Опыт внедрения "компьютерного тренажерного комплекса процессов подготовки нефти и газа к транспорту" в образовательный процесс

Барашкин Р.Л.; Калашников П.К.; Попадько В.Е.; Южанин В.В.

АВТОМАТИЗАЦИЯ

УДК 681.51

Р.Л. Барашкин1, e-mail: [email protected]; П.К. Калашников1, e-mail: [email protected]; В.Е. Попадько1, e-mail: [email protected]; В.В. Южанин1, e-mail: [email protected]

1 ФГБОУ ВО «РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина» (Москва, Россия).

Опыт внедрения «Компьютерного тренажерного комплекса процессов подготовки нефти и газа к транспорту» в образовательный процесс

Более половины контуров автоматического регулирования на заводах по всему миру работают неэффективно, а половина нештатных и аварийных ситуаций связана с ошибками оперативного персонала: операторы автоматизированных технологических процессов теряют навыки и умения вследствие различных причин. Действия любого оператора основаны на ментальной модели, для формирования которой в разных компаниях существует ряд подходов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. В статье рассматриваются характеристики ментальных моделей и подходов к их формированию.

Один из наиболее распространенных подходов к формированию ментальной модели - применение компьютерных тренажерных комплексов (КТК) для отработки навыков в штатных и нештатных режимах работы технологического процесса.

В РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина на протяжении последних лет ведутся исследования и работы, направленные на создание компьютерных тренажерных комплексов, удовлетворяющих современным требованиям и стандартам.

В данной статье приведен опыт успешного внедрения тренажерного комплекса в учебный процесс в университете. Представлен перечень приоритетных задач для обучения операторов установок подготовки нефти и газа к транспорту (УПН, УКПГ), описана методика проведения обучения с применением компьютерного тренажерного комплекса. Анализ результатов внедрения тренажерного комплекса в учебный процесс показал, что для проработки каждой задачи требуется определенное время, преждевременное уменьшение которого ведет к росту количества ошибок. Также следует отметить, что заметный рост базовых навыков наблюдается в ходе первых попыток прохождения задач, что свидетельствует о формировании базовой ментальной модели действий оператора. Далее начинаются формирование профессиональных навыков и процесс более тонкого изучения технологического процесса.

Ключевые слова: тренажерный комплекс, автоматизированные системы управления, ментальная модель, образовательный процесс, операторы установок, установка комплексной подготовки газа (УКПГ).

R.L. Barashkin1, e-mail: [email protected]; P.K. Kalashnikov1, e-mail: [email protected]; V.Ye. Popadko1, e-mail: [email protected]; V.V. Yuzhanin1, e-mail: [email protected]

1 Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University) (Moscow, Russia).

Experience of Implementation of «Oil and Gas Pre-Transport Treatment Computer Simulator Complex» in Educational Process

More than the half of automatic control loops on plant all around the world work ineffective. While half of abnormal and accident situations are related to mistakes of operational staff - automated control systems operators miss skills and competence in consequence of different causes. Any operator activities are based on a mental model. In different companies several approaches are used for model formation and each of those approaches has its pros and cons. Characteristics of mental models and approaches for their formation are discussed in this article.

One of the most spreading approaches for mental model formation - usage of computer simulators for skill training in normal and abnormal modes of technological process.

For the last years investigations focused on the creation of computer simulators that suit modern requirements and standards are continuously carried out in Gubkin University.

In this article the experience of successful implementation of the computer simulator into the educational process of the University is provided.

Priority task list for complex oil and gas treatment plants operators is presented. Procedure of educational process using the computer simulator is described.

The computer simulator implementation in training process results analysis showed that solving of each task requires definite time premature reduction of which causes the multiplication of mistakes. Also it's important to mention that sizeable growth of basic skills is observed during first approaches of task solving. It testifies the mental model operator's actions formation.

Further the formation of professional skills and the process of more detailed technological process study begin.

Keywords: computer simulator, automated control systems, mental model, educational process, process unit operator, complex gas treatment plant.

Последние два десятилетия наблюдается широкомасштабное внедрение и усовершенствование средств и систем автоматизации в различных отраслях [16]. Развитие уровня автоматизации существенно изменило роль операторов в промышленности. Если раньше операторы работали напрямую с отдельными контурами регулирования установок, то сейчас им приходится обрабатывать, анализировать и интерпретировать массивы непрерывных данных, характеризующих работу предприятий в целом [19] и включающих несколько тысяч технологических параметров. При этом оператор должен учитывать многосвяз-ность и сложную динамику объектов регулирования как результат реакции на управляющие и возмущающие воздействия [15].

