CC BY
40
УДК 004.82 Берман Александр Фишелевич,
д. т. н., профессор, заведующий лабораторией, Институт динамики систем и теории управления СО РАН, тел. +7 (3952) 45-30-39, e-mail: berman@icc.ru Павлов Александр Иннокентьевич, к. т. н., доцент, старший научный сотрудник, Институт динамики систем и теории управления СО РАН, тел. +7 (3952) 45-30-19, e-mail: asd@icc.ru Грищенко Максим Андреевич, аспирант, Институт динамики систем и теории управления СО РАН, тел. +7 (3952) 45-30-19, e-mail: makcmg@icc.ru
ОНТОЛОГИЯ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ И ЛИКВИДАЦИИ РАЗЛИВОВ НЕФТИ И НЕФТЕПРОДУКТОВ
A.F. Berman, A.I. Pavlov, M.A. Grishchenko
ONTOLOGY OF PREVENTION AND LIQUIDATION OF SPILL, OIL AND OIL PRODUCTS
Аннотация. Разработана программная система для работы с онтологией в виде клиент-серверного приложения с возможностью доступа через Internet, которая обеспечивает ввод продукций в онтологию с помощью визуального механизма семантической сети, что повышает наглядность отображения продукции и увеличивает эффективность извлечения знаний из экспертов.
С помощью системы выделены понятия предметной области, установлены их взаимоотношения, причинно-следственные связи, представленные в виде продукций, обеспечивающих принятие решений.
Ключевые слова: онтология, семантическая сеть, программная система, продукции, разливы нефти.
Abstract. A software system for work with the ontology is developed in the form of client-server application with access to it through the Internet. It allows entry of production rules in the ontology using a visual mechanism for the semantic web, which makes it easier to display products and increases the efficiency of extraction of knowledge from experts.
With this system marked domain concepts and investigated their relationships, causal relationships presented in the form of products providing decision-making.
Keywords: ontology, semantic net, software system, production rules, oil spill.
Основной областью применения интеллектуальных систем являются неформализованные и слабоформализованные проблемы и задачи. Одним из самых трудоемких этапов при разработке
таких программных систем является этап формализации данных и знаний. При этом необходимо учитывать то, что для задач, решаемых методами искусственного интеллекта, основным, а часто единственным, источником знаний являются эксперты, которые могут иметь различные точки зрения на методы и способы решения задач предметной области, а их знания имеют индивидуальный характер, затрудняющий процесс формализации. Поэтому в процессе формализации, в первую очередь, необходимо согласовать определения понятий предметной области, установить их взаимоотношения, выделить причинно-следственные связи и модели принятия решений. В настоящее время наиболее эффективным методом решения таких задач является создание онтологии предметной области [1, 2].
В работах [3, 4] рассмотрена онтология надежности механических систем и программная система для работы с онтологией, предоставляющая следующие функции:
• Создание онтологии (создание точных непротиворечивых определений для основных по-иятий и отношений).
• Просмотр и модификация созданной онтологии.
• Автоматизация извлечения понятий онтологии из существующих Баз Данных (БД). В этом процессе иерархия классов и конкретные объекты БД преобразуются в понятия онтологии.
• Автоматизация процесса извлечения знаний из БД. Создание функций интерпретации для конкретных понятий онтологии по информа-
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
ции, извлеченной из БД согласно заданной пользователем более абстрактной функции интерпретации понятия верхнего уровня.
• Автоматизация процесса создания логической модели БД, необходимой для решения поставленной задачи. Отображение понятий онтологии в хранимые классы (таблицы) логической структуры базы данных.
• Автоматизация процесса формирования баз знаний (БЗ). Преобразование знаний, хранящихся в онтологии, в формат БЗ для существующих оболочек экспертных систем, например в формат, поддерживаемый системой CLIPS (C Language Integrated Production System).
Указанная программная система разработана в виде Desktop-приложения, что не обеспечивает удаленного доступа к онтологии через глобальные сети. Для решения этой проблемы функциональность существующей программной системы была расширена возможностью доступа к ней через In-temet. Эта функциональность реализована за счет преобразования системы в клиент-серверное приложение с использованием технологии «тонкого» клиента по стандарту WEB 2.0. Разработанная клиентская часть, в соответствии с данным стандартом, обеспечивает пользовательский интерфейс, не уступающий стандартным GUI (Graphic User Interface) приложениям по уровню интерактивности.
