CC BY
17
УДК 004.42; 349.6 DOI: 10.24412/1816-1863-2022-4-36-39
I О ПОСТРОЕНИИ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ § ПРОМЫШЛЕННОЙ ЭКОЛОГИИ
о ф
_ В. Ю. Мусацков, ведущий разработчик ООО «Метриум», musatskov@gmail.com
В работе показано, как источники негативного воздействия на окружающую среду по факторам веществ, загрязняющих атмосферный воздух, сточным водам, отходам и шуму, составляют содержание базы знаний промышленной экологии. На основании анализа действующих природоохранных документов с помощью редактора Protege создана основа онтологическая база знаний промышленной экологии, представлен элемент графической модели, приведены примеры запросов к онтологической модели. Материалы статьи полезны для служб охраны окружающей среды производственных предприятий и для студентов экологических и информационных направлений подготовки бакалавриата и магистратуры.
The paper shows how the sources of the negative impact on the environment by the factors of substances polluting atmospheric air, wastewater, waste and noise make up the content of the knowledge base of industrial ecology. Based on the analysis of existing environmental documents with the help of the Protege editor, an ontological knowledge base of industrial ecology has been created, an element of a graphical model is presented, examples of requests to the ontological model are given. The materials of the article are useful for environmental protection services of industrial enterprises and for students of environmental and information areas of bachelor's and master's degree training.
Ключевые слова: онтология, база знаний, окружающая среда, природоохранная деятельность, промышленная экология.
Keywords: ontology, knowledge base, environment, environmental protection, industrial ecology.
36
Введение
Создание методов управления на основе искусственного интеллекта тесно связано с созданием и организацией баз знаний [1]. В отличие от баз данных базы знаний отличаются открытой архитектурой. Построенная на основе законов математической логики и обладая такими инструментами, как машины логического вывода, база знаний способна генерировать новые знания.
Представление знаний в информационных системах является самостоятельным направлением в развитии теории искусственного интеллекта. Подбор сведений, фактов, конкретных и обобщенных знаний, их обработка, передача и хранение представляют собой процесс формирования базы знаний. Накопление больших объемов знаний требует создания механизмов управления ими.
Среди моделей управления знаниями особое место занимают онтологии. Термин «онтология» начал использоваться в информатике в 90-е годы прошлого века. Согласно общепризнанному определению, онтология — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации области знаний с помощью структуры данных, содер-
жащей объекты, их связи и правила, принятые в этой области [4].
Любой производственный объект следует рассматривать как потенциальный источник негативного воздействия на окружающую среду (НВОС). Чтобы представить общий объем природоохранной деятельности производственного объекта, достаточно взглянуть на содержание природоохранного документа «Проект СЗЗ». Правила разработки такого документа определяются рекомендациями, разработанными НИиПИ Генплана г. Москвы [3]. Согласно этому документу Санитарно-за-щитная зона — это особая функциональная зона, отделяющая предприятие от селитебной зоны либо от иных зон функционального использования территории с нормативно закрепленными повышенными требованиями к качеству окружающей среды. Границы СЗЗ зависят от совокупности факторов, среди которых показатели загрязнения атмосферного воздуха, шум, вибрация, электромагнитные излучения и др.
Широкий спектр экологических рисков требуют от производственных объектов создания системы управления природоохранной деятельностью, которая вклю-
чает такие аспекты, как экологический контроль, учет, аудит и мониторинг.
Для построения компьютерной онтологической базы знаний промышленной экологии был выбран наиболее популярный редактор онтологий Protégé 5.5.0. Основным преимуществом данного редактора является его открытость и кроссплат-форменность [2].
Содержание онтологии определяет триплет СУБЪЕКТ ^ ПРЕДИКАТ ^ ОБЪЕКТ или «подлежащее — сказуемое — дополнение», под элементами которого рассматриваются классы, экземпляры классов и отношения между ними. Создание онтологической модели предметной области начинается с определения основных концептов. Данные понятия составляют основу классификации и иерархии базы знаний промышленной экологии.
Интерфейс редактора онтологий Protégé содержит главный раздел Entities (Сущности), который включает следующие основные рабочие области — вкладки Classes, Object properties, Data properties и Individuals, в которых происходит процесс создания базы знаний.
Во вкладке Classes создана древовидная иерархия предметной области промышленной экологии, состоящая из четырех разделов: «Экологическое законодатель-
ство», «Факторы НВОС», «Экологическое проектирование» и «Природоохранная д е- е ятельность». Каждый из основных клас- э сов имеет дочерние подклассы. о
НВОС подлежит государственному о контролю, поэтому в онтологии собраны я сведения об нормативных и документах, регламентирующих НВОС. Для этого раздел «Экологическое законодательство» содержит четыре подчиненных класса: «Федеральные законы», «Постановления Правительства», «Приказы Минприроды» и «Гигиенические нормативы». Каждый из перечисленных классов имеет экземпляры Individuals. В свою очередь, каждый экземпляр представляет собой условное наименование нормативного документа, а в разделе Annotation приведены реквизиты документа и ссылки на полный текст в интернете. Перечисленные классы содержат 16 экземпляров нормативных документов.
В разделе «Факторы НВОС» содержатся 28 подклассов, объединенных в четырех группах: «Выбросы в атмосферный воздух», «Сточные воды», «Отходы производства и потребления», «Шум».