Современные распределенные системы управления, системы усовершенствованного управления и оптимизации предназначены для снижения нагрузки на оператора с точки зрения объема обрабатываемой информации. Одновременно повышаются требования к глубине понимания технологии и принципов работы современных методов управления технологическими процессами. Исследование [28] показало, что около 60 % контуров автоматического регулирования на заводах по всему миру работают неэффективно из-за человеческого фактора. В отчете компании Honeywell [26] показано, что ежегодно в США около 20 млрд долл. теряется по

причине нештатных аварийных ситуаций, половина которых связана с ошибками оперативного персонала. Исследования [24, 27, 31] показывают, что потеря операторами автоматизированных технологических процессов навыков и умений является распространенным явлением, что снижает уровень безопасности предприятия [23, 24, 31]. Особенно эта проблема актуальна для редко повторяющихся операций [11], таких, например, как нормальный пуск и останов. Как правило, отсутствие практики приводит к снижению скорости реакции и правильности действий оператора, при этом оператор начинает больше пользоваться декларативными знаниями, чем процедурными [17], что требует значительных затрат внимания и усилий.

Обучение операторов является актуальной и сложной задачей, в решении которой задействованы глубокое понимание требований, предъявляемых к современным операторам, и соответствующие образовательные программно-технические средства. В РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина совместно с нефтегазодобывающими компаниями и производителями программно-аппаратных средств автоматизации ведутся исследования и работы, направленные на создание компьютерных тренажерных комплексов (КТК), удовлетворяющих современным требованиям и стандартам. Тренажеры включают технологические процессы

от разработки месторождений и добычи углеводородов до их подготовки и транспорта конечному потребителю [1, 2, 6, 7, 8].

Одной из основных задач КТК является формирование и поддержание в актуальном состоянии ментальной модели оперативного персонала.

МЕНТАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОПЕРАТИВНОГО ПЕРСОНАЛА

Ментальная модель действий современных операторов должна позволять решать такие задачи, как [20]:

• оценка нового состояния технологического процесса и выработка управляющих воздействий с учетом влияния динамики изменения взаимосвязанных технологических параметров [29, 30];

• умение расставлять приоритеты между стратегическими и оперативными задачами с учетом ограничений со стороны технологии [13];

• понимание принципов работы систем усовершенствованного управления для контроля их работы и эффективного управления технологическим процессом [20];

• взаимодействие с командой для согласованного формирования траектории действий [20];

• умение фильтровать поток сигнализации во время возникновения нештатных ситуаций [20], справляться с повышенной умственной нагрузкой [29], выделять в потоке нужную информацию и на основании ее анализа принимать

Ссылка для цитирования (for citation):

Барашкин Р.Л., Калашников П.К., Попадько В.Е., Южанин В.В. Опыт внедрения «Компьютерного тренажерного комплекса процессов подготовки нефти и газа к транспорту» в образовательный процесс // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2017. № 10. С. 12-19.

Barashkin R.L., Kalashnikov P.K., Popadko V.Ye., Yuzhanin V.V. Experience of Implementation of «Oil and Gas Pre-Transport Treatment Computer Simulator Complex» in Educational Process (In Russ.). Territorija «NEFTEGAS» = Oil and Gas Territory, 2017, No. 10, P. 12-19.

АВТОМАТИЗАЦИЯ

Рис. 1. Цикл формирования ментальной модели оператора Fig. 1. Cycle of formation of the mental model of the operator

квалифицированные решения на базе сформированной ментальной модели оператора.

Для формирования ментальной модели оператора используются различные подходы.

ПОДХОДЫ К ФОРМИРОВАНИЮ МЕНТАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ОПЕРАТОРА

Процесс формирования ментальной модели операторов должен включать следующие компоненты [20]:

• изучение методов и алгоритмов, используемых при управлении технологическим процессом;

• имитация различного характера неисправностей с возможностью их подробного изучения и отработки правильных действий для их локализации и устранения;

• управление технологическим процессом в условиях критической нагрузки на систему управления;

• отработка командных действий, синхронизация действий оперативного персонала и полевых инженеров (механиков).

