ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО АГРЕГАТА КОМПРЕССОРНОЙ СТАНЦИИ
ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО АГРЕГАТА КОМПРЕССОРНОЙ СТАНЦИИ
Раимова Алина Ильдаровна
студент Уфимского государственного нефтяного технического университета,
РФ, г. Салават
Объектом исследования является газоперекачивающий агрегат компрессорной станции, управляемый цеховыми инженерными службами. В настоящее время на цеховом уровне производства важно собирать и обрабатывать информацию в больших объемах, поступающей из полевого уровня автоматизации.
На предприятиях в большей или меньшей степени автоматизированы технологические процессы благодаря различным системам АСУТП (DCS & SCADA). Системы автоматизации различных процессов управления и управления предприятием или его частью часто разрабатываются независимо друг от друга и выполняют локализованные функции. В связи с этим возникла необходимость интегрировать несколько систем в одну, чтобы одновременно можно было оценить работу всего предприятия, цеха или конкретного оборудования.
Почти все современные системы баз данных предлагают интерфейс SQL. Кроме того, все системы поддерживают собственные расширения, выходящие за рамки этого стандарта. Помимо высокой производительности и удобства использования, реляционная модель имеет еще одно существенное преимущество: эта модель подходит для использования в архитектуре “клиент-сервер”. Клиент-серверное приложение разделено на две части.
Наконец, авторизация доступа к объектам БД производится также на основе специального набора операторов SQL. Идея состоит в том, что для выполнения операторов SQL разного вида пользователь должен обладать различными полномочиями. Пользователь, создавший таблицу БД, обладает полным набором полномочий для работы с этой таблицей. Эти полномочия включают право делегировать все или часть полномочий другим пользователям, включая право делегировать полномочия. Полномочия пользователей описаны в специальных таблицах-каталогах. Контроль полномочий поддерживается на языковом уровне.
SQL Server - это комплексная платформа баз данных, обеспечивающая управление данными в масштабе предприятия и оснащенная интегрированными средствами бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI). Ядро СУБД SQL Server обеспечивает безопасное и надежное хранение данных в реляционном формате, в формате XML а так же объектов среды CLR Microsoft .NET Framework. Благодаря поддержке широкого набора форматов, SQL Server обеспечивает гибкость, необходимую для создания современных комплексных решений. Эта платформа также предоставляет возможность создания и управления высокопроизводительными приложениями баз данных с высоким уровнем доступности.
Проектирование БД - одна из наиболее сложных и ответственных задач, связанных с созданием информационной системы (ИС). В результате её решения должны быть определены содержание БД, эффективный для всех её будущих пользователей способ организации данных и инструментальные средства управления данными.
Специальные операторы языка SQL позволяют определять так называемые представления БД, фактически являющиеся хранимыми в БД запросами (результатом любого запроса к реляционной БД является таблица) с именованными столбцами. Для пользователя представление является такой же таблицей, как любая базовая таблица, хранимая в БД, но с помощью представлений можно ограничить или наоборот расширить видимость БД для конкретного пользователя. Поддержание представлений производится также на языковом уровне.
Создаваемая база данных должна полностью соответствовать требованиям всех пользователей. Рассмотрим, какие группы пользователей могут работать с базой данных и какие задачи им следует выполнять.
Рисунок 1. Реляционная база данных
Инфологическая модель предметной области не выставляет требований к достоверности информации. Собственно, достоверность информации не подвергается сомнениям. Другое дело, что требования к достоверности информации формулируются в соответствии с технической и методической базой их получения.
Традиционная методологическая основа очень разнородна. Такая ситуация исторически сложилась за время существования газотранспортных компаний. Система оценки характеристик погрузчиков основана на справочниках, графике на бумаге и заводских характеристиках. Оказывается, измерения интерпретируются и обрабатываются по-разному в разных отделах. После такой процедуры информация передается в центр для обобщения и проверки. В центре повторяется процесс расчета показателей энергоэффективности. После корректировки и утверждения результаты расчетов обычно совпадают.
В условиях децентрализованного сбора и обработки исходной информации изложенный выше подход работает и удовлетворяет требованиям практики, следовательно, можно построить еще одну часть инфологической модели, отвечающую за показатели энергоэффективности.
Получение данных из источников производится с помощью компонента Realtime Data Interface (RDI), который с заданным периодом опроса производит обмен данными с DCS (системой АСУ ТП, контрольный пункт и т.д.). Затем данные помещаются в исходную очередь сервера (база данных реального времени). Здесь выполняется первичная обработка данных (сжатие, извлечение шума и т. д.). После чего данные ставятся в очередь на запись. После заполнения этой очереди данные сохраняются в архивных файлах. PHD позволяет настраивать количество и размер этих файлов.
Системе дается описание сохраненных тегов и других данных конфигурации, которые хранятся в реляционной базе данных Oracle, со ссылкой на данные. На основе этой информации приложения сравнивают данные с объектами и материальными потоками и выполняют необходимую обработку данных (например, расчет балансов).
Система поддерживает множество различных источников данных посредством применения унифицированного интерфейса к данным реального времени RDI (Real-Time Data Interface).
RDI позволяют связываться практически с любой информационной платформой. Для связи широко используются открытые стандарты OPC.
Помимо вышеперечисленных источников данных, PHD позволяет производить ввод из файловых источников данных, в том числе и доступных по протоколу FTP, то есть из удаленных источников через сеть.
Система также поддерживает ввод информации вручную. В этом случае действия ручного ввода могут выполняться только теми пользователями, которым разрешено выполнять это действие после того, как они были авторизованы в системе, и операции ручного ввода должны регистрироваться.
Система базы данных PHD организует распределенный сбор и хранение информации о текущих (Real-Time) значениях контролируемых параметров, с организацией резервирования и распределением предварительной обработки информации.
PHD - компонент, который используется для объединенного хранения данных для всех приложений системы, при этом достигается унификация таких данных и снижение объемов используемой памяти, вследствие удаления повторяющейся в разных программах информации.
Рисунок 2. Инфологическая модель предметной области
Инфологическая модель предметной области не выставляет требований к достоверности информации. Собственно, достоверность информации не подвергается сомнениям. Другое дело, что требования к достоверности информации формулируются в соответствии с технической и методической базой их получения.
Нормализация преобразует базу данных в нормальную форму. Нормализация предназначена для приведения структуры базы данных в форму, которая обеспечивает минимальную избыточность, то есть нормализация не предназначена для уменьшения или увеличения производительности или уменьшения или увеличения размера базы данных. Конечной целью нормализации является уменьшение потенциальной противоречивости хранимой в БД информации.
Система базы данных PHD организует распределенный сбор и хранение информации о текущих (Real-Time) значениях контролируемых параметров, с организацией резервирования и распределением предварительной обработки информации.
Модульная структура организации интерфейса базы данных позволяет организовать прием данных в единую базу данных с многочисленных разнородных источников, например, из нескольких систем АСУ ТП различных производителей и имеющих различный протокол обмена данными.
Список литературы:
- Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / Арменак Барсегян, Михаил Куприянов, Валентин Степаненко, Иван Холод - СПб., 2004, 336 с.
- Большие данные. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki (дата обращения 05.03.2018).
- Исаев Д.В., Кравченко Т.К. Информационные технологии управленческого учета: учебное пособие. Москва: ГУ ВШЭ, 2006. 297 с.
- Демидов М. Big Data в России: оцениваем возможности и риски URL: www.cnews.ru