаружимы визуально или простыми методами диагностирования, скрытые выявляются при технологическом обслуживании. Своевременное внимание к отказу способствуется предотвращению зависимых, которые потянутся за ним.

Отказы функционирования приводят к тому, что объект не может выполнять свои функции. Например, в результате отказа системы питания или зажигания двигатель не заводится, насос не подаёт масло и т.д. Параметрические ‒ отказы, приводящие к выходу параметров (характеристик изделия) за допустимые пределы. [2]

Дополнительными критериями будут являться масштаб воздействия, влияние внешней среды, последствия и частота появлений. Редкие отказы возникают около одного раза за период эксплуатации и связаны могут быть с катаклизмами, какими-то авариями, которые впоследствии требуют детального изучение. Средние же происходят регулярно, так, например, раз в несколько месяцев может происходить износ детали и требуется замена. Достаточно контролировать качество продукции и периодически проводить профилактические работы.

Частые проходят ежедневно, еженедельно, зачастую связаны с эксплуатационными ошибками либо же производственными. Частоту можно отследить известными методами: статистически, моделированием, тестированием. Изучение опыта прошлых лет эффективно, но не всегда достаточно, поэтому проводятся испытания в лабораторных условиях. Локальные отказы затрагивают отдельные части, в то время как глобальные - всю систему. Очень важно уметь классифицировать отказывать ведь они могут быть необратимыми.

4 Показатели надежности АСУ

Для достижение надежности разработаны различные методы. Каждая система индивидуальна требует своего уровнея надежности и соответственно своего подхода. Ориентир для подбора дают показатели надежности. Как можно выделить из ранее приведенного определения сама надежность и заключается в вычеслении этих значений.

4.1 Показатели безотказности.

Для того, чтобы говорить о безотказности системы, необходимо знать вероятность ее безотказной работы. Вероятность безотказной работы — это вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ объекта не возникает.[3] Обозначим через t время или суммарную наработку объекта. Возникновение первого отказа случайное событие, а наработка τ от начального момента до возникновения этого события случайная величина. Вероятность безотказной работы P(t) объекта в интервале от 0 до 1 включительно определяется по формуле

P(t) = P{ τ > t}, (1)

где Р{*} — вероятность события, обозначенного в скобках. Если способность объекта выполнять заданные функции характеризуется одним параметром и, то формула (1) может быть представлена в виде
P(t) = P{υ*(t₁) <υ (t₁) <υ**(t₁); 0≤t₁≤t}, (2)
где υ*и υ** предельные по условиям работоспособности значения параметра.

Возможно определить вероятность неблагоприятного события. Вероятность отказа – это вероятность того, что объект откажет хотя бы один раз в течение заданной наработки. Она является обратной величиной и находится по формуле:

Q(t) = 1- P (t). (3)

Средней наработкой до отказа называется отношение суммарной наработки восстанавливаемого объекта к математическому ожиданию числа его отказов в течение этой наработки. [1]

Условная плотность вероятности возникновения отказа объекта, определяемая при условии, что до рассматриваемого момента времени отказ не возник называется интенсивностью отказов. Выражается следующей формулой:

∆(t) = N₀(∆t)/ N_cр∆t. (4)

Параметр потока отказов — отношение математического ожидания числа отказов восстанавливаемого объекта за достаточно малую его наработку к значению этой наработки.

4.2 Показатели ремонтопригодности.

Показатели ремонтопригодности необходимы нам для оценки качества, удобства и эффективности ремонта, обслуживания или восстановления оборудования. Производят такой анализ мы избежим временных задержек и дополнительной оплаты труда сотрудников. Время обнаружения неисправности - время, необходимое для выявления причины отказа или поломки устройства. [4]

Чем меньше времени займет выявление неисправности, тем выше ремонтопригодность. Определив неисправность нам нужно определить время на ее устранение, то есть время восстановления T_в.

