CC BY
9
УДК 543.08
doi:10.21685/2072-3059-2022-4-7
Критерии и методика оценки эффективности информационно-измерительных систем обеспечения экологической безопасности
О. Е. Безбородова
Пензенский государственный университет, Пенза, Россия oxana243@yandex.ru
Аннотация. Актуальность и цели. Проблемы качества среды обитания являются следствием стремления человека развивать промышленное производство. Для его обеспечения необходимо создание эффективных информационных систем, позволяющих в режиме реального времени проводить комплексную оценку экологического благополучия человека. Цель исследования - подтверждение того, что внедрение мультиагентной SMART-системы экологического благополучия человека позволяет: снизить риск негативного воздействия объектов техносферы на функциональное состояние организма человека и окружающую среду, повысить достоверность оценки состояния многопараметрического объекта, увеличить экологическую эффективность объекта техносферы. Материалы и методы. Предлагаются критерии и методика оценки эффективности информационно-измерительных систем, дополненные тремя группами критериев (технических, экологических и социальных), позволяющими учитывать специфику оценки экологического благополучия человека. Результаты. Расчеты, проведенные по предлагаемой методике, подтвердили предположение, что внедрение мультиагентной SMART-системы экологического благополучия человека позволяет повысить достоверность оценки состояния объектов и тем самым увеличить обоснованность принятия решений об осуществлении природоохранных, лечебно-профилактических и технологических мероприятий для обеспечения экологического благополучия человека. Выводы. Этот результат достигается за счет использования интеллектуальных средств сбора и обработки данных (мультиагентных технологий, интеллектуальных датчиков и сетей).
Ключевые слова: информационно-измерительная система, оценка эффективности, технические, экологические и социальные критерии
Для цитирования: Безбородова О. Е. Критерии и методика оценки эффективности информационно-измерительных систем // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2022. № 4. С. 77-96. doi:10.21685/2072-3059-2022-4-7
Criteria and methodology for evaluating the effectiveness of information and measurement systems for ensuring environmental safety
O.E. Bezborodova
Penza State University, Penza, Russia oxana243@yandex.ru
Abstract. Background. Issues of the quality of the habitat are a consequence of the desire of man to develop industrial production. To ensure it, it is necessary to create effective in-
© Безбородова О. Е. , 2022. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.
formation systems that allow in real time to conduct a comprehensive assessment of the environmental well-being of a person. The purpose of the study is to confirm that the introduction of a multi-agent SM4RT-system of human environmental well-being makes it possible to reduce the risk of the negative impact of technosphere objects on the functional state of the human body and environment; to increase the reliability of assessing the state of a multi-parameter object; to increase the environmental efficiency of the technosphere object. Materials and methods. Criteria and methodology for evaluating the effectiveness of information and measurement systems are proposed, supplemented by three groups of criteria (technical, environmental and social), which allow taking into account the specifics of assessing the person's environmental well-being. Results. The calculations carried out according to the proposed method confirmed the assumption that the introduction of a multiagent SM4RT-system for human environmental well-being makes it possible to increase the reliability of assessing the state of objects and thereby increase the validity of decision-making on the implementation of environmental, medical, preventive and technological measures to ensure the ecological well-being of a person. Conclusions. This result is achieved by using the intelligent data collection and processing tools (multi-agent technologies, intelligent sensors and networks).
Keywords: information-measuring system, performance evaluation, technical, environmental and social criteria
For citation: Bezborodova O.E. Criteria and methodology for evaluating the effectiveness of information and measurement systems for ensuring environmental safety. Izvestiya vys-shikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2022;(4):77-96. (In Russ.). doi:10.21685/2072-3059-2022-4-7
Введение
Проблемы качества среды обитания являются следствием стремления человека развивать промышленное производство. Осознавая это, общество параллельно развивает контроль за состоянием всех объектов, формирующих условия жизнедеятельности населения. Но существующие сегодня информационно-измерительные системы мониторинга не осуществляют комплексную оценку экологического благополучия человека (ЭБЧ) и не определяют ресурсы, необходимые для его обеспечения, так как являются узкоспециализированными, ведомственными информационно-измерительными системами (ИИС) территориальной инфраструктуры. Функциональные возможности этих ИИС ограничены выполнением мониторинга только одного из элементов территориальной техносферы (ТТ) по ограниченной совокупности параметров:
- человека, осуществляемые единой государственной информационной системой в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ) (Минздрав России);
- окружающей среды, осуществляемые государственной системой социально-гигиенического мониторинга (ГССГМ) (Роспотребнадзор России);
- контроль и оценка состояния объектов техносферы, осуществляемые автоматизированной информационной системой Ростехнадзора (АИС РТН) (Ростехнадзор России).
Поэтому проблема совершенствования мониторинга и обработки собранных данных в режиме реального времени для обеспечения ЭБЧ является актуальной и ее решение связывают с цифровой трансформацией отрасли экологии и природопользования [1].
Цифровая трансформация в данном случае это:
- формирование и развитие цифровой платформы всех видов мониторинга (экологического, техногенного, здоровья человека);
- автоматизация сбора данных о состоянии окружающей среды, объектов техносферы и организма человека;
- объединение существующих и разрабатываемых систем мониторинга в комплексную цифровую систему для сбора, обработки и обмена данными об ЭБЧ.
Поэтому разработка эффективных ИИС автоматического сбора, обработки и анализа результатов мониторинга с использованием технологий искусственного интеллекта, интернета вещей, больших данных, цифровых двойников, виртуальной и дополненной реальности является актуальной.
Постановка задачи
Для цифровой трансформации отрасли экологии и природопользования необходима разработка эффективной SMART-системы ЭБЧ, способной собирать, обрабатывать, анализировать данные об экологическом благополучии человека и давать прогноз его изменения в результате действия или бездействия лиц, принимающих решения. Для оценки эффективности SMART-системы необходимо сформулировать совокупность технических, экологических и социальных критериев, демонстрирующих возможность максимального обеспечение ЭБЧ.
