Научная статья на тему 'Особенности построения масштабированного пространственно-атрибутивного банка данных горнопромышленной системы'

Особенности построения масштабированного пространственно-атрибутивного банка данных горнопромышленной системы Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
122
45
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Особенности построения масштабированного пространственно-атрибутивного банка данных горнопромышленной системы»

© Т.А. Кувашкина, В.М. Шек, 2005

УДК 622.014.2:658.513.011.56:681.3 Т.А. Кувашкина, В.М. Шек

ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ МАСШТАБИРОВАННОГО ПРОСТРАНСТВЕННО-АТРИБУТИВНОГО БАНКА ДАННЫХ ГОРНОПРОМЫШЛЕННОЙ СИСТЕМЫ

Семинар № 10

Современные горнопромышленные комплексы [1] - сложные многофакторные образования природного и технологического происхождения, характеризующиеся как объект управления большими объемами разнородной информации в горных системах. Поэтому в архитектуру систем управления такими комплексами целесообразно включать банки данных, которые дают возможность доступа к совокупности взаимосвязанных данных, их интеграции и преобразованию.

Масштабируемый банк данных (МБнД) - это объектно-ориентиро-ванный банк данных, в котором пространственноатрибутивная информация об объектах предметной области обрабатывается с соблюдением принципа ее одновременной классификации по иерархическому, пространственному и временному признакам.

Особенностью проектирования масштабированного банка данных является объектно-ориентированная методология представления данных о каждом объекте горнопромышленной системы.

Такая методология обработки информации позволяет осуществить полноценное объектное представление данных в банке и предоставляет разработчику инструмент, посредством которого можно отражать и учитывать при вычислениях сколь угодно сложные взаимосвязи между объектами [2]. Данные в таком банке организуются в соответствии с принадлежностью реально существующим объектам,

событиям или явлениям, описания которых хранятся в специальных структурах, называемых объектами банка данных или информационными объектами. Объект банка данных является, таким образом, компьютерной моделью предмета или явления рассматриваемой предметной области. В качестве своих атрибутов объект может включать одиночные параметры и массивы, другие объекты, а также процедуры, предназначенные для обслуживания хранимых в объекте данных.

Объектная организация данных, а также возможность включения одних объектов в состав других, автоматически обеспечивает иерархическую структуризацию информации.

Последовательная реализация объектно-ориентированного подхода предполагает, что информация об объекте не ограничивается только доменами: описание объекта включает также набор процедур, обслуживающих эти данные.

Основными компонентами МБнД горнопромышленной системы являются:

• модель данных для области разведки и добычи и переработки полезных ископаемых;

• средства логического заполнения

банка различными типами информации, в том числе: данными по изученно-

сти/картографическими данными; данными по скважинам (каротажные кривые, керн); данными по разработке месторождений; данными по проектам (отчетам);

• методы ввода, хранения, обработки различных типов данных и форматов;

• интерфейсы для запросов, просмотра и выборки данных;

• интерфейсы связи с другими информационными системами или программными продуктами, отличными от используемой формы организации данных.

Масштабируемый банк информации горнопромышленной системы содержит данные о природных и техногенных объектах (рисунок). В группу «природные» отнесем такой объект как месторождение, который, в свою очередь, охватывает свиты пластов полезного ископаемого. В группу «техногенные» - шахта (рудник, карьер), которую можно декомпозировать на блоки и выемочные участки.

Таким образом, к группе «природные» относятся естественные элементы месторождения (тела полезных ископаемых,

Архитектура масштабированного банка информации горнопромышленной системы геологические нарушения, вмещающие

породы). К группе «техногенные» относятся искусственные объекты (горные выработки, оборудование и сооружения в выработках).

Основой пространственной модели горного объекта в МБнД является блочная структура. В залежи выделяют геологические блоки. В качестве элементарных блоков (базисных объектов модели) используется призма (шестигранник), в основании которой находится шестиугольник. Согласно [3] разбиение рудного тела на блоки такой формы позволяет наиболее точно представить геометрическую форму тела при минимальных затратах времени на математические расчеты при решении производственных задач, например, подсчет полезного ископаемого на предприятии или месторождения в целом. Эта задача является важнейшей из совокупности решаемых задач, поскольку ее результаты используются при определении основных технико-экономические показателей горного объекта, таких как доход, рентабельность и др.

