CC BY
33
0,3, составляют автоматически полученное обучающее множество.
Часть запросов попала в обучающее множество после фильтрации с помощью порогового значения косинуса, равного 0,3. Обучающее множество содержит 20 % запросов.
Комбинированная статистика запросов среди всех подкатегорий показывает, что при числе запросов 13631 количество запросов в тестовом множестве составило 2714.
Рисунки 3 и 4 отражают различные сочетания точности и полноты для сегментации запросов при различных значениях степени доверия для предсказания алгоритма сегментации. Из проведенных экспериментов видно, что наилучшее сочетание метрик происходит при значении степени доверия больше 0,3, так как
• при значении степени доверия, меньшей 0,3, происходит резкое уменьшение точности;
• полнота при значении степени доверия, меньшей 0,3, стабилизируется.
л 0,6
Рис. 3. Значения точности Рис. 4. Значения полноты при различных значениях при различных
коэффициента доверия коэффициентах доверия
Сделаем вывод: если полученное предсказание характеризуется степенью доверия, большей 0,3, можно характеризовать его как достоверное.
Результаты работы алгоритма сегментации показывают, что точность в обучающем множестве составляет 80 %. Это является высокой оценкой. И сегментация обладает высокими показателями: 75 % - точность и 76 % - полнота.
Таким образом, в работе описаны полностью автоматизированный метод для сегментации пользовательских запросов и результаты экспериментов, проведенных на реальных данных, которые показывают, что предложенная техника обладает высокой точностью (75 %) и полнотой (75,7 %) по сравнению с предложенными в [1, 2, 5] методиками.
Литература
1. Li X., Li Y., Wang and Acero A Extracting structured information from user queries with semi-supervised conditional random fields // In Proc. of the 32nd Annual ACM SIGIR Conference on Research and Development in Informational Retrieval. Boston, Massachusetts, USA, 2009, pp. 572-579.
2. Agichtein E. and Ganti V. Mining Reference tables for automatic Text Segmentation // Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. Seattle, WA, USA, 2004, pp. 20-29.
3. Lafferty J., McCallum A. and Pereira F. Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequences data // In Processing of the International Conference of Machine Learning. Williamstown, MA, USA, 2001, pp. 282-289.
4. Yu X. and Shi H. Query Segmentation Using Conditional Random Fields // In Processing of the First International Workshop on Keyword Search on structured data. Providence, Rhode Island, USA, 2009, pp. 21-26.
5. Druck G., Mann G. and McCallum A. Learning from labeled features using generalized expectation criteria // In Processing of the 31st Annual International ACM SIGIR conference on Research and Development in Informational Retrieval. Singapore, Singapore, 2008, pp. 595-602.
о 0,8
0,6
0,4
т 0,2
о CI
1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 сте пень доверия
1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 степень доверия
УДК 004.421
АЛГОРИТМ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЛИКВИДАЦИЕЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ НА ОБЪЕКТАХ УНИЧТОЖЕНИЯ ХИМИЧЕСКОГО ОРУЖИЯ
Ю.Н. Матвеев, к.т.н.; Б.Н. Палюх, д.т.н. (Тверской государственный технический университет, [email protected])
В статье предложен алгоритм оперативного управления ликвидацией последствий аварийных и чрезвычайных ситуаций на объектах уничтожения химического оружия. Осуществлена математическая постановка задачи по расчету оптимальных значений управляющих параметров - средств, имеющихся в системах чрезвычайного реагирования. Разработан алгоритм оперативного управления для случая взрывного разрушения оболочки емкостей и реакторов.
Ключевые слова: оперативное управление, аварийная ситуация, объекты управления, математическая модель, токсичное химическое вещество, концентрация.
Одним из основных алгоритмов, обеспечивающих работу системы поддержки принятия решений при ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС), является алгоритм оперативного управления силами и средствами ликвидации последствий ЧС.
Масштабы последствий ЧС зависят от размеров опасной зоны загрязнения (ОЗЗ) [1], образующейся при распространении облака зараженного воздуха (ОЗВ), поэтому цель функционирования алгоритма оперативного управления - минимиза-
ция пространственных границ проявления поражающего действия ОЗЗ.
Рассмотрим процесс образования ОЗЗ при взрывном разрушении оболочки как объект управления.