Предлагаемая автором SMART-система ЭБЧ основана на использовании мультиагентных технологий. Средствами определения значений факторов опасности в SMART-системе являются аппаратные и программные интеллектуальные агенты, позволяющие измерить или найти в достоверных базах данных значения параметров объектов техносферы, функционального состояния человека, окружающей среды и подготовить данные в формате, удобном для передачи по сети. При этом в качестве аппаратных интеллектуальных агентов могут быть использованы интеллектуальные (адаптивные) датчики, содержащие в себе изменяемые по внешним сигналам алгоритмы работы и параметры, в которых, кроме этого, реализована функция метрологического самоконтроля, а в качестве программных интеллектуальных агентов - поисковые программы. Средством приема/передачи данных является интеллектуальная сеть. Интеллектуальная сеть, в соответствии с рекомендациями Международного Союза Электросвязи, может создавать новые службы и приложения быстро, эффективно, гибко и экономно, не требуя изменения структуры существующей сети. Средствами анализа и контроля данных являются интеллектуальные агенты обработки данных, прогнозирования состояния и выдачи рекомендаций, которые формируют базы данных, моделируют, определяют уровень ЭБЧ на заданной территории и формируют перечень природоохранных, лечебно-профилактических и технологических мероприятий для его корректировки.
К достоинствам мультиагентных систем относят высокую скорость принятия решений и обработки информации, большой объем обрабатываемой информации, увеличение количества критериев анализа, оценки, планирования, возможность взаимодействия с большим количеством источников данных, снижение фактора человеческой ошибки. Кроме этого, мультиагент-ные системы имеют возможность решать «творческие» задачи, т.е. они способны разрабатывать для себя алгоритм действий [2]. SMART-система ЭБЧ, разработанная на основе мультиагентной технологии, имеет структуру, приведенную в [3].
Целью нашего исследования является подтверждение того, что внедрение мультиагентной SM4RT-системы ЭБЧ позволяет снизить риск негативного воздействия объектов техносферы на функциональное состояние организма человека и окружающую среду, повысить достоверность оценки состояния многопараметрического объекта, увеличить экологическую эффективность объекта техносферы.
Необходимо решить следующие задачи.
- доказать, что мультиагентная система повышает эффективность SM4RT-системы;
- сформулировать группы технических, экологических и социальных критериев, позволяющих провести сравнительную оценку существующих и предлагаемой систем мониторинга;
- определить эффективность мультиагентной SM4RT-системы по отношению к существующим узкоспециализированным, ведомственным информационно-измерительным системам территориальной инфраструктуры. ЕГИСЗ, ГССГМ и АИС РТН.
Теоретическая часть
Для оценки эффективности использования мультиагентной SMART-системы экологического благополучия человека (ЭБЧ) предлагается применить алгоритм оценки эффективности, предложенный в [4], дополненный тремя группами критериев (технических, экологических и социальных), позволяющих учитывать специфику оценки ЭБЧ.
Ef = W1 • EТЕХ + W2 • ЕуКОП + W3 • ЕСОЦ , (1)
ТЕХ ЭКОП СОЦ где Еу , Еу , Еу - эффективность техническая, экологическая, социальная; Wl, W2, Wз - весовые коэффициенты, характеризующие значимость каждой из составляющих общей эффективности анализируемой системы. Понимая важность контроля за всеми составляющими территориальной техносферы и одинаковую значимость каждой группы критериев, принимаем значения весовых коэффициентов одинаковыми и равными 1/3.
С учетом того, что эффективность - это соотношение достигнутого результата и использованных ресурсов, для оценки всех видов эффективности в качестве ресурсов (затрат) на обеспечение требуемой эффективности автор предлагает использовать трудоемкость работы с системой, имея в виду, что чем меньше степень участия оператора, тем меньше трудо-емкость1.
Для выполнения работ без применения системы сбора и анализа данных общие годовые затраты времени оператора складываются из затрат времени на ручной сбор и анализ информации и затрат времени на ручную обработку информации по следующей формуле.
ТРУч = тРУч + ТоРуч, (2)
1 ОСТ 4.071.030. Создание системы. Нормативы трудоемкости. М.,
где Труч - общая трудоемкость работ, выполняемых без применения системы сбора и анализа данных; ТрУ4 - затраты времени на сбор и анализ информации; ТрУ4 - затраты времени на запись и обработку информации.
В Тору4 входят затраты времени на запись (Тзап) и на необходимые расчетно-графические действия при обработке информации (Трасч):
т Руч = т + т (3)
обр зап^-'расч- v~V
Значение Тзап находится из следующего выражения:
Тзап = |К (4)
Н выр
где Qгод - годовой объем записываемой информации (в знаках, один условный лист содержит приблизительно 1500 знаков (ОСТ 4.071.030)); Нвыр -
норма выработки при записи, зн/ч.
Годовой объем записываемой информации рассчитывается по формуле
Qзи. год _ бгод '^зн, (5)
где ^зн - число знаков на листе, зн; Qгод - годовой объем записываемой информации в листах, лист/год; Qзн год - годовой объем записываемой информации в знаках, зн/год.
Трудоемкость сбора и анализа информации определим по формуле
Тсруч = ^'Тзап /100, (6)
где ц - затраты времени на сбор информации, % (40 % от затрат времени на запись (ОСТ 4.071.030)).
