Информационная модель масштабируемого банка данных горной промышленности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Функция принадлежности для психологической характеристики «Лидерство.»

Г = ^,(и1)/и1 + цг(иг)/и2 + ... + ^Р(и„) 'и

= ХХ (Щ)/ щ

Пусть полное множество - это результаты теста в шкале от 0 -80 баллов, функции принадлежности нечетких множеств, означающих степень выраженности лидерства:

■лидерство выражено слабо;

■лидерство выражено нормально; ■лидерство выражено сильно;

■лидерство выражено особо сильно (возможна склонность к диктаторству).

Представим функции на графике, изображенном на рис.1.

Например, при записи через 5 баллов для каждой функции получим:

1. Лидерство выражено слабо = цслабо (и) = 1/0 + 0,9/5 + 0,7/10 + 0,5/15 + +0,3/20+0/25;

Лидерство выражено нормально = цнормально (и) = 0/15 + 0,5/20 +0,7/25 + 1/30 +

+0,7/35+0,5/40+0/45;

2. Лидерство выражено сильно = цсильннн

(и) = 0/35+0,4/40+0,7/45+1/50+0,7/55+

+0,4/60+0/65.

3. Лидерство выражено особо сильно=

Цочень_сильно

(и) = 0/55 + 0,45/60 + 0,7/65 + 0,8/70 + +0,95/75 + 1/80.

Значение этих функций можно определить следующим образом: если при прохождении теста результат получился 15 баллов, то можно сделать вывод о том, что характеристика - «лидерство выражено слабо» может быть определена с коэффициентом уверенности 0,8.

------------------------------------------------------------------------ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Борисова Е.А. Оценка и аттестация персонала, 3. Кафман А. Введение в теорию нечетких мно-

2003. жеств. 1982.

2. Приобретение знаний, под редакцией С. Осуги,

Ю. Саэки - М: Мир, 1990.

— Коротко об авторах -------------------------------------------------------------

Шевчук Любовь Юрьевна - аспирантка, кафедра «Автоматизированные системы управления», Московский государственный горный университет.

---------------------------------------------- © Т.А. Кувашкина, В.М. Шек,

2005

УДК 622.014.2:658.513.011.56:68.13 Т.А. Кувашкина, В.М. Шек

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ МАСШТАБИРУЕМОГО БАНКА ДАННЫХ ГОРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Семинар № 10

Принадлежность

Выражено слабс

5 10 15

собенностью горнопромышленных систем является территориальное расположение производственных объектов, поэтому целесообразно в рамках управления такими объектами применять технологии и средства, оперирующие пространственными данными. К таким средствам относятся ГИС.

Отличительная особенность ГИС в части организации данных заключается в специфичности используемой модели данных. Данные можно рассматривать с учетом трех аспектов: пространственного, временного и тематического.

Модель представления информации [1] - это система концепций и правил, используемая для описания типов объектов и взаимоотношений между их экземплярами. При этом одна группа аналитических функций может быть реализована на нескольких моделях, другая - только на конкретной модели.

Итак, развитие ГИС повлекло за собой разработку новых моделей организации данных в информационных системах, одинаково удобной как для пространственной, так и для атрибутивной информации.

Таким образом, разработка моделей данных -один из необходимых компонентов комплексного ГИС решения для горной промышленности.

Анализ известных моделей организации данных в области добычи полезных ископаемых позволил установить, что наиболее рациональной является иерархическая структура данных. В соответствии с принятой идеологией все виды действий при обработке такой информации должны производиться в среде динамического иерархического (масштабированного) банка данных.

Информационная модель создаваемого масштабируемого банка данных базируется на объектно-ориентированной основе представления последних. Объектно-ориентиро-ванная модель позволяет представить объекты в виде объектов-модулей. Поэтому при разработке ГИС-приложений можно конструировать собственные типы данных, используя механизмы наследования и полиморфизма.

Так, например, свойства горной выработки, к которой в процессе эксплуатации пристыковываются одна или несколько других выработок, разделяя её в точке (точках) стыковки на две и более части (звена), наследуются этими частями (звеньями). Далее по времени выработка-Родитель будет представлена несколькими выра-ботками-Потомками. Таким образом, одни объек-

ты могут являться частями других и замещать своими свойствами свойства этих объектов - систем более высокого уровня.

Основное различие между объектами-модулями и традиционными данными состоит в том, что первые включают в себя также и операции (действия, функции). Пользователь объекта, вызывая эти операции, получает доступ к невидимой извне информации о состоянии объекта (к атрибутам).

При объектно-ориентированном подходе информационная модель базируется на объектах, которые являются моделями данных. Модель-объект содержит в себе все основные данные, необходимые для реализации своих методов (параметров настройки экземпляра модели) при решении производственных задач. Дополнительные данные, необходимые для решения некоторых специфичных (расширенных) задач, могут быть получены из создаваемых в масштабированном банке данных (МБнД) специальных баз пространственной и атрибутивной информации с помощью модулей-моникеров.