При взрывном разрушении оболочки аппаратуры (емкостей, реакционных аппаратов) происходит взрывной перевод всей массы токсичных химических веществ (ТХВ) или ее части в аэрозольное состояние с последующим осаждением части вещества на поверхности и постепенным испарением с нее. Оставшаяся часть ТХВ при полном разрушении оболочки прольется на землю или в поддон. Таким образом, при взрывном разрушении оболочки может образоваться ОЗВ в результате мгновенного выброса ТХВ в атмосферу, испарения жидких частиц аэрозолей ТХВ с поверхности осаждения и испарения ТХВ с зеркала пролива.
Структурная схема процесса образования ОЗЗ при взрывном разрушении оболочки как объекта управления приведена на рисунке 1.
Итоговая ОЗЗ представляет собой результат взаимодействия следующих процессов (рис. 1):
1) мгновенного выброса паров ТХВ в атмосферу (блок 2 - блок 4 - блок 10);
2) испарения ТХВ с поверхности осаждения жидких частиц и капель (блок 3 - блок 5 - блок 8 - блок 11);
3) испарения ТХВ с поверхности его пролива (блок 6 - блок 7 - блок 9 - блок 12).
Как следует из приведенной структурной схемы, при взрывном разрушении оболочки (блок 1) происходит выброс всей MV или части массы ТХВ (аМЕ, 0<а<1) (блок 2). Это приводит к образова-
нию пароаэрозольного облака (блок 2), часть которого Кб2Му сконденсируется и осядет на поверхность земли (блок 3), а часть будет распространяться в виде пара и тонкодисперсного и высокодисперсного аэрозолей, образуя первичное ОЗВ (блок 4) с концентрацией С1(х, ^ в точке х=(хь, х2, х3)т в момент 1 Осевшие капли и аэрозоли ТХВ из пароаэрозольного облака (блок 5) и оставшаяся часть ТХВ, не перешедшая в первичное облако (1-а)МЕ (блок 6), будут испаряться (блоки 5, 7), образуя вторичные ОЗВ с концентрацией Сос(х, ^ (блок 8) и Сщр(х, ^ (блок 9).
Первичное и вторичные ОЗВ, перемещаясь в направлении движения атмосферного воздуха, образуют опасные зоны загрязнения (блоки 10, 11, 12) площадью ¡ь(хь х2, хзь Soc(Xl, х2, хзь 0 и ¡пр(х1( х2, х3ь ^ соответственно. Результирующая ОЗЗ представляет собой просуммированные по координатам хь, х2 ОЗЗ1, ОЗЗ2 и ОЗЗ3 - ОЗЗ площадью ¡е(хь х2, хзь
На рисунке 1 используются следующие обозначения: МЕ - масса ТХВ в емкости; а - доля ТХВ, переводимого в первичное пароаэрозольное облако; К2 - доля ТХВ, переводимого в первичное пароаэрозольное облако в виде грубодисперс-ного аэрозоля и аэровзвесей; Мь - масса ТХВ в первичном ОЗВ, Мь=а(1-Кб2)МЕ; До - начальная плотность заражения ТХВ поверхности выседа-ния; ¡ос - площадь поверхности осаждения; ¡щ, -площадь пролива ТХВ; q1 - производительность начального источника химического загрязнения с поверхности пролива; q2 - производительность начального источника химического загрязнения с поверхности осаждения; Сщр(х, ^ - концентрация паров ТХВ в ОЗВ от испарения с поверхности
Рис. 1
пролива в точке x=(x1; x2, x3)T в момент t; COC(x, t) - концентрация паров ТХВ в ОЗВ от испарения с поверхности осаждения в точке x=(x1; x2, x3)T в момент t; C1(x, t) - концентрация паров ТХВ в первичном ОЗВ от выброса пароаэрозольного облака при взрыве в точке x=(x1; x2, x3)T в момент t; U2(SOC), U3(S^p) - управляющие воздействия, направленные на уменьшение производительности начального источника химического загрязнения; Ui(Mi), U4(q2), U5(q1) - управляющие воздействия, направленные на обеднение ОЗВ; S1(x1, x2, x3h, t) -площадь ОЗЗ1 с концентрацией паров ТХВ ССОБ на огибающей линии на высоте дыхания (x3=x3h=1,5 м) в момент t от распространения первичного ОЗВ; SOC(x1; x2, x3h, t) - площадь ОЗЗ2 с концентрацией паров ТХВ ССОБ на огибающей линии на высоте дыхания (x3=x3h=1,5 м) в момент t от распространения ОЗВ, образовавшегося при испарении с поверхности осаждения; Snp(x1, x2, x3h, t) - площадь ОЗЗ3 с концентрацией паров ТХВ ССОБ на огибающей линии на высоте дыхания (x3=x3h=1,5 м) в момент t от распространения ОЗВ, образовавшегося при испарении с поверхности пролива; Ss(x1; x2, x3h, t) - площадь результирующей ОЗЗ с концентрацией паров ТХВ ССОБ на огибающей линии на высоте дыхания (x3=x3h= =1,5 м) в момент t.
Для управления процессами образования и распространения ОЗЗ необходимы применение защитных экранирующих покрытий (сорбенты, защитные пенные экраны, дегазаторы) и эвакуация ТХВ из очага пролива для уменьшения производительности q1, q2 начального источника химического загрязнения U2(SOC) и U3(S^p), а также постановка жидкостных завес на пути распространения ОЗВ на границе СЗЗ с целью его обеднения (снижения концентрации ТХВ в ОЗВ) в зависимости от массы ТХВ Mi в первичном ОЗВ -U1(M1), производительности поверхности осаждения - U4(q2) и производительности зеркала пролива S„p - U5(qi).
Поскольку результирующая ОЗЗ представляет собой объединение множеств S1, SOC и Snp, критерий оптимальности управления запишется в виде
I = minSs( xi,x 2,x 3h, t) = = min[Si (xi,x 2,x 3h, t) ^S oc (x i,x 2,X3h,t) ^ ^S^ (X1>X2>X3h't)] =
= min Si ( xi, x 2, x 3h, t)+min Soc ( xi, x 2, x 3h, t) +
• ( л a)
+minSnp (xI,x 2,x 3h, t) при ограничениях:
Ce(xi,X 2,X 3h, X 30,t) > Ссоб ; (2)
xihe ^ xics ^ x ike ; (3)
-y ^ ^ x 2 ^ y ^; (4)
0 < x30 < H""; (5)
t^H < t < t ж; (6)
0<Uк <umax,k = 1,5 (7) и связях
Si (xi,x 2,x 3h, t) = f 1 [Ci (x,t)]; (8)
Soc ( xi,x 2,x 3h,t) = f oc [Coc (x,t)]; (9)
S* ( xi, x 2, x 3h, t) = f „ [с, (x,t)]; (10)
Ci (x,t) = ¥1 (M i,Ui,t); (11)
Coc (X,t) = ¥oc (q2,U4,t); (12)
G, (x,t) = (4i,U5,t) ; (13)
q 1 = Ф (s,,U 3); (14)
q2 = Ф2 (Soc,U2) , (15)
где С^(х1; х2, x3h, х30, t) - значение результирующей концентрации паров ТХВ на множестве точек плоскости х3=х^=1,5 м; - момент, в который на высоте слоя дыхания впервые фиксируется значение концентрации ТХВ, превышающее величину нормативного показателя ССОБ в результирующей ОЗЗ; - время, после которого результирующая ОЗЗ не существует, то есть полностью размывается.
В соответствии с вышеизложенным общую задачу управления (1)-(15) можно рассматривать состоящей из трех частных задач минимизации ОЗЗ, образующейся:
- при мгновенном выбросе паров ТХВ в атмосферу;
- от испарения с поверхности осаждения жидких частиц и капель ТХВ;
- от испарения ТХВ с поверхности пролива.
Поскольку масштабы последствий аварий зависят от размеров ОЗЗ, образующейся при распространении ОЗВ, задача оперативного управления состоит в минимизации пространственных границ проявления поражающего действия ОЗЗ.
Если по результатам прогнозирования аварийная ситуация не приводит к возникновению ЧС, задачей оперативного управления является локализация начального источника химического загрязнения.
Если по результатам прогнозирования возможно возникновение ЧС, наряду с локализацией источника загрязнения осуществляется обеднение ОЗВ постановкой на пути его распространения водной завесы [2].
Блок-схема алгоритма оперативного управления при взрывном разрушении оболочки (емкости) приведена на рисунке 2.
При возникновении аварийной ситуации (например, при взрывном разрушении оболочки) оператором АРМ поддержки принятия решений ЧС осуществляется запуск алгоритма (блок Начало) и вводятся данные по аварии (блок 1) и метеорологические данные (блок 2). По полученной информации из блоков 1, 2 и данных из БД
(блок 3) производится расчет момента принудительного прекращения эмиссии с поверхности
.00
осаждения ^ по алгоритму локализации начального источника химического загрязнения поверх-
ности осаждения части капель ТХВ полным составом (алгоритм 2) (блок 4) и с поверхности пролива ^ по алгоритму локализации участка пролива ТХВ (алгоритм 1) (блок 5).
