Моделі, методи і інформаційна технологія моніторингу параметрів паливно-мастильних матеріалів у системах їх зберігання

Abstract

Дисертаційне дослідження присвячене розробленню моделей, методів і інформаційної технології моніторингу параметрів паливно-мастильних матеріалів у системах їх зберігання, яка базується на побудові імітаційних моделей для систем зберігання паливно-мастильних матеріалів (ПММ) та вирішенні завдань моніторингу за допомогою методів машинного навчання. Розроблені методи та імітаційні моделі поєднують теоретико-графові та стохастичні підходи на основі спеціалізованої алгебри та колірних мереж Петрі. А також методи прогнозування та машинного навчання, що забезпечує нову якість в системах моніторингу паливно-мастильних матеріалів. У вступі обґрунтовано актуальність проблеми розробки моделей, методів і інформаційної технології моніторингу параметрів паливно-мастильних матеріалів у системах їх зберігання. Сформульовано мету дослідження – розроблення методів, моделей та інформаційної технології для підвищення ефективності моніторингу параметрів паливно-мастильних матеріалів, в системах їх зберігання. Визначено об’єкт дослідження – процеси моніторингу параметрів паливно-мастильних матеріалів в системах їх зберігання. Предметом дослідження є методи, моделі та інформаційна технологія підвищення ефективності моніторингу паливно мастильних матеріалів в системах їх зберігання. У першому розділі виконано комплексний огляд підходів, аналіз методів та інформаційних систем моніторингу. Визначено та структуровано поняття моніторингу. Визначено функції, об’єкти, цілі, підходи та елементи моніторингу. Проведено аналіз методів і технологій вимірювання, етапи та особливості моніторингу систем паливно-мастильних матеріалів. Визначено переваги та недоліки ряду підходів до вимірювання та моніторингу. Описано і досліджено сучасні методи моніторингу паливно-мастильних матеріалів, проведено їх порівняльний аналіз. Розглянуто технології зберігання паливно-мастильних матеріалів та проведена класифікація систем та резервуарів для дистанційного моніторингу ПММ. Визначено потенціал їх використання в транспортній галузі. Для моніторингу ПММ проведено огляд сучасних моделей (імітаційних, аналітичних, інтелектуальних), які використовуються для моделювання процесів моніторингу. Обґрунтовано, що існуючі методи моделювання недостатньо інтегровані в сучасні системи моніторингу. Проведено аналіз застосування методів машинного навчання в системах моніторингу. У результаті зроблено висновок про доцільність створення нової інформаційної технології моніторингу паливно мастильних матеріалів на основі формалізованих стохастичних моделей, зокрема колірних мереж Петрі, які забезпечують інтеграцію ситуаційної логіки процесів моніторингу, ймовірнісного характеру їх взаємодії та методів машинного навчання для прогнозування стану систем зберігання паливно-мастильних матеріалів. У другому розділі представлено основні теоретичні засади, на яких побудовано інформаційна технологія моніторингу паливно-мастильних матеріалів. В розділі визначені і описані головні аспекти побудови інформаційної технології для вирішення завдань моніторингу. Розроблено структуру обробки інформації при вирішенні задач моніторингу. Представлено вперше розроблений модельний підхід до розв’язування завдань моніторингу ПММ в системах їх зберігання. При цьому значну увагу зосереджено на реалізації і розробці формалізованого опису інформаційної технології моніторингу паливно-мастильних матеріалів. Запропоновано і розроблено алгебру для опису та побудови імітаційних моделей моніторингу ПММ, яка складається з семи базових та чотирьох комбінованих операцій моніторингу. Представлено формалізований опис операцій алгебри у вигляді мереж Петрі. Представлено алгебраїчний опис властивостей операцій моніторингу, який дозволяє використовувати алгебру операцій для моделювання процесу моніторингу різними типами мереж Петрі. Розроблено інформаційну технологію моніторингу ПММ в системах зберігання. У третьому розділі розглянуто питання побудови імітаційних моделей моніторингу ПММ в системах їх зберігання в середовищі CPN Tools. Досліджені основні особливості побудови імітаційних моделей. Побудовано моделі для системи вимірювання фізико-хімічних параметрів палива на основі колірних мереж Петрі та виконано імітацію їх поведінки. Розроблено структурну схему контролю вимірювання фізико-хімічних параметрів ПММ та імітаційну модель процесу вимірюванням параметрів ПММ. Обґрунтовано вибір колірних мереж Петрі, як формалізму, що дозволяє відображати динаміку роботи системи, яка моделюється, враховувати ситуаційні та ймовірнісні особливості її функціонування. Запропонована модель забезпечує можливість багаторівневої декомпозиції системи — від моделі високого рівня до рівня елементів моделі. Представлено результати моделювання процесу вимірювання параметрів ПММ. Розроблена структура ієрархічної моделі для багатоканальної системи зберігання ПММ та реалізована в середовищі CPN Tools. Представлено результати моделювання багатоканальної системи зберігання ПММ, а також розроблено імітаційну модель моніторингу АЗС з альтернативними чергами і проведено їх аналіз. У четвертому