Показателями ремонтопригодности являются:

-вероятность Р(Т_З) восстановления системы за заданное время Т_З ;

-гамма-процентное время восстановления – время, в течение которого восстановление работоспособности системы будет полностью осуществлено с вероятностью γ, выраженной в процентах;

-коэффициент готовности k_Г - определяет вероятность того, что система исправна в любой произвольно выбранный момент времени в промежутках между плановым профилактическим обслуживанием и оценивается отношением времени наработки на отказ к средней длительности цикла работа

- Восстановление: k_Г =T_Н (T_Н +T_В );

- коэффициент технического использования k_ТИ - оценивается отношением времени наработки на отказ к средней длительности цикла работа-восстановление-профилактика

k_ТИ =T_Н (T_Н +T_В +t_пр ). (5)

Интенсивность восстановления - условная плотность вероятности восстановления работоспособного состояния объекта, определенная для рассматриваемого момента времени при условии, что до этого момента восстановление не было завершено.

Средняя трудоемкость восстановления - математическое ожидание трудоемкости восстановления объекта после отказа. А удельная продолжительность ТО и ремонтов математическое ожидание общей продолжительности их к единице наработки.

4.3 Показатели долговечности.

Долговечность системы характеризуется ее ресурсом ТР – общее время (или объем) работ системы за весь срок службы до момента, когда дальнейшая ее эксплуатация невозможна или экономически нецелесообразна.

Календарную продолжительность от начала эксплуатации системы до перехода в предельное состояние называют сроком службы системы. [4] Срок службы системы может быть случайной величиной, которую обозначим Т_c.

t_c=M[T_c] (6)

Тогда в качестве показателя долговечности можно принять средний срок службы или гамма-процентный срок службы t_y , который определяется соотношением:

P(T_c>t_y) = y/100 (7)

В качестве случайной величины при рассмотрении долговечности может быть принят не только календарный срок службы системы, но и ее ресурс - наработка от начала эксплуатации до перехода в предельное состояние.

4.4 Показатели сохраняемости.

При всей своей долговечности, ремонтопригодности и безотказности система все еще может быть не изучена и не прогнозируема, потому что не менее важным является показатель сохраняемости системы. Обращая внимание на то сколько, система может сохранять работоспособность без сбоев и аварийных сбросов, аналитик собирает полную картину действий. Гамма-процентный срок сохраняемости представляет собой временной интервал, в течение которого объект сохраняет работоспособность с определенной степенью вероятности, выраженной в процентном соотношении.Например, если речь идет о гамма-процентном сроке равном 80%, это означает, что 80% объектов будут функционировать на протяжении указанного периода.

Средневзвешенный срок сохраняемости определяется как математическое ожидание срока сохраняемости. Это статистически рассчитанная величина, представляющая собой ожидаемое время функционирования изделия до наступления отказа.

Для лучшей сохраняемости необходимо планово проводить профилактические обслуживания, обновлять аппаратуру, использовать резервирование. На работу влияют не только внутренние факторы но и внешние, погода или особенности отрасли, все идет в учет.

5 Анализ надежности АСУ в проектировании

5.1 Метод расчёта надёжности по среднегрупповым значениям интенсивностей отказов

Данный метод используется на начальной стадии проектирования и является приближенным. Точность определяется достоверностью исходных данных и наиболее полным знанием аппаратуры. Исходными данными являются средняя (по числу элементов системы данной группы i) интенсивность отказов и количество этих элементов в системе. Диапазон возможной интенсивности отказов выбирается из таблиц литературных источников. Если система разбита на m групп с примерно одинаковыми интенсивностями отказов, то параметр потока отказов определяется по формуле:

, (8)

i=1,

где Ni - количество элементов по группам, шт.;

λi - средняя интенсивность отказа i-го элемента, 1/ч;

m - количество групп,

а наработка на отказ:

. (9)

Метод является простым в использовании, при этом значения интенсивности отказов являются усредненными, что приводит к неточностям. Точность результата зависит от достоверности исходных данных и полноты знания характеристик аппаратуры.