Помимо преобразования системы в WEB-приложение, в ее функциональность были внесены следующие дополнения:
Добавлена возможность создания, графического отображения и модификации отношений между понятиями с помощью семантической сети, как средства, обеспечивающего визуальное представление знаний в форме наиболее соответствующей современным представлениям об организации долговременной памяти человека.
• Изменен механизм работы со свойствами (атрибутами) понятий предметной области (в чем суть изменения), добавлена (это дополнение или суть изменения) возможность описания свойств с помощью шаблонов свойств понятий, хранимых в специальном справочнике понятий. Причем каждое свойство может обладать произвольным количеством параметров, значения которых могут быть определены как на уровне справочника, так и на уровне отдельного свойства конкретного понятия.
• Добавлена функция экспорта информации о понятиях предметной области по запросу из внешних систем. Запрос включает имя запра-
шиваемого понятия и количество уровней вложенности, которое влияет на состав возвращаемой информации. Например, при нулевом уровне вложенности онтология предоставит только информацию о запрашиваемом понятии, если уровень вложенности равен единице, то будет извлечена информация о понятии и всех связанных с ним других понятиях и т. д.
Для реализации функциональности сервера (программного компонента вычислительной системы, предоставляющего удаленный доступ к некоторым ресурсам) предложено использовать сервер Apache с интерпретатором языка PHP и СУБД PostgreSQL. Функциональность клиента реализована с помощью существующих библиотек языка JavaScript: jQuery, jQueryUI, jQueryGrid.
Для доступа к системе из произвольного места в сети Internet необходима идентификация пользователей и контроль доступа к ресурсам системы. Идентификация пользователей реализована посредством применения сертификата SSL (Secure Sockets Layer) и шифрования передаваемой пользователю информации с помощью библиотеки OpenSSL, входящей в состав сервера Apache.
Разработанное WEB-приложение использовано для создания онтологии предупреждения и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов [5]. Функциональность WEB-приложения реализована архитектурой (рис. 1), включающей следующие специализированные модули:
База данных, обеспечивающая хранение информации о понятиях онтологии.
• Модуль связи с базой данных, отвечающий за подключение к БД и работу с информацией.
• Модуль извлечения понятий и формирования иерархической структуры понятий онтологии в соответствии с отношением наследования (рис. 2).
• Модуль описания структуры понятия в соответствии с предложенным способом описания свойств понятия онтологии (рис. 3).
• Модуль установления отношений между понятиями в виде семантической сети в интерактивном режиме.
• Модуль экспорта, осуществляющий принятие запросов от внешних систем, формирование ответов и их отправку во внешнюю систему.
Возможность автоматического экспорта информации из онтологии во внешние системы позволяет превратить онтологию предметной области в онтологическую базу знаний системы автоматизации исследований.
иркутским государственный университет путей сообщения
Рис. 1. Архитектура программной системы создания онтологии
Рис. 2. Пример пользовательского интерфейса, отражающего иерархию понятий
Рис. 3. Модель хранения атрибутов, отражающих способ описания свойств понятий Визуализация установления отношений между понятиями в виде семантической сети, создаваемой экспертом, обеспечивает удобство верификации разрабатываемой онтологии и, за счет
этого, повышение адекватности создаваемой модели предметной области.
Существующие инструментальные средства разработки онтологий, например Protege [6], не обеспечивают эффективную интеграцию с уже существующими программными системами автоматизации исследований [7], а также пока не обеспечивают возможности доступа через Интернет.
Далее представлены некоторые понятия этой онтологии, модели принятия решений и алгоритм преобразования семантической сети в продукцию, для последующего использования продукционной системой поддержки принятия решений.
ПЛАРН - план по предупреждению и ликвидации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов. Разрабатывается организациями, осуществляющими разведку нефтяных месторождений, нефтедобычу, а также транспортировку, хранение, переработку нефти и нефтепродуктов.
Разлив нефти - попадание нефти в окружающую среду в результате антропогенных и природных воздействий.
Уровень аварийного разлива нефти - уровень последствий и подразделений, участвующих в локализации и ликвидации.
Время реакции на аварию - промежуток времени между моментом установления факта аварии и моментом начала действий, направленных на локализацию аварии.
Авария - разрушение механизма, машины, устройства, объекта, вызывающее перебой в работе и создающее угрозу жизни и здоровью людей.
Аварийно-спасательная служба - совокупность органов управления и средств, предназначенных для решения задач по предупреждению и ликвидации ЧС, функционально объединенных в единую систему, основу которой составляют аварийно-спасательные формирования.
