Научная статья на тему 'Базовые принципы построения систем мониторинга опасных событий и явлений и поддержки принятия решений для управления безопасностью природных и технических объектов'

Базовые принципы построения систем мониторинга опасных событий и явлений и поддержки принятия решений для управления безопасностью природных и технических объектов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
375
107
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Аноп М. Ф., Катуева Я. В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Базовые принципы построения систем мониторинга опасных событий и явлений и поддержки принятия решений для управления безопасностью природных и технических объектов»

УДК 519.816+004.891 Аноп М.Ф., Катуева Я .В.

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток, Россия БАЗОВЫЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ОПАСНЫХ СОБЫТИЙ И ЯВЛЕНИЙ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ПРИРОДНЫХ И ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ!!

Аннотация: Сформулированы основные особенности предметной области задачи управления без-

опасностью сложных, территориально распределенных природных и технических объектов. Описаны цели, задачи и базовые принципы построения информационно-аналитических систем мониторинга, предлагаемая структура и функционально-элементный состав.

Ключевые слова: безопасность, информационно-аналитические системы, мониторинг, принятие решений, экспертные системы.

Проблемы безопасности, оценки риска и защиты от опасностей сопровождали человечество со времени его появления. В последнее десятилетие наблюдается возрастание требований общества к решению задачи обеспечения безопасного функционирования техногенных систем, уровень сложности которых постоянно увеличивается. Технические высокорисковые системы различного назначения и критически важные объекты инфраструктуры присутствуют в десятках видов опасных производств и объектов гражданского и оборонного назначения. Ежегодное возникновение и развитие тысяч промышленных аварийных и катастрофических ситуаций техногенного, природного и антропогенного происхождения приводят к гибели и травматизму работников предприятий, населения окружающей территории, разрушению промышленной инфраструктуры и среды обитания.

Одной из характерных особенностей развития современной цивилизации является стремительно растущая сложность взаимосвязей, взаимозависимости и взаимодействия различных сфер жизни и деятельности человечества. Наиболее остро эти аспекты проявляются при возникновении различных масштабных аварий, катастроф и других чрезвычайных ситуаций, которые без оперативного принятия специальных мер могут привести к большим человеческим жертвам, материальным потерям и ряду многих негативных факторов [1].

Проблема управления безопасностью является комплексной и мультидисциплинарной. Каждая научная дисциплина, знания которой используются для решения мультидисциплинарных проблем и задач, имеет собственную теоретическую и методологическую основу. Проблема состоит в агрегации накопленных в различных научных направлениях данных, знаний и методов их обработки в единую информационную среду [2].

Предметная область имеет целый ряд существенных особенностей, кардинально отличающих ее от предмета исследования существующей теории управления сложными системами. Среди них можно указать, в частности, следующие особенности:

опасные события и чрезвычайные ситуации, как правило, трудно предсказуемы и возникают внезапно (временная неопределенность в обеспечении готовности к управлению);

масштабы связанных с ними негативных последствий также трудно предсказуемы; они могут быстро увеличиваться со временем и иметь различные отдаленные негативные последствия для разнородных, в том числе и территориально распределенных объектов (неопределенность границ и содержания предметной области);

информация о таких ситуациях, как правило, имеет противоречивый и плохо предсказуемый по своему составу и объему характер и поступает в систему управления с различными временными задержками (неопределенность в идентификации текущих состояний и ситуаций);

принятие решений в таких ситуациях осуществляется в условиях жесткого лимита времени, рисков и различных ограничений в возможностях выбора и реализации управляющих воздействий.

Учет этих и целого ряда других специфических особенностей процессов управления сложными территориально-распределенными системами требует разработки принципиально новых, специальных принципов и методов мониторинга, анализа и прогнозирования ситуаций, разработки вариантов управляющих решений, процедур их выбора и реализации [3].

Информационные технологии широко используются в деятельности органов управления МЧС при решении задач обработки данных мониторинга опасностей, сбора статистических сведений о ЧС, для проведения расчетов масштабов аварий, работы со справочной информацией, а также для поддержки принятия решений в условиях угрозы возникновения ЧС.

Современные системы информационного мониторинга выполняют множество информационных функций: контролируют и отображают состояния процессов и оборудования, обеспечивают обслуживающий персонал необходимой информацией, решают задачи планирования и обеспечения ресурсами и т.п. Они должны обеспечивать переработку огромного количества информации за короткий период времени и находить приемлемое решение в нештатных ситуациях.

Решением данной проблемы, казалось бы, является полная автоматизация системы, в том числе функции мониторинга. Однако проблема заключается в том, что человека-оператора нельзя полностью исключить из процесса управления и мониторинга сложных систем: человек остается важным

звеном. Только его присутствие может обеспечить полную надежность и безопасность благодаря таким качествам, как гибкость, сообразительность, способность действовать в нестандартной, непредсказуемой ситуации. Поэтому главная задача состоит не в исключении человека-оператора из процесса управления и мониторинга, а в том, чтобы сделать его работу более надежной и эффективной.

