EVALUATION OF RISKS FOR POORLY FORMALIZED TECHNOLOGICAL PROCESS

Receipt date: 
06.03.2017
Year: 
2017
Journal number: 
УДК: 
658.511
Article File: 
Pages: 
66
73
Abstract: 

Management of technological process in real time is associated with the emergence of risks related not only with the technical component work of a hazardous production facility, but also with inaccurate or untimely assessments pre-emergency or emergency situations on the part of staff. In this article, the proposed methodology is focused on the process of obtaining elemental sulfur by the Claus method used at the Astrakhan gas condensate complex. We substantiate the expediency of fuzzy logic application for risk assessment of technological processes and control these risks. Application of fuzzy models allows taking into account co-quantitative and qualitative characteristics of the managed objects and represent fuzzy description using fuzzy sets and linguistic variables. We selected risk factors for poorly formalized process, and determined the generalized indicator of quality. The model includes assessment of the operator's actions accuracy and the level value of the process damage. The article shows a calculated example of the model functioning for some dangerous production object condition. It justifies the use of the proposed method as a tool to predict the risks and means of the emergencies prevention in the sulfur production.

List of references: 
  1. Ажмухамедов И.М., Проталинский О.М. Методология моделирования плохоформализуемых слабоструктурированных социотехнических систем // Вестник Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 1. С. 144–154.
  2. Епифанов А. Д. Надежность систем управления летательными аппаратами. М. : Машиностроение, 1975. 180 с.
  3. Frey W. Socio-Technical Systems in Professional Decision Making. [Электронный ресурс]. URL: http://cnx.org/content/m14025/latest/. (Дата обращения: 25.02.2017).
  4. Проталинский О.М. Система диагностики предаварийных ситуаций // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003. № 12.
  5. Ажмухамедов И.М., Проталинский О.М. Моделирование плохо формализуемых процессов в социотехнических системах // Прикладная информатика. 2013. 4. С. 106.
  6. Немчинов Д.В., Проталинский О.М. Система принятия управленческих решений по сниже-нию влияния субъективного фактора как причины аварийной ситуации // Вестник Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2011. № 2. С. 43–48.
  7. Печенкин Д.В., Беспалова Е.В. Методика лингвистической оценки рисков аварийных ситуаций для технологического процесса получения элементарной серы методом Клауса // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2016. № 4. С. 106–116.
  8. Колесников А.М., Кандубко А.П. Виды рисков современного российского предприятия // Актуальные проблемы экономики и управления. 2014. № 1 (1). С. 14–19.
  9. Бочаров Е.П., Алексенцева О.Н., Ермошин Д.В. Оценка рисков промышленных предприятий на основе имитационного моделирования // Прикладная информатика. 2008. № 1 (13). С. 15–24.
  10. Поскочинова О.Г. Проблемы реализации системных решений в области управления рисками пред- приятий / Санкт-Петербург. политехн. ун-т. СПб., 2013. 320 с.
  11. Латыпова Р.Р., Киселевич А.Г. Анализ рисков промышленного предприятия // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2015. № 2 (24). С. 51–54.
  12. Хенли Э., Кумамото Х. Надежность технических систем и оценка риска. М. : Машиностроение, 1984. 528 с.
  13. Проталинский О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов. Астрахань : Изд-во АГТУ, 2004. 183 с.
  14. Антонов О.В., Проталинский О.М. Построение комбинированных математических моделей технологических процессов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Сер.: Технические науки. 2003. № 4. С. 4.
  15. Симонов С.В. Анализ рисков, управление рисками // Информационный бюллетень «Jet Info». 1999. № 1 (68). С. 2–28.
  16. Глушенко С.А., Долженко А.И. Система нечеткого моделирования рисков инвестиционно-строительных проектов // Бизнес-информатика. 2015. № 1 (31). С. 48–58.
  17. Fishburn P. Utility Theory for Decision-Making. N.Y., Wiley, 1970, 234 p.
  18. Недосекин А. О. Нечеткий финансовый менеджмент. М. : Аудит и финансовый анализ, 2003. 76 с.
  19. Шубин Р.А. Надёжность технических систем и техногенный риск. Тамбов : Изд-во ТГТУ, 2012. 80 с.
  20. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М. : Радио и связь, 1982. 432 c.
  21. Штовба С.Д. Проектирование  нечетких систем средствами Matlab. М. : Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
  22. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ. 2002. № 5. С. 169–176.
  23. Грунвальд В.Р. Технология газовой серы. М. : Химия, 1992. 272 с.