CC BY
48
УДК 519.71:528.94
Рассмотрены проблемы применения ориентированных на знания моделей, моделей и средств географических информационных систем для интеллектуализации моделирования и оценки состояния трубопроводов газотранспортных сетей. Эффективность подхода подтверждена практическими реализациями
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТРУБОПРОВОДОВ ГАЗОТРАНСПОРТНЫХ
И ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ
СЕТЕЙ
Е.И. Кучеренко
Доктор технических наук, профессор Кафедра искусственного интеллекта* Контактный тел.: (057) 702-13-37
А.А. Евдокимов
Кандидат технических наук, доцент Кафедра геоинформационных систем и геодезии Харьковская национальная академия городского хозяйства ул. Революции, 12, Харьков, Украина, 61002 Контактный тел.: (057) 707-31-04
Д.Е. К р ас н о ку тс к и й
Младший научный сотрудник* Контактный тел.: (057) 702-13-37 *Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, Харьков, Украина, 61166
Введение
Одним из наиболее перспективных и доступных видов топлива для удовлетворения коммунально-бытовых потребностей населения, сырьевого наполнения наукоемких технологий промышленности является природный газ [1 - 2]. Проблемы обеспечения устойчивой транспортировки и распределения газа являются достаточно актуальными [3 - 4]. Важной составляющей рассматриваемой проблемы является оперативный анализ и оценка технического состояния трубопроводов и компонент газораспределения, надежность которых с течением времени существенно падает.
Рассматриваемые задачи и подходы чрезвычайно важны, согласно [5] по нашей территории проходит значительное количество одних из самых крупных и протяженных в мире транспортных магистралей (рис.1). Во всем мире в настоящее время проблема повышения надежности магистралей является стратегической. Так, в частости, в работе [6] рассматривается состояние и методы контроля состояния нефте - и газопроводов на примере различных стран всех континентов.
Делается вывод о необходимости повышения качества и достоверности оценки технического состояния транспортных магистралей.
Учитывая, что для выполнения поставленных задач на реальных объектах чрезвычайно важна пространственная компонента, то соответствующие решения обычно включают пространство геоинформационных систем (ГИС), моделей и технологий [7]. Действительно, как важное достоинство ГИС, можно выделить [8, 9]: удобное для пользователя отображение пространственных данных, в том числе 3D-ото-бражение и 3D- моделирование; интеграция данных и знаний организационной и технической деятельности пользователя; расширение функциональных возможностей систем и технологий и, как следствие, повышение достоверности решений.
{РЯ,^}, 1 е I.
(1)
Процессы (1) при их целенаправленном взаимодействии на множестве декартового произведения
(2)
Рисунок 1. Газотранспортные магистрали «восток — запад»
Сложность, трудоемкость, актуальность и перспективность таких исследований очевидны, что и потребовало применения для данных работ интеграции средств ГИС и средств их интеллектуализации [10 - 11] на основе экспертных ориентированных на знания технологий, нейро-фаззи моделей и систем [12 - 14].
1. Постановка задачи
На основе аналитического обзора существующих решений в области моделирования и анализа состояния сложных распределенных объектов типа газораспределительных сетей определено, что процессы и их взаимодействие часто носят иерархический характер, являются нечеткими на множестве отношений «условие - действие». Сделан взвод, что такие процессы мало исследованы, известные решения как правило не доведены до практическихм реализаций. Это определяет актуальность ожидаемых решений, их перспективность.
Сформулируем постановку задачи, как решение актуальних теоретических и практических задач моделирования, анализа и оценки пространства состояний сложных технических объектов, процессы и их взаимодействие являються нечеткими, носят иерархический характер и требуют при функционировании средств синхронизации, механизмов управления междууровневыми взаимодействиями, представлены на множестве отношений «условие - действие».
Пусть существует множество нечетких процессов
{РЯк(5)} х {РЯ(5)} х... х {РЯи(5)}, к еК, 1 еЦ и еи,К с I, L с I, и с I , причем, в общем случае, для (2) справедливо
КпLпи=0,
реализуют некоторый комплекс взаимно зависимых задач Ts . Задачи Ts определены в некотором пространстве состояний в соответствии с логикой функционирования сложного объекта.
Процессы (1) могут носить иерархический характер, синхронизированы и развиваться в пространстве и времени т , определены в детерминированном, вероятностном, нечетком пространствах состояний.