Локальный разлив - разлив до 100 тонн
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
ш
нефти и нефтепродуктов на территории объекта.
Нефтехранилище - промышленный объект для хранения нефти и нефтепродуктов.
Разрушение - разделение объекта на две или более частей.
Разгерметизация - потеря герметичности корпуса или какой-либо системы технического устройства.
Силы и средства РСЧС - силы и средства, предназначенные для предотвращения и ликвидации последствий ЧС.
Чрезвычайная ситуация (ЧС) - обстановка на определенной территории, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, катастрофы, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или повлекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружающей природной среде, значительные материальные потери и нарушение условий жизнедеятельности людей.
Рассмотрим некоторые из моделей принятия решений для предупреждения и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов (далее продуктов), разработанные на основе информации из соответствующей научно-технической литературы и нормативно-технической документации [8, 9] для определения необходимости разработки ПЛАРНа для объекта, транспортирующего, хранящего или перерабатывающего нефть или нефтепродукты.
ЕСЛИ нефтеналивное судно имеет два танка ИЛИ железнодорожный состав содержит 50 процентов общего объема цистерн в железнодорожном составе ИЛИ нефтеналивная баржа содержит 50 процентов продукта от ее общей грузоподъемности ИЛИ стационарные и плавучие добывающие установки и нефтяные терминалы содержат более 1500 тонн продукта ИЛИ автоцистерна предназначена для транспортировки только нефти и нефтепродуктов ИЛИ из трубопровода при разрушении истекает 25 процентов максимального объема прокачки в течение 6 часов и т. д. ТО необходимо разрабатывать ПЛАРН.
Правила для отнесения Аварийных Разливов (АР) к определенной категории опасности (уровень развития АР) и определения участников локализации и ликвидации аварии записываются:
ЕСЛИ Локальный разлив нефтепродуктов на технологических трубопроводах в резервуар-ном парке с отсутствием возможности дальнейшего развития аварийной ситуации ИЛИ Локальный разлив нефтепродуктов в насосной станции с отсутствием возможности дальнейшего развития аварийной ситуации ТО первый уровень развития Аварийного Разлива (АР) И локализация и ликвидация аварийного разлива производится персона-
лом нефтебазы.
ЕСЛИ Разлив нефтепродуктов без возгорания в результате разрушения емкости хранения в резервуарном парке ИЛИ Разлив нефтепродуктов без возгорания в зоне сливной и наливной эстакад ИЛИ Разлив нефтепродуктов без возгорания в результате разгерметизации трубопроводов ТО второй уровень развития АР И Локализация и ликвидация аварийного разлива производится силами Аварийно-спасательной службой (АСС) региона.
ЕСЛИ аварии с разрушением технологических объектов нефтебазы и поражением лиц, находящихся на территории нефтебазы и за ее пределами, И (разлив нефтепродуктов в резерву-арном парке с последующим возгоранием ИЛИ разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом автоцистерны ИЛИ разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны) ТО третий уровень развития АР И Локализация и ликвидация аварийного разлива производится силами АСС региона и пожарной части муниципального образования.
Приведенные правила совместно с данными, характеризующими рассматриваемые объекты, обеспечивают принятие решения о необходимости разработки ПЛАРНа.
Для ввода этих знаний в онтологию предложено использовать визуальный механизм семантической сети, когда пользователь определяет причинно-следственный комплекс путем установки связей между понятиями онтологии, при этом использование логических операторов «И» и «ИЛИ» обеспечено путем ввода служебных узлов «И» и «ИЛИ», которые не являются понятиями онтологии (рис. 4-6).
Рис. 4. События для отнесения Аварийных Разливов (АР) к первой категории опасности
иркутским государственный университет путей сообщения
Рис. 5. События для отнесения Аварийных Разливов (АР) ко второй категории опасности
Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывов цистерны
Аварии с разрушением
технологических объектов нефтебазы и поражением лиц находящихся на территории нефтебазы
Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом автоцистерны
т
Разлив нефтепродуктов в
резервуарном парке с последующем возгорание!*
^Третий уровень А()
Рис. 6. События для отнесения Аварийных Разливов (АР) к третьей категории опасности
Построенные сети интерпретируются и преобразуются в правила базы знаний по алгоритму, представленному на рис. 7.
Выбираем один из узлов, например Узел 1.
^ Первый этап - выполняется классификация узлов на служебные (И/ИЛИ) и предметные. Служебные узлы интерпретируются как логические операторы, а предметные как факты. Узел 1 является предметным.
