name: Методы, модели и алгоритмы повышения эффективности процессов добычи и транспортировки нефти и построения систем управления на основе нейросетевых и многомерных логических регуляторов с дискретными термами
keyword_list: нейросетевой логический регулятор автоматизация процессов добычи нефти
abstract: Объект исследования – технологические процессы добычи, транспорта и подготовки нефти на месторождении и системы управления ими.
  Предмет исследования – методы построения схем, моделей, алгоритмов и систем управления на основе логического и нейросетевого аппарата в условиях неопределенности.
  Цель работы – повышение эффективности функционирования технологических процессов добычи, транспорта и подготовки нефти и автоматизированных систем управления на основе методов логического управления и нейронных сетей.
  Методы исследования: теория систем и автоматического управления, системного анализа, логических и интеллектуальных нейросетевых регуляторов, математического моделирования и электрических схем, сенсоров и электропривода, теория вероятностей и многомерного автоматического регулирования.
  Научная новизна:
  1. Предложены методы и реализующие их алгоритмы; программы для построения автоматизированных систем регулирования, основанные на функциональной и параметрической декомпозиции технологических процессов добычи, транспортировки и подготовки нефти на месторождении, предназначенных интегрально обеспечить повышение эффективности насосного оборудования в условиях неопределенности и нечетко заданной информации; архитектура, логически связывающая методы, модели и алгоритмы составных модульных подсистем управления и нейросетевых моделей, отличающаяся от известных тем, что весь технологический процесс добычи и транспортировки нефти рассматривается как многомерная система, иерархическая структура которой включает отдельные процессы и подсистемы, а также информацию об их состоянии и об-ратные связи принятия решений и оперативного управления.
  2. Разработан метод проектирования и управления распределенными многомерными автоматизированными системами управления; предложены способы настройки и повышения качества регулирования технологических процессов с многомерными логическими регуляторами и программной реализацией логической базы правил и схемы автоматического регулирования с автономны-ми регуляторами приводов насосных установок, позволившие исследовать алгоритмы и параметры систем управления, а также внутренние и внешние возмущающие факторы, отличающиеся от известных тем, что для управления насосным оборудованием используются нейросетевые блоки в системах поддержки и принятия решений для прогнозирования, идентификации и планирования режимов работы.
  3. Предложена система взаимно дополняющих моделей и алгоритмов энергоэффективного управления, отличающаяся учетом влияния электротехнических и гидравлических элементов, режимов работы высоко- и низковольтных электроприводов с многомерными логическими контроллерами и дискретными функциями принадлежности и позволяющая моделировать режимы функционирования и рациональный выбор оборудования при частотном регулировании с различными законами управления.
  4. Предложены методы и алгоритмы управления насосным оборудованием, отличающиеся новым способом построения систем управления, оснащенных нейросетевыми и комбинированными логическими регуляторами с дискретными термами, что позволяет осуществлять пуск и торможение элетроприводов от автономного источника электрической энергии соизмеримой мощности, управление автоматизированным электроприводом дожимной насосной станции, адаптивное управление плавным пуском высоковольтных электроприводов в условиях неполной информации при сохранении их согласования и интегрального единства для достижения повышения энергоэффективности установок и надежности комплексов.
  5. Разработаны программно-аппаратный комплекс (ПАК), модели и алгоритмы функционирования системы управления с использованием средств искусственного интеллекта, отличающиеся составом и реализацией взаимодействия программных модулей, архитектура которых позволяет осуществлять синтез многомерных технологических объектов по принципу интеграции информации и программного обеспечения сбора и обработки данных, призванных в совокупности обеспечить повышение эффективности управления режимами работы насосных установок добычи, транспортировки и подготовки нефти.
chairman_dissertation_council.name: Борис
chairman_dissertation_council.surname: Якимович
chairman_dissertation_council.patronymic: Анатольевич
chairman_dissertation_council.position: Заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: С-6928-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57211837849
chairman_dissertation_council.rinc_id: 529925
chairman_dissertation_council.orcid: -
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Александр
organization_supervisor.surname: Губерт
organization_supervisor.patronymic: Викторович
organization_supervisor.position: Исполняющий обязанности ректора
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.15.23
rubrics.name: Стохастические системы автоматического управления, следящие системы
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
speciality_codes.name: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
speciality_codes.code: 2.3.3.
supervisors.fio: Дегтярев Г.Л.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Большаков А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Проталинский О.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Воевода А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ИжГТУ имени М.Т. Калашникова", ИжГТУ имени М.Т. Калашникова
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова"
protection_organization.ogrn: 1021801145794
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: КНИТУ-КАИ,ФГБОУ ВО "КНИТУ-КАИ",КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. А.Н. ТУПОЛЕВА-КАИ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. А.Н. ТУПОЛЕВА-КАИ"
author_organization.ogrn: 1021602835275
author_organization.supervisor_name: ТИМУР
author_organization.supervisor_surname: АЛИБАЕВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЛАЗОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения