CC BY
32
Тип рельсов Поставщик Объем укладки, км (R < 500 м) Срок службы до достижения бокового износа 18 мм Стоимость 1т рельсов (руб. в год) Затраты на смену рельсов (млн руб. в год)
СВ КМК 76,3 1,4 9600 33,842
НМ КМК 76,3 1,5 9600 31,585
НЭ КМК 76,3 1,7 9600 27,869
стандартные КМК 76,3 1,3 9600 36,445
бейнитные КМК 76,3 2,5 14400 28,210
производству железнодорожных рельсов повышенной эксплуатационной стойкости для условий Сибири и Крайнего Севера.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Железнодорожные рельсы для Сибири / В. П. Дементьев, Л. В. Корнева, А. П. Хоменко, С. С. Черняк. Иркутск : изд-во ИрГУПС, 2010. 216 с.
2. Разработка и исследование железнодорожных рельсов для Сибири / В. П. Дементьев, Л. В.
УДК 004.
Аннотация. Описана интеллектуальная программная система автоматизированного построения деревьев событий, представлена ее архитектура и основные функции. Система позволяет в диалоге с пользователем в автоматизированном режиме проводить анализ возможных сценариев развития опасного процесса и построить дерево событий для инициирующего события на основе знаний о причинно-следственном комплексе развития опасных процессов. Знания формализованы в системе в виде продукций.
Ключевые слова: дерево событий, анализ риска, экспертная система, продукционный подход.
Корнева, А. П. Хоменко [и др.] // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2010. Вып. № 3 (27). С. 87-90.
3. Перспективы развития Иркутской области и проблемы качества / А. П. Хоменко, С. В. Елисеев, П. А. Лонцих, С. С. Черняк // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2011. Спецвып.. С. 257-270.
Abstract. The intelligent software system for event trees automated construction is described. Architecture and basic functions of intelligent software system is represented. The system allows in a dialogue with the user an automated way to analyze the possible scenarios and dangerous process then construct an event tree for a triggering event. An event tree construction based on the knowledge about the cause-effect complex of hazardous processes. Knowledge formalized as production rules.
Keywords: event trees, risk analysis, expert systems, rule-based reasoning.
422.8:004.891: 614.8 Павлов Николай Юрьевич,
аспирант, Институт динамики систем и теории управления СО РАН, тел.: +7 (3952) 45-30-19, e-mail: sp_kyle@icc.ru
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВЬЕВ СОБЫТИЙ
N.Y. Pavlov
INTELLIGENT SOFTWARE SYSTEM FOR EVENT TREES AUTOMATED CONSTRUCTION
ИРКУТСКИМ государственный университет путей сообщения
Введение
Исследования в области техногенной безопасности рассматриваются как часть национальной безопасности России, в частности как защищенность взрывопожароопасных объектов и граждан страны от угроз возникновения техногенных аварий и катастроф. Несмотря на существующие организационно-методические и научно-технические методы и средства, количество аварий в промышленности, энергетике и на транспорте не снижается. По различным оценкам ежегодный ущерб от ЧС составляет около 7 % от объема ВВП страны. Невосполнимы ежегодные потери человеческого и природного потенциала в результате ЧС [1].
Ключевыми моментами в исследованиях безопасности являются понятия «чрезвычайная ситуация» (ЧС) и «анализ риска техногенного характера». Анализ риска ЧС направлен на идентификацию причин возникновения и масштаба последствий ЧС, а также на обоснование комплекса мероприятий, направленных на уменьшение риска возникновения ЧС. При анализе риска опасного объекта эксперту в области безопасности требуется решить следующие задачи: определить последовательность возможных событий (базовые сценарии), которые могут нарушить безопасность производственного объекта, определить вероятность их возникновения и рассчитать величину последствий. Решение этих задач обеспечивает оценку риска аварий и ЧС. Ошибочное определение базовых сценариев развития событий приводит к недостоверной оценке риска, а значит, к увеличению последствий аварий и ЧС. Вероятность ошибочной оценки риска может быть значительно снижена благодаря комплексному применению современных методов исследования для оценки риска (например, метода деревьев событий, далее ДС) и методов искусственного интеллекта, в частности интеллектуальных (экспертных) систем поддержки принятия решений.
Деревья событий являются одним из наиболее распространенных методов анализа риска. Существует ряд программных систем, использующих графические и логические возможности деревьев и графов связности для поддержки структурных методов анализа риска: Risk Spectrum, RELEX, CRISS, FaultTree+, SAPHIRE, RAM Commander, Код РИСК, REY, ПК АСМ СЗМА, РизЭкс-2 [2, 3, 4]. Большинство подобных систем представляют собой универсальные графические редакторы, которые не обеспечивают автоматизированное формирование ДС на основе баз знаний (БЗ) и баз данных (БД).
