18 Важность современных задач обеспечения экологической и

18
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
УДК 519.6
А. В. Дмитренко, А. В. Черняев
МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
ДЛЯ АНАЛИЗА ПОСЛЕДСТВИЙ РАЗЛИВОВ НЕФТИ ИЗ ТРУБОПРОВОДОВ
"МАТИ" – Российский государственный технологический университет им. К. Э. Циолковского
(alex_v_ch@mail.ru)
В статье описывается модель интеллектуальной системы для анализа последствий разливов нефти из нефтепроводов, основанная на виртуальной экспертной системе.
Ключевые слова: моделирование, разливы нефти, нефтепроводы.
A. V. Dmitrenko, A. V. Chernyaev
BASED ON VIRTUAL EXPERT SYSTEM, INTELLIGENCE SYSTEM MODEL
FOR OIL SPILLAGE EFFECTS ANALYSIS
This paper describes based on virtual expert system, intelligence system model for analysis of effects of oil spillage from oil pipelines.
Simulation, oil spillage, oil pipelines.
Важность современных задач обеспечения
экологической и производственной безопасности, в частности безопасности трубопроводов,
требует интенсивного развития прикладных информационных систем [1]. При этом одним из
наиболее перспективных направлений развития
является разработка и внедрение интеллектуальных систем, например, прикладных экспертных систем. Задача оптимального построения
таких систем является сложной, неоднозначной
и носящей ярко выраженный предметно-ориентированный характер. Решение подобной задачи
требует проведения всестороннего моделирования как самих аварийных процессов, так и
структур информационной поддержки процессов принятия решений в сферах экологического
мониторинга и техногенной безопасности. В настоящей работе рассматривается модель интеллектуальной системы, основанная на использовании систем, основанных на знаниях и специальных экспертных систем.
Главной проблемой при авариях нефтепроводов является уменьшение экологического
ущерба, вызванного возможными разливами
нефти. Чрезвычайные ситуации при аварийных
разливах нефти на магистральных нефтепроводах связаны преимущественно с ущербом окружающей природной среде (ОПС) и обусловлены отказами сооружений, объектов или линейной части магистральных нефтепроводов.
При этом окружающая природная среда представляется в виде системы, состоящей из трех
основных компонентов: земель, водных объектов и атмосферы.
Система оценок при аварийных разливах
включает:
расчет общего объема (массы) нефти, вылившейся при аварии из нефтепровода, и массу
нефти, загрязнившей компоненты окружающей
природной среды;
расчеты площадей загрязненных нефтью
земель (почв) и водных объектов;
определение размеров ущерба, полученного
в результате загрязнения нефтью каждого компонента окружающей природной среды и общую сумму платы за загрязнение ОПС.
Масса нефти, загрязняющей водные объекты, определяется суммированием массы растворенной и эмульгированной в воде нефти,
значение которой соответствует предельной
концентрации, и массы пленочной нефти на
поверхности водного объекта.
Основными факторами, определяющими
величину ущерба, наносимого окружающей
природной среде при авариях на нефтепроводах, являются:
количество вылившейся из нефтепровода
нефти и распределение ее по компонентам окружающей среды;
площадь и степень загрязнения земель;
площадь и степень загрязнения водных объектов;
количество углеводородов, выделившихся
в атмосферу.
Расчет количества нефти, вылившейся из
трубопровода, производится в три этапа, определяемых разными режимами истечения:
истечение нефти с момента повреждения до
остановки перекачки;
истечение нефти из трубопровода с момента остановки перекачки до закрытия задвижек;
истечение нефти из трубопровода с момента закрытия задвижек до прекращения утечки.
Площадь дефектного отверстия определяется в зависимости от формы разрыва стенки
нефтепровода.
Площадь нефтяного загрязнения земель и водных объектов может быть определена:
методом экспертных оценок;
инструментальным методом;
методом аэрофотосъемки.