Прогнозирование возможности возникновения ЧС (выход ОЗЗ за пределы СЗЗ) осуществляется путем расчета максимальной концентрации паров ТХВ С£сз (ХД) в ОЗЗ на границе СЗЗ при х=(х1С3, 0, х3^т в момент t = х1С3 /и1 (блок 9) по величине максимальной концентрации паров ТХВ в ОЗЗ от мгновенного выброса ТХВ Ссз, рассчитываемой
в момент С = х1Сз /Ц1 (блок 6), концентрации паров ТХВ в ОЗЗ от испарения ТХВ с поверхности осаждения СОсс3, рассчитываемой в момент С = х1С3 / и1 (блок 7), и концентрации паров ТХВ в ОЗЗ от испарения ТХВ с поверхности пролива СщрС3, рассчитываемой в момент ^ = х1С3/и1 (блок 8).
Рассчитанная суммарная концентрация паров ТХВ на границе СЗЗ С!^(х1С3 ,о,х3к) (блок 9)
сравнивается с величиной нормативного показателя стандарта относительной безопасности (СОБ) - ССОБ (блок 10).
Если величина С^с3 (хД) < ССОБ («ДА»), то
ОЗЗ не выйдет за пределы СЗЗ и на объекте уничтожения химического оружия (УХО) проводятся мероприятия по локализации начальных источников химического загрязнения (блок 9).
Если С^с3 (хД) > ССОБ («НЕТ»), то ОЗЗ выйдет за пределы СЗЗ (ЧС) и необходим прогноз мероприятий по минимизации ОЗЗ.
В этом случае рассматриваемым алгоритмом предусматривается следующее.
Осуществляются мероприятия по локализации начальных источников химического загрязнения.
Поскольку для минимизации ОЗЗ необходимо снижение концентрации паров ТХВ в ОЗВ установкой водной завесы на пути его перемещения, требуется определить интенсивность водной завесы, координаты места ее постановки, а также необходимые технические средства (ТС) и момент прибытия их на место постановки завесы.
Водную завесу целесообразно устанавливать на территории объекта УХО вблизи границы СЗЗ. В этом случае необходимо определить возможность ее постановки до выхода ОЗЗ за пределы СЗЗ, то есть вычислить время подхода результирующей ОЗЗ к границе СЗЗ , которое должно
быть больше времени выдвижения ТС на место установки завесы. Для этого производится расчет времени подхода ОЗЗ от мгновенного выброса паров ТХВ к границе СЗЗ ^ (блок 14), от испарения с поверхности осаждения ^НОС при ^
(блок 15) и от испарения с поверхности пролива
* *
^ при ^ = ^ (блок 16). По рассчитанным ^, * *
*НОС и ^ определяется время подхода резуль-
*
тирующей ОЗЗ к границе СЗЗ ^2 как минималь-
* * *
ное из t , 1НОС и (блок 17), которое сравнивается со временем ¿ГС (блок 18), необходимым для развертывания ТС на месте их установки (блок 19).
Если ^ 2 >
(«НЕТ»), водную завесу
можно ставить вблизи границы СЗЗ в точке с координатой х1С3 - точке пересечения линии границы СЗЗ с осью х1.
Параметры устанавливаемой водной завесы -интенсивность, время начала и продолжительность, а также необходимые ТС и момент их прибытия - определяются следующим образом.
Рассчитывается максимальная концентрация паров ТХВ в результирующей ОЗЗ С^с3 (х, ^ при
х=(х1сз, 0, х3^Т, t:l =х1сз/и1 (блок 20), по величине которой определяются оптимальное управляющее воздействие (блок 21) и оптимальная интенсивность водной завесы 1ОПТ (блок 22) при рассчитанной продолжительности ^ (блок 23) при ^ = tк^ (время прекращения существования результирующей ОЗЗ на границе СЗЗ) (блок 17); ^ - это максимальное время существования результирующей ОЗЗ, определяемое сравнением времени существования ОЗЗ от рассчитанного мгновенного выброса ^ (блок 14), от испарения с поверхности осаждения ^ос, рассчитываемого при td = С (блок 15), и от испарения с поверхности пролива ^^р при td = С (блок 16). По полу-
А* А* , *
ченным tk1, ^ос и ^^р определяется время прекращения существования результирующей ОЗЗ на границе СЗЗ ^ как максимальное из ^и, ^ос и ^ (блок 17).