Высокая трудоемкость процессов построения и верификации моделей в виде ДС для анализа риска сложных систем значительно понижает эффективность практического применения большинства методик и реализующего их программного обеспечения. Следовательно, актуальным является интеллектуализация методов и систем обработки информации, используемых при построении ДС для анализа техногенного риска. Интеллектуальные программные средства позволят повысить эффективность процесса анализа риска за счет автоматизации процесса построения ДС на основе экспертных знаний о причинно-следственном комплексе развития опасных процессов и информации об уже произошедших авариях и ЧС.
Целью работы является создание интеллектуальной программной системы автоматизированного построения ДС с учетом модели динамики опасных процессов и специфики систем поддержки принятия решений, которые определяются принципами:
предоставление информации, необходимой для поддержки принятия решения;
• интеграция информационных технологий и методов искусственного интеллекта, способных к адаптации и модификации;
• ориентирование на менее квалифицированного специалиста (по сравнению с экспертом), не имеющего навыков программирования;
• модульность для возможности дальнейшего совершенствования системы;
• интегрируемость с тематическими предметными словарями-справочниками (онтологи-ями).
Архитектура программной системы
В соответствии с поставленной целью разработана архитектура программной системы автоматизированного построения ДС. Архитектура системы (рис. 1) включает: модуль автоматизированного построения ДС; графический редактор ДС; базу данных для хранения информации об опасных объектах; библиотеку вычислительных модулей, позволяющих рассчитать параметры событий нежелательного процесса, выполнить оценку наиболее вероятных сценариев развития нежелательных (опасных) процессов и др.
Функции программной системы Разработанная программная система позволяет в диалоге с пользователем в автоматизированном режиме провести анализ возможных сценариев развития опасного процесса, построить ДС для инициирующего события. Построение ДС основывается на анализе информации о свойствах
Современные технологии. Механика и машиностроение
ш
Прецедентная экспертная система
Интеллектуальная программная система автоматизированного построения деревьев событий
Модуль автоматизированного построения дерева событий
Экспертная система идентификации динамики опасного процесса
Редактор баз База Интерпретатор
знаний знаний правил CLIPS
Графический редактор деревьев событий
Модуль создания спецификаций ДС
Г
Спецификации ДС
1
Транслятор спецификаций ДС в XML
Интерпретатор
База данных опасных объектов
Библиотека вычислительных модулей
Модуль обработки ДС
Модуль расчета параметров ДС
Модуль расчета сценариев ДС
Рис. 1. Архитектура интеллектуальной программной системы автоматизированного построения ДС
рассматриваемого опасного объекта и знаний экспертов в области динамики опасных процессов.
Основные функции интеллектуальной программной системы:
автоматизированное создание ДС на основе исходных данных об опасном объекте и знаний экспертов о динамике опасных процессов, формализованных в виде продукций и прецедентов;
• управление процессами создания, редактирования и сохранения ДС, включая: добавление, копирование, вставку, удаление событий, ветвей (сценариев); добавление, редактирование шаблонов ДС;
• управление процессами создания и редактирования событий, включая: ввод/редактирование исходных данных о событиях ДС; расчет параметров событий (например, объемы истечения жидкости, радиусы поражений и др.); расчет вероятностей реализации событий;
• исследование ДС: нахождение минимального сечения, вероятностная оценка дерева
идр.;
• управление процессом отображения ДС в текстовом и графическом виде;
• формирование отчетов.
Далее опишем основные модули программной системы.
Модуль автоматизированного построения деревьев событий
Центральным компонентом интеллектуальной системы является модуль автоматизированного построения ДС, основная функция которого -
автоматизированное создание ДС на основе модели динамики (причинно-следственного комплекса) развития аварийного (опасного) процесса, а также сведений о событиях и сценариях опасных процессов вследствие отказов подобного оборудования. В составе модуля выделены следующие подсистемы: экспертная система идентификации динамики опасного процесса, модуль создания спецификаций ДС, транслятор спецификаций ДС в XML, интерпретатор и база данных шаблонов ДС.
Результатом работы экспертной системы является набор фактов, описывающих нежелательные события, и их причинно-следственные связи. Далее на основе информации о параметрах событий, хранящейся в онтологии предметной области, формируется спецификация ДС. В результате интерпретации спецификации ДС с использованием библиотеки вычислительных модулей выполняется расчет параметров событий. Результаты автоматизированного построения ДС отображаются и редактируются в графическом редакторе ДС.