Коэффициент трудоемкости ручного труда определим по формуле
Ктр = Труч/ бгод. (7)
Для расчета ресурсов (затрат) на обеспечение всех видов эффективности определим трудозатраты на выполнение всех операций без применения систем сбора и анализа данных (работа оператора) и скорректируем их с учетом критерия интеллектуальности каждой системы по формуле
Рр. = Ктр (1- Кинтел). (8)
Техническая эффективность системы - это способность выполнять свои функции при минимальных затратах ресурсов на обеспечение надежности и достоверности [5]. Она рассчитывается по формуле
ТГЛ, К надеж К д°ст кинтел
етех = к-+ к-+ к-, (9)
■) пнадеж рдост рнител
РТЕХ РТЕХ РТЕХ
где Kнадеж - критерий надежности работы системы; Kдост - критерий достоверности результатов работы системы; Kинтел - критерий интеллектуальности системы; ^ТЕхж ' ^тЕх ' ^tEJp - ресурсы (затраты) на обеспечение надежности, достоверности, интеллектуальности системы соответственно.
Надежность - это свойство системы сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения [5].
Для математического описания случайных величин отказов и восстановлений для ИИС используют закон экспоненциального распределения отказов, так как экспоненциальное распределение хорошо описывает поведение таких систем в период нормальной эксплуатации, когда интенсивность отказов X=const. Применительно к экспоненциальному закону показатели надежности (R) выражаются следующим образом:
- математическое ожидание времени наработки до отказа:
n In
Тср = Z fi Z q, (10)
i=i / i=i
где t - время работы каждого анализируемого узла системы, ч; n - количество анализируемых узлов системы; qi - количество отказов на каждом анализируемом узле системы;
- интенсивность отказов:
1
X = — (11)
Т
А ср
- вероятность безотказной работы:
P (t ) = e-X t, (12)
где X - параметр распределения; t - время работы системы (узла системы);
- вероятность отказа:
Q(t) = 1 -e"Xt; (13)
- частота отказов:
a (t )= Xe~Xt. (14)
С учетом этого критерий надежности системы кнадеж определяют по формуле
4
кнадеж = ZR ■ v, (15)
i=1
где Ri - значение i-го показателя надежности; Vi - весовой коэффициент, учитывающий снижение эффективности системы за время наработки до отказа.
Достоверность функционирования системы - свойство системы, обусловливающее безошибочность производимых ею преобразований информации. Достоверность функционирования системы определяется и измеряется достоверностью ее результатной информации [6].
Достоверность определяют, когда необходимо выяснить, случайны или достоверны результаты измерений и, соответственно, оценок, т.е. обусловлены какой-то причиной различия между двумя средними величинами или относительными показателями.
Обязательным условием для этого является репрезентативность выборочных совокупностей, а также наличие причинно-следственной связи между сравниваемыми величинами и факторами, влияющими на них.
Критерий достоверности разности определяют следующим образом:
- для средних величин:
Kдост = M - M2 , (16)
/ 2 2 yjmi + m2
где Kдост - критерий достоверности; mi и m2 - ошибки репрезентативности; Mi и М2 - средние величины;
- для относительных показателей:
Kдост = Р - P2 , (17)
/ 2 2 •ymi + m2
где /*1 и Р2 - относительные показатели.
Если вычисленный критерий Kдост > 2 , что соответствует вероятности безошибочного прогноза Р равному или более 95 % (Р > 95 %), то разность следует считать достоверной (существенной), т.е. обусловленной влиянием какого-то фактора, что будет иметь место и в генеральной совокупности.
При Kдост < 2 вероятность безошибочного прогноза Р < 95 % ; это означает, что разность недостоверна, случайна, т.е. не обусловлена какой-то закономерностью (не обусловлена влиянием какого-то фактора).
Поэтому полученный критерий всегда оценивается по отношению к конкретной цели исследования.
Критерий интеллектуальности системы ( к™"101) показывает уровень интеллектуальности системы [7, 8].
При отсутствии интеллектуальности системы оператор сам принимает решение о выполнении каких-либо действий и выполняет их без участия системы. При наличии интеллектуальности система принимает решения сама и выполняет все действия без вмешательства оператора. Возможен промежуточный режим работы системы, когда отдельные операции интеллектуализи-рованы, но требуется участие оператора в выполнении операции.
В 1978 г. T. Sheridan и V. Verplank [8] предложили шкалу оценки интеллектуальности (табл. 1) в зависимости от объема участия системы в принятии решения и выполнении отдельных операций. Критерий интеллектуаль-
ности - это выраженный числом уровень интеллектуальности выполняемых операций. Каждая операция, по T. Sheridan и V. Verplank, может выполняться только оператором - критерий интеллектуальности «0,1» или полностью системой - критерий интеллектуальности «1,0». Промежуточные уровни интеллектуальности оцениваются от 0,1 до 1,0. Итоговое значение критерия интеллектуальности системы определяют как среднее арифметическое полученных уровней.
Для самостоятельного выполнения каких-либо операций системой она должна быть оснащена исполнительным инструментом: искусственным интеллектом, мультиагентной системой и т.п. Операции с уровнем интеллектуальности от уровня 0,6 и выше могут выполняться без участия оператора.
Таблица 1
Шкала уровней интеллектуальности по T. Sheridan и V. Verplank [8]
^интел Описание
0,1 Система не предлагает помощь: оператор должен принимать все решения и выполнять все действия сам
0,2 Система предлагает оператору полный набор решений/действий, альтернативы
0,3 Система предлагает полный набор решений/действий, альтернативы и сужает выбор до нескольких вариантов
0,4 Система предлагает оптимальный вариант (одну альтернативу)
0,5 Система предлагает оптимальный вариант (одну альтернативу) и самостоятельно выполняет это предложение, если оператор соглашается
0,6 Система предлагает оптимальный вариант (одну альтернативу) и выполняет это предложение, если оператор в течение ограниченного времени не накладывает «вето» на самостоятельное выполнение операции системой
0,7 Система выполняет операции самостоятельно, обязательно информируя оператора
0,8 Система выполняет операции самостоятельно и информирует оператора, только если ее «спросят»
0,9 Система выполняет операции самостоятельно и информирует оператора, только если она (система) решит
1,0 Система решает все и действует автономно, не обращая внимания на оператора
Одна операция - это выполнение какого-либо действия с последующим его отражением в системе.