Широко распространенным в мировой практике обучения оперативного персонала является назначение вновь принятых сотрудников на должность полевых инженеров [32]. В этом случае сотрудники формируют свою ментальную модель на основе собственного практического опыта работы, происшествий и нештатных ситуаций, изучают технологическое оборудование, его назначение и место в общей цепочке технологического процесса. Как правило, в этом случае обучение в теоретическом классе занимает несколько недель, затем роль инструктора полевых инженеров выполняют опытные операторы [22]. Недостаток такого подхода заключается в отсутствии четкой выстроенной методологии обучения, что вносит элемент случайности в закрепляемые навыки и знания, их объем сильно зависит от опытности старших операторов и ситуаций, с которыми обучаемые сталкиваются во время своей деятельности [21].

Другой способ подразумевает обучение персонала сразу на рабочем месте после небольшого вводного инструктажа [12].

Важным опытом подготовки профессиональных кадров является обучение в рамках специализированной профессиональной подготовки в технических училищах и центрах. Сводный анализ распространенных подходов к обучению показывает, что стандартные методики обучения сложным системам, таким как РСУ и СУУТП, не дают нужного уровня понимания для эффективной эксплуатации обозначенных систем. Согласно теории экспериментального обучения [21] для формирования устойчивой обобщенной ментальной модели оператора знания о частных случаях должны проходить цикл, представленный на рис. 1.

С учетом сложности поставленных задач в современной подготовке специалистов активно используются КТК для отработки навыков операторов в штатных и нештатных режимах работы технологического процесса [25].

ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТРЕНАЖЕРНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ Актуальность внедрения

Предприятия нефтегазовой отрасли в соответствии с [10] относятся к опасным производственным объектам. В зависимости от класса опасности к объектам предъявляются соответствующие требования по обеспечению промышленной безопасности, направленные на предупреждение аварий и обеспечение готовности к локализации и ликвидации последствий аварий.

Приказом Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору от 11 марта 2013 г. № 96 утверждены Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности [11], которыми регламентируется приобретение персоналом практических навыков безопасного выполнения работ, предупреждения аварий и ликвидации их последствий на объектах I и II категорий взрыво-опасности с использованием КТК. В числе прочего правилами регламентируется решение с помощью КТК таких задач, как:

• имитация технологических объектов с помощью динамических моделей;

• предоставление реальных средств управления;

• возможность отработки сценариев пуска, плановой и аварийной остановки в типовых и аварийных ситуациях, созданных на основании технологических регламентов и других технологических нормативов. Сценарии разрабатываются для создаваемых и реконструируемых объектов проектной организацией, а для действующих производств - организацией, эксплуатирующей опасные производственные объекты, по согласованию с проектной организацией - разработчиком проекта или с проектной организацией, специализирующейся на проектировании данных технологических процессов;

• формирование результатов проведения обучения.

14

№ 10 октябрь 2017 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ

AUTOMATION

Установка подготовки нефти (УПН) Oil treatment plant (OTP) Установка комплексной подготовки газа Gas treatment plant

1. Пуск 1. Start 1. Пуск цеха осушки газа 1. Start of the gas drying shop

2. Нормальный останов 2. Normal stop 2. Пуск цеха регенерации абсорбента 2. Start of the absorbent regeneration shop

3. Отключение линии одного из блоков 3. Tripping of line of one of the blocks 3. Штатный останов установки 3. Normal stop of the plant

4. Изменение режима работы УПН 4. Changing the operating mode of OTP 4. Переключение технологических линий цеха осушки газа 4. Switching of technological lines of the gas drying shop

5. Аварийный останов 5. Emergency stop 5. Сезонная смена технологического режима работы установки 5. Seasonal change of the technological mode of the plant

6. Имитация нештатных ситуаций 6. Simulation of abnormal situations 6. Имитация нештатных ситуаций 6. Simulation of abnormal situations

Fig. 2. Example of multimedia lecture material

Обучение на КТК должен проходить персонал:

• вновь принимаемый;

• со стажем самостоятельной работы на установке менее двух лет;

• с перерывом в работе более одного месяца.