В разделе «Экологическое проектирование» содержатся семь подклассов: «Проект ПДВ/НДВ», «Проект НООЛР», «Проект НДС в водный объект», «Кадастр
+ Источники выбросов
Рис. 1. Иерархия раздела онтологии «Выбросы в атмосферный воздух»
37
IK S
О ^
m
О ф
отходов производства и потребления», «Экологический паспорт», «Организации, выполняющие экологическое проектирование».
В разделе «Природоохранная деятельность» содержатся классы, связанные с методами снижения НВОС и оборудованием.
Раздел Individuals содержит 68 наименований.
В качестве примера на рисунке 1 показана структура классов онтологии «Выбросы в атмосферный воздух».
Как видно из рисунка 1, класс «Выбросы в атмосферный воздух» имеет шесть подклассов, в том числе «Инвентаризация источников выбросов» и «Проект ПДВ/НДВ».
Инвентаризация источников выбросов выполняется как самостоятельный проект или является первым этапом проекта ПДВ/НДВ. При проведении инвентаризации выбросов выявляются и учитываются все стационарные и передвижные источники загрязнения атмосферного воздуха (ИЗАВ), устанавливаются их характеристики, а также определяются количественные и качественные показатели выбросов из всех стационарных, а также передвижных ИЗАВ, которые постоянно или временно эксплуатируются (функционируют) на объекте, оказывающем негативное воздействие на окружающую среду, систе-
Data property hierarchy: owl: top Data Property
T: H
38
| характеристика_ИЗАВ Ш раскод_ГВС_в_мЗ(с шзв
■Ж сум м арн ы к_вы 6рос_в_т/год -Ш мощность_выброса_в_г/с ■Ш кон цен гра ция_в_м гШ ■ш наименоеаниеЗВ ■ код
I коо рдн н агы _и сточ н и ка_н а_ка рте ^с хе м е_в_м
■Ж Х2
| высота_в_м ■ шнрнна_в_мм Iдлина_в_мм I днаметр_в_мм 'вид
■наименование
Рис. 2. Свойства источников загрязнения атмосферного воздуха, подлежащие хранению в базе знаний
матизируются и документируются полученные результаты. Конкретные характеристики каждого ИЗАВ загружаются в базу знаний с помощью вкладки редактора Protege Data properties (рис. 2).
Важными составляющими онтологии являются свойства, описывающие отношения между классами и экземплярами классов онтологии. Такие свойства содержатся во вкладке Object properties, например, «содержит», «является частью», «разрабатывается в соответствии», «предназначен для» и др. Это дает возможность с помощью специальных запросов получать информацию из базы знаний, формируемую машиной логического вывода.
Например, на вопрос «Какие разделы содержит проект НДВ?» редактор даст следующий перечень:
• общие сведения о предприятии, для которого разрабатывается проект; характеристика предприятия как источника атмосферы;
• проведение расчетов и определение предложений нормативов допустимых выбросов;
• план мероприятий, за счет которого будут снижены выбросы загрязняющих веществ в атмосферу;
• перечень мероприятий по регулированию выбросов при неблагоприятных метеорологических условиях;
• предложения о порядке организации контроля за соблюдением нормативов предельно допустимых выбросов собственными силами предприятия или на договорных началах.
Онтология позволяет ответить на следующие вопросы:
• В чем заключается негативное воздействие производственного объекта на атмосферный воздух?
• Какие загрязняющие вещества и в каком количестве образуются при осуществлении производственной деятельности?
• Какие меры необходимо осуществить для снижения уровня НВОС?
Такой подход к созданию онтологической модели предметной области промышленной экологии распространен и на другие объекты, например, сточные воды, твердые отходы и шум.
Таким образом, на основании анализа действующих природоохранных документов с помощью редактора Protege со-
Материалы статьи полезны для служб охраны ОС и студентов экологических и ин- е формационных направлений подготовки э бакалавриата и магистратуры. о
о
Библиографический список
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — Спб.: Питер, 2001. — 383 с.
2. Муромцев, Д. И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. — СПб.: СПб ГУ ИТМО, 2007. - 63 с.
3. Рекомендации по разработке проектов санитарно-защитных зон промышленных предприятий, групп предприятий. — М.: Изд. Рос. экол. фед. инф. агентства, 1998.
4. Норенков И. П. Интеллектуальные технологии на базе онтологий // Информационные технологии. — 2010. — № 1. — С. 17—23.
здана основа онтологической базы знаний промышленной экологии, представлен элемент графической модели, приведены примеры запросов к базе знаний.
ON THE CONSTRUCTION OF AN ONTOLOGICAL KNOWLEDGE BASE OF INDUSTRIAL ECOLOGY
V. Y. Musatskov, Lead developer of Metrium LLC, musatskov@gmail.com References
1. Gavrilova T. A., Horoshovskii V. F. Bazi znanii intelektyalnih system [Knowledge bases of intelligent systems]. Izd-vo: SPb: Piter, 2001 g. 383 р. [in Russian].
2. Myromcev D. I. Ontologicheskii inginiring znanii v sisteme [Ontological engineering of knowledge in Protégé]. SPb.: SPb GU ITMO. 2007. 63 р. [in Russian].
3. Recomendacii po razrabotke proektov sanitarno-zacitnih zon promishlennih predpriyatii, grupp predpriyatii [Recommendations on development of projects of sanitary protection zones]. Ros. ekol. fed. inform. agency. M. 1998 [in Russian].
4. Norenkov I. P. Intellektualnie tehnologii na baze ontologii [Intellectual technologies on the basis of ontologies]. Informacionnie tehnologii. 2010. № 1, p. 17—23 [in Russian].
39