Расчет потребности в ТС для постановки водной завесы производится в зависимости от интенсивности 1ОПТ и ширины фронта ШФ завесы, рассчитываемой (блок 24) исходя из производительности единицы ТС по формуле (блок 25):
П
IОПТ • Шф П
(16)
где П - производительность ТС.
Если ^ («ДА»), то водная завеса может
быть поставлена только за пределами СЗЗ, координата установки которой хв1 определяется по
формуле Хв1 = Ц + ^ + ^ ) (блок 26).
Максимальная концентрация паров ТХВ С™ (хтз >Се ) в точке установки водной завесы х1в рассчитывается при х^ = х^ = х^ /и ,fI (t) = 1 (блок 27), по ее величине рассчитываются оптимальное управляющее воздействие (блок 21) и оптимальная интенсивность водной завесы 1ОПТ (блок 22). Время начала ^ и окончания ^ постановки водной завесы (блок 28) определяется аналогично его определению в блоках 14-17, а продолжительность ее постановки ^ для опреде-
ления
I
ОПТ
рассчитывается по формуле tв = - (блок 23).
Момент начала постановки водной завесы *ь = , момент прекращения 12в = ^.
Время прибытия ТС для установки водной завесы в СЗЗ ^ге рассчитывается по формуле
iCJ _
lTC = "
R,
+1„
(блок 19), за пределами СЗЗ (на-
селенные места) t ?СМ - по формуле tHM = хв1 /и1 (блок 29).
По рассчитанным птс (блок 25), хв1 (блок 26), (блок 19) и (блок 29) формируется задание на постановку водной завесы (блок 30), содержащее следующие данные:
- оптимальная интенсивность 1ОПТ;
- минимальная ширина по фронту ОЗЗ ШФ;
- координата места установки хв1 (на плане объекта УХО и карте местности);
- необходимые ТС nTC;
- момент прибытия ТС tTC;
- момент начала постановки водной завесы tHi;
- продолжительность постановки tB.
Алгоритм оперативного управления реализован в виде программного модуля на языке Object Pascal в инструментальной среде Delphi 5.0 в составе программно-технического комплекса поддержки принятия решений.
Разработанный алгоритм оперативного управления реализован на объекте хранения и уничтожения химического оружия «Горный» (Саратовская область).
Литература
1. Методика прогнозирования развития и последствий аварийных ситуаций на объектах уничтожения химического оружия. ОКР. Шифр «Система» (первая редакция). М.: ФГУП ГосНИИОХТ, 2001. 123 с.
2. Разработка и обоснование перечня мероприятий, осуществляемый при ликвидации последствий чрезвынайнык ситуаций, применительно к возможным сценариям их развития / Промежуточный отчет по НИР «Конда»: Этап 2. Редкино: ОАО «РОКБА», 2001. 142 с.
u
УДК 004.896
ПРИМЕНЕНИЕ СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРЕДАВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА БУРОВЫХ
Ф.Н. Абу-Абед (Тверской государственный технический университет, [email protected]);
Р.В. Допира, д.т.н (НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь, [email protected])
Методы решения прикладных задач с использованием технологии нейросетей находят широкое применение в различных областях науки и техники. К задачам, успешно решаемым нейросетями, относятся формирование моделей и различных нелинейных и трудно описываемых математически систем, прогнозирование развития этих систем во времени, применение на производстве, а также диагностика и прогнозирование нештатных ситуаций в сложных технических системах.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, сложные технические системы.
Искусственные нейронные сети (ИНС) являются видом математических моделей, которые строятся по принципу организации и функционирования их биологических аналогов - сетей нервных клеток (нейронов) мозга. В основе построения лежит идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами (называемыми искусственными нейронами), а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами.
К задачам, успешно решаемым нейросетями на данном этапе их развития, относятся:
- распознавание зрительных, слуховых образов (от распознавания текста и целей на экране радара до систем голосового управления);
- ассоциативный поиск информации и создание ассоциативных моделей, синтез речи, формирование естественного языка;
- формирование моделей и различных нелинейных и трудно описываемых математически систем, прогнозирование развития этих систем во времени (применение на производстве, прогнозирование развития циклонов и других природных процессов, прогнозирование изменений курсов валют и других финансовых процессов);