розділі представлені результати вирішення практичних завдань на основі моделей і методів машинного навчання та інформаційної технології моніторингу паливно-мастильних матеріалів. Розроблено інтелектуальна інформаційно-аналітична система моніторингу ПММ на основі інформаційної технології моніторингу. Вона складається з підсистеми збору і зберігання інформації, підсистеми підготовки даних, підсистеми аналізу і попередньої обробки даних, підсистем моделювання і прогнозування. Розглянуто особливості вирішення задачі моніторингу паливно-мастильних матеріалів на морському транспорті. Була вирішена задача прогнозування обсягу потреб у паливно-мастильних матеріалах двох типів для різних емностей для зберігання палива на судні. Представлено підхід для підвищення точності прогнозних значень на основі комбінування прогнозів. На основі даних з суднових журналів, які сформовані по звітності про надання паливно-мастильних матеріалів сервісними компаніями, за допомогою мови VBA були синтезовані набори даних для прогнозування. Вони були представлені у вигляді часових рядів. Алгоритм підготовки даних дозволив будувати моделі для прогнозування обсягів можливого наповнення паливом для будь-якої емності. Проведено прогнозування сумарних показників по емностям, які відповідають одному типу палива (дизельного палива чи мазуту). Підсистеми моделювання та прогнозування реалізовано на основі моделей: ARIMA/SARIMA, моделей експоненційного згладжування, регресійних моделей на основі нейронних мереж та Байєсовських структурних моделей часових рядів. Для покращення прогнозних значень використано процедуру комбінування прогнозів на основі 7 методів комбінування: метод простого усереднення, медіанний метод, метод мінімальної дисперсії, метод оберненого рангу, метод побудови регресійної моделі з коефіцієнтами підібраними методом найменших квадратів, метод побудови регресійної моделі з коефіцієнтами підібраними методом найменшого абсолютного відхилення і метод комбінування кількох регресійних моделей. На основі використання методів комбінування прогнозних значень досягнуто покращення якості прогнозів по метрикам MSE, RMSE, MAE в середньому на 18-35% (по різним ємностям). Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному: Вперше розроблено: модельний підхід для побудови імітаційних моделей моніторингу паливно-мастильних матеріалів, який використовує спеціалізовану алгебру та теорію мереж Петрі, що дає змогу врахувати стани та ймовірнісні процеси, що виникають в результаті експлуатації систем зберігання палива. Вперше розроблено: імітаційні моделі для системи моніторингу паливно мастильних матеріалів в системах зберігання палива закритого типу, які використовують колірні мережі Петрі, що дає змогу врахувати різні стани системи, що виникають в результаті експлуатації та дає змогу реалізувати різні сценарії функціонування, що підвищує ефективність системи моніторингу паливно мастильних матеріалів до різних експлуатаційних вимог. Вдосконалено: інформаційну технологію моніторингу паливно-мастильних матеріалів, за рахунок використання методів імітаційного моделювання та методів прогнозування, що дозволило підвищити ефективність використання різних систем зберігання палива. Отримав подальший розвиток: процес моніторингу та прогнозування параметрів для суднової системи зберігання палива, на основі методів машинного навчання та комбінування прогнозів, який підвищує ефективність її експлуатації. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці методів, імітаційних моделей та інформаційної технології моніторингу параметрів паливно мастильних матеріалів для різних систем зберігання. А також в розробці інформаційної системи моніторингу та прогнозування параметрів для суднової системи зберігання палива. Зокрема, розроблено модельний підхід для побудови імітаційних моделей моніторингу паливно-мастильних матеріалів, який використовує спеціалізовану алгебру та теорію мереж Петрі, який дає змогу врахувати стани та ймовірнісні процеси, що виникають в результаті експлуатації систем зберігання палива. Розроблено імітаційні моделі для системи моніторингу параметрів паливно мастильних матеріалів в системах їх зберігання, які реалізовані на основі колірних мереж Петрі, що дає змогу врахувати різні стани системи, що виникають в результаті експлуатації та підвищує ефективність системи моніторингу паливно мастильних матеріалів до різних експлуатаційних вимог. Важливе практичне значення має удосконалена інформаційна технологія моніторингу паливно-мастильних матеріалів, за рахунок використання методів імітаційного моделювання та методів прогнозування. А також процес моніторингу та прогнозування параметрів для суднової системи зберігання палива, на основі методів машинного навчання та комбінування прогнозів, який підвищує ефективність її експлуатації. Одержані наукові результати досліджень у вигляді імітаційних моделей та програмного забезпечення інтелектуальної інформаційної системи впроваджено у діяльності торгівельної компанії «ЮВЕНТА», на судні “SOPHIA I” (IMO: 9546007) під час експлуатації та в навчальному процесі кафедри інтелектуальних інформаційних систем Чорноморського національного університету імені Петра Могили.