CC BY
26
УДК 62:004.422
А.А. Сошников, Н.С. Блохина
ФГБОУ ВПО «МГСУ»
ФОРМИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ И СОСТАВА БАНКА ДАННЫХ СИСТЕМЫ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА УНИКАЛЬНЫХ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ
Обсуждено устройство систем непрерывного мониторинга состояния уникальных сооружений (НМС), стратегия формирования структуры и состава банка данных системы НМС. Рассмотрена структура компонентов системы НМС и их назначение. Предложен подход к формированию структуры банка данных системы непрерывного мониторинга, основанный на применении циклического хранилища данных (ЦХ). Приведен принцип работы ЦХ, и сформулированы преимущества применения ЦХ в системах НМС.
Ключевые слова: банк данных, мониторинг состояния сооружения, непрерывный мониторинг состояния, хранилище данных, система мониторинга, обработка данных, представление данных.
В последнее время практика непрерывного мониторинга состояния уникальных сооружений (НМС), как при их строительстве, так и при эксплуатации, стала неотъемлемой частью этих процессов. Система НМС позволяет в течение длительного времени в непрерывном режиме (24/7) получать информацию о внешних воздействиях и откликах сооружения на эти воздействия. При таком подходе фиксируются внештатные или пиковые воздействия, такие как землетрясения, ураганные порывы ветра и т.п. На основе экспериментальных данных о нагрузках, воздействиях и условиях работы конструкций, накапливаемых при непрерывном мониторинге, становится возможным принимать более эффективные и обоснованные решения по управлению строительством и эксплуатацией сооружения. Экспериментальные данные могут быть использованы для повышения надежности и сроков эксплуатации других сооружений, в т.ч. при разработке нормативных документов и проектировании.
В системах НМС инженерных сооружений преобразуется значительное количество информации. Как правило, процесс непрерывного получения данных с установленными частотами опроса измерительных каналов [1] осуществляется с помощью одного или нескольких универсальных устройств сбора данных (УСД). Такие устройства чаще всего имеют модульную архитектуру, обеспечивающую высокую масштабируемость и разнообразие конфигурации, и в иерархии компонентов измерительной системы (ИС) занимают один из верхних уровней. Сервер оперативных измерений (СОИ) находится на верхнем уровне упомянутой иерархии и консолидирует процесс сбора данных, осуществляет их оперативную обработку. Сервер хранения данных (СХД) предназначен для формирования и долговременного хранения банка данных мониторинга, пост-процесс анализа, предоставления отчетности в установленных формах и совокупной информации о результатах мониторинга, содержащей статистические данные о работе сооружения. В системе НМС может применяться сервер видеоданных, обеспечивающий возможность синхронного просмотра накапливаемых данных мониторинга и видеопотока или фотокадров обстановки на объекте. В зависимости от объема мониторинга и требований к системе НМС, структура компонентов ИС варьируется. Тем не менее сложный системотехнический процесс проектирования системы НМС представляется в виде ряда типичных комплексных задач:
288
© Сошников А.А., Блохина Н.С., 2012
Информационные системы и логистика в строительстве
VESTNIK
MGSU
выбор показателей и технических средств их регистрации; выбор контролируемых параметров и способов контроля; выбор стратегии формирования банка данных мониторинга; выбор способов оповещения пользователей системы об условном изменении состояния объекта мониторинга, требующем внимания;
разработка форм представления данных мониторинга и отчетности. Практика применения системного подхода при решении перечисленных задач подтверждает возможность их автоматизации. Безусловно, интересна задача автоматизации процесса формирования структуры и состава банка данных эксплуатационного мониторинга строительных объектов. В структуре банка данных системы НМС выделяют метаинформацию и данные мониторинга. К данным мониторинга относят показатели, полученные непосредственным измерением и преобразованные к виду, пригодному для контроля, агрегаты этих показателей, результаты вычислений по установленным алгоритмам (например, спектры мощности, вейвлет-спектрограммы и пр.), события мониторинга [2], видеоданные и пр. Метаинформация — это правила обработки, контроля и представления данных мониторинга. Накопление данных мониторинга — один из основных этапов формирования банка данных мониторинга. Накапливаемые ИС данные — основной источник информации об откликах сооружения на внешние воздействия. Результаты оперативной обработки этой информации позволяют обоснованно судить о текущем состоянии сооружения, а анализ архивных данных — прогнозировать возможные варианты изменения этого состояния.