Максимальный набор операций, выполняемых при эксплуатации сравниваемых систем, включает. сбор, запись на носитель, хранение, обработку и анализ данных, формирование баз данных, выбор вариантов решений, сужение выбора решений до одного, выполнение операции, разрешение на выполнение операции, решение об информировании оператора, информирование оператора.
Экологическая эффективность в соответствии с [9] оценивается с учетом трех критериев.
КЭС КЭУ КЭД 7ЭКОЛ __К К К
^ЭКОЛ РЭКОЛ РЭКОЛ
Ef + • (18)
КЭС - критерий эффективности состояния объекта, характеризующий риск (техногенный, экологический, для здоровья человека) изменения качества контролируемого объекта, определяемый по формуле
1 п
к ЭС = - Ё (ПДЗ / ^факт), (19)
п 1
г=1
где ПДЗ. - предельно допустимое значение этого фактора опасности; п - количество действующих факторов опасности; р/.факт - фактическое значение
/-го фактора опасности контролируемого объекта (окружающей среды, человека, объекта техносферы);
Эу
К - критерий эффективности управления, характеризующий результаты контрольно-надзорной деятельности в отношении исследуемого объекта, определяемый по следующей формуле:
КЭУ =1
( ^план ^план Л N пр + Nnp
N пров ^замеч
У "пр "пр
(20)
где - количество запланированных проверок исследуемого объекта за
интервал времени при работе сравниваемой системы; ^Лр™ - количество проведенных проверок исследуемого объекта за интервал времени при работе сравниваемой системы; ^Лрмеч - количество проведенных проверок исследуемого объекта с выявленными замечаниями за интервал времени при работе сравниваемой системы.
К ЭД - критерий эффективности деятельности, характеризующий влияние оборудования объекта техносферы на человека и окружающую среду, определяемый по следующей формуле:
КЭД = - Z (l - Увых/Увх), (21)
n .
i=l
где У. - уровень /-го фактора опасности на выходе источника воздействия; Увх - уровень /-го фактора опасности на входе в источник воздей-
I
ствия.
ЭС ЭУ ЭД
^ЭКОЛ, ^ЭКОЛ, ^ЭКОЛ - ресурсы (затраты) на обеспечение эффективности состояния объекта, эффективности управления, эффективности деятельности соответственно.
Социальная эффективность - это соответствие результатов функционирования систем основным социальным потребностям и целям общества и интересам отдельного человека [10]. Учитывая специфику анализируемых систем, социальную эффективность связывают с экологической нормализацией условий жизнедеятельности человека, т.е. со степенью влияния каждой
системы на формирование ЭБЧ. Применительно к анализируемым системам социальная эффективность может быть оценена по критериям эффективности
состояния окружающей среды (ос ), человека ((ел ) и объекта техносферы (ох ) ,рассчитанным по формулам (18)-(20):
ЕСОЦ = КСО/ РС ОЦ, (22)
где рС оц - ресурсы (затраты) на обеспечения социальной эффективности.
Практическая реализация
По предлагаемым автором критериям и методике проведены определение, оценка и сравнительный анализ эффективности трех базовых систем, функционирующих в пределах территориальной техносферы Пензенской области: государственной системы социально-гигиенического мониторинга, единой государственной системы в сфере здравоохранения и автоматизированной информационной системы Ростехнадзора и предлагаемой автором SMART-системы ЭБЧ.
Для определения и оценки технической эффективности необходимы технические характеристики сравниваемых систем.
Все сравниваемые системы реализованы на одинаковой цифровой платформе [1] и имеют идентичные характеристики. Типичная структурная схема ведомственных ИИС приведена на рис. 1.
Рис. 1. Типичная структурная схема ведомственных ИИС
Определение критерия надежности системы кнадеж. Исходя из структуры сравниваемых систем, с учетом требований [11] и при условии, что может быть принят экспоненциальный закон распределения отказов, в сравниваемых системах показатель балансовой надежности на уровне основной структуры составляет P (4000)= 0,996 (см. формулу (12)).
Это достигается обеспечением средней наработки до отказа Тср = 4000 ч (см. формула (10)), интенсивности отказов А = 4 10-4 1/ч (см.
формулу (11)), вероятности отказа Q (4000) = 4 10-3 (см. формулу (13)) и частоты отказов а (4000) = 3,984 10-4 (см. формулу (14)). Из всех этих показателей и весового коэффициента, учитывающего снижение эффективности системы за время наработки до отказа v = 0,9, получаем по формуле (15) критерий надежности каждой системы.
Определение критерия достоверности системы Kдост. Этот критерий определяем исходя из следующих условий. Так как каждая из систем в своей области является многопараметрической, достоверность результатов определим по одному параметру для каждой системы.
Для ГССГМ. При измерении содержания угарного газа (CO) в атмосферном воздухе на перекрестке ул. Окружная - ул. Калинина в г. Пензе было установлено, что при проведении 54 измерений средняя концентрация этого вещества составляет M2 = 7,42 мг/м3 при ошибке репрезентативности m2 =±0,91 мг/м3. Фоновая концентрация CO составляет M1 = 4,4 мг/м3 при m =±0,2 мг/м3.
Для ЕГИСЗ. При изучении комбинированного воздействия шума и низкочастотной вибрации на организм водителей автобусов была обследована группа из 53 человек и установлено, что средняя частота пульса через 1 ч после начала работы составила M2 = 82 уд/мин при ошибке репрезентативности m2 = ±1 уд/мин. Средняя частота пульса у этой же группы водителей до начала работы равнялась M1 = 75 уд/мин при ошибке репрезентативности m1 = ± 3 уд/мин.