Необходимо, как теоретическую и прикладную базу моделирования, анализа и оценки состояния технических объектов разработать:
- интегрированные, ориентированные на знания, нечеткие сетевые математические модели процессов анализа пространства состояний сложных объектов, представленных на множестве отношений «условие - действие», которые основаны на нечеткой логике, иерархии расширенных сетей Петри и имеют средства управления взаимодействием иерархических уровней;
- стратегии, структуру и функции инструментальных средств решения практических задач анализа потенциальено опасных состояний сложных технологических объектов на примере оценки технического состояния трубопроводов газотранспортних и газораспределительных сетей.
2. Разработка интегрированных нечетких сетевых
математических моделей анализа пространства состояний технологических объектов
Для отображения особенностей процессов и объектов, функционирующих в нечетком пространстве состояний, характеризующихся пространственной компонентой [15], в работе предложено расширение существующих моделей [12, 13, 14] путем их гибридизации.
В качестве модели, адекватно отображающей взаимодействующие процессы предметной области, предлагается сетевая модель [16], как расширение [12], которая имеет вид
§м =< Р, Т, ЁСМ) ,М0С(£),Мс(0^{хи}, С,У,К >, (3)
где Р - множество нечетких позиций; Т - множество нечетких переходов; L{xц},u еи - некоторый предикат, отнесенный на модели к множеству позиций, переходов, С - функция цвета маркера, определяющая в данном случае цвет с каждого из маркеров М (р^) для позиций сети; V - условия срабатывания переходов в зависимости от цвета маркера; К - емкость маркеров в позициях с учетом С ; Мс(О0 - вектор начальной маркировки; Мс(0 - вектор текущей
маркировки, функции инцидентности в пространстве состояний нечетких взаимодействующих процессов и определяющий дополнительные условия выполнения переходов
ем = Рс(0и ^(Агс), (4)
где Ёс(0 = (Р х "Г) и (Т хР) - функция инцидентности сети без учета ингибиторных дуг, Рс(Агс) -входная инцидентность некоторого перехода сети, определяемая ингибиторной (запрещающей) дугой Arc(sn)a е {Лгср}, аеА, Р еВ, А с В .
Предложена гибридная модель £ х, структура которой отображена на рис.2.
Рисунок 2. Структура гибридной модели
Утверждение 1. Если пространство состояния сложного распределенного технологического объекта является нечетким, распределено в пространстве, развивается в условиях неопределенности, то модель Sх, которая интегрирует иерархию моделей {SCf^},aeA, модель нечеткой базы знаний S(K) = {if /then}, множество геоинформационных моделей {S(GIS)}, отображающих развитие процессов в пространстве с механизмами их синхронизации, является средством, адекватно описывающем процессы анализа состояния объектов.
Тогда модель имеет вид
Sz= U(S(CM),SK,S(GIS)) , (5)
причем символ « U » в данном случае предполагает некоторую дополнительную функциональность, определяемую особенностями механизмов синхронизации прямого и обратного взаимодействия иерархических уровней.
На рис. 2, с учетом положений утверждения 1, приняты следующие обозначения: МНБЗ - модель нечеткой базы знаний S(K) = {if/then}; (M1k, M2n, M3m) - иерархия сетевых моделей {SCf^},a e A ; ГеоИМ=({х,-y,z},R(x,y,z),Pr) - геоинформационная модель {S(GIS)}.
Исходными данными для функционирования модели и подходов к моделированию на ее основе является нормативная база предметной области, данные и знания эксперта (экспертов). Исходные данные о состоянии объекта оперативно формируются как следствие анализа и прогнозных оценок на технологическом объекте.
3. Структура и функции инструментальных средств анализа и оценки состояния трубопроводов газотранспортных и газораспределительных магистралей
Структура программных средств анализа и принятия решений о состоянии объекта реализована, как интеграция следующих программных продуктов [17]: инструментальных средств анализа иерархических нечетких сетевых моделей (HFPN) [18]; программной оболочки реализации геоинформационных технологий ArcGis [7, 8]; программных продуктов реализации сервисных функций.
Инструментальные средства HFPN реализации поставленных задач моделирования и анализа процессов принятия решений представляют собой дальнейшее расширение средств FPN [12] на случай моделирования и анализа иерархии классов нейро-фаззи сетевых моделей, они в значительной мере учитывают специфику решения поставленных в работе задач. Средства HFPN разработаны с использованием объектно-ориентированных технологий [19] в среде Microsoft Visual Studio на языке C#.
