ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА МУЛЬТИАГЕНТНА СИСТЕМА КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ ОБЛІКУ ПРИРОДНОГО ГАЗУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ ПОДВІЙНОГО КОНТРОЛЮ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У роботі розглядається проблема підвищення достовірності комерційного обліку природного газу шляхом створення інтелектуальної системи контролю якості вимірювань у вузлах обліку, які функціонують в умовах значної невизначеності, спричиненої дрейфом метрологічних характеристик сенсорів, температурно-тисковими коливаннями, випадковими збуреннями та можливим несанкціонованим втручанням. Запропоновано інтелектуальну систему контролю якості обліку енергоносіїв, яка базується на багатоагентній інформаційно-вимірювальній архітектурі та методі подвійного контролю якості обліку, який поєднує фізичну перевірку узгодженості параметрів газового потоку з аналізом часових рядів реконструйованих за допомогою алгоритмів машинного навчання. Основою розробленої системи є адаптований метод подвійного контролю, який реалізує паралельний нагляд за процесом (узгодженість параметрів) та результатом (балансові співвідношення) обліку. Для виявлення аномалій, витоків та несанкціонованого відбору застосовуються алгоритми машинного навчання (Isolation Forest, DBSCAN, автоенкодери). Запропоновано інтегральний показник якості обліку, який забезпечує комплексну оцінку достовірності вимірювальної інформації в реальному часі. Проведено експериментальну перевірку запропонованих моделей на гібридних наборах даних (dataset), які включають дрейф сенсорів, шум та штучно внесені аномалії. Запропоновано використання показника залишкового метрологічного ресурсу (RMR) як розрахункового часового інтервалу, протягом якого інтегральний показник якості обліку природного газу залишатиметься в межах встановленого метрологічного допуску до моменту досягнення критичного рівня накопиченої похибки. Результати дослідження підтверджують перспективність гібридних підходів, що поєднують фізико-математичні моделі процесу обліку газу з методами машинного навчання, для переходу від традиційного періодичного метрологічного контролю до безперервного інтелектуального моніторингу вузлів комерційного обліку природного газу.