^ Второй этап - проверяются все входящие связи этого узла и формируется продукция, отражающая причины события, отраженного в данном узле. В данном случае Узел 1 не имеет входящих связей, поэтому он интерпретируется как исходный факт. Помечаем Узел 1 как обработанный.
^ Третий этап - по исходящей связи Узла 1 переходим к следующему узлу, который в данном случае является служебным узлом ИЛИ.
^ Четвертый этап - повторение этапов 1-3.
Условием завершения алгоритма является отсутствие необработанных узлов.
Первым выбираем, например, Узел 1 {Разгерметизация железнодорожной цистерны при
сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны}.
Далее сформулирована последовательность шагов, преобразующая семантическую сеть в правило базы знаний.
1. Классификация узлов. Узел {Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны} является предметным.
2. Проверка входящих связей. Узел {Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны} не имеет входящих связей, поэтому он рассматривается как исходный факт. Помечаем узел как обработанный.
3. По исходящей связи узла {Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны} переходим к следующему узлу.
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
Рис. 7. Пример представления правила в виде семантической сети
4. Классификация узлов. Узел {ИЛИ} является служебным.
5. Проверка входящих связей Узла {ИЛИ}. Связи существуют. По связям переходим к следующему узлу:
5.1. Классификация узлов. Узел 2 {Разлив нефтепродуктов в резервуарном парке с последующим возгоранием} является предметным.
5.2. Проверка входящих связей. Узел {Разлив нефтепродуктов в резервуарном парке с последующим возгоранием} не имеет входящих связей, поэтому он интерпретируется как исходный факт. Помечаем Узел {Разлив нефтепродуктов в резервуарном парке с последующим возгоранием} как обработанный.
5.3. Классификация узлов. Узел 3 {Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возго-
ранием нефтепродуктов и взрывом} является предметным. 5.4. Проверка входящих связей. Узел {Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом} не имеет входящих связей, поэтому он интерпретируется как исходный факт. Помечаем Узел {Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом} как обработанный.
6. Непроверенных входящих связей Узла ИЛИ нет, поэтому формируем предложение для Узла ИЛИ {Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны ИЛИ Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгорани-
иркутским государственный университет путей сообщения
ем нефтепродуктов и взрывом ИЛИ Разлив нефтепродуктов в резервуарном парке с последующим возгоранием}.
7. По исходящей связи Узла ИЛИ переходим к следующему узлу.
8. Классификация узлов. Узел И является служебным.
9. Проверка входящих связей Узла И. Существуют, по ним переходим к следующим узлам:
9.1. Классификация узлов. Узел 4 {Аварии с разрушением технологических объектов нефтебазы и поражением лиц, находящихся на территории нефтебазы и за ее пределами} является предметным.
9.2. Проверка входящих связей. Узел {Аварии с разрушением технологических объектов нефтебазы и поражением лиц, находящихся на территории нефтебазы и за ее пределами} не имеет входящих связей, поэтому он интерпретируется как исходный факт. Помечаем {Аварии с разрушением технологических объектов нефтебазы и поражением лиц, находящихся на территории нефтебазы и за ее пределами} как обработанный.
10. Непроверенных входящих связей Узла И нет, поэтому формируем предложение для Узла И {Аварии с разрушением технологических объектов нефтебазы и поражением лиц, находящихся на территории нефтебазы и за ее пределами И {Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны ИЛИ Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом ИЛИ Разлив нефтепродуктов в резервуарном парке с последующим возгоранием}}.
11. По исходящей связи Узла И переходим к следующему узлу.
12. Классификация узлов. Узел 5 {Третий уровень аварийного разлива} является предметным.
13. Проверка входящих связей. Узел {Третий уровень аварийного разлива} не имеет непроверенных входящих связей. Помечаем Узел {Третий уровень аварийного разлива} как обработанный.
14. Исходящих связей у Узла {Третий уровень аварийного разлива} нет, поэтому он интерпретируется как конечный факт.
15. Формируется правило: ЕСЛИ {Аварии с разрушением технологических объектов нефтебазы и поражением лиц, находящихся на территории нефтебазы и за ее пределами, И {Разгерметизация железнодорожной цистерны при сливе или наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом цистерны ИЛИ Разгерметизация автоцистерны при наливе нефтепродуктов с последующим возгоранием нефтепродуктов и взрывом ИЛИ Разлив нефтепродуктов в резервуарном парке с последующим возгоранием}} ТО {Третий уровень аварийного разлива} .