Реализуются следующие основные функции: обучение построения моделей; автоматизированная генерация и редактирование моделей и отношений иерархических уровней модели; настройка функций принадлежности и параметров модели; моделирование и анализ адекватности и динамики взаимодействия процессов по заданным формальным критериям; выбор альтернативных путей взаимодействия процессов; реализация процедур нечеткого логического вывода, формирование рекомендаций о состоянии объекта.
Средства достаточно легко адаптируются к решению задач моделирования и анализа процессов принятия решений на нечетких процессах, представленных на множестве отношений «условие -действие».
Для отображения, моделирования и интеграции пространственных данных применена одна из версий программного продукта ArcGis [7] с использованием Global Positioning System (GPS) - приложений [20, 21]. Планшеты интегрируются в программной среде ArcGis [7] как растровые информационные слои с по-
информационные технологии
следующей векторизацией. Приложение ArcMap [8, 22] позволяет осуществлять решение типичных задач сетевого анализа.
Согласно действующей нормативной базы [10], контроль и оценка состояния газопроводов осуществляются на основе: статистической оценки состояния материала трубы; статистической оценки качества сварных стыков; статистической оценки коррозийного состояния газопроводов. Не вдаваясь в технологические аспекты проведения и оценки технического состояния газопроводов, отметим, что эти оценки во многом не совершенны и субъективны, основаны на субъективных бальных оценках, выставляют требования, которые трудно реализуемы в полевых условиях, особенно зимнего и осеннего периода.
В работе, не исключая положений существующих методик, других нормативных документов, предложены и доведены до практических реализаций подходы на основе ориентированных на знания информационных технологий. Сети газоснабжения и газораспределения рассматриваются как иерархические многосвязные, связанные между собой регуляторами различных типов и назначения. Подход во многом ориентирован на выявление потенциально опасных предаварийных и нештатных ситуаций в состоянии трудопроводов.
Стратегия решения задачи анализа и оценки технического состояния металлических труб газопроводов заключается в следующем: используя положения нормативной базы, определяем множество действий на существующих иерархических уровнях по оценке технического состояния металлических труб газопроводов; формируем множество отношений между действиями по оценке технического состояния, временные и ресурсные характеристики, а также ограничения на их значения; используя средства геоинформационных технологий, формируем пространственную модель распределенного объекта (трубопроводов, запорных и регулирующих средств, обеспечивающих объектов), оперативное отображение пространства состояний трубопровода реализуем средствами связи и GPS - навигации; строим сетевую модель, отображающую иерархию процессов, динамично формируем для модели нечеткое пространство состояний и множество характеристик предметной области; выполняем на модели анализ неадекватности моделей и процессов, альтернатив принимаемых решений.
Для оперативной оценки технического состояния поверхностей трубопроводов и их покрытия предложены относительно простые для восприятия и обработки показатели в виде лингвистических переменных [12, 23, 24] и их нечетких значений вида -«покрытие трубопровода «незначительно» («очень», «на значительной длине», «малой ширине», «большом расстоянии», «глубине», т. п.) повреждено», которые на модели отображаются как функции принадлежности и их значения; используя логический вывод Мамдани [12] (рис. 3), реализуем на модели анализ состояния объекта и формируем лицу, принимающему решения, рекомендации по ликвидации потенциально опасных аварийных и нештатных ситуаций.
Рисунок 3. Нечеткий логический вывод Мамдани
Отобразим некоторые важные положения предлагаемых подходов.
1. Используя данные инфраструктуры, средствами ГИС, формируем геометрическую инженерную сеть. Для этого создается план сети (рис. 4)
Рисунок 4. Фрагмент инженерной сети
и 3D-модель местности (рис. 5), где, как объекты, отмечены коммуникации инженерной сети, ее топология, что обеспечивает идентификацию объектов сети, выполнение расчетов, процессов геометрического и физического моделирования, анализа состояния и режимов функционирования сети, контроль коммуникаций фрагментов сети и т.п.;
Рисунок 5.3D-модель
2. Строится иерархическая сетевая модель процессов в виде ( рис. 6).