5.2 Метод Монте-Карло

В данном методе проводится анализ риска путем построения моделей возможных результатов путем замены диапазона значений, называемого распределением вероятностей, на любой фактор, которому присуща неопределенность. Затем он вычисляет результаты снова и снова, каждый раз используя другой набор случайных значений из входных распределений вероятностей. В зависимости от количества неопределенностей и заданных для них диапазонов анализ методом Монте-Карло может включать тысячи или десятки тысяч пересчетов, прежде чем он будет завершен. Результатом эксперимента является диапазон – или распределение - возможных значений результата.[8] При этом учитывается случайность отказов и разнообразие в условиях большого числа скважин. Может быть выделена вероятность как всего куста, так и отдельных элементов, что подходит для сложных систем, позволяя достичь гибкости и масштабируемости. Моделирование различных ситуаций эксплуатации приводит к более обоснованным решениям по управлению.

Для применения сначала определяется модель системы (например, куст скважин) с её параметрами (вероятности отказа, время работы до отказа, время ремонта) и для всех параметров по очереди задаются распределения вероятностей.
Выполняется большое количество симуляций, в каждой из которых параметры случайным образом выбираются согласно их распределениям.

На основе собранных данных строятся статистические оценки (математическое ожидание, дисперсия, доверительные интервалы) характеристик надежности.
При применении к кусту скважин как отдельный элемент рассматривается каждая скважина с индивидуальной вероятностью отказа и временем восстановления.
Моделируется вероятность отказа всей системы — например, когда выходит из строя определённое количество скважин, считающееся критичным.

Оценив распределение времени до первого отказа, среднего времени безотказной работы, вероятности отказа в заданный период, анализируется влияние различных режимов эксплуатации, планов обслуживания и ремонтов.
В таких условиях учитывается случайность и неопределённость параметров, что важно для систем со сложной логикой отказов. При этом не требуется жестких аналитических формул и легко адаптировать под любые сценарии и типы распределения. Однако необходимы значительные вычислительные ресурсы при большом числе симуляций и элементов.

Метод служит мощным инструментом для анализа надежности и управления рисками в сложных технических системах. Особенно полезен он там, где много взаимозависимых элементов и высокая степень неопределённости, например, в кустах скважин. Кроме преимуществ, уже описанных ранее, стоит выделить возможность выявления неочевидных сценариев отказов и ключевых узлов системы. Это повышает качество прогнозирования и помогает оптимизировать стратегию технического обслуживания.

Имеется возможность моделировать широкий спектр факторов и режимов эксплуатации. Благодаря этому можно оценить чувствительность системы к изменениям параметров, что важно при ограниченных ресурсах. Результаты моделирования удобно визуализировать с помощью распределений и графиков, что упрощает представление информации для принятия решений. Однако точность зависит от качества исходных данных и правильности заданных распределений вероятностей.

На этапе подготовки модели необходимо уделять особое внимание сбору, анализу и валидации данных. Современные вычислительные мощности и параллельные вычисления значительно ускоряют проведение большого числа симуляций. Это делает метод более доступным даже для масштабных проектов. В будущем перспективно комбинировать метод Монте-Карло с другими аналитическими инструментами и методами машинного обучения. Такое сочетание позволит точнее предсказывать отказы и автоматизировать процессы управления надежностью.

5.3 Анализ жизненного цикла с применением машинного обучения

Анализ данных является важной частью управления жизненным циклом продукции, так как он позволяет определить потребности потребителей, прогнозировать спрос на продукцию и повышать качество продукции. За счет использования алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, компании могут автоматически обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них ценную информацию. Технология IoT, позволяет быстро реагировать на изменения в законодательстве, спросе потребителей и других факторах, которые могут повлиять на производство. Анализ данных искусственного интеллекта помогает прогнозировать перспективы продаж, контролировать качество продукции, управлять складскими запасами, определять потребности пользователя и многое другое. Благодаря этому, компании могут оптимизировать производственные процессы, уменьшить издержки и повысить эффективность. [9]

Данный подход является комплексным и охватывается оценку воздействия продукта, услуги или процесса на окружающую среду на всех этапах его существования: от добычи сырья до утилизации. При этом осуществляется выявление сложных зависимостей в производстве, которые помогают более точно прогнозировать работу.