КТК позволяют обучать операторов с использованием имитационной модели реального технологического объекта и имитировать нештатные ситуации с заданной частотой, что невозможно на реальном объекте [14]. Тренажеры позволяют контролировать траектории обучения персонала и уровень знаний обучаемых в части мероприятий по предотвращению и ликвидации аварийных ситуаций. В последнее время КТК благодаря государственным мерам и сложившейся конъюнктуре на мировом рынке энергоносителей активно внедряются на отечественных предприятиях. Согласно [5] активное внедрение компьютерных тренажеров на российском рынке продолжится.

Назначение и состав компьютерного тренажерного комплекса для нефтегазовой отрасли

Процессы нефтегазовой отрасли представляют собой последовательность сложных технологических операций, основной целью которых является обеспечение эффективной и безопасной эксплуатации нефтегазовых месторождений, а также производства, преобразования, распределения,отпуска энергии, тепла и продуктов нефтепереработки и нефтехимии необходимого качества потребителям. Комплекс мер по эксплуатации технологических процессов приводится в технологическом регламенте, где описана необходимая последовательность действий. Для знания и выполнения данных операций необходима реализация соответствующего комплекса мер по обучению персонала и контролю качества знаний в соответствии с технологическим регламентом. В результате анализа технологических регламентов процессов подготовки нефти и газа к транспорту был составлен перечень приоритетных учебно-тренировочных задач (УТЗ) для обу-

Таблица 1. Перечень учебно-тренировочных задач Table 1. List of the training tasks

чения операторов установок подготовки нефти (УПН) и установок комплексной подготовки газа (УКПГ) (табл. 1). Была поставлена задача задействовать когнитивное, ситуативное и социально-познавательное обучение студентов при изучении дисциплины «Автоматизированные системы обслуживания объектов добычи нефти» по направлению «Нефтегазовое дело». Для решения этой задачи разработано учебно-методическое обеспечение, позволяющее последовательно, совмещая теоретическую базу с практическими занятиями, изучать и закреплять технологические, причинно-следственные, алгоритмические и пространственные взаимосвязи у обучающихся [3]. Курс построен в тесной связке теории и закрепления знаний на компьютерном тренажерном комплексе. Исследования [4] подтверждают, что предвари-

тельная теоретическая подготовка дает положительный эффект уже в первой итерации работы с тренажером. Теоретическая подготовка включает демонстрацию мультимедийных материалов (рис. 2) общей схемы технологического процесса, в том числе на КТК в динамике демонстрируется работа установок, что формирует ментальную модель зависимостей изменения технологических параметров от возмущающих и управляющих воздействий. На лекционных занятиях последовательно по блокам рассматриваются физические принципы работы установок и ситуации по оперативному управлению.

Методика проведения обучения с применением компьютерного тренажерного комплекса

В обучении участвовали студенты 4-го курса бакалавриата очной формы обу-

TERRITORIJA NEFTEGAS - OIL AND GAS TERRITORY No. 10 october 2017

15

АВТОМАТИЗАЦИЯ

Таблица 2. Характеристики методики проведения обучения Table 2. Characteristics of the training methodology

Параметр Parameter Численная характеристика Numerical characteristic

Общее количество студенческих групп Total number of student groups 4 группы 4 groups

Общее число студентов Total number of students 100 человек (22; 23; 27; 28) 100 people (22; 23; 27; 28)

Общая продолжительность обучения Total length of training 10 недель 10 weeks

Длительность одного занятия Duration of one lesson 2 академических часа 2 academic hours

Перерыв между занятиями Break between lessons 1 неделя 1 week

Количество задействованных учебно-тренировочных задач Number of used training tasks

Уровни сложности учебно-тренировочных задач (УТЗ) в зависимости от количества задействованного оборудования и времени, необходимого на выполнение УТЗ Complexity levels of training tasks depending on the number of used equipment and amount of time required to perform the task • Низкий - задействовано 1-2 технологических блока; на выполнение требуется до 30 мин • Low - 1-2 technological blocks are used; task execution takes up to 30 min

• Высокий - задействовано более 2 технологических блоков; на выполнение требуется более 30 мин • High - more than 2 technological blocks are used; task execution takes more than 30 min

Число человек в рабочей группе Number of people in the working group

Суммарный балл за выполнение УТЗ формируется на основании сравнения траектории выполнения УТЗ обучаемым с эталонным выполнением УТЗ с учетом следующих критериев Total score for the training task performance is formed on the basis of a comparison of the trajectory of the tasks performance by the student with the reference task performance taking into account the following criteria • Соблюдение технологических норм • Compliance with technological standards

