Метода линейно-динамического программирования
О.В. Аралов, ООО «НИИ Транснефть», г. Москва,
Д.В. Былинкин, Н.В. Бережанский, УГНТУ, г. Уфа
В настоящее время проблема несовершенства технологических
процессов, а так же несостоятельность производителей оборудования,
эксплуатируемого компаниями нефтегазового комплекса, устранять все
внешние факторы, негативно влияющие на результат его производства,
приводит к большим потерям технологических единиц, на выходе из
производственного процесса. Достаточно часто эксплуатирующие компании
при закупке технологического оборудования располагают информацией только
о количестве гарантированного брака на одну партию продукции, которое
обычно занижено. Предлагаемый методологический аппарат позволяет оценить
риски по появлению дефекта оборудования при его производстве с учетом
количества циклов (этапов) производства, а так же всех факторов влияющих на
изготовление данного вида продукции.
Каждый этап производства характеризуется определенным количеством
независимых параметров: срединные параметры, а так же фиксированным
значением зависимых параметров: входные и выходные параметры. Множество
срединных параметров xi определяет вероятность отсутствия дефекта, а
множества , – вероятность его появления на i–м производственном
этапе. В свою очередь множества входных и выходных параметров
, определяют вероятность отсутствия или появления
дефекта оборудования соответственно на входе и выходе из i–го
технологического этапа. Нужно отметить, что вероятностные модели
классифицируются, в зависимости от количества входных и выходных
параметров, и в графической интерпретации могут принимать различные
стереометрические формы. На рисунке 1 представлена графическая
интерпретация вероятностной модели, имеющей два входных и три срединных
параметра.
Рисунок 1 – Графическая интерпретация вероятностной модели
при двух входных и трех срединных параметрах
Входные и срединные параметры являются независимыми друг от друга,
поэтому каждая отдельно взятая вертикальная грань куба, характеризует
выходной параметр, определяемый в результате произведения
соответствующих параметров образующих данную грань.
В общем виде выходные параметры для i– го производственного цикла
определяются по формуле:
i i i i
n
i
n
i x L x L V V ' ' ' . (1)
Выходные параметры, характеризующие вероятность отсутствия дефекта
и его появления, описанные уравнением (1) разделяются, по отдельным
тождествам, в результате чего, после проведения нескольких преобразований,
выражается система уравнений полностью задающая данную вероятностную
модель:
min .
... 1,
... 1,
,
,
'
' '
' '
' ' '
i
n
i i i
n
i i i
i i i
i
n
i
n
i
V
x x x
L L L
x L V
x L V
(2)
Полученные значения параметров переводятся в количественные
единицы, для возможности их использования в корреляционно-регрессионном
анализе, с целью установления приоритетности влияния i–х водных и
срединных параметров на выходные параметры. В зависимости от вида
параметра: зависимый или независимый, значения параметров переводятся
либо в дифференциальную энтропию множества вероятностей, либо в
количество информации множества вероятностей по соответствующим
формулам (3) и (4):
hx x logx dx; (3)
log ; 2 1 1 I f x f x dx
(4)
где x – плотность исходной вероятности события,
f x 1 – функция, характеризующая вероятность наступления события.
После проведения корреляционно–регрессионного анализа между
соответствующими множествами вероятностей, исключаются случайные
величины, а так же определяется приоритетность влияния независимых
параметров на зависимые параметры. После чего параметры с наибольшей
степенью влияния на функциональный исход i–го производственного этапа
используются в формуле Байеса позволяющей определить полную вероятность
появления дефекта на выходе из i– го производственного этапа.
' '
' '
'
i i i i
i i
i x y x y
x y
Р V
, (5)
где '
i i y y – переменные характеризующие вероятность отсутствия дефекта
и его появления на предыдущем технологическом этапе,
'
i i x x – переменные характеризующие вероятность отсутствия
дефекта и его появления на текущем технологическом этапе.
Вышеупомянутые переменные определяются по приведенному ранее
алгоритму приоритетности влияния параметров, характеризующих
технологический процесс.
Предлагаемая математическая модель позволяет с большой долей
достоверности определить вероятность появления дефекта при производстве
оборудования, как в случае наличия данных по вышеупомянутым внешним и
внутренним факторам, влияющим на производственный процесс, так и при их
отсутствии, что делает ее достаточно универсальной и автономной.
УДК 622.692.4.07
РАЗРАБОТКА И СОЗДАНИЕ