Проанализировать огромный объем информации об энергопотреблении, сырье, выбросах и транспортных расходах без ошибок посредством человеческого разума просто невозможно, в то время как обученная машина интегрирует и удаляет лишние данные снижая влияние человеческого фактора. Находя наилучший вариант конструкций и материалов, инженер избегает лишних затрат и экологических следов.

С помощью алгоритмов классификации можно выделять наиболее "критичные" этапы жизненного цикла, разделяя процессы и конструкции по уровню воздействия. Использование машинного обучения в анализе жизненного цикла открывает новые перспективы для создания экологически устойчивых проектов и эффективного управления. Обучаемые модели делают оценку более точной и информативной, позволяют гибко адаптироваться к изменяющимся условиям производства и потребления.

Сбои в работе технических систем могут иметь серьезные последствия, например, отключение электроэнергии, аварии на транспорте, нарушение работы инфраструктуры. Учет внешних угроз позволяет предусмотреть меры для предотвращения подобных событий, минимизируя потенциальный ущерб. В условиях внешних воздействий важно обеспечить непрерывность работы систем. Учет угроз позволяет разработать меры, которые позволят системе оставаться работоспособной даже в неблагоприятных условиях. [10]

Обеспечение и оценка надежности завязаны на определении самой системы и ее контекста, определении компонентов и взаимодействий. Анализ рисков, то есть выявление потенциальных опасностей, оценка вероятности и тяжести последствий и безопасности приводят к определению мер по снижению рисков. Задача оценки решается главным образом математическими методами, рассматриваются вероятностные модели или симуляционные методы, как рассмотренный ранее Монте-Карло. Самые распространенные математические методы: 

1) анализ деревьев отказов (FTA); 

2) анализ режимов отказов и их последствий (FMEA); 

3) моделирование цепей Маркова; 

4) метод Байесовских сетей. 

Первые три метода фактически являются вариантами представления Байесовских сетей. Эти сети являют собой графические модели, которые отображают вероятностные зависимости между переменными. Состоят из вершин, ребер и условных вероятностных таблиц. Случайные переменные будут вершинами, ребра же — это связи между ними, которые обозначают условные зависимости. Таблица определяется для описания различных состояний переменных в зависимости от других родительских. Обучение начинается со сбора данных, по которым далее определяется структура и оцениваются вероятностные зависимости. Модель проверяется валидацией и производится совмещение с методами онлайн-обучения.

Применения машинного обучения для прогнозирования пластового давления нефтяных месторождений позволяет определить его в любой период эксплуатации скважин без их остановки на исследование. Используя вероятностно-статистическую модель множественной линейной регрессии и метод машинного обучения «случайный регрессионный лес» воспроизводятся исторические замеры пластового давления с целью проверки достоверности разработанных моделей. [11] После обучения модели «случайного леса» рассчитываются коэффициенты значимости факторов. За прошедший период нефтегазовая промышленность собрала большое количество разнообразной информации. Традиционные методы анализа, основанные на простых закономерностях и моделях линейной регрессии, перестали удовлетворять современным требованиям. Современные алгоритмы машинного обучения способны эффективно обрабатывать многомерные и сложные данные, что делает их гораздо более эффективными инструментами для анализа отрасли.