Для АИС РТН. При измерении напряженности электрического поля, генерируемого энергетической установкой, в диапазоне частот 3-30 МГц было установлено среднее значение напряженности электрического поля M2 = 7,23 В/м при ошибке репрезентативности m2 = ± 0,9 В/м. Предельно допустимое значение напряженности электрического поля M1 = 10 В/м при ошибке репрезентативности m1 =±1 В/м.
Для SMART-системы ЭБЧ. При оценке ЭБЧ в результате воздействия канцерогенного вещества этилбензол было установлено среднее значение риска для здоровья человека M2 = 0,198 при ошибке репрезентативности m2 = ± 0,1. Верхняя граница допустимого риска M1 = 1 при ошибке репрезентативности m1 = ±0,3.
Определение критерия интеллектуальности системы кинтел . Для
определения этого критерия расширим шкалу T. Sheridan и V. Verplank,
предложенную в [6], добавив операции, специфичные для сравниваемых систем (табл. 2).
Таблица 2
Расширенная шкала уровней интеллектуальности с детализацией стадий операций [3]
К авт Операции
1. Сбор данных 2. Запись данных на носитель 3. Хранение данных 4. Обработка данных 5. Анализ данных 6. Формирование баз данных 7. Выбор вариантов решений 8. Сужение выбора решений до одного 9. Выполнение операции 10. Разрешение на выполнение операции 11. Решение об информировании оператора 12. Информирование оператора
0,1 О О О О О О О О О О - -
0,2 О О С С О О О О О О - -
0,3 О О С С С С С О О О - -
0,4 С С С С С С С С О О - -
0,5 С С С С С С С С С О - да
0,6 С С С С С С С С С С+О - да
0,7 С С С С С С С С С С - да
0,8 С С С С С С С С С С О да
0,9 С С С С С С С С С С С да
1,0 С С С С С С С С С С С нет
В таблице обозначены: С - система: стадия выполняется системой; О - оператор: стадия выполняется оператором; С+О - система предоставляет возможность оператору отменить операцию в течение некоторого времени.
Для ГССГМ. Характеристиками этой системы являются выезд персонала в точки мониторинга и ручной отбор проб, что связано с большой долей ручного труда. Поскольку обработку и хранение данных осуществляют с использованием компьютеров, формируется цепочка операций (1-3) с критерием интеллектуальности 0,5.
Но отсутствие в структуре ГССГМ системы поддержки принятия решений (операции 4 и 5) требует от оператора выбора варианта действий и тем самым снижает критерий интеллектуальности до 0,2, разрывая цепочку самостоятельно выполняемых операций. Поэтому значение критерия интеллектуальности для ГССГМ - 0,44.
Для ЕГИСЗ. Учитывая все большее распространение персональных технологий диагностики здоровья и разработки на их основе мобильных приборов для постоянного мониторирования отдельных характеристик здоровья и носимых устройств для контроля здоровья, отмечают, что критерий интеллектуальности операций 1-4 составляет 0,5. Но специфика работы медицинской информационной системы заключается в индивидуальном подходе к каждому пациенту и недопущении «шаблонных» решений для исключения ошибочных действий. Поэтому максимальный уровень интеллектуальности достигнут быть
не может и каждое действие системы должно быть проверено и подтверждено врачом (критерий интеллектуальности операций 5, 7 составляет 0,2) или выполнено только врачом (критерий интеллектуальности операций 8-11 составляет 0,1). Поэтому критерий интеллектуальности для ЕГИСЗ - 0,32.
Для АИС РТН. Отличительными особенностями этой системы являются крайне низкая степень интеллектуальности системы и большая доля операторского труда. Максимальная степень интеллектуальности - это автоматическая отправка отчетности, ее получение и занесение в соответствующие базы данных (критерий интеллектуальности операций 1-3, 6 составляет 0,5), для выполнения остальных операций требуются контроль и подтверждение оператора (критерий интеллектуальности операций 4, 5, 7-10 составляет 0,2). Поэтому критерий интеллектуальности для АИС РТН - 0,32.
Для SMART-системы ЭБЧ. Средствами сбора данных в SMART-системе являются интеллектуальные датчики контроля, поэтому данные передаются по интеллектуальной сети (операция 1 - критерий интеллектуальности 0,8), а далее все действия с полученными данными выполняют интеллектуальные агенты, входящие в состав мультиагентной системы (критерий интеллектуальности операций 2-7 составляет 0,8), при этом оператор единолично выбирает вариант действий из предложенных системой (операция 8 -критерий интеллектуальности 0,8) и отдает команду системе на его выполнение (операция 10 - критерий интеллектуальности 0,1), а операцию выполняет система (операция 9 - критерий интеллектуальности 0,8). Поэтому критерий интеллектуальности для SMART-системы ЭБЧ - 0,83.
Результаты анализа интеллектуальности работы сравниваемых систем приведены в табл. 3.
Таблица 3
Анализ интеллектуальности сравниваемых систем по расширенной шкале T. Sheridan и V. Verplank
Операция
Оцениваемая система 1. Сбор данных 2. Запись данных на носитель 3. Хранение данных 4. Обработка данных 5. Анализ данных 6. Формирование баз данных 7. Выбор вариантов решений 8. Сужение выбора решений до одного 9. Выполнение операции 10. Разрешение на выполнение операции 11. Решение об информировании оператора 12. Информирование оператора K интел
ГССГМ С С С О О С О О О О - - 0,32
0,5 0,5 0,5 0,5 0,2 0,5 0,2 0,2 0,2 0,2 - -
ЕГИСЗ С С С С О С С О О О - - 0,32
0,5 0,5 0,5 0,5 0,2 0,5 0,2 0,1 0,1 0,1 - -
АИС РТН С С С О О С О О О О - - 0,32
0,5 0,5 0,5 0,2 0,2 0,5 0,2 0,2 0,2 0,2 - -
SMART- С С С С С С С О С О О да 0,83
система 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,1 0,8 0,1 0,8 0,9
Исходные данные и результаты расчета трудоемкости при операторской обработке данных приведены в табл. 4.