Из базисных объектов-моделей стро-

ятся более сложные объекты посредством методов комплексирования и «склеивания» моделей нижних уровней для дальнейших исследований. К таким объектам можно отнести геологические пласты, горные выработки и т.д.

МБнД содержит как пространственную (картографическую), так и атрибутивную информацию. Пространственной информацией (стандартные покрытия АгсШо, шейп-файлы, растровые изображения, библиотечные слои АгсШо) для угольной шахты, например, будут: топографические карты, разрезы, чертежи, графики, технологические схемы, а атрибутивной информацией - описание топологии сети горных выработок, данные по геологоразведочным скважинам, данные замеров динамики потоков газа, физические свойства вмещающей породы и полезного ископаемого и т.д.

Особенностью горнопромышленных систем является территориальное расположение производственных объектов, поэтому целесообразно в рамках управления такими объектами применять системы, оперирующие пространственными данными, например, ГИС

В модели данных ГИС ArcView (модель данных покрытия) пространственная информация скомбинирована с атрибутами. Графические данные хранятся в специальных индексированных двоичных файлах, оптимизированных для быстрого отображения и доступа к ним, а атрибутивные данные хранятся в таблицах, причем число записей в таблицах равно числу графических объектов в двоичных файлах. Связь между этими двумя типами данных осуществляется с помощью поля общего идентификатора [4]. Однородная графическая информация объединяется в тематические слои карт (визуальных изображений на экране монитора ЭВМ). Причем эти слои имеют временную привязку и хранятся в динамическом хранилище изображений.

ГИС - незаменимый инструмент при создании интегрированных банков гео-

данных. Во-первых, она обеспечивает формирование банка картографических материалов, что не может сделать ни одна реляционная СУБД и, во-вторых, позволяет упростить запрос и реализовать быстрый поиск табличных и массивных фактографических данных, осуществить оперативный доступ к ним. Поэтому наилучшим принципом для создания банка данных горного предприятия является геоинформационный.

Информация будет храниться в банках данных, к которым могут обращаться пользователи всех уровней иерархии.

Особенностью МБнД является то, что в любой момент времени при управлении объектом на любой стадии (проектирование предприятия, строительство, эксплуатация и консервирование) появляется возможность использовать готовые проектные решения, которые были выработаны ранее для других предприятий при относительно схожих природных факторах. То есть масштабируемый банк данных позволяет не просто накапливать информацию об объектах, но и использовать опыт отечественной и зарубежной горной промышленности. Имеющиеся проектные решения мы можем применять к выбранному объекту горной промышленности лишь частично, поскольку не существует двух одинаковых объектов, но есть схожие природные факторы (например, форма залегания пластов на некотором участке, структура, характер геологических отложений).

МБнД должен помогать принимать решения при управлении горнопромышленными системами разных уровней иерархии: от предприятия до отрасли.

Например, при анализе двух объектов (шахт) с помощью запросов должна извлекаться информация из нескольких таблиц нижних уровней иерархии, получаемая (генерируемая определенным образом) информация должна сохраняться далее в банке данных на этих, а также более высоком уровне иерархии. Таким

образом, анализируя различные объекты (например, угольные шахты, разрезы), можно выяснить нерентабельные предприятия (оценка на уровне отрасли), выработанные пространства которых можно использовать для за-хоронения производственных отходов (уровень региона или отрасли) или развивать добычу попутных полезных ископаемых, например, метана (уровень отрасли или государства).

Графическая информация в системе «Угольная шахта» будет представляться, например, в виде динамического пространственного образа - модели материальных потоков.

Согласно иерархической идеологии построения системы вся информация упорядочивается по идентичности пространственного масштабирования. Это масштабирование не является произвольным. Оно субъективно лишь пос-тольку, поскольку отражает желание людей выявить наиболее характерные особенности организации наблюдаемых явлений. Сама же структурная организация этих явлений объективна и проявляется в существовании разномасштабных карт [1].