При моделировании объектов важным является определение методов создания модели объекта, а также способов работы с моделью. Моделирование бывает двух типов:

1. модель создания реального горного объекта (выработки, схемы вентиляции или размещения оборудование, транспорта и др.), которая используется для отображения (визуализации) реального объекта или системы объектов. Такие модели называются моделями-объектами.

При осуществлении алгоритма создания модели-объекта в результате получаем саму модель, которая позволяет просматривать и отображать реальный объект с выводом его характеристик, например для выработки - это длина, сечение, шероховатость и т.д., то есть пространственноатрибутивное описание объекта.

2. абстрактные модели, которые позволяют выполнять определенные операции, например, посмотреть процессы проходки выработок или движения воздуха по выработкам. Такие модели называются моделями-процессами. Данные модели-процессы помогают установить некоторые закономерности рассматриваемых явлений, раскрывают при моделировании нюансы протекания процессов в различных условиях-ситуациях, например, движение воздуха, людей или воды по

выработкам при нормальном и аварийном режимах работы системы.

Для решения конкретной производственной задачи необходимо некоторое множество данных (стрелки- информационные потоки между задачами и масштабируемым банком данных) (рис. 1), которое будет описывать состояние моделей данной предметной области. Для этой цели нужно из экземпляров моделей-объектов «склеить» эту совокупную модель сложного объекта (системы), а решение задачи будет являться реализацией модели процесса.

Таким образом, в ячейках 1 - N соответствующего уровня иерархии показаны инцидентные им объекты, которые представляет собой

совокупность информации (информационные элементы), объединенной по определенному правилу. При этом каждый объект является

Рис. 1. Модель данных масштабированного банка данных

модулем, так как содержит в себе не только информационные элементы, но и методы их обработки (рис. 2). В данном случае совокупное описание данных и методов выступает в роли объекта (информационного образа), который носит пространственный, пространствен-но-атри-бутивный или атрибутивный характер.

Так как объекты в МБнД пространственноатрибутивные и динамические, то классификация объектов должна происходить по трем направлениям:

1. по уровням иерархии («крупности»)

объекта (верхний, средний, нижний...);

2. по пространственному положению

(выше, ниже, левее, спереди, сзади, вне, внут-

ри...);

3. по временному фактору (самый

старый, старый, молодой, текущий...).

Таким образом, ячейки наполняются, не просто придерживаясь административно-

функционального принципа разделения по «крупности» объекта, а и с учетом геометрического расположения объекта и временного фактора. При этом возможно использование допол-

і Анализ движения \

I Учет полезных у

Зольность

2 В од опроницаемо сть

3 Пористость

4 Класс обоготимости углей

5 Содержание серы

6 Марка угля

7 Состояние примеси

Блеск

Угол падения

N Трещиновато сть

нительных классификационных признаков (тип полезного ископаемого и производства, форма собственности, страна и др.).

Пространственное структурирование должно учитываться при всех видах моделирования горного производства, поскольку все работы при эксплуатации данного объекта выполняются с учетом этого фактора, влияющего как на выбор схемы вскрытия и технологии отработки, так и на выбор оборудования [2]. Например, в зависимости от

угла падения пласта используется тот или иной очистной комплекс. На тонких, пологих и наклонных (до 35°) пластах целесообразно применять, например, очистной комплекс 1КМ 103М, в противном случае необходимо использовать, например, очистной комплекс КГУ, предназначенный для крутых пластов.

Такая структуризация информации помогает при создании моделей процессов «видеть», как мы должны моделировать каждый конкретный процесс. Так, один и тот же процесс, например, расчет технико-экономичес-ких показателей горнопромышленной системы или её части осуществляется разными методами в зависимости от того, объекты какого уровня иерархии системы рассматриваются в данный момент. То есть, для выемочного участка показатели будут определяться одним набором значений, а для шахты в целом -другим. В случае совпадающих по названию пока

зателей оценки объектов двух уровней иерархии для верхнего уровня они будут модифицированными (полученными на базе показателей нижнего уровня иерархии) по отношению к показателям нижнего уровня иерархии, поскольку данные величины будут определяться как суммарные или усредненные значения из показателей объектов более мелкого масштаба.

Тем самым масштабирование усложняется тем, что одновременно необходимо данные свести воедино, и в тоже время - разложить по трем осям.

Так как масштабируемый банк данных представляет собой иерархическую структуру, то «склеивание» модели происходит поэтапно. Так, например, для получения модели объекта «свита пластов угля» (уровень 3) необходимо собрать более мелкие объекты «пласт».