В отличие от широко применяемых систем мониторинга (например, экологического, медицинского, технического и т.п.), базирующихся на анализе большого количества результатов показаний различных датчиков, приставка «информационный» подчеркивает, что для интересующих нас систем «входом» является не показание прибора, а некоторая информация (в частности, и показания измерительных устройств тоже, но не только они).

Полномасштабная информационно-аналитическая система должна выполнять сложные и разнообразные функции, включающие сбор данных из различных источников, их согласование, преобразование и загрузку в хранилище, хранение аналитической информации, регламентную отчетность, поддержку произвольных запросов, многомерный анализ.

Информационно-аналитические системы направлены на комплексную информационно-аналитическую поддержку принятия решений. Создание информационно-аналитических систем основано на совместном использовании разных информационных технологий для комплексного решения сложных задач, повыше-

ния оперативности принятия решений за счет освобождения специалистов от трудоемких операций по вводу данных и необходимости освоения большого числа программных средств.

Приоритетными задачами системы являются:

комплексный анализ, обобщение полученной информации, оценка текущего положения дел в сфере безопасности и прогноз развития ситуации;

выявление и описание реального состояния безопасности по всем видам угроз;

информационная поддержка оперативного реагирования на возникновение опасных явлений и чрезвычайных ситуаций.

Основными целями функционирования таких систем являются повышение качества управления процессами безопасности и координация совместных действий органов власти, местного самоуправления, структур общественной безопасности в периоды повседневной деятельности и чрезвычайных ситуаций.

Ядром подобного рода программных комплексов, являются базы данных. Данные собираются различными органами территориального управления и ведомствами, имеющими свои сети мониторинга. Информация имеет различные форматы, периодичность сбора, требования к хранению и обработке. В базах данных хранится формализованный фактический материал, описывающий основные опасности природно-техногенного характера, собранный различными ведомствами за продолжительный период времени. Агрегированные показатели мониторинга обстановки используются в качестве входных данных расчетных методик количественной оценки территориальных рисков и прогнозирования обстановки на территориях. Базы данных представляют собой логически связанные справочники, классификаторы и информационные таблицы, каждая из которых имеет собственный регламент обновления. Большая часть справочников и информационных таблиц имеют территориальную привязку, поэтому все объекты баз данных можно отобразить на цифровых картах в виде тематических слоев с соответствующей атрибутивной информацией или ссылками на подчиненные таблицы. Данные мониторинга обстановки имеют обязательное поле «Дата» и «Место», представленное в виде географических координат либо ссылки на объект, имеющий пространственную привязку (населенный пункт, метеостанция, водоток и т.п.) [4,5].

Цель создания подобных баз данных - накопление информации для анализа показателей антропогенных рисков и последующего прогнозирования обстановки на территориях, информационная поддержка принятия решений по проведению мероприятий и оценке их эффективности. При этом решаются следующие задачи:

систематизация данных мониторинга событий различной природы;

поддержка в актуальном состоянии данных об источниках рисков на территориях субъектов РФ и муниципальных образований;

преобразование данных в форматы, необходимые для анализа риска;

подготовка различного рода аналитических отчетов;

построение картограмм и карт-схем распределения рисков;

информационная поддержка прогнозирования возможной обстановки, том числе с использованием экспертных методов.

Для мониторинга и прогнозирования опасных событий и явлений на природных и технических объектах, оценок аварий, катастроф и стихийных бедствий невозможно обойтись без использования геоинформационных технологий.

Геоинформационная система использует топографическую основу территорий различного масштаба, тематические слои, иллюстрирующие состояние окружающей природной среды. Их можно разделить на два класса: справочные - отображающие расположение объектов на территории муниципальных обра-

зований и ситуационные, иллюстрирующие состояние территории на конкретный момент времени и служащие для оценки динамики обстановки.

Цифровые карты различных масштабов, дополненные космическими снимками, цифровыми моделями рельефа, тематическими слоями и растровыми картами, позволяют решать большинство задач оценки состояния безопасности территорий. Они являются основой для оценки территориальных рисков, информационной поддержки мероприятий по их снижению, а также при управлении процессами ликвидации ЧС [6].

Для создания геоданных, анализа и преобразования картографического материала используются геоинформационные системы. Одной из самых мощных и универсальных ГИС является комплекс программ ArcGIS компании ESRI. Помимо высокой цены еще одним недостатком продуктов ESRI является высокая интеграция продуктов между собой. При использовании одного компонента ArcGIS необходимо использовать только решения и форматы ESRI.

Базы данных и информационно-аналитические системы можно также реализовать с использованием свободно распространяемых систем. В качестве геоинформационной системы предлагается использовать QGIS. Объектно-реляционная СУБД PostgreSQL с расширением PostGIS, включающим поддержку пространственных индексов R-Tree/GIST служит прекрасным хранилищем как семантических, так и картографических материалов. Безусловно данный подход потребует определенных доработок для информационной поддержки управления безопасностью территорий, но доступность и растущий объем универсальных программных библиотек предоставляют хорошие перспективы.