Использование нейронных сетей Колмогорова в геологоразведочных работах позволяет эффективно решать задачи прогнозирования параметров нефтегазоносных коллекторов. Процесс обучения нейронной сети сводится к подбору весовых коэффициентов, минимизирующих сумму квадратов разницы вычисленных и заданных значений для всех обучающихся пар. Таким образом, происходит вычисление набора весов, который при подаче входного вектора на выходе возвращает значение, приблизительно соответствующее этому входному вектору в обучающем массиве. На втором этапе происходит оценка сейсмического сигнала во всей области изучения и с помощью подобранного ранее оператора сейсмические данные преобразуются в прогнозный куб или карту. [12]

6. Эффективность АСУ

Автоматизированные системы строятся на базе компьютерных сетей, причем частью так же являются программные комплексы и пользователи. То есть в человеко-машинных системах мы хотим повысить эффективность управленческой деятельности, необходимо учесть такие составляющие данного процесса как надежность и оперативность функционирования системы. Нацелившись на результат, можно выделить такие показатели как вероятность достижения цели, ведь если она мала, то стоит ли вообще тратить трудовые единицы и время, которое тоже является показателем, и последним выделяем надежность самого ПО.

По разработанному алгоритму функционирования системы управления проводится большое количество реализаций, и вероятность достижения поставленной цели определяется соотношением:

P_ц= m/n, (10)

где n – общее число реализаций алгоритма функционирования; m – число положительных реализаций алгоритма функционирования. [7] Реализация алгоритма функционирования считается положительной, если все A_i его работы выполнены и если хотя бы одна работа не выполнена – реализация считается отрицательной.

Под экономически целесообразным уровнем надежности понимается наилучший вариант по максимуму эффективности, измеряемой годовым дополнительным экономическим эффектом.

ЭН =(∆СП −ЕН ∆k)→max, (11)

где ∆СП – годовая экономия от снижения себестоимости изготовления продукции при внедрении проектируемой системы;
ЕН – нормативный коэффициент эффективности капиталовложений;
ЕН∆k – нормативная экономия от использования дополнительных
капиталовложений.

Время достижения поставленной цели определяется как математическое ожидание времени выполнения одной реализации алгоритма функционирования. Безотказность ПО зависит от того сколько ошибок было допущено во время его создания и насколько затратным будет восстановление.

Часто используется величина дополнительного эффекта за срок службы системы Тсл

ЭТ =(∆СДТЭ − ∆k)→max, (12)

где ∆СДТЭ – экономия за счет понижения себестоимости ∆СД (без учета амортизационных отчислений);

∆k – дополнительные капитальные затраты, от которых экономия получена;

ТЭ – эквивалентный срок службы.

ТЭ определяется по формуле:

TЭ = (1−e−EНТсл)ЕН. (13)

Надежность системы станет наиболее выгодной, когда каждый элемент системы будет иметь оптимальную интенсивность.

7 Методы повышения надежности АСУ куста скважины

Повышение надежности системы применимо на трех этапах: проектирование, производство и эксплуатация. Только используя все три фазы можно добиться результатов. Если на стадии проектирования не вспомнить про обеспечение надежности, то на следующих этапах будет труднее и дороже это сделать.

Главной задачей при проектировании является обеспечение безотказности, а не создание системы без требований к ней. Чем больше элементов будет в системе, тем выше вероятность отказов, поэтому придерживаются принципа минимализма с наименьшим количеством связей.Ставится задача выбора стабильной схемы, в которой минимальны взаимовлияния параметров элементов и их отклонений на выходные ошибки. При этом для стабильности коэффициента усиления применяют обратную отрицательную связь, что увеличивает количество элементов и уменьшает надежность, поэтому важен баланс. Качество элементов так же имеет роль следует выбирать самые качественные и перспективные компоненты.

Когда на стадии проектирования не удалось достичь нужной надежности обращаются к стадии эксплуатации и применяют обратные связи или резервирование. Обратные связи могут быть не только отрицательными, но и положительными. Они стабилизируют параметры узлов, блоков и приборов системы.

