CC BY
17
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В АНАЛИЗЕ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ ЖИДКОСТЕЙ
Н.В. Бердникова, аспирант Воронежский государственный строительный университет,
А.А. Исаев, начальник учебного отдела, А.М. Чуйков, старший преподаватель, А.В. Калач, заместитель начальника по научной работе,
к.х.н., доцент,
Воронежский институт ГПС МЧС России О.Б. Рудаков, заведующий кафедрой физики и химии,
д.х.н., профессор Воронежский государственный архитектурно-строительный университет
Компьютеризация рабочего места инженера пожарной службы сопровождается внедрением в практику различных информационно-поисковых, информационно-аналитических и других информационно -экспертных систем (ИЭС), повышающих эффективность и надежность его работы. ИЭС позволяют с меньшими затратами времени, трудовых и материальных ресурсов решать как простые рутинные задачи категорирования пожаровзрывоопасности промышленных зданий и технических объектов, материалов, химикатов, технических жидкостей, так и сложные исследовательские задачи, связанные с разработкой и оптимизацией пожаровзрывобезопасности новых технических объектов, материалов, методик контроля и диагностики.
Актуальной является разработка ИЭС для прогноза пожароопасных свойств материалов, в том числе технических жидкостей (жидкого топлива), применяемых в различных технологических процессах, в химической, легкой и пищевой промышленности, в строительстве и др. Такая ИЭС позволит подобрать жидкость с заданными технико-эксплуатационными свойствами, выбрать из предложенного ассортимента более безопасный вариант, оценить категорий-ность помещения, аппарата по пожаровзрывоопасности, где и в котором применяется данная жидкость.
ИЭС включают в себя базы данных (БД), систему управления базами данных (СУБД) и прикладные программы для решения задач в конкретной предметной области. БД создается при помощи 3 групп людей: экспертов той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ИЭС; инженеров, являющихся специалистами по разработке ИЭС и программистов, осуществляющих реализацию экспертной системы в среде того или иного пакета прикладных программ или языка программирования. В связи с этим разработка ИЭС является уделом творческих коллективов, объединяющих усилия нескольких разнопрофильных специалистов.
Авторами настоящей разработки созданы алгоритмы и продукционные правила для прототипа ИЭС, позволяющие по совокупности справочных дан-
ных, включенных в БД, о физико-химических и пожароопасных свойствах гомологических рядов индивидуальных растворителей, имеющих различные функциональные группы, а также по феноменологическим зависимостям прогнозировать изменения этих свойств в бинарных и многокомпонентных смесях, не только технико-эксплуатационные, но и пожароопасные свойства технических жидкостей, в том числе жидких топлив, рассчитывать температуры вспышки и самовозгорания и т.д. ИЭС содержит 10 правил, обеспечивающих принятие оптимальных решений.
Приобретение знаний требует учёта человеческого фактора, т.е. классическим источником знаний является эксперт - профессионал в данной предметной области. На настоящий момент нет готовых систем, позволяющих исключить человека из цепочки, причастной к формированию БД. Источниками знаний для БД в рассматриваемой ИЭС были учебники и справочники, составленные ведущими отечественными учеными в области пожарной безопасности: Алексеева С.Г., Артемьева Н.С., Барбина Н.М., Баратова А.Н., Брушлинского Н.Н., Важева В.В., Грачева В.А., Корольченко А.Я., Корольченко Д.А., Собуря С.В., Теребнева В.В., Топольского Н.Г., Членова А.Н. и др., а также материалы собственных исследований.
В настоящее время сложилась определенная технология разработки ИЭС, которая включает несколько этапов :
• 1) этап идентификации проблемы, на котором определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей;
• 2) этап извлечения знаний, на котором проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач;
• 3) этап структурирования знаний, в котором выбираются способы представления знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа ИЭС, оценивается адекватность методов решений, средств представления и манипулирования знаниями;
• 4) этап формализации - наполнение экспертами базы знаний;
• 5) реализация ИЭС - создание прототипа ИЭС, решающего требуемые задачи;
• 6) этап тестирования - произведение оценки выбранного способа представления знаний в ИЭС в целом.
В связи с тем, что основой ИЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки, поэтому он еще не завершен, вместе с тем прототип ИЭС уже создается и осуществляются элементы тестирования системы. В течение года предполагается подготовить демонстрационный прототип ИЭС, предназначенный для демонстрации ее возможностей и пользовательского интерфейса. Конечной целью разработки является создание промышленного прототипа ИЭС, предназначенного для использования в различных подразделениях ГПС МЧС.
В основу технических расчетов взяли обобщенный критерий, который рассчитывают по формуле:
m
Re = £ ^ (X / x? )
i=1
(1)
где Re~ значение критерия для s-го варианта (объекта, процесса, решения), а - коэффициент веса для i-го показателя, x/ - величина i-го показателя для s-го варианта объекта, x w - нормирующее значение для i-го показателя, m -количество показателей. Перед частными критериями, которые максимизируются, в уравнении (1) ставится знак плюс, а перед минимизируемыми критериями - минус.
Применение обобщенных критериев, поученных из выражений типа (1), позволяет легко с помощью типового ПО (например, Microsoft Excel) проводить выборку объектов из БД и количественно их сопоставлять при заданных нормирующих значениях параметров и весовых коэффициентах.
Если известны функциональные зависимости «свойство - вариант (объект, процесс)», применяют не дискретные обобщенные критерии, а обобщенные целевые функции. Одной из возможных реализаций многопараметрической оптимизации является обобщенная целевая функция, которая записывается следующим образом:
Z7 F (2)
Fo6 = ^ max
k=1 Fk
где Fk - k-ая целевая функция, F™pM - нормирующее значение k-ой целевой функции, S - число составляющих целевых функций, ак - коэффициент веса k-ой целевой функции.
При этом перед составляющими целевой функции, которые максимизируются, ставится знак плюс, перед минимизируемыми - минус. Из (2) следует, что для формирования обобщенной целевой функции необходимо знать ак и F™pM. Значения F'™рм = Fmax, если имеют дело с максимизацией k-ой составляющей целевой функции, а при ее минимизации F™pM = F™".
В качестве частных целевых функций использовали аддитивные и нелинейные функции, описывающие изменение физико-химического, технического или пожарного свойства от строения растворителя или его состава, включенные в продукционные правила ИЭС из нормативной, справочной или научной литературы или найденные в ходе данной работы.