Модель причинно-следственного комплекса. В процессе функционирования опасный объект может находиться в нежелательном техническом состоянии, обусловленном отказами его структурных элементов, дальнейшее развитие этого состояния может привести к аварии на данном объекте и ЧС. Для обеспечения глубины и точности анализа сценариев аварийных процессов выделены состояния, которые названы нежелательными состояниями: отказ (О), аварийная ситуация (АС), авария (А), чрезвычайная ситуация (ЧС). Нежелательные состояния образуют последовательность, обусловленную причинно-следственным комплек-
ИРКУТСКИМ государственный университет путей сообщения
сом их развития, конечным состоянием в которой является состояние чрезвычайной ситуации [7]:
О —> АС —>• Л —» ЧС (1)
Согласно (1), построение ДС состоит в последовательном определении всех возможных нежелательных состояний. Определение состояний осуществляется в прямом направлении: от текущего состояния к последующему, в том числе к конечному состоянию - чрезвычайной ситуации. Такая последовательность обеспечивает прогнозирование состояний или построение ДС.
Для отображения динамики аварийного процесса перейдем от понятия «состояние» к понятию «процесс». Тогда согласно (1) получим описание нежелательного процесса как последовательности подпроцессов:
ПО -> ПАС —> ПА —> ПЧС, (2)
где II , IАЫ, I А, I хЫ - подпроцессы отказа, аварийной ситуации, аварии и ЧС соответственно.
Согласно (2), построение ДС состоит в последовательном определении всех возможных нежелательных подпроцессов изменения состояния исследуемого опасного объекта. При этом каждый нежелательный подпроцесс включает описания: механизма, кинетики и признаков нежелательного процесса (рис. 2).
Рис. 2. Модель причинно-следственного комплекса
Описание механизма нежелательного процесса включает в себя описание свойств опасного объекта и факторов, воздействующих на него. Выявление совокупности событий, описывающих опасные процессы и явления, осуществляется на основе анализа описания кинетики нежелательного процесса. Определение совокупности параметров, описывающих выявленные события и расчет их значений, происходит на основе анализа описания признаков нежелательного процесса.
База знаний предназначена для накопления знаний экспертов в области динамики опасных состояний, представленных в виде системы продукций. Преобладающий эвристический характер предметной области обусловил выбор метода продукций как способа формализации знаний и обеспечения логического вывода на их основе.
Для описания динамики нежелательного
процесса каждый нежелательный подпроцесс представлен продукционной моделью, включающей описания механизма, кинетики и признаков этого процесса. Причинно-следственные связи между нежелательными подпроцессами (2) также описаны продукциями.
Данный подход отражается в структуре базы знаний, которая определяется набором метаправил (обобщенных правил). Введем обозначения: I -некоторый нежелательный процесс, к - класс подпроцесса (О, АС, А,ЧС), п - число событий, т - число параметров, тогда:
Метаправило 1: ЕСЛИ механизм к -го класса подпроцессов I -го нежелательного процесса И свойства объекта И вид опасности И внешние воздействующие факторы ТО механизм к +1 -го класса подпроцессов I -го нежелательного процесса.
Метаправило 2: ЕСЛИ механизм к +1-класса подпроцессов I -нежелательного процесса ТО кинетика к +1 -класса подпроцессов / -нежелательного процесса И с о бэд ... И событие ,„
Метаправило 3: ЕСЛИ кинетика к +1 -го класса подпроцессов I -нежелательного процесса ТО I -проявление И параметря ... И параметртт.
Данные правила позволяют делать вывод о возможных механизме (метаправило 1), кинетике (метаправило 2) и проявлениях (метаправило 3) нежелательного процесса.
При детализации класса подпроцесса, вида нежелательного процесса и т. д. описываются продукционные модели конкретных процессов.
Приведем примеры использования обобщенных правил, позволяющих описать сценарий развития аварии при выбросе нефти (опасное химическое вещество - ОХВ) по причине разрушения оборудования:
ЕСЛИ разрушение оборудования (объем разрушений - полное) И ОХВ (состояние - нет жидкой фазы) ТО механизм нежелательного процесса «Выброс ОХВ без жидкой фазы»;
ЕСЛИ кинетика нежелательного процесса «Выброс ОХВ без жидкой фазы» ТО выброс ОХВ (состояние - нет жидкой фазы, объем выброса -весь) И образование первичного облака И рассеяние первичного облака И воздействие на окружающую среду;
ЕСЛИ кинетика нежелательного процесса «Выброс ОХВ без жидкой фазы» ТО первичное облако И количество ОХВ = масса ОХВ в оборудовании И плотность облака ОХВ = /1 (плотность ОХВ в оборудовании, давление в окружающей
среде) И радиус облака ОХВ = f 2 (количество хлора, плотность облака ОХВ).