Резервирование можно осуществить аппаратурно и структурно. Первое связано с использованием нескольких устройств для выполнения одной функции. При структурированном применяется специальные схемы для подключения основного и резервного элементов для всей цепи, либо поэлементно. Рассматривая постоянное резервирование с постоянно включёнными резервными устройствами, выделяется упрощение схемы, повышение универсальности, при отказе продолжает работать резервный элемент до ремонта всегда, однако происходит изменение параметров схемы и рабочих режимов при отказе резервных элементов, что не всегда допустимо. Техническая сложность возникает, увеличивается объем и стоимость системы.

Резервирование с поэлементной заменой — это метод ненагруженного резерва. В таком случае резервные элементы находятся в состоянии ожидания и не используются постоянно, отказ одного или нескольких элементов не значит отказ всей системы. Благодаря этому их ресурс сохраняется. Простота схемы позволяет применять в различных конструкция, системах и узлах. Однако основной минус — возможность отказа переключающего элемента, который отвечает за переход с основного устройства на резервное.

Резервирование с общим замещением также относится к ненагруженному резерву. Здесь действует принцип: чем мельче масштаб резервирования, тем выше надежность системы. Часто применяются мажоритарные схемы. Например, «схема голосования 3 из 2» автоматически исключает неисправный канал. Это значительно повышает стабильность работы всей системы.

Активное резервирование использует логические схемы. Оно обеспечивает стабильность параметров при отказах отдельных элементов. Резервные устройства обычно находятся в режиме ожидания, что позволяет экономить их ресурс. Такой подход повышает безотказность, особенно в системах с разными типами отказов. Но здесь приходится вводить дополнительные компоненты — индикаторы неисправности, переключатели и другие элементы. Из-за этого конструкция усложняется, а управление системой становится более трудоемким.

Надежность автоматической системы может в значительной степени снизиться также под воздействием внешних помех, пере­межающихся или самовосстанавливающихся отказов и др., приво­дящих к искажению передаваемой информации. Она начинается с соблюдения установленных технических норм. Контроль входных материалов и изделий, а иногда и замена осуществляются для того, чтобы избежать возможного загрязнения и оборудования, частота рабочих мест повышает безотказность.

При производстве частыми становятся скрытые дефекты, которые выявляются посредством производственного контроля. Так же проводятся тренировочные испытания, приработки, при высоких нагрузках повышая этим надежность в начальный период эксплуатации. Своевременная профилактика, прогнозирование отказов позволяет заблаговременно заменить критические элементы. Минимизируется время ремонта за счет диагностики, так как невозможно полностью исключить отказы.

8 Техническая диагностика АСУ. Алгоритмы и методы диагностирования.

Одним из ключевых средств обеспечения и поддержания надежной работы АСУ является техническая диагностика. Под технической диагностикой понимается область знаний, которая разрабатывает методы и инструменты для выявления отклонений в режимах функционирования (или состояниях) автоматизированной системы, обнаружения и устранения дефектов в самой системе или её компонентах, а также для их локализации.

Основная задача диагностики — определить текущее техническое состояние системы. Это включает проверку исправности, работоспособности и корректности функционирования путем оценки того, соответствуют ли параметры системы заданным нормам и выполняются ли необходимые функции. Важным аспектом является выявление факторов, нарушающих нормальную работу системы. При этом учитывается весь диапазон рабочих режимов и условий эксплуатации, а также динамика изменений параметров во времени — параметрическая надежность.
Выделяют два вида диагностирования: тестовое и функциональное. Тестовое диагностирование предполагает проверку технического состояния системы с помощью специально заданных тестовых воздействий, позволяя оценить параметры системы и её компонентов, а также определить причины их отклонений от нормативных значений. Функциональное диагностирование ориентировано на оценку технического состояния системы (или её элементов) при её нормальной работе — по рабочему воздействию. Такой подход позволяет контролировать выполнение системой заданных функций в конкретных условиях и выявлять причины нарушения её функционирования. Техническая диагностика не только способствует своевременному обнаружению и устранению дефектов, но прогнозирует отказы, помогая планировать профилактические обслуживания.
Диагностирование автоматизированных систем управления включает в себя набор алгоритмов и методов, которые позволяют выявлять неисправности, оценивать техническое состояние и прогнозировать отказ оборудования.