Получение измерительных данных происходит непрерывно следующими друг за другом блоками данных заданной продолжительности. Разбиение непрерывного потока данных на блоки позволяет организовать цикл первичной — оперативной — обработки данных (рабочий цикл), выполняемый параллельно их сбору. В то же время непрерывное следование блоков данных друг за другом обеспечивает сохранение всей измерительной информации без потерь [3]. Под блоком данных будем понимать совокупность «сырых» данных (rawdata) по всем измерительным каналам системы мониторинга, полученную за рабочий цикл. Измерения в блоке данных, как правило, представляются в виде чисел двойной точности. Объем блока данных в таком случае представим в виде
V = Tp (( M, NF )•8Б'
где V — объем, Б; Тр — длительность рабочего цикла, с; i - группа каналов с частотой опроса F ; N . — количество каналов с частотой опроса F ; M — количество групп каналов с одинаковой частотой опроса.
Пусть измерительная система в своем составе имеет 200 измерительных каналов, обеспечивающих получение данных с частотой 25 Гц. Рабочий цикл получения данных от УСД — 5 с. Нетрудно вычислить размер блока данных, полученных за рабочий цикл с учетом дополнительного канала времени, составляющий примерно 196 КБ. За сутки непрерывной работы ИС объем накопленных данных составит примерно 3,23 ГБ. За год бесперебойного функционирования ИС накопится приблизительно 1,2 ТБ, полученных непосредственным измерением «сырых» данных. Очевидно, что «сырые» данные представляют особый научный интерес и могут быть использованы с целью анализа работы конструкций сооружения в эксплуатационных условиях.
Из необходимости оперативной обработки данных и их анализа системой НМС, функционирующей в непрерывном режиме (24/7), вытекает потребность применения эффективной стратегии хранения измерительных данных.
Практика записи отдельных файлов с измерениями на платформах Microsoft приводит к тому, что со временем накапливается огромное количество таких файлов и ввиду особенностей файловой системы возникают трудности при освобождении
места на накопителях для вновь поступающих данных, когда резерв доступного места подходит к концу. Таким образом, какие-либо манипуляции с уже сохраненными данными затруднены.
В традиционных, реляционных СУБД (RDBMS) процессы сохранения и обработки данных, как правило, асинхронны. Фактически данные обрабатываются по запросам пользователя, после сохранения и индексации. При этом операции с данными доступны пользователю в основном через язык структурированных запросов SQL, включающий операторы выбора, слияния, агрегации и прочие, определенные в реляционной алгебре. К тому же РСУБД нуждаются в периодическом обслуживании.
Рассмотрим принцип работы циклического хранилища данных мониторинга (ЦХ). Структура ЦХ оптимизирована для максимально быстрого доступа к блоку данных внешним процессам. Внешние процессы реализуют алгоритмы обработки данных. Таким образом, обеспечивается возможность добавлять в систему новые программные компоненты обработки данных без необходимости остановки функционирующей системы НМС. Основу принципа функционирования циклического хранилища данных формирует кольцевой буфер. Кольцевой буфер относится к группе линейных структур данных и является разновидностью очереди. Особенность кольцевого буфера заключается в отсутствии необходимости удаления данных при его наполнении. При исчерпании размера буфера запись вновь поступивших данных начинается с начала буфера, тем самым замещая самые «старые» данные, содержащиеся в нем.
Количество блоков данных в ЦХ определяется исходя из требуемого времени хранения данных и длительности РЦ. Например, для длительности РЦ в 5 с и требования ко времени хранения данных в ЦХ в 1 год размер ЦХ составит 6 307 200 блоков данных. Как правило, для эффективного использования дискового пространства создаются блоки данных по группам каналов с одинаковой частотой опроса и записываются в разные хранилища (для «сырых» данных).