• Выход за технологические и аварийные ограничения • Exit for technological limits and emergency restrictions

• Количество манипуляций с оборудованием • Number of manipulations with equipment

• Общее время выполнения • Total execution time

Критерии сравнения выполнения УТЗ Criteria for comparison of the training task performance • Количество попыток выполнения УТЗ, необходимых для достижения результата от 80 до 100 % • Number of attempts to perform the training task, required to achieve a result of 80-100 %

• Время, затраченное на выполнение УТЗ • Time taken to the training task execution

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 3. График проведения обучения Fig. 3. Schedule of trainings

чения. Основные характеристики методики проведения обучения приведены в табл. 2.

График обучения (рис. 3) включал теоретическую составляющую, режим тренировки и экзамена. Решение учебно-тренировочных задач осуществлялось с помощью разработанного в РГУ нефти и газа(НИУ)имени И.М. Губкина компьютерного тренажера, операторский интерфейс которого дублирует реальное рабочее место оператора технологического процесса. Пример операторского интерфейса установки подготовки нефти приведен на рис. 4. Для получения полных знаний о сложном технологическом процессе (ТП) и формирования устойчивой ментальной модели оператора по управлению ТП процесс обучения работе с тренажерным комплексом был разделен на следующие этапы:

• изучение физических основ ТП подготовки нефти и газа к транспорту;

• изучение принципа действия используемого технологического оборудования;

• изучение основ автоматизации ТП;

• изучение регламента ТП;

• ознакомление с элементами операторского интерфейса и принципами управления технологическим процессом.

В ходе лекционных занятий ТП рассматривается по блокам с точки зрения технологии и подходов к управлению. Во время практических занятий рассматриваются решения задач по управлению ТП с применением тренажерного комплекса.

На практических занятиях обучаемые знакомятся с элементами операторского интерфейса и исследуют реакцию ТП на различные управляющие и возмущающие воздействия. В частности, УТЗ низкого уровня сложности (в режиме тренировки, табл. 2) рассчитано на 1 академический час. Цель таких тренировок - закрепить умения управления ТП с помощью операторского интерфейса.

УТЗ имеет следующую структуру:

• этапы - каждое УТЗ разделено на несколько этапов. Например, при пуске УПН выделены этапы:заполнение нефтью блока входной ступени сепарации; подача деэмульгатора в поток

16

№ 10 октябрь 2017 ТЕРРИТОРИЯ НЕФТЕГАЗ

Рис. 4. Пример операторского интерфейса установки подготовки нефти Fig. 4. Example of the operator interface of the oil treatment plant

скважинной продукции; заполнение нефтью блока предварительного отстоя и т. д. Разделение УТЗ на этапы позволяет алгоритмизировать последовательность эталонных действий и оценивать соответствие действий пользователя эталонным;

• название блока - в рамках одного этапа может быть задействовано более одного блока, указание названия блока помогает обучаемому визуально ориентироваться в тренажерном комплексе;

• управляющие воздействия - основная графа, где приводятся действия, которые обучаемый должен совершить для решения поставленной перед ним задачи в соответствии с регламентом;

• регулируемые и контролируемые параметры - приводятся параметры, за которыми обучаемый должен следить в процессе осуществления управляющих воздействий;

• ожидаемое состояние системы -

для понимания обучаемым цели осуществляемых управляющих воздействий описывается новое ожидаемое состояние технологического процесса;

• критерии выполнения этапа - указывается новое ожидаемое состояние технологического оборудования, запор-но-регулирующей арматуры и системы в целом по завершении этапа.

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ВНЕДРЕНИЯ ТРЕНАЖЕРНОГО КОМПЛЕКСА В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС Анализ результатов выполнения УТЗ низкого уровня сложности Для уверенного использования операторского интерфейса обучаемым требуется 4-8 попыток выполнения УТЗ в режиме тренировки. На это уходит около 2-4 академических часов. После ознакомления обучаемого с тренажерным комплексом для выполнения УТЗ с результатом 80-100 % требуется 1-4 попытки в режиме оценки действий. Исследование динамики выполнения УТЗ показывает, что время изучения тренажерного комплекса у первых обучаемых больше, чем у приступающих к обучению позже. Это объясняется тем, что на начальном этапе требуется время для определения наиболее сложных задач выполнения УТЗ и фиксации правильного решения. Затем эти знания

передаются на уровне учебной группы, что сокращает время выполнения УТЗ. По результатам выполнения УТЗ «Изменение режима» в четырех учебных группах на завершающем экзаменационном этапе в среднем на выполнение УТЗ со 100%-м результатом уходило около 30 мин.