Для обработки пространственной информации горных предприятий необходимо разработать соответствующие методы и алгоритмы, процессы их отработки, а также связать создаваемые модели во времени для учета динамики изменения исследуемых систем.

В среде ГИС в терминах встроенного языка будут реализованы методы и алгоритмы обработки информации, позволяющие использовать разрабатываемый банк данных горнопромышленных систем для получения конкретной информации о требуемых объектах пользова-

1. Шек В.М. Объектно-ориентированное моделирование горнопромышленных систем. - М.: МГГУ, 2000, 304 с.

2. Гутштейн М.И., Гиршгорн С.Л. Новый подход к проектированию банков данных. Семан-

телям различных уровней иерархии(по признаку управляемости). Например, центральные органы власти и управления интересует информация о состоянии некоторого месторождения, и неинтересна информация о количестве добытого полезного ископаемого с определенного его участка, например, за сутки. А начальнику добычного участка важна информация о состоянии добывающего процесса и за сутки, и за смены. Эти запросы на обработку информации будут обрабатываться, естественно, парал-

лельно и разными методами, используя «сопряженные массивы» данных с помощью соответствующих наборов моде-лей-про-цессов.

Таким образом, при разработке масштабируемого банка данных как системы необходимо придерживаться следующих принципов:

• обеспечение долговременного и надежного хранения данных;

• обеспечение интерфейса связи со всеми приложениями (открытость системы);

• независимость от аппаратного обеспечения (масштабируемость архитектуры);

• открытость и расширяемость для новых требований и технологий;

• обеспечение возможности обработки, интерпретации и анализа всех хранящихся пространственно-атрибу-тивных данных.

Это позволит создать универсальный механизм работы с разнообразной пространственной и атрибутивной информацией в рамках любых горнопро-мыщленных систем.

-------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

тическая объектноориентированная технология. // Геоинформатика №1, 1999, с. 21-28.

3. Пучков Л.А. Шек В.М. Патент № 2130548. Способ определения количества полезного ископаемого в массиве горных пород.

4. Филиппова А.А. Геоинформационное моде- ние ученой степени канд. техн. наук. Москва,

лирование распространения загрязнений в горно- 2004.

промышленном регионе. Диссертация на соиска-

— Коротко об авторах ------------------------------------------------------------------

Кувашкина Т.А. - аспирантка,

Шек В.М. - профессор, доктор технических наук,

кафедра «Автоматизированные системы управления», Московский государственный горный университет.

---------------------------------------------- © С.Г. Чудинов, С. С. Кубрин,

А.В. Ландер, 2005

УДК 622.272:622.014.2:658.513.011.56:681.3

С.Г. Чудинов, С. С. Кубрин, А.В. Ландер

АСПОЗНАВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СИТУАЦИИ В ШАХТЕ

Семинар № 10

~ИЪ настоящее время широко распространены автоматизированные системы оперативно диспетчерского управления (АСОДУ), позволяющие повысить безопасность работы персонала в шахте, оперативно предоставить данные по различным параметрам, помогающие облегчить работу диспетчера. Несмотря на широкие возможности, которые предоставляют автоматизированные системы контроля и управления производством решающую роль лица принимающего решение (ЛИР) играет диспетчер. Диспетчер должен обладать опытом работы на руднике. То есть знать технологические процессы, конфигурации выработок, маршру-

ты выхода из подземной части рудника и т. д. Однако, наиболее слабым звеном в цепи система-человек является ЛПР. Человеческий фактор играет большую роль при вынесении управленческих решений на производстве. В аварийных ситуациях диспетчер должен правильно оценивать обстановки в выработках, решать задачи эвакуации персонала в случае аварии, вводить в действие план ликвидации аварий (ПЛА). Таким образом, горному диспетчеру крайне необходима подсистема поддержки принятия решения с заложенным списком мероприятий и действий по каждому мероприятию по ликвидации аварий - компьютерный аналог “Плана ликвида-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.