Для операции чтения блока данных достаточно знать индекс этого блока в хранилище. Индекс блока данных вычисляется по его метке времени, что позволяет быстро найти и прочитать требуемый блок данных.
Основные преимущества использования ЦХ в качестве хранилища данных в системах НМС:
эффективные операции чтения/записи данных;
высокая надежность и простота реализации;
возможность длительного хранения данных мониторинга;
отсутствие необходимости дополнительных действий по удалению ранее записанных данных.
Основное ограничение ЦХ обусловлено оптимизацией скорости произвольного доступа к данным за счет требования фиксированного размера области памяти для хранения блока данных. Обычно для размещения ЦХ достаточно одного физического накопителя. Тем не менее возможны конфигурации систем НМС, требующие наличия ЦХ большого объема, превышающего максимально возможный объем современного накопителя. В таком случае реализация ЦХ усложняется.
Возможности работы с файловой системой NTFS в рамках транзакций (FileSystemTransactions) [4] могут быть использованы при программной реализации ЦХ для последних платформ Microsoft. Это позволит добиться повышения устойчивости ЦХ к возможным сбоям питания сервера.
В функционирующей системе НМС, как правило, используется не одно ЦХ, а целый набор таких хранилищ, различающихся как по объему, так и по составу. Процессы создания ЦХ, назначения алгоритмов, порядка обработки данных и привязки данных к формам представления данных мониторинга могут быть автомати-
Информационные системы и логистика в строительстве
VESTNIK
MGSU
зированы. Циклическое хранилище является ключевым элементом банка данных системы НМС уникальных сооружений. Пример структуры и состава банка данных системы НМС приведен на рисунке.
Банк данных системы НМС
Существует несколько примеров использования ЦХ в отечественных системах непрерывного мониторинга, в частности, мостовых сооружений. Примером тому могут служить системы мониторинга моста через р. Мацесту в Сочи [5], моста через р. Шайтанку в Салехарде [6]. Подобная технология применялась для хранения измерений автоматических метеостанций и мобильных приемников сигналов спутников систем вР8/ГЛОНАСС при строительстве мостового перехода на о. Русский в г. Владивостоке.
1. ГОСТ Р 8.596—2002 Метрологическое обеспечение измерительных систем. Основные положения. 15 с.
2. Крутиков О.В., Блохина Н.С., Сошников А.А. Контроль состояния сооружений при непрерывном мониторинге: накопление и предоставление данных // Промышленное и гражданское строительство. 2011. № 11. С. 35—37.
3. Крутиков О.В. Измерительные системы при непрерывном мониторинге мостов // Институт Гипростроймост. 2008. № 2. С. 89—92.
4. Электронный ресурс Microsoft, HowNTFSWorks. Режим доступа: http://technet.microsoft. com/en-us/library/cc781134(WS.10).aspx. Дата обращения: 15.08.2012.
5. Мост под контролем / И.К. Матвеев, Е.А. Кравченко, А.А. Манохин, О.В. Крутиков // Автомобильные дороги. 2005. № 6. С. 24—26.
6. Крутиков О.В., Сырков А.В., Гершуни И.Ш. Создание системы непрерывного мониторинга состояния вантового моста Факел через р. Шайтанку в Салехарде // Вестник мостостроения. 2008. № 2. С. 38—42.
Поступила в редакцию в октябре 2012 г.
Об авторах: Сошников Александр Александрович — аспирант кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, a.a.soshnikov@gmail.com;
Блохина Нина Сергеевна — кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, nsb_sapr@mail.ru.
Для цитирования: Сошников А. А., Блохина Н. С. Формирование структуры и состава банка данных системы эксплуатационного мониторинга уникальных строительных объектов // Вест-
ЦХ raw data
«Сырые» События Осредненные Метаинформация
данные мониторинга данные и прочие данные
мониторинга
Библиографический список
ник МГСУ 2012. № 11. С. 288—292.