При увеличении скорости выполнения до 20-25 мин процент правильных действий уменьшался до 88,6 %. В основном ошибки были связаны с нарушением норм ведения технологического режима.

Анализ результатов выполнения УТЗ высокого уровня сложности

На выполнение УТЗ высокого уровня сложности (табл. 2), даже с учетом полученного опыта работы с операторским интерфейсом на УТЗ низкого уровня, требуется больше попыток и времени. Так, для формирования соответствующей ментальной модели у обучаемого и выполнения УТЗ с результатом выше 80 % требовалось 5 и более попыток. При этом время, затрачиваемое на выполнение УТЗ, варьировалось от 1 ч 40 мин (менее 5 попыток) до 1 ч 16 мин (более 5 попыток). Исследование показало, что существенный рост базовых умений работы с ТП наблюдается до 5-й попытки, когда активно формируется базовая ментальная модель действий оператора [21]. Затем начинаются формирование профессиональных навыков и процесс более тонкого изучения ТП.

Нужно отметить, что выполнение УТЗ как низкого, так и высокого уровня сложности осуществлялось с использованием обучаемым методического обеспечения с описанием последовательности действий. Причем обучаемый заранее знал, какой сценарий ему сейчас предстоит отрабатывать.

ВЫВОДЫ

Современные системы управления позволяют повысить эффективность эксплуатации технологических процессов. Для безаварийной работы с такими системами требуется высокая квалификация оперативного персонала. На современном технологическом уровне развития для подготовки оперативного персонала активно используются КТК. Использование КТК дает возможность сформировать ментальную модель оператора у новых сотрудников и дополнять, актуализировать знания и умения у штатных сотрудников. В рамках исследования проведено обучение студентов с минимальным набором знаний и навыков оперативного персонала. В результате обучения по предлагаемой методике студенты получили теоретические знания, подкрепленные практическими навыками, позволяющие успешно решать УТЗ. Сформулированы следующие составляющие, необходимые для эффективного обучения с помощью КТК. • Методики обучения должны включать: - детализированный график траектории обучения;

АВТОМАТИЗАЦИЯ

- предварительную теоретическую подготовку перед практическими занятиями;

- глубокое погружение в изучение динамики объектов ТП с использованием динамической имитационной модели;

- проведение контрольных мероприятий по качеству усвоения и закрепления знаний и умений,полученных в рамках обучения на КТК, возможность своевременной коррекции траектории обучения в зависимости от результатов проверок;

- контроль самостоятельности выполнения УТЗ;

- систему мотивирования за отработку навыков оператора на КТК и качество выполнения заданий.

• Функционал программного обеспечения должен включать:

- адекватность поведения имитационной модели реальному технологическому процессу;

- идентичность места обучения реальному рабочему месту оператора;

- возможность альтернативных вариантов решения УТЗ;

- сбор и анализ статистической информации траекторий обучения большого числа обучаемых;

- сохранение промежуточных состояний выполнения УТЗ по этапам, возобновление выполнения с точки сохранения, а также отмену неверных действий вследствие большой инерционности ТП и частых ошибок обучаемых во время выполнения заданий.

Литература:

1. Барашкин Р.Л., Калашников П.К., Попадько В.Е., Пятибратов П.В. Компьютерный тренажерный комплекс процессов подготовки нефти и газа к транспорту // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2015. № 5. С. 27-31.

2. Барашкин Р.Л., Горелов В.В., Калашников П.К. и др. Алгоритм взаимодействия программ имитационного моделирования и систем управления технологическими процессами // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2015. № 10. С. 35-39.

3. Галактионов А.И. Системные исследования психических образов, формируемых оператором-технологом // Системный подход в инженерной психологии и психологии труда. М.: Наука, 1992. С. 92-104.

4. Дозорцев В.М., Назин В.А. Компьютерные тренажеры как инструмент моделирования операторской деятельности в психологическом эксперименте // Актуальные проблемы психологии труда, инженерной психологии и эргономики. 2013. Вып. 5. С. 81-103.