Таблица 4
Исходные данные и результаты расчета трудоемкости при обработке данных оператором
^зн, зн бгод , лист/год Qзн. год ' зн/год Т зап ' ч/год Т 1 н ' ч/лист Т расч ' ч/год Т, обр ' ч/год Тсб , ч/год Т руч ч/год Ктр
1500 3750 5625000 1004,5 2 7500 8505 402 8907 2,4
С учетом этих данных значения ресурсов (затрат) на обеспечение технической эффективности для сравниваемых систем, рассчитанные по формуле (8), приведены в табл. 5. Результаты расчета технической эффективности приведены в табл. 5.
Таблица 5
Результаты расчета технической эффективности
Оцениваемая система Техническая эффективность Ранг
К надеж К дост К интел Р' Р ТЕХ рТЕХ Е/
ГССГМ 0,9 2,48 0,32 1,344 2,75 2
ЕГИСЗ 0,9 2,19 0,32 1,632 2,1 3
АИС РТН 0,9 2,05 0,32 1,632 2,0 4
БМЛЯТ-система 0,9 2,51 0,83 0,41 10,34 1
Анализируя полученные результаты, следует отметить, что при одинаковой структуре сравниваемых систем введение в состав системы интеллектуальных узлов и блоков повышает техническую эффективность. И учитывая, что БМЛЯТ-система использует данные существующих систем, это повышение составляет величину порядка 30 %. Но по критерию достоверности оценки состояния многопараметрического объекта она превосходит известные системы в среднем на 12,7 %.
Для определения и оценки экологической эффективности сравниваемых систем прежде всего необходимо отметить, что каждая из них исследует свой объект, не учитывая их взаимное влияние. Для ГССГМ исследуемым объектом является окружающая среда, для ЕГИСЗ таким объектом является человек, для АИС РТН - технологическое и средозащитное оборудование объектов техносферы. И только БМЛЯТ-система ЭБЧ рассматривает все эти объекты в совокупности их взаимодействия. Для того чтобы иметь возможность сравнить результаты для оценки экологической эффективности, используем параметры рисков (экологического, для здоровья человека и техногенного).
Кроме этого, не все критерии, определяющие экологическую эффективность, характерны для каждой из сравниваемых систем. Для ГССГМ и
ЕГИСЗ характерны критерий эффективности состояния объекта (КЭС) и
Эу
критерий эффективности управления (К ). Для АИС РТН и для БМЛЯТ-системы ЭБЧ характерны все критерии (КЭС, КЭУ, КЭД ).
Исходные данные для сравнительного анализа. При контроле состояния окружающей среды городской агломерации было выявлено содержание соединений меди в атмосфере и гидросфере. При проведении диспансеризации жителей этой агломерации в их крови и волосах также были обнаружены эти соединения. В данной городской агломерации имеется объект техносферы, производящий контрольно-измерительные приборы и осуществляющий технологический процесс травления печатных плат. Объект техносферы имеет средозащитное оборудование, требующее модернизации. Ежегодно на модернизацию оборудования выделяются средства, в том числе на средозащит-ное оборудование и локальные очистные сооружения. Значения параметров анализируемых процессов приведены в табл. 6.
Таблица 6
Исходные данные для определения экологической эффективности сравниваемых систем
№ Наименование фактора опасности и среды распространения Ед. изм. Значение Использование
факт. ПДЗ
1 2 3 4 5 6
1 Соединения меди в атмосфере
1.1 Медь дихлорид (в пересчете на медь) мг/м3 0,00091 0,001 К ЭС ОС КГССГМ
1.2 Медь оксид (в пересчете на медь) мг/м3 0,0017 0,002
2 Соединения меди в гидросфере
2.1 Медь (суммарно) мг/л 1,1 1,0 К ЭС ОС КГССГМ
3 Соединения меди в организме человека
3.1 Медь в волосах мг/кг 8,3 10,36 ± 0,95 К ЭС ЧЕЛ КГССГМ
3.2 Медь в крови мкмоль/л 11,2 12,56-25,12
4 Параметры работы средозащитного оборудования (атмосфера)
4.1 Выброс меди с отходящими газами г/сек 1,26 12,08 К ЭС ОТ К АИС РТН
4.2 Концентрация меди дихлорид (в пересчете на медь) на входе и выходе средозащитного оборудования мг/м3 0,0083 0,00091 К ЭД ОТ АИС РТН
4.3 Концентрация меди оксид (в пересчете на медь) на входе и выходе средозащитного оборудования мг/м3 0,011 0,0017
5 Параметры работы локальных очистных сооружений (гидросфера)
5.1 Сброс меди со сточными водами г/сек 2,15 1,88 К ЭС ОТ К АИС РТН
5.2 Концентрация меди (суммарно) на входе и выходе локальных очистных сооружений мг/л 12,3 1,1 К ЭД ОТ АИС РТН
Окончание табл. 6
1 2 3 4 5 6
6 Параметры работы Роспотребнадзора [12]
6.1 Количество проверок за год 2358 2483 КЭД ОТ АИС РТН
6.2 Количество проверок, по итогам которых выявлены правонарушения за год 1486 -
7 Параметры работы медицинских организаций [13]
7.1 Охват взрослого населения диспансерным наблюдением за год 86 % более 97 % КЭД ОТ АИС РТН
7.2 Охват детского населения диспансерным наблюдением за год 73 % более 90 %
8 Параметры работы Ростехнадзора [14]
8.1 Количество проверок за год 1986 2135 КЭУ ОТ КАИС РТН
8.2 Количество проверок, по итогам которых выявлены правонарушения за год 1921 -
9 Параметры работы SMART-системы ЭБЧ [15]
9.1 Количество проверок за год 50458 52560 К ЭУ ЭБЧ К8МЛКТ
К ЭД ЭБЧ ^ЗМЛКТ
9.2 Количество проверок, по итогам которых выявлены правонарушения за год 25229 - К ЭУ ЭБЧ КЗМЛКТ
9.3 Количество осуществленных мероприятий по результатам проверок за год 23463 - К ЭД ЭБЧ ^ЗМЛКТ
Результаты расчета критериев эффективности состояния объекта, управления и деятельности и экологической эффективности для сравниваемых систем по формулам (18)-(20) и данным табл. 6 приведены в табл. 7.