A.A. Soshnikov, N.S. Blokhina
FORMATION OF THE STRUCTURE AND COMPOSITION OF THE DATA BANK OF THE SYSTEM OF OPERATIONAL MONITORING OF UNIQUE CONSTRUCTION FACILITIES
The subject matter of the article is the system of continuous monitoring of the technical condition of structures and its components. The authors also consider the approach to formation of the data bank based on the cyclic data warehouse. The cyclic data warehouse (CS) is the basic element of the data bank. Portions of data that represent continuous measurements taken in the non-stop mode can be rapidly and efficiently saved into the CS system. CS is a file of a fixed size containing a header and a sequence of objects. Data is supplied into the CS continuously in the cyclic mode: incoming new data portions replace the outdated ones. New items are written over the old ones when the storage time of the latter is expired. Data access in the CS is possible within the period between the recording and replacement of the item.
The proposed option of the system of continuous monitoring of the technical condition of structures ensures effective asynchronous data transmission between software modules and servers and data consistency, because:
there is no more need for any additional data deletion operations;
the fixed size of a CS item allows fast data positioning in the CS file in the course of the random access.
CS of sufficient size will provide for the possibility of a long delay in data transmission in case of an abnormal situation occurring in the course of operation of the system of continuous monitoring of the technical condition of structures.
Long-term operation of cyclic data warehouses has proven their effectiveness. For example, a cyclic data warehouse is incorporated into a continuous monitoring system of the bridge over the Matsesta River as the core data bank element.
Key words: data bank, continuous monitoring of the technical condition of structures, data warehouse, monitoring system, data processing, data presentation.
References
1. GOST R 8.596—2002 Metrologicheskoe obespechenie izmeritel'nykh sistem. Osnovnye polozheniya. [State Standard R 8.596—2002. Metrological Assurance of Systems of Measurements. Main Provisions]. 15 p.
2. Krutikov O.V., Blokhina N.S., Soshnikov A.A. Kontrol' sostoyaniya sooruzheniy pri nepreryvnom monitoringe: nakoplenie i predostavlenie dannykh [Control over Condition of Structures Using Their Continuous Monitoring: Data Accumulation and Presentation]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel'stvo [Industrial and Civil Engineering]. 2011, 11, pp. 35—37.
3. Krutikov O.V. Izmeritel'nye sistemy pri nepreryvnom monitoringe mostov [Measurement Systems of Continuous Bridge Monitoring]. Institut Giprostroymost Publ., 2008, no. 2, pp. 89—92.
4. How NTFS Works, Microsoft. Available at: http://technet.microsoft.com/en-us/ library/ cc781134(WS.10).aspx. Date of access: 15.08.2012.
5. Matveev I.K., Kravchenko E.A., Manokhin A.A., Krutikov O.V. Most pod kontrolem [The Bridge under Control]. Avtomobil'nye dorogi [Motor Roads]. 2005, no. 6, pp. 24—26.
6. Krutikov O.V., Syrkov A.V., Gershuni I.Sh. Sozdanie sistemy nepreryvnogo monitoringa sostoyaniya vantovogo mosta Fakel cherez r. Shaitanku v Salekharde [Development of the System of Continuous Monitoring of the Condition of Fakel, a Cable Bridge over the Shaitanka River in Salekhard]. Vestnik mostostroeniya [Bridge Building News Bulletin]. 2008, no. 2, pp. 38—42.
About the authors: Soshnikov Aleksandr Aleksandrovich — postgraduate student, Department of Information Systems, Technology and Automation in Civil Engineering, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; a.a.soshnikov@gmail.com;
Blokhina Nina Sergeevna — Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Information Systems, Technology and Automation in Civil Engineering, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation, nsb_sapr@ mail.ru.
For citation: Soshnikov A.A., Blokhina N.S. Formirovanie struktury i sostava banka dannykh sistemy ekspluatatsionnogo monitoringa unikal'nykh stroitel'nykh ob"ektov [Formation of Structure and Composition of the Data Bank of the System of Operational Monitoring of Unique Construction Facilities]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2012, no. 11, pp. 288—292.