9 Диагностика и программная надежность АСУ

Обеспечение программной надежности в первую очередь направлено на защиту ее от случайных или преднамеренных действий, которые повлекут нарушение программы. Причем, комплекс мер состоит как в правовых нормах и морально-этических, так и административно-организационных. Закон помогает правильно обращаться с информацией и определяет ответственность за нарушение. Помимо этого, в коллективе есть традиционно сложившиеся нормы поведения обслуживающего персонала, что напрямую оказывает влияние на будущее программы. Однако все это не имеет смысла, если персонал изначально не будет подготовлен и обучен, не будет обеспечен всем необходимым и организован.

Имеются и программно-технические средства, которые связаны с шифровкой информации и обычной идентификацией, применяемой сейчас в любой сети, хранящей наши данные.Установка и регулярное обновление антивирусного программного обеспечения, использование межсетевых экранов (файрволов) для предотвращения несанкционированного доступа через сеть.

Расчет анализа надежности комплекса технических средств автоматизированных систем управления предусмотрен требованиями государственных и международных стандартов. От обеспечения возможности достаточно точно и оперативно решать задачи определения показателей надежности непосредственно зависит экономичность, ресурсосбережение и конкурентоспособность современного производства.

Существующие на сегодняшний день технологии автоматизированного моделирования и оценки надежности применяются в практике согласно единой методике, которая состоит из трёх основных этапов.

Первый этап предполагает формальную постановку задачи моделирования и вычисления показателей надежности систем. На этом этапе создаются структурные модели (схемы) свойств системы — таких как надежность, безопасность, а также сценарии возникновения и развития аварийных ситуаций. Кроме того, задаются критерии, которые формируют обобщённые условия для реализации показателей надежности и безопасности в АСУТП. При этом определяется значимый набор показателей надежности и безопасности для элементов системы.

Второй этап заключается в автоматизированном построении на компьютере математических моделей, которые необходимы для выполнения расчетов и комплексного анализа надежности АСУТП в целом. На заключительном этапе, основываясь на полученных расчетах показателей надежности, разрабатываются рекомендации по резервированию отдельных компонентов системы, что позволяет гарантировать нужный уровень надежности оборудования и процессов.

При работе на персональном компьютере, используемом как управляющее устройство АСУ, средство хранения секретных данных или для сетевого обмена информацией, необходимо применять надёжные, но простые методы защиты информации. Одним из них является временная блокировка экрана через полноэкранный режим, при котором изображение заменяется бессмысленными символами, препятствуя доступу посторонних. Для долговременного хранения используются гибкие магнитные диски, на которых данные записываются в секторах и кластерах, объединённых в дорожки; важно понимать, что после удаления файла информация остаётся на диске до перезаписи, меняется лишь запись в каталоге. Чтобы избежать потери данных, необходимо регулярно создавать резервные копии. Кроме того, следует периодически очищать корзину и удалять историю недавно открытых документов, что помогает скрыть следы работы. Удалённые файлы можно восстановить с помощью специальных утилит, поэтому для полного уничтожения данных применяют программы, многократно затирающие сектора диска случайными или нулевыми значениями.

Контроль доступа включает проверку свойств файлов в Проводнике Windows, где видно дату и время создания, открытия и изменения — такую проверку нужно делать до открытия файла, чтобы не исказить информацию. Важна защита от случайных изменений с помощью системных настроек и прав доступа, а также сокрытие данных посредством установки скрытых атрибутов. Дополнительным уровнем безопасности является использование паролей для входа в систему, программ или отдельные файлы. Комплексное применение этих мер существенно снижает риск несанкционированного доступа, случайной потери или утечки информации при работе на ПК и в локальных сетях.