.«¡Г
Рисунок 6. Фрагмент модели процессов
Используя нечеткие данные и знания [12, 23] о состоянии поверхности трубопроводов, координатах обследования, полученных на основе GPS-технологий, осуществляем моделирование процедур нечеткого вывода Мамдани на расширенных нечетких сетях Петри и реализуем множество решений по оценке потенциально опасных ситуаций.
При этом фрагмент нечеткой базы знаний, инициализация которой запускает процессы моделирования на расширенных нечетких сетях Петри выглядит следующим образом:
If «поверхность трубы очень повреждена» & «повреждение трубы на очень большой длине» then «участок трубопровода является аварийным».
If «участок трубопровода является аварийным со значением функции ц(х) >ц *(x) » then «участок трубопровода требует срочной замены».
Для данного фрагмента базы знаний с использованием фрагмента модели (рис. 6) формируются значения функций принадлежности (рис. 7)
Рисунок 7. Формирование и анализ функций принадлежности
и реализуются процедуры нечеткого прямого логического вывода GMP
if (р] е {р¡(¡п)} is ц^ (к)^(р2 е {р¡(¡п)} is ц^ (к))апА. .and(p{р ¡(т)}| е {р¡(¡п)} is црр>(т)}|(к)) then £ 1 is ц^ if £ц (к) then р] е {р 1(out)} is цр
(pi е {pi(in)} is z1Pj (к)),(р2 e {pi(in)} is z^ (k)),...,
(p l{p'(in)}|e{p i(in)} iszppp i(in)}|(k))
Рз е{Р ^о^)^р(к).
На основе моделирования процедур нечеткого логического вывода (6) и данных ГИС-анализа формируются рекомендации вида:
На пересечении улицы ХХХХ и улицы УУУУ (координаты Х; У) трубопровод низкого давления КККК находится в предаварийной ситуации с уверенностью
Трубопровод находится на глубине S=S*. Условный диаметр Du=D*u.
Участок трубопровода требует срочной замены на длине L=L*.
В результате оценки технического состояния трубопровода в иерархической системе управления осуществляется комплекс организационных, организационно-технических и технических мер по безусловному устранению потенциально опасной ситуации.
На рис. 8 отображены процессы локализации потенциально опасной ситуации.
Рисунок 8. Локализация района с потенциально опасной ситуацией (помечено «крестиком»)
Реализация альтернативных маршрутов поставки газа потребителям с учетом их приоритетности, а также необходимого временного аварийного отключения представлена на рис. 9.
Рисунок 9. Отключение участка газоснабжения объектов
Все приведенные решения основываются на моделировании и анализе пространства состояний процессов разработанными и интегрированными средствами HFPN и программной оболочкой ArcGis 9.1, совместно с программными средствами сервисных функций.
Выводы
1. Обосновано применение для решения практических задач интегрированных нечетких сетевых математических моделей процессов анализа пространства состояний сложных объектов, представленных на множестве отношений «условие - действие», которые основаны на нечеткой логике, иерархии расширенных сетей Петри и имеют средства управления взаимодействием иерархических уровней.
2. На основе иерархии сетевых математических моделей предложены стратегии и структура инструментальных средств решения практических задач анализа потенциально опасных состояний сложных технологических объектов на примере оценки технического состояния трубопроводов газотранспортных и газораспределительных сетей. Структура и функции программных средств основаны на интеграции инструментальных средств анализа иерархических нечетких сетевых моделей HFPN и программной оболочки реализации геоинформационных технологий ArcGis.
3. Изложены практические результаты моделирования прикладных задач анализа и оценки состояния фрагментов трубопровода газотранспортной сети населенного пункта. Определено, что эффективным и перспективным направлением исследований является дальнейшая адаптация моделей, методов и инструментальных средств к особенностям широкого класса объектов на основе интеллектуализации геоинформационных технологий.
Литература
1. Седак В.С. Компьютерные технологии в разработке и
эксплуатации региональных систем газоснабжения на примере ОАО ГГО "ХАРЬКОВГАЗ" - Харьков, 1999. - 183 с.
2. Евдокимов А.Г., Тевяшев А.Д. Оперативное управление
потокораспределением в инженерных сетях. - Харьков: Вища школа, 1980. - 144 с.
3. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы при-
нятия решений в нечетких условиях.— Тюмень: ТГУ, 2000.— 352 с.