Современные подходы к анализу информации основываются на многомерном представлении данных. Реализация многомерного представления данных в информационных системах базируется на концепциях сбора информации (OLTP), преобразования (ETL), оперативного (OLAP) и интеллектуального (Data Mining) анализа данных.

Технология OLAP обеспечивает наглядное представление многомерных данных и позволяет проводить эффективный анализ большого объема информации. Обеспечивает высокое быстродействие и оперативное построение аналитических отчетов. Это позволяет обнаружить тренды и закономерности в развитии опасных событий, не фиксируемых другими методами обработки.

Для получения комплексных оценок о состоянии управляемых процессов и событиях, происходящих на текущий момент, необходимы информационные системы, интегрирующие различные технологии: гео-

информационные, экспертные системы, оперативный и интеллектуальный анализ данных (OLAP, Data Mining), системы управления базами данных, графического отображения данных мониторинга обстановки, разграничения доступа к информационным и программным модулям.

При работе с данными различных типов невозможно (за исключением простейших случаев) устанавливать связи, отражающие существующие между элементами данных зависимости. Если функциональные зависимости во многих случаях могут быть представлены в аналитическом виде, то класси-

фикационные связи, например, причинно-следственные и другие, представить в аналитическом виде не представляется возможным. Только в системах, работающих со знаниями (системы искусственного интеллекта), сведения о таких связях между объектами представляются в явной форме. Благодаря этому обеспечивается компактное представление всей необходимой информации и единообразие ее обработки.

Применение методов и средств искусственного интеллекта позволяет существенно повысить эффективность и качество принимаемых решений в сложных недостаточно формализованных областях исследований и деятельности, к которым относится и безопасность технических объектов. В частности, метод экспертных систем обеспечивает использование знаний квалифицированных специалистов, примененных при решении различных проблем. Знания специалистов представляются в виде некоторого формализованного описания, например, последовательности развития каких-либо событий и принятых решений при проведении исследований, а также при обеспечении каких-либо свойств объекта.

Поддержка принятия решений основана на базах знаний, представляющих собой формализованные ситуации и базу прецедентов. Прецедентные экспертные системы базируются на принципе принятия решения по аналогии, где прецедент - это компактное описание знаний о событиях, явлениях, процессах и состояниях, в котором представлены наиболее важные параметры и свойства событий, процессов и рассматриваемого объекта.

На основе комплексного использования различных информационных ресурсов (результатов моделирования обстановки, оценки экологических рисков, картографической визуализации, оперативного анализа данных) информация предоставляется в удобном для пользователя виде для планирования, обоснования и контроля проведения различных мероприятий. Расширяемость, многофункциональность и гибкость системы реализуется за счет модульного принципа построения информационных систем. Используемые расчетные и аналитические модули подключаются к базовой части в виде динамических библиотек.

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта ДВО РАН 12-III-A-03-035 «Разработка методов оценки комплексной безопасности и управления рисками сложной территориально-распределенной системы» и гранта РФФИ 11-08-98503-р_восток_а «Методы мониторинга и поддержки управленческих решений в системе обеспечения безопасности технических и природных объектов Приморского края».

ЛИТЕРАТУРА

1. Аноп М.Ф., Катуева Я.В.Анализ техногенных рисков слабо формализованных систем. // Вестник ТОГУ. -2012. -№4(27). - С. 143-150.

2. Берман А. Ф., Николайчук O. A. Модели, знания и опыт для управления техногенной безопасностью // Проблемы управления. - 2010. № 2. C. 53-60.

3. Кириллов Н.П., Соколов Б.В. Проблемы управления сложными организационно-техническими системами в кризисных ситуациях // Труды СПИИРАН. Вып. 6. - СПб.: Наука. 2008. С. 35-43

4. Катуева Я.В., Назаров Д.А. Анализ данных антикризисного центра о ежедневной обстановке для выявления для выявления угроз безопасности // Информатика и системы управления. 2009. №3 (19). С. 87-93.

5. Шокин Ю.И., Москвичев В.В., Ноженкова Л.Ф., Ничепорчук В.В. Кризисные базы данных для управления безопасностью территорий // Вычислительные технологии. — 2011. — Т. 16. — № 6. — С. 115-126.

6. Шокин Ю.И., Москвичев В.В., Ноженкова Л.Ф., Ничепорчук В.В. Использование распределенных баз геоданнных для оценки состояния безопасности территорий // Zbornik radova Konferencije MIT 2011. — Beograd: Alfa univerzitet; Kosovska Mitrovica: Drustvo matematicara Kosova i Metohije, Serbia; Novosibirsk: Institute of Computational Technologies, SB RAS, 2012. — P. 355-359.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.