В последнем правиле f 1, f 2 - модули, вычисляющие плотность и радиус облака ОХВ соответственно.
Наполнение и редактирование базы знаний осуществляется с помощью редактора БЗ [6].
Алгоритм построения деревьев. Обобщенный алгоритм автоматизированного построения ДС на основе продукционных правил имеет следующий вид:
Шаг 1. Анализ информации о свойствах рассматриваемого опасного объекта, т. е. уточнение наблюдаемых характеристик объекта путем указания наличия или отсутствия определенных свойств объекта, воздействующих факторов и их возможных значений.
Шаг 2. Выявление механизмов, кинетики и признаков формирования рассматриваемого нежелательного подпроцесса (рис. 2) с использованием продукций.
Шаг 3. На основе выявленных механизмов, кинетики и свойств объекта построение поддеревьев для рассматриваемого нежелательного подпроцесса.
Шаг 4. Переход к следующему нежелательному подпроцессу (шаг 2), если рассматриваемый подпроцесс не является ЧС.
Шаг 5. Интеграция поддеревьев в полное
ДС.
Модуль создания спецификаций ДС. На основе анализа продукций строятся поддеревья событий, отражающих динамику нежелательного процесса. Интеграция полученных поддеревьев и анализ информации из онтологии предметной области позволяет получить спецификации полного ДС (рис. 3). Спецификация ДС включает: название событий и их параметры, причинно-следственные и логические связи между событиями.
Модуль создания спецификаций ДС позволяет получить информацию о событиях и связях несколькими способами:
• на основе информации, хранящейся в базе данных опасных объектов, и результатов работы ЭС идентификации динамики опасного процесса, состоящей из БЗ для хранения знаний экспертов, представленных в виде продукционных правил, и интерпретатора правил CLIPS;
• используя информацию, хранящуюся в базе данных шаблонов ДС, т. е. при создании дерева предлагается выбор шаблона уже созданного дерева/сценария;
• используя результаты работы прецедентной ЭС [8], содержащей информацию о сценариях развития аварий и ЧС на предприятиях РФ.
Транслятор спецификаций дерева событий в XML. Для отображения и редактирования результатов работы модуля автоматизированного построения ДС в графическом редакторе деревьев осуществляется трансляция спецификаций ДС в формат XML (Extensible Marking Language). Формат XML служит для организации обмена информацией между модулями программной системы.
Библиотека вычислительных модулей
Вычислительные модули осуществляют расчет значений параметров событий, описывающих разрушение оборудования, истечения и выбросы химически опасных веществ, образование и рассеяние первичных и вторичных облаков, взрывы взрывопожароопасных веществ и др.
Модуль исследования ДС обеспечивает: расчет возможности (вероятности) развития сценария опасного процесса для каждого конечного состояния; расчет времени на формирование опасного процесса, как в конечном событии, так и для каждой стадии; расчет наиболее/наименее вероят-
Спецификации дерева событий
Спецификация события 1
Спецификация события 2 / Наименование: 7
/ Событие 2_/
/ Связь: Связь 1 ~У / Параметры 7
Спецификация события n
Дерево событий
Событие 1
Связь: Связь1
Наименование:
^ "Событие 2"
» Событие n
Событие k
Событие p
Рис. 3. Спецификации дерева событий
ИРКУТСКИМ государственный университет путей сообщения
ного сценария и др. Вероятность базовых событий может приниматься как экспертная оценка или определяться по статистическим данным.
База данных критических объектов
Накопление информации о природных, экологических, социально-экономических показателях осуществляется в БД критических объектов. БД содержит информацию о местах дислокации, структурах опасных и городских объектов, климатических условиях, наличии опасных веществ и технологий, видах чрезвычайных ситуаций и т. д. БД учитывает структуру исходной информации, полученной с уровня МЧС России.
Графический редактор деревьев событий предназначен для построения и отображения сценариев аварии в виде диаграмм причинно-следственных связей типа «дерево».
Важной функцией редактора является автоматическое построение дерева событий на основе предложенных спецификаций ДС, поступающих на вход редактора в виде структурированных данных формата XML.