Заключение

В данной статье рассмотрен расчет проектной надежности АСУ куста скважины месторождения. Автоматизированные системы управления (АСУ) обеспечивают управление процессом бурения в режиме реального времени, сбор и обработку данных о ходе буровых операций, диагностику состояния оборудования. Подробно описаны классификация отказов, показатели надежности АСУ, методы анализа надежности, эффективность и способы повышения надежности АСУ, а также техническая диагностика и обеспечение программной надежности. Приведены современные подходы к диагностике и управлению надежностью автоматизированных систем, применяемые в практике проектирования и эксплуатации кустов скважин.

Отдельное внимание мной уделялось актуальным технологиям анализа надежности на стадии проектирования. Среди рассмотренных методов особо выделяются методики расчета надежности по средним показателям частоты отказов, имитация вероятностных ситуаций методом Монте-Карло, а также инновационные направления анализа жизненного цикла с активным использованием инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения. Такие инструменты позволяют специалистам уверенно формировать реалистичную картину будущей надежности проектируемых систем уже на первых этапах разработки.

Список литературы

1. ГОСТ 27.002-89 Надежность в технике. Основные понятия.

2. Баженов, Ю. В. Основы надежности и работоспособности технических систем : учеб. пособие / Ю. В. Баженов, М. Ю. Баженов ; Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых. – Владимир : Изд-во ВлГУ, 2017. – 267 с.

3. Малафеев С. И. Надежность технических систем. Примеры и задачи/ Малафеев С. И., Копейкин А. И. – 3 изд., стер.-Санкт-Петербург: Лань, 2021 – 316с.

4. ЯстребенецкиА М. А., Иванова Г. М. Надежность автоматизированных систем управ-. ления технологическими процессами: Учеб. пособие для вузов. – М: Энергоатомиздат, 1989. — 264 с.

5. Поляков К.Ю. Основы теории цифровых систем управления / К.Ю. Поляков — Санкт-Петербург, 2006 — 162 с

6. Гост 27.301-95 Надежность в технике. Расчет надежности.

7. Оценка эфективности информационных АСУ А.М. Зубаха,; Т.А. Подружкина, Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2010г — 8с.

8. Моделирование по методу Монте-Карло [Электронный ресурс] (URL: http://www.palisade.com/risk/ru/monte_carlo_simulation.asp ) (Дата обращения: 28.09.2025)

9. Хазиев Р.М. Роль искусственного интеллекта и автоматизации в развитии способностей анализа и принятия решений на основе данных в жизненном цикле продукции / Р.М. Хазиев, О.В. Борисова // Международный научный журнал «Инновационная наука». — Казань : КГЭУ, 2024.

10. Воронин Е.А. Применение технологий машинного обучения в задачах оценки и обеспечения надежности технических систем с учетом безопасности их работы / Е.А. Воронин // Надежность и качество сложных систем. — 2024. — № 4. — DOI: 10.21685/2307-4205-2024-4-8.

11. Мартюшев Д.А. Применение машинного обучения для прогнозирования пластового давления при разработке нефтяных месторождений / Д.А. Мартюшев, И.Н. Пономарёва, Л.А. Захаров, Т.А. Шадров // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. — 2021. — Т. 332, № 10. — С. 140–149.

12. Брюшина Д.С. Опыт использования нейронных сетей Колмогорова при прогнозе карт эффективных толщин и построении объёмной модели клиноформного резервуара в Западной Сибири / Д.С. Брюшина, А.А. Спирин, И.И. Приезжев, А.С. Хайдаров, И.И. Хисамутдинов // Научно-технический центр «Газпром нефти». — ООО «Газпромнефть НТЦ»; РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина. — 2023. [Электронный ресурс] (URL: https://ntc.gazprom-neft.ru/scientific-publications/14315/ ) (Дата обращения: 18.10.2025).

Код для цитирования: Скопировать