5. Дозорцев В.М. Мировой рынок компьютерных тренажеров для обучения операторов: тенденции, вызовы, прогнозы // Автоматизация в промышленности. 2016. № 2. С. 47-50.

6. Мартынов В.Г., Шейнбаум В.С., Сарданашвили С.А., Пятибратов П.В. Цифровое месторождение в образовании // Нефтяное хозяйство. 2011. № 6. С. 124-126.

7. Мартынов В.Г., Пятибратов П.В., Шейнбаум В.С. Развитие инновационной образовательной технологии обучения студентов в виртуальной среде профессиональной деятельности // Высшее образование сегодня. 2012. № 5. С. 4-8.

8. Сарданашвили С.А., Швечков В.А. Построение локальных и распределенных тренажерных комплексов для производственно-диспетчерских служб газотранспортных обществ // Труды Российского гос. ун-та нефти и газа им. И.М. Губкина. 2009. № 1. С. 172-182.

9. Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности «Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gosnadzor.ru/industria1/oi1/ acts/Серия%2009%20Выпуск%2037.pdf (дата обращения: 26.10.2017).

10. Федеральный закон от 21 июля 1997 г. № 116-ФЗ (ред. от 07.03.2017) «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://base.garant.ru/11900785/ (дата обращения: 26.10.2017).

11. Bjork R.A. Structuring the Conditions of Training to Achieve Elite Performance: Reflections on Elite Training Programs and Related Themes in Chapter 10-13. In K.A. Ericsson (Ed.), Development of Professional Expertise. Toward Measurement of Expert Performance and Design of Optimal Learning Environments. Cambridge: Cambridge University Press, 2009, P. 312-332.

12. Cheetham G., Chivers G. Professions, Competence and Informal Learning. Cheltenham, UK, Edward Elgar, 2005.

13. Funke J. Complex Problem Solving: a Case for Complex Cognition? Cognitive Processing, 2010, No. 11, P. 133-142.

14. Flexman R., Stark E. Handbook of Human Factors. In G. Salvenndy (Ed.). New York: Wiley, 1987. P. 1012-1038.

15. Jamieson G., Guerlain S. Operator Interaction with Modelbased Predictive Controllers in Petrochemical Refining. In: Proceedings of the Human Performance, Situation Awareness and Automation Conference. Marietta, GA, 2000. P. 172-177.

16. Jamsa-Jounela S.-L. Future Trends in Process Automation. Helsinki University of Technology, 2007.

17. Kim J.W., Ritter F.E., Koubek R.J. An Integrated Theory of Skill Acquisition and Retention in the Three Stages of Learning. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 2013, No. 14, P. 22-37.

18. Kluge A., Sauer J., Schuler K., Burkolter D. Designing Training for Process Control Simulators: a Review of Empirical Findings and Common Practice. Theoretical Issues in Ergonomic Science, 2009, No. 10, P. 489-509.

19. Kluge A., Nazir S., Manca D. Advanced Applications in Process Control and Training Needs of Field and Control Room Operators, IIE Transactions on Occupational Ergonomics and Human Factors, 2014, No. 2:3-4, P. 121-136.

20. Kluge A. The Acquisition of Knowledge and Skills for Task Work and Teamwork to Control Complex Technical Systems. A cognitive and macroergonomics perspective. Dortrecht: Springer, 2014.

21. Kolb D.A. Experiential Learning. Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1984.

22. Manca D., Brambilla S., Colombo S. Bridging between Virtual Reality and Accident Simulation for Training of Process-Industry Operators. Advances in Engineering Software, 2013, No. 55, P. 1-9.

23. McBride S.E., Rogers W.A., Fisk A.D. Understanding Human Management of Automation Failure. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 2013. DOI: 10.1080/1463922X.2013.817625

24. Onnasch L., Wickens C.D., Li H., Manzey D. Human Performance Consequences of Stages and Levels of Automation: An Integrated Meta-Analysis. Human Factors, published online, 20th August 2013. DOI: 10.1177/0018720813501549

25. Patle D.S., Ahmad Z., Rangaiah G.P. Operator Training Simulators in the Chemical Industry: Review, Issues, and Future Directions. Review of Chemical Engineering, 2014. DOI: 10.1515/revce-2013-0027

26. Patrick D.W., Neal E.C., Beatrix J.E., Kelly D.S. Operations Skills for the 21st Century [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.uop. com/?document=operations-ski11s-for-the-21st-century&down1oad=1 (дата обращения: 26.10.2017).