Графический редактор позволяет осуществлять создание и редактирование ДС пользователем, реализуя формальные процедуры описания начального состояния и последовательного занесения промежуточных событий, которые влияют на развитие нежелательного процесса, и установление связей между событиями. Для каждого инициирующего события строится одно дерево событий.
Редактор позволяет пользователю использовать шаблоны из базы данных шаблонов ДС с це-
лью описания сценария нежелательного процесса на основе готового шаблона и его модификации с учетом особенностей текущего сценария, а также создавать собственные шаблоны.
Графический редактор предоставляет возможность оформить графическое представление ДС в формате bmp. Для сложных технологических систем с большим количеством элементов «дерева событий» редактор производит автоматический «раскрой» на необходимом количестве страниц с последующей распечаткой в отчет.
Реализация программной системы
В соответствии с предложенной архитектурой осуществлена программная реализация модулей интеллектуальной программной системы автоматизированного построения ДС с использованием средств визуального программирования Turbo Explorer Delphi. Визуальной составляющей графического редактора является свободный программный компонент TsimpleGraph. Для организации обмена информацией между модулями системы использован расширяемый язык разметки XML. Для хранения данных выбрана свободно распространяемая СУБД PostgreSQL 9.0. Продукционный подход реализован с помощью инструмента для разработки баз знаний и экспертных систем - CLIPS (C Language Integrated Production System).
Пользовательский интерфейс интеллектуальной программной системы (рис. 4) обеспечивает удобство в ее использовании благодаря простоте отображения элементов ДС и логичности расположения элементов управления.
Рис. 4. Интерфейс интеллектуальной программной системы
Заключение
Разработанная интеллектуальная программная система автоматизированного построения ДС позволяет повысить эффективность применения метода «деревьев событий» для решения задач идентификации динамики аварийных процессов и анализа риска опасных объектов на транспорте, в нефтехимии, авиации, атомной энергетике и других отраслях промышленности, а также территорий субъектов РФ. Повышение эффективности достигается за счет автоматизации процессов создания деревьев событий на основе использования шаблонов ДС и знаний о причинно-следственном комплексе развития нежелательных процессов, формализованных в виде продукций. Продукционный подход позволил представить знания в естественном для них семантически значимом виде, что упрощает их разработку и модификацию и предоставляет возможность обрабатывать неполную и неточную информацию, которая может присутствовать в эвристических правилах.
Система ориентирована на взаимодействие с пользователями, не имеющими навыков программирования. Программная система является составной частью интеллектуальной системы анализа риска опасных объектов и территорий.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ риска и проблем безопасности : в 4-х частях / Н. В.Абросимов, А. И.Агеев, О. Н. Бу-дадин [и др.]. М. : МГФ «Знание», 2006.
2. Отчет о верификации программного средства «Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования и рас-
чета надежности и безопасности систем» / А. С. Можаев, А. В. Киселев, А. В. Струков, М. С. Скворцов. СПб. : ОАО «СПИК СЗМА», 2006. 1031 с.
3. Яе1ех - программа анализа надежности, безопасности, рисков / В.С. Викторова, Х. Кунт-шер, Б. П. Петрухин, А. С. Степанянц // Надежность. 2003. № 4 (7). С. 42-64.
4. Аракчеева Е. О. Программный комплекс "CMSS 4.0" для проведения вероятностного анализа безопасности / Е. О. Аракчеева, А. М. Бахметьев, И. А. Былов. Н. Новгород : ФГУП ОКБМ им. Африкантова.
5. РД 03-418-01. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. // Серия 03. Нормативные документы межотраслевого применения по вопросам промышленной безопасности и охраны недр. Вып. 10. М. : ГУП "НТЦ ПБ" Госгортех-надзора России, 2001. 60 с.
6. Грищенко М. А. Универсальный редактор продукционных баз знаний / М. А. Грищенко, А. Ю. Юрин // Ляпуновские чтения и презентация информационных технологий : материалы конф. (Иркутск, 20-21 декабря 2010 г.). Иркутск, Ред.-изд. отд. ИДСТУ СО РАН, 2010. С. 57.
7. Берман А. Ф. Модели, знания и опыт для управления обеспечением техногенной безопасности / А. Ф. Берман, О. А. Николайчук // Проблемы управления. 2010. № 2. С. 53-60.
8. Николайчук О. А., Юрин А. Ю. Применение прецедентного подхода для автоматизированной идентификации технического состояния деталей механических систем / О. А. Николай-чук, А. Ю. Юрин // Автоматизация и современные технологии. 2009. № 5. С. 3-12.