Таблица 7
Результаты расчета экологической эффективности
Оцениваемая система Экологическая эффективность Ранг
К СО К ЭУ К ЭД РЭ КОЛ 77ЭКОЛ Е/
ГССГМ 1,06 1,36 - 1,344 1,35 4
ЕГИСЗ 1,72 1,18 - 1,632 1,57 3
АИС РТН 1,26 1,09 0,88 1,632 1,92 2
БМЛК Т-система 1,1 1,56 1,15 0,41 9,29 1
Анализируя полученные результаты, следует отметить, что за счет повышения эффективности управления элементами территориальной техносферы возможно снизить риск негативного воздействия объектов техносферы на функциональное состояние организма человека на 32,2 %, на окружающую среду на 14,7 %, техногенный риск на 43 % и повысить экологическую эффективность объекта техносферы почти в 2 раза.
Для определения и оценки социальной эффективности используем критерии, рассчитанные по формулам (18)-(20). С учетом значений этих крите-
риев социальная эффективность каждой из сравниваемых систем приведена в табл. 8.
Таблица 8
Результаты расчета социальной эффективности
Оцениваемая система Социальная эффективность Ранг
Р' РСОЦ ЕСОЦ
ГССГМ 1,06 1,344 0,79 3
ЕГИСЗ 1,72 1,632 1,05 1
АИС РТН 1,26 1,632 0,77 4
SMART-система 1,1 1,344 0,82 2
С учетом полученных результатов технической, экологической и социальной эффективностей значения общей эффективности для каждой из сравниваемых систем, рассчитанные по формуле (1), приведены в табл. 9.
Таблица 9
Результаты расчета общей эффективности систем
Оцениваемая система Общая эффективность Ранг
етех Ef 77ЭКОЛ Ef Ef ОЦ W1 W2 W3 Ef
ГССГМ 2,75 1,35 0,79 1/3 1/3 1/3 1,63 2
ЕГИСЗ 2,1 1,57 1,05 1/3 1/3 1/3 1,57 3
АИС РТН 2,0 1,92 0,77 1/3 1/3 1/3 1,56 4
SMART-система 10,34 9,29 0,82 1/3 1/3 1/3 6,82 1
Анализ результатов
Анализ полученных результатов показывает, что по технической эффективности БЫЛЯТ-система ЭБЧ превосходит сравниваемые системы в 3,6-5,17 раза. Этот результат достигается за счет критерия интеллектуальности, который для БЫЛЯТ-системы ЭБЧ больше, чем для существующих аналогов в 2,6 раза. По критериям экологической эффективности БЫЛЯТ-система ЭБЧ превосходит существующие аналоги по критерию эффективности управления (на 15-43 %) и по критерию эффективности деятельности (на 31 %). По критерию социальной эффективности БЫЛЯТ-система ЭБЧ уступает только ЕГИСЗ на 28 %. При всех полученных результатах внедрение БЫЛЯТ-системы ЭБЧ снижает трудоемкости обработки данных в 3-4 раза. Общая эффективность БЫЛЯТ-системы ЭБЧ выше существующих аналогов в 4 раза.
Заключение
Выявленные преимущества БЫЛЯТ-системы ЭБЧ обусловлены цифровой трансформацией отрасли экологии и природопользования за счет создания цифровой платформы всех видов мониторинга (экологического, техногенного, здоровья человека), включающей использование интеллектуальных средств сбора и обработки данных (мультиагентных технологий, интеллектуальных датчиков и сетей).
Список литературы
1. Распоряжение Правительства РФ от 08.12.2021 № 3496-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отрасли экологии и природопользования» // КонсультантПлюс.
2. Бурлуцкий В. В., Керамов Н. Д., Балуев В. А., Изерт М. И., Якимчук А. В. Разработка мультиагентной интеллектуальной системы для решения задач классификации и ранжирования материалов в сети интернет // Вестник Югорского государственного университета. 2020. № 3 (58). С. 47-52. doi:10.17816/ byusu20200347-52
3. Безбородова О. Е., Убиенных А. Г., Шерстнев В. В., Бодин О. Н. Оценка эффективности совершенствования информационно-измерительных и управляющих систем // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2020. № 3. С. 33-41. doi:10.21685/2307-5538-2020-3-4
4. Безбородова О. Е., Бодин О. Н., Крамм М. Н., Шерстнев В. В. Обеспечение эффективности информационно-измерительных и управляющих систем // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2020. № 4. С. 5-16. doi:10.21685/2307-5538-2020-4-1
5. Шубинский И. Б. Структурная надежность информационных систем: методы анализа // Надежность. 2012. 213 с.
6. Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. Математическая статистика : учебник. М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2014. 352 с.
7. Кораблев И. Г. Оценка уровня автоматизации бизнес-процессов предприятия // Вестник Череповецкого государственного университета. Технические науки. 2016. № 1. С. 17-24.
8. Sheridan T. B., Verplank W. L. Human and computer control of undersea teleoperators // NASA. Ames Res. Center The 14th Ann. Conf. on Manual Control, 1978.
9. ГОСТ Р ИСО 14031-2016. Экологический менеджмент. Оценка экологической эффективности. Руководство по оценке экологической эффективности : национальный стандарт Российской Федерации : дата введения 2017-06-01. М. : Стан-дартиформ, 2017.