Применение WEB-приложения для создания онтологии обеспечивает возможность интеграции знаний различных исследователей, в том числе территориально удаленных друг от друга, что особенно актуально при решении междисциплинарных задач. Возможность автоматического экспорта информации из онтологии во внешние системы позволяет превратить онтологию предметной области в онтологическую базу знаний системы автоматизации исследований. Добавление возможности ввода правил в онтологию с помощью визуального механизма семантической сети позволяет повысить наглядность отображения правила и, за счет этого, увеличить эффективность извлечения знаний из экспертов.
Разработанное WEB-приложение использовано для создания онтологии предупреждения и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ риска и проблем безопасности : в 4 ч. М. : МГФ «Знание», 206-2008 гг.
2. Берман А. Ф. Информационный подход к проблеме физики отказов механических систем // Надежность и контроль качества. 1994. №7. С. 15-22.
3. Берман А. Ф. Онтология в задачах регионального управления предупреждением разливов нефти и нефтепродуктов / А. Ф. Берман, А. И. Павлов, М. А. Грищенко // Проблемы информации региона ПИР-2011 : материалы XII все-
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
ш
рос. науч.-практ. конф. Красноярск : ИВМ СО РАН. С. 34-38.
4. Берман А. Ф. Онтология надежности механических систем / А. Ф. Берман и др. // Искусственный интеллект. Донецк : Наука, 2004. № 3. С. 266-271.
5. Гаврилова Т. А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем // Новости искусственного интеллекта. № 2. 2003. С. 24-30.
6. Николайчук О. А. Система имитационного моделирования динамики состояний сложных технических систем на основе агентного подхода / О. А. Николайчук, А. И. Павлов, А. Ю. Юрин //Автоматизация в промышленности. 2010. № 7. С. 45-49.
7. Основные требования к разработке планов по предупреждению и ликвидации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов : Постановление Правительства Рос. Федерации от 21 августа 2000 г. N 613.
8. Morbach J. Wolfgang Marquardt. OntoCAPE-A (re)usable ontology for computer-aided process engineering / J. Morbach, A. Wiesner // Computers & Chemical Engineering Volume 33. Issue 10. 14 October 2009. P 1546-1556.
9. Protege [Электронный ресурс] : национальный ресурс для биомедицинских онтологий и баз знаний. URL: http://protege.stanford.edu/ (дата обращения: 21.04.2012).
УДК 621.365
Филиппенко Николай Григорьевич,
ст. преподаватель каф. ТРТСиМИрГУПС, Иркутск, тел.: 638362, e-mail: ifpister@gmail.com
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ВЫСОКОЧАСТОТНОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛИМЕРНЫХ МАТЕРИАЛОВ
N.G. Filippenko
AUTOMATED CONTROL SYSTEM OF POLYMERIC MATERIALS HIGH-FREQUENCY PROCESSING
Аннотация. В настоящей работе решаются задачи управления режимом ВЧ-обработки полимерных материалов на основе применения АСУ, учитывающие возникновения пробойных явлений.
Ключевые слова: автоматизированная система управления, высокочастотный нагрев, электротермическая обработка, пробойное состояние полимеров.
Abstract. In the present article the problems of management of a mode of processing of polymeric materials because of applications of a management information system taking into account origins of the phenomena are decided.
Keywords: automated control system, high-frequency heat, electrothermal processing, condition ofpolymers.
Применение высокочастотного (ВЧ) диэлектрического нагрева наиболее эффективно в процессах сушки и термической обработки (сварка пластмасс, склеивание, скоростное размораживание, стерилизация). Физические преимущества метода (отсутствие тепловой инерции нагревателя, концентрация значительной энергии в небольших
объёмах, простота и точность регулирования теплового режима и др.) предопределяют возможность создания технически совершенного, автоматизированного электротехнологического оборудования, обеспечивающего оптимальные условия процесса [1]. Однако практическая реализация сдерживается рядом причин, к числу которых в первую очередь относится отсутствие надёжных средств контроля.
В работе [2] рассматривается метод многофункционального контроля параметров технологического процесса по мгновенным параметрам электрического режима высокочастотного генератора электротермической установки, а именно анодному току и динамике возникновения частичных разрядов (ЧР) при развитии предпробойного состояния. Там же определена взаимосвязь анодного тока с электрофизическими параметрами ВЧ-оборудования и фазовым состоянием обрабатываемого материала. Рассмотрено явление пробоя и определены сопутствующие этому явлению ЧР.
Исходя из этого, организацию процесса управления высокочастотной обработкой можно решить следующие образом.
