панорама русской жизни

Волоконно-оптическая система мониторинга трубопроводов (ОСМТ) на основе искусственных нейронных сетей с возможностью самообучения и автонастройки - об этой научной новинке мы ведем диалог с генеральным директором компании "ОМЕГА" Дмитрием Плешковым.

- В чем главное достоинство новой системы?

Дмитрий Плешков: Первое и главное - это принципиально новая система распознавания событий в зоне чувствительности кабеля-датчика, построенная на принципе нейронной сети. К примеру, утечки мы "видим" уже на ранней стадии, когда из трубы "вышло" всего полтора кубометра жидкости. Время реагирования системы не превышает 15 минут. Сегодня в мире нет ни одной системы, которая способна дистанционно поймать столь малую утечку.

А вообще ОСМТ - результат трехлетней исследовательской и производственной работы нашего коллектива. Если хотите, это показательный случай перехода количества технических разработок в новое качество всей системы.

- Волоконно-оптический кабель, который вы используете, какой-то особый?

В его конструкции 24 волокна. Для целей мониторинга нужно 8-10, в зависимости от смысловой нагрузки и задач, которые решает система. Остальные волокна свободны: то есть этот же кабель можно использовать как резервный канал связи там, где нет телекоммуникационного. Его уже не прокладывают, а "цепляют", образно говоря, к нашему.

- Контроль и мониторинг вы ведете одновременно по двум независимым каналам - температурному и виброакустическому?

Сейчас да. Причем на первое место все более явно выходит акустика - звуковые эффекты практически всегда сопровождают утечки и позволяют с большой достоверностью их идентифицировать. Даже при малых объемах истечения жидкости.

- Параметрические методы контроля, которые известны давно и широко используются на практике, этого не позволяют?

Параметрические методы в 70% случаев не дают точного результата. В них все завязано на сопоставлении расхода и давления на одном участке трубы с теми же параметрами на соседнем. Образно говоря, контроль на входе и выходе. Компьютер, который анализирует поступающий массив сведений, имеет массу ограничений.

Например, режим работы трубопровода должен быть стационарным в течение трех часов. А это не всегда возможно: так, при раскачке резервуара или при перезапуске насосов (останавливается один и запускается другой) обеспечить это условие нереально.

- Требуемой стабильности нет - и параметрический контроль дает сбой?

Вот именно. Два года назад, когда мы проводили испытания нашей системы, я сам сидел за пультом оператора и наблюдал, как часто приходили сигналы с параметрических датчиков. Попросил: дайте распечатку за день, сколько раз они срабатывают на 30-километровом отрезке трубопровода? Оказалось, 80 срабатываний!

Ну как можно на это эффективно отреагировать? Гонять всякий раз специалистов по безопасности трубопровода? Или ремонтников? А ведь параметрическая система не указывает на привязку к месту возможного ЧП. Чтобы его найти и оценить ситуацию, надо проехать по всей трассе. Это восемьдесят раз в день! Есть ли прок от такого "контроля"?

Наша система, если действительно произошла утечка, определяет ее локацию по акустическому датчику с точностью от пяти метров (так было недавно) до двух (так сейчас). И группа специалистов едет именно туда, где требуется оперативное реагирование.

- А что дает основание называть вашу систему самообучаемой?

На стадии отладки по желанию заказчика система может игнорировать некоторые неопасные для трубопровода акустические сигналы. Например, технологические шумы узлов переключения и насосных перекачивающих станций, звуковой фон от близлежащих федеральных автотрасс.

Еще один пример события, как правило, не представляющего угрозы для трубопровода, - прогон стада. Если оператор трубопровода сочтет прогон безопасным, ОСМТ будет его фиксировать, но сигнала подтвержденной тревоги не подаст.

Строго говоря, мы создали математическую модель, воплощенную в программные и аппаратные продукты и построенную по принципу биологических нейронных сетей. Применительно к ОСМТ это фактически искусственный интеллект, который позволяет осмысленно и качественно фильтровать большой объем информации, полученный с оптоволоконного датчика на магистрали.

Нейронная сеть выделяет из десятков зафиксированных событий потенциально опасные для трубопровода, то есть утечки и несанкционированную активность в охранной зоне. Мы часто сталкиваемся с такого рода сетями, даже не замечая этого: именно они позволяют, например, компьютерной технике распознавать лица и голоса.

- На конференции в Италии вы показали суть проделанной работы, но не раскрыли по вполне понятным причинам детали и ноу-хау. Это продуманная тактика перед выходом на международный рынок?

Скажу так: до определенного времени важно было самим удостовериться, что у нас получается вполне кондиционный и конкурентоспособный продукт. А теперь нам разрешен выход на внешние рынки, участие в тендерах, в том числе международных. И задел в этом направлении имеется: мы уже вели консультации об установке нашей системы в Германии, Саудовской Аравии и Чехии.

Беседовал Александр Емельяненков