10. Терзиев В. К., Стоянов Е. Н. Социальная эффективность как мера деятельности в социуме // Инновационная наука. 2016. № 3. С. 224-234.
11. Розанов М. Н. Надежность электроэнергетических систем. М. : Энергоатомиздат, 2000. Т. 2. 568 с.
12. Методика оценки эффективности и результативности деятельности территориальных органов Роспотребнадзора, утв. Приказом федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека от 10 июня 2013 г. № 395 // КонсультантПлюс.
13. Методические рекомендации по разработке органами государственной власти субъектов Российской Федерации и органами местного самоуправления показателей эффективности деятельности подведомственных государственных (муниципальных) учреждений, их руководителей и работников по видам учреждений и основным категориям работников, утв. Приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации от 28 июня 2013 г. № 421 // КонсультантПлюс.
14. Методика оценки эффективности и результативности деятельности территориальных органов Ростехнадзора, утв. Приказом Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору от 26 марта 2018 г. № 139 // КонсультантПлюс.
15. Правила создания и эксплуатации системы автоматического контроля выбросов загрязняющих веществ и (или) сбросов загрязняющих веществ, утв. постановлением правительства РФ от 13 марта 2019 г. № 262 // КонсультантПлюс.
References
1. Decree of the Government of the Russian Federation No. 3496-r from December 8, 2021 "On approval of the strategic direction in the field of digital transformation of the industry of ecology and nature management". Konsul'tantPlyus = KonsultantPlus. (In Russ.)
2. Burlutskiy V.V., Keramov N.D., Baluev V.A., Izert M.I., Yakimchuk A.V. Development of a multi-agent intelligent system for solving the problems of classifying and ranking materials on the Internet. Vestnik Yugorskogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Yugra State University. 2020;(3):47-52. (In Russ.). doi:10.17816/ byusu20200347-52
3. Bezborodova O.E., Ubiennykh A.G., Sherstnev V.V., Bodin O.N. Evaluation of the effectiveness of improving information-measuring and control systems. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol' = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2020;(3):33-41. (In Russ.). doi:10.21685/2307-5538-2020-3-4
4. Bezborodova O.E., Bodin O.N., Kramm M.N., Sherstnev V.V. Ensuring the efficiency of information-measuring and control systems. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol' = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2020;(4):5-16. (In Russ.). doi:10.21685/2307-5538-2020-4-1
5. Shubinskiy I.B. Structural reliability of information systems: methods of analysis. Nadezhnost' = Reliability. 2012:213. (In Russ.)
6. Ivchenko G.I., Medvedev Yu.I. Matematicheskaya statistika: uchebnik = Math statistics: textbook. Moscow: Knizh-nyy dom «LIBROKOM», 2014:352. (In Russ.)
7. Korablev I.G. Assessment of the level of automation of enterprise business processes. Vestnik Cherepovetskogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki = Bulletin of Cherepovets State University. Engineering sciences. 2016;(1):17-24. (In Russ.)
8. Sheridan T.B., Verplank W.L. Human and computer control of undersea teleoperators. NASA. Ames Res. Center The 14th Ann. Conf. on Manual Control, 1978.
9. GOSTR ISO 14031-2016. Ekologicheskiy menedzhment. Otsenka ekologicheskoy effek-tivnosti. Rukovodstvo po otsenke ekologicheskoy effektivnosti: natsional'nyy standart Rossiyskoy Federatsii: data vvedeniya 2017-06-01 = State standart 14031-2016. Environmental management. Ecological efficiency assessment. Guidance for assessing environmental effectiveness: national standart of the Russian Federation: June 1st. 2017. Moscow: Standartiform, 2017. (In Russ.)
10. Terziev V.K., Stoyanov E.N. Social efficiency as a measure of activity in society. Inno-vatsionnaya nauka = Innovative science. 2016;(3):224-234. (In Russ.)
11. Rozanov M.N. Nadezhnost' elektroenergeticheskikh system = Reliability of electric power systems. Moscow: Energoatomizdat, 2000;2:568. (In Russ.)
12. Methodology for assessing the effectiveness and efficiency of the activities of the territorial bodies of The Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, approved by the order of the federal service for supervision in the field of consumer rights protection and human well-being No. 395 from June 10th, 2013. Konsul'tantPlyus = KonsultantPlus. (In Russ.)
13. Guidelines for the development by public authorities of the constituent entities of the Russian Federation and local governments of performance indicators for departmental state (municipal) institutions, their heads and employees by types of institutions and main categories of employees, approved by the order of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 421 from June 28th, 2013. Konsul'tantPlyus = KonsultantPlus. (In Russ.)
14. Methodology for assessing the effectiveness and efficiency of the activities of the territorial bodies of the Federal Service for Environmental, Technological and Nuclear Supervision, approved by the order of the Federal Service for Environmental, Technological and Nuclear Supervision No. 139 from March 26th, 2018. Konsul'tantPlyus = KonsultantPlus. (In Russ.)
15. Rules for the creation and operation of an automatic control system for pollutant emissions and (or) pollutant discharges, approved by the decree of the Government of the Russian Federation No. 262 from March 13th, 2019. Konsul'tantPlyus = KonsultantPlus. (In Russ.)
Информация об авторах / Information about the authors
Оксана Евгеньевна Безбородова
кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой техносферной безопасности, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
Oksana E. Bezborodova
Candidate of engineering sciences, associate
professor, head of the sub-department
of technosphere safety, Penza State
University (40 Krasnaya street,
Penza, Russia)
E-mail: oxana243@yandex.ru
Поступила в редакцию / Received 10.10.2022
Поступила после рецензирования и доработки / Revised 25.11.2022 Принята к публикации / Accepted 10.12.2022