Для расчета всех вышеперечисленных характеристик используются различные методы.
Это относится как к расчетным соотношениям,
19
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
так и вычислительным методам. Поэтому выбор оптимального метода расчета является неоднозначной и достаточно сложной задачей, не
имеющей универсального решения. Автоматизация процедур такого выбора тоже должна
учитываться при построении систем поддержки
процессов принятия решений для анализа последствий разливов нефти.
Общая схема предлагаемого процесса функционирования такой информационной системы
показана на рис. 1. От традиционной структуры
она отличается тем, что включают в себя в явном
виде систему баз знаний и блоки математического моделирования. Это вызвано тем, что сложность решения задачи построения действительно
интеллектуальных систем поддержки процессов
принятия решений в сфере экологического мониторинга требует использования систем знаний
и методов комплексного математического моделирования. Предлагается следующая структура
построения интеллектуальной системы для обработки экологических данных в системах информационного обеспечения процессов экологического мониторинга (рис. 2). Система предполагает получение и согласование экспертных и "машинных" знаний. Последние получаются путем
фильтрации исходных экспериментальных данных, их первичной обработки и дополнения результатами вычислительных экспериментов, с
последующим извлечением знаний с применени-
ем методов интеллектуально анализа данных
(ИАД или Data Mining) или специальных экспертных систем. В последнем случае извлечение
знаний поводится с помощью специальной экспертной системы. Более детально эти вопросы
применительно к технологическим системам были рассмотрены нами ранее [2, 3].
В данной модели и ее программной реализации целесообразно использовать архитектуру
системы, основанной на виртуальной экспертной
системе (ВЭС) [4]. В этом случае, в зависимости
от характера формируемых знаний и ранее установленных требований, а также имеющейся правовой и нормативной документации, ВЭС выбирает наиболее адекватный набор методов и алгоритмов для извлечения знаний, их структурирования и формализации. Она же осуществляет
внутреннее согласование данных, приведение их
к одинаковым форматам и методам представления. Основные базовые принципы построения
архитектуры предлагаемой ВЭС следующие:
1) для выбора тех или иных наборов правил
и/или алгоритмов используются встроенные
динамические ЭС;
2) для выбора актуального на данном этапе комплекса правил, методов, алгоритмов
и программ применяются различные методы
автоматизированного принятия решений, в частности метода динамических приоритетов
и таблиц [5].
Входные данные
БАЗА
ЗНАНИЙ
Согласование
и первичная обработка
данных
МОДЕЛИРО
Расчет количества
разлившейся нефти
ВАНИЕ
АВАРИЙНОГО
ПРОЦЕССА
Расчет
экологических
последствий и
экономического
ущерба
Расчет размеров пятна
загрязнения
Прогноз и
оценка сил и
средств для
ликвидации
аварии
Входные данные
Экологические
стандарты, критерии и
методики оценки
Первичная обработка данных
ЭКСПЕРТЫ
ЭС
Геоинформационные
системы
Извлечение и
формирование
знаний
Протоколирование,
формирование и
вывод решений
Формирование
и вывод
документации
Система
согласова
ния
Нормативы
Блок оценки
верификации
ВЫВОДЫ
Сценарный
анализ и
оптимизация
сил и средств
Система информационной
поддержки принятия
решений
Рис. 1. Структура процесса информационного анализа последствий аварийных разливов нефти
Блок
моделирования
Рабочие банки
данных
Система координации и
управления
Рис. 2. Структура интеллектуальной системы обработки
экологических данных:
информационная:
и управляющая:
связи
20
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
Блок математического моделирования предназначен для выражения в количественном виде полученных решений. Данный блок представляет собой набор математических моделей
аварийных процессов (дополненный, по возможности, данными конструкторской и технологической документации нефтепровода выполненными в соответствии с ИПИ (CALS)
стандартами. Связанный с блоком согласования
и верификации, блок математического моделирования позволяет уточнять полученные решения, осуществлять их проверку и корректировку. В качестве моделей могут использоваться
различные модели процессов и сценарные модели анализа последствий аварий. В последнее
время часто используются имитационные модели, в том числе и полученные с помощью методов искусственного интеллекта.