Сперва строим модели нижнего уровня иерархии (уровень 2), «пласт», а затем собираем из этих моделей нижнего уровня иерархии модель «свита пластов угля» вышестоящего уровня по иерархии (процесс «склеивания» показан межу-

Рис. 2. Классификация объекта по трем осям

ровневыми стрелками пирамиды). В данном случае (рис. 1) показана классификация объектов по крупности (две другие оси не показаны), следовательно, модель верхнего уровня получается путем «сложения» моделей нижних уровней.

В рамках данного метода верхний уровень пирамиды может быть информационной моделью как месторождения, так и, например, моделью процесса метановыделения на шахте, а нижние уровни пирамиды будут являться моделями более мелкого масштаба. Например, в рамках рассмотрения процесса метановыделения нижним уровнем будет модель выемочного участка, отображенная на рисунке ячейкой. В данном случае несколько ячеек (моделей каждого выемочного участка) составят общую модель такого объекта, как «панель». Если же, к примеру, считать, что самый верхний уровень иерархии - это «модель-месторождение», то нижележащий уровень (1-1) иерархии будет состоять из множества ячеек «модель-шахта».

Между производственными задачами, которые входят в состав определенных автоматизированных подсистем управления, существует некая взаимосвязь. Так, например, подсистема «Оперативно-диспетчерс-кое управление»,

свою нормальную работу может осуществлять только при наличии необходимого комплекта первичной, вычислительной и выходной документации, составляемой по результатам маркшейдерской и геологической съемок (подсистема «Геолого-маркшейдерское обеспечение горных работ»). В свою очередь, подсистема «Оперативно-диспетчерское управление» выдает необходимую информацию для функционирования подсистемы «Электромеханическое обеспечение горных работ», в которой будут решаться такие задачи: «Расход и учет запасных частей», «Учет и анализ простоев» и т. д.

Исходя из вышесказанного, можно заключить, что МБнД содержит ячейки-объекты как общие, которые используются для решения нескольких производственных задач, так и локальные (специфичные), которые применимы только для решения одного типа задач.

В свою очередь задачи могут быть также структурированы согласно иерархической идеологии. Так, например задача «Учет запасов полезных ископаемых» (в данную группу можно отнести и задачу прогноза существования месторождения, его части), решаемая в рамках пред-

приятия, является нижележащим уровнем иерархии по отношению к задаче «Стратегическое планирование деятельности по экспорту/импорту полезных ископаемых», которая решается на отраслевом уровне.

По своей сути совокупности пирамид представляют собой масштабируемый банк данных, где, к примеру, первая пирамида представляет собой хранилище моделей горных выработок, вторая - моделей комплексов технологического оборудования и т.д. Отсюда вытекает, что между пирамидами должна существовать определенная связь, поскольку при

решении конкретной производственной задачи требуется как модель горных выработок, так и модель технологического оборудования, то есть связь моделей существует за счет того, что модели описывают общую предметную область.

Выделяя ту или иную модель объектов (пирамиду) в системе, наглядно отображая её в виде тематического слоя, мы можем показать тематическое масштабирование.

Предложенный метод упорядочивания информации позволяет упростить процессы составления моделей в целях обработки и решения производственных задач.

1. Миллер С., Сорокин А. Выбор программных и технических средств ГИС. // Компьютера № 21, 1996 с. 17-19.

Данная структуризация дает возможность учитывать взаимное расположение объектов в пространстве, принадлежность к тому или иному уровню иерархии с отображением динамичности объектов.

Использование модульного принципа построения системы при замене или наращивании системы не нарушает стройности и работоспособности всей системы в целом.

Созданная технология структуризации данных универсальна тем, что одни и те же объекты и методы применимы в рамках объектноориентированного моделирования ко всем горным предприятиям, независимо от месторасположения и характеристик горнодобывающего предприятия.

Разграничивая модели-объекты и модели-процессы, нужно отметить, что объект может изменять свои свойства и параметры одновременно в нескольких процессах, различных по своей природе и интенсивности протекания. Таким образом, моделируя ситуацию, необходимо учитывать все известные на данный момент протекающие процессы, в которых участвует рассматриваемый объект.

---------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

2. Шек В.М. Объектно-ориентированное моделирование горнопромышленных систем. - М.: МГГУ, 2000, 304 с.

— Коротко об авторах ---------------------------------------------------------------------

Кувашкина Татьяна Анатольевна - аспирантка,

Шек Валерий Михайлович - профессор, доктор технических наук,

кафедра «Автоматизированные системы управления», Московский государственный горный университет.

--------------------------------------------------- © А.М. Валуев, 2005

УДК 622.271:658.512.6.001.57 А.М. Валуев

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ КАЛЕНДАРНЫХ ПЛАНОВ ОТКРЫТОЙ УГЛЕДОБЫЧИ

Семинар № 10