4. Кудинов Ю.И., Венков А.Г., Келина А.Ю. Моделирование
технологических и экологических процессов.— Липецк: ЛЭГИ, 2001.— 131 с.
5. Goptsami S., Dron A., Elmev T., Raptis P, Asanov V.D. Radar
Detection and Monitoring of Gas Pipeline Leaks/ Natural Gas Infrastructure Reliability Industry Forums (16 - 17 September 2002 ). - Morgantown, WV, 2002. - 25 p.- http://www.netl. doe.gov/ publications/proceedings/ 02 / naturalgas/1 -3.pdf
6. Borisocheva K. Analysis of the Oil- and Gas-Pipeline-Links bet-
ween EU and Russia / Centre for Russia and Eurasia, Athens, Greece. - 2007. - 25 p. - http://www.cere.gr/upload/Russia%-20EU%200il%20and%20Gas%20Pipeline%20politics.pdf.
7. ESRI. ArcCatalog / Руководство пользователя. - ЕССОМ,
2003. - 257 с.
8. ESRI. ArcGIS 9. ArcMap / Руководство пользователя. -
ESRI от Data+, 2004. - 546 с.
9. Томлинсон Р. Думая о ГИС. Планирование географиче-
ских информационных систем / Руководство для менеджеров. - М.: Дата+, 2004. - 329с.
10. Газоснабжение / СНиП 3.05.02-88 с учетом изменения 1.
- Наказ Держкоммютобудування Украши вщ 01.08.94 р.
- 1994. - № 6.
11. Кутуков С.Е., Васильев В.И. Элементы искусственного интеллекта в системах сбора, подготовки и транспорта углеводородного сырья // Транспорт, хранение и распределение
- электронный архив журнала «Нефтегазовое дело». - 2005.
- 5 с. - http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/kut5.pdf
12. Бодянский Е.В., Кучеренко Е.И., Михалев А.И. Нейро-фаз-зи сети Петри в задачах моделирования сложных систем.
- Дншропетровськ: Системш технологи, 2005. - 311 с.
13. Pedrycz W. Fuzzy models: methodology, design, applications and challenges // Fuzzy modelling paradigms and practice / Ed. by W. Pedrycz. - Boston / Dortrecht / London, 1996.
- P. 3 - 22.
14. Hwang I., Lee H., Ha S. Hybrid neuro-fuzzy approach to the generation of measuring points for knowledge-based inspection planning// International Journal of Production Research. - Taylor and Francis Ltd , 2002. - 40. - № 1. - P. 2507-2520. -
http://www.ingentaconnect.com/content/tandf/tprs/2002/0-0000040/00000011/art00004
15. Ейлер М. Моделирование нашего мира: Руководство ESRI по проектированию базы геоданных. - М.: Дата+, 2001. - 255 с.
16. Кучеренко Е.И., Краснокутский Д.Е. Гибридные математические модели на основе расширений нечетких сетей Петри // Бионика интеллекта. - Харьков: ХНУРЭ, 2007.
- № 1 (66). -С. 64 - 67.
17. Кучеренко Е.И., Краснокутский Д.Е. Инструментальные средства моделирования процессов принятия решений на основе нечетких сетевых моделей // Международная научно-техническая конференция «Исскуственный интеллект. Интеллектуальные системы. ИИ-2008»: Материалы Международной научно-технической конференции (22 - 27 сентября 2008 г.)
- Донецк-Таганрог-Минск, 2008. - Т. 2. - С. 248 - 251.
18. Dave P. System Design Strategies. An ESRI Technical Reference Document. - ESRI, 2006. - 259 p.
19. Нейгел К., Ивьен Б., Глинн Дж., Скиннер М., Уотсон К. С# 2005 и платформа . NET 3.0 для профессиналов. - М.: ООО И. Д. Вильямс, 2008. - 1376 с.
20. Серапинас Б.Б. GPS. Глобальные системы позиционирования. - М.: ИКФ Каталог, 2002. - 106 с.
21. Найман В.С. GPS-навигаторы для путешественников, автомобилистов, яхтсменов. - М.: НТ Пресс, 2008. - 400 с.
22. Руководство пользователя по ГИС «MapInfo». - New York: MapInfo Corporation, Troy, 1993. - 121 с.
23. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Пер. с франц. - М.: Радио и связь, 1982. - 432с.
24. Хорошевский В.Ф., Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб: Питер, 2000. - 384 с.