27. Sauer J., Hockey G.R.J., Waste11, D. Effects of Training on Short- and Long-Term Ski11 Retention in a Comp1ex Mu1tip1e-Task Environment. Ergonomics, 2000, No. 43, P. 2043-2064.

28. Thwaites P. Process contro1 in Meta11urgica1 P1ants: Towards' Operationa1 Performance Exce11ence (p1enary ta1k). Automining 2008 - Internationa1 Congress in Automation in the Mining Industry, Santiago, Chi1e [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.scribd.com/document/257930082/00087-00437-pr (дата обращения: 26.10.2017).

29. Vicente K.J. Monitoring a Nuclear Power Plant. In: Kramer A.F., Wiegmann D.A., Kirlik A. (Eds.), Attention. From Theory to Practice. Oxford: Oxford University Press, 2007, P. 90-99.

30. Walker G.H., Stanton N.A., Salmon P.M., Jenkins D.P., Rafferty L. Translating the Concepts of Complexity to the Field of Ergonomics. Ergonomics, 2010, No. 53, P. 1175-1186.

31. Wickens C.D., Hollands J. Engineering Psychology and Human Performance (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2000.

32. Yin S., Laberge J. How Process Control Operators Derive, Update, and Apply Mental Models. Proceedings of the Humans factors and Ergonomics Society 54th Annual Meeting. Santa Barbara, CA: Sage, 2010, P. 1946-1950.

References:

1. Barashkin R.L., Kalashnikov P.K., Popadko V.E., Pyatybratov P.V. Oil and Gas Treatment Processes for Further Transportation Computer Simulator. Territorija «NEFTEGAS» = Oil and Gas Territory, 2015, No. 5, P. 27-31. (In Russian)

2. Barashkin R.L., Gorelov V.V., Kalashnikov P.K., Popadko V.E., Yuzhanin V.V. Algorithm of Communication between Simulation Modeling Programs and Technological Processes Control Systems. Avtomatizatsiya, telemekhanizatsiya i svyaz v neftyanoy promyshlennosti = Automation, Telemechanization and Communication in the Oil Industry, 2015, No. 10, P. 35-39. (In Russian)

3. Galaktionov A.I. System Research of Mental Models Formed by the Operator-technologist. The System Approach in Engineering Psychology and Labor Psychology. Moscow: Nauka, 1992, P. 92-104. (In Russian)

4. Dozortsev V.M., Nazin V.A. Computer Simulators as a Tool for Simulating the Operator Activity in a Psychological Experiment. Actual Problems of Labor Psychology, Engineering Psychology and Ergonomics, 2013, Iss. 5, P. 81-103. (In Russian)

5. Dozortsev V.M. The World Market of Computer Simulators for Operator Training: Trends, Challenges, Forecasts. Avtomatizatsiya v promyshlennosti = Automation in Industry, 2016, No. 2, P. 47-50. (In Russian)

6. Martynov V.G., Sheynbaum V.S., Sardanashvily S.A., Pyatibratov P.V. Digital Field in the Education. Neftyanoe khozyaystvo = Oil Industry, 2011, No. 6, P. 124-126. (In Russian)

7. Martynov V.G., Pyatibratov P.V., Sheynbaum V.S. Development of Innovative Educational Technology for Training Students in the Virtual Environment of Professional Activity. Vysshee obrazovanie segodnya = Higher Education Today, 2012, No. 5, P. 4-8. (In Russian)

8. Sardanashvili S.A., Shvechkov V.A. Construction of Local and Distributed Training Complexes for Production Dispatcher Services of Gas Transportation Companies. Proceedings of the Gubkin Russian State University of Oil and Gas, 2009, No. 1, P. 172-182. (In Russian)

9. Federal norms and regulations in the field of industrial safety «Rules of Industrial Safety for Hazardous Production Facilities Using High Pressure Equipment» [Electronic resource]. Access mode: http://www.gosnadzor.ru/industriaL/oiL/acts/Cepwfl%2009%20BNnycK%2037.pdf (Access date October 26, 2017).

10. Federal Law No. 116-FZ of July 21, 1997 (ed. March 07, 2017) «On Industrial Safety of Hazardous Production Facilities» [Electronic resource]. Access mode: http://base.garant.ru/11900785/ (Access date October 26, 2017).