Система согласования предназначена для
согласования "машинных" данных и знаний
и знаний, получаемых от экспертов. В результате использования методов отбора знаний от
экспертов получают некий набор информации,
который должен быть согласован с имеющимися данными и знаниями в Базе Знаний (БЗ).
Система согласования и выполняет данную функцию. Ее работа основана на следующем принципе: полученная от эксперта информация сравнивается с информацией в БЗ. В случае различия
используются методы нечеткой логики для устранения противоречия: а именно – вычисления
с использованием факторов (коэффициентов)
уверенности, предназначенных для измерения
степени значимости данной информации.
Ясно, что поддержание целостности и устойчивости системы, ее оптимизация, устранение избыточности данных и т. д. являются самостоятельными и сложными задачами. Особенно важной представляется проблема согла-
сования получаемых знаний, их верификация,
объяснение в доступной форме методологии
получения решений, а также мониторинг функционирования системы и формирование блоков
вывода и протоколирования. Необходимым
представляется включение в систему развитых
средств моделирования, т. к. формируемые базы знаний представляют собой по сути базы
моделей. Не следует забывать и о необходимости разработки соответствующих интерфейсов
и прикладного программного обеспечения.
Развитие и реализация предложенных принципов построения структур информационной поддержки систем поддержки процессов принятия
решений при анализе последствий разливов нефти
позволит повысить экологическую безопасность
эксплуатации нефтепроводов и усовершенствовать процессы их проектирования и мониторинга.
Авторы благодарны Департаменту промышленности и науки Правительства г. Москвы за поддержку проводимых исследований
(в рамках темы № 199 ц)
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. ИСО 14004:2004. Системы экологического менеджмента.
2. Черняев А. В. Особенности построения систем знаний в области сложных технологических процессов. Конструкторско-технологическая информатика – 2000: труды
конгресса. – М., т. 2. – С. 254–256.
3. Черняев А. В., Веденин К. В. Особенности построения
экспертных систем в области производства МЭА. Электронная техника сер 3. Микроэлектроника, 1998. – С. 17–21.
4. Дмитренко А. В., Черняев А. В. Особенности построения систем знаний для автоматизации экологического мониторинга. Труды второй Межд. НТК "Экология
и безопасность жизнедеятельности промышленно-транспортных комплексов", Тольятти, 2005. – С. 288–291
5. Черняев А. В., Веденина С. Г. Применение метода
динамических приоритетов в структуре экспертных систем в области экологической безопасности. Вестник БГТУ
им В.Г. Шухова 2004, № 8. – С. 68–69.
УДК 519.876.5
Е. С. Кузнецова
ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ДВУХУРОВНЕВОЙ АСУ ШАРОВОЙ МЕЛЬНИЦЫ
СУХОГО ПОМОЛА ЦЕМЕНТА
Камышинский технологический институт (филиал) ВолгГТУ (cad@vstu.ru)
В статье приведены оценки показателей надежности автоматизированной системы управления производством на
примере имитационной модели двухуровневой АСУ шаровой мельницы сухого помола цемента.
Ключевые слова: помол цемента, автоматизация процесса, имитационная модель.
E. S. Kuznetsova
RESEARCH OF MODEL OF THE TWO-LEVEL AUTOMATED CONTROL SYSTEM
OF A SPHERICAL MILL OF A DRY GRINDING OF CEMENT
In clause estimations of parameters of reliability of the automated control system by manufacture on an example of imitating
model of the two-level automated control system of a spherical mill of a dry grinding of cement are resulted.
Grinding of cement, automation of process, imitating model.
В статье приведены оценки показателей
надежности автоматизированной системы управ-
ления производством на примере имитационной модели двухуровневой АСУ шаровой