CC BY
20
© В.В. Мельник, В.В.Агафонов, 2015
УДК 622.013.3
В.В. Мельник, В.В.Агафонов
РАЗВИТИЕ МЕТОДОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ОБОСНОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СТРУКТУР ПРЕДПРИЯТИЙ ПОДЗЕМНОЙ УГЛЕДОБЫЧИ
Рассмотрены и обоснованы основные аспекты системного подхода к проектированию и обоснованию системного интегрированного подхода к проектированию и обоснованию параметров функциональных структур угледобывающих предприятий с учетом неопределенности исходных данных и сопутствующих рисков. Показывается, что интегрирующие свойства байесовского подхода и теории нечетких множеств могут служить принципиальной основой для разработки информационных технологий свертки информации, ее преобразований на многомодельной основе, генерации гибких стратегий принятия проектных решений, комплексной оценки ситуаций и разработки сценариев их оптимального развития. Ключевые слова: угледобывающее предприятие, методология, проектирование, системный интегрированный подход, байесовский подход, нечеткие множества, комплексная оценка, стратегия развития
Проектирование угольных предприятий представляет собой сложный, многообразный и трудоемкий процесс, который необходимо рассматривать как совокупность целого ряда социально-организационных и инженерно-технических стадий. Такой системный подход к решению проектных задач обеспечит высокий социально-экономический уровень функционирования угледобывающих объектов. Этот подход выработан в процессе развития проектного дела в угольной отрасли.
На современном этапе развития научно-технического прогресса выявляется совершенно новое пространство и задачи проектирования, которые специфичны и характерны только для горного дела. Необходимо отметить, что угольные месторождения в различных угольных бассейнах представляют собой колоссальнейшее разнообразие, и отличаются индивидуальностью, непохожестью на другие, ранее уже известные и успешно разрабатываемые месторождения. При этом перемены в природной и внешней средах функционирования технологических систем угольных шахт происходят настолько быстро, что прогнозирование развития подземных горных работ на
предприятии становится невозможным, происходит во многих случаях смешение акцента с долгосрочного на среднесрочное планирование. В связи с этим вместо планирования угольные шахты вынуждены приспосабливаться, развивать способность быстрой адаптации к меняюшимся условиям. В какой-то степени это соответствует прогнозам, принятым в проектных проработках, но угроза радикального пересмотра проектов все более просматривается из-за постоянного и все более возрас-таюшего усложнения горно-геологических и горнотехнических условий разработки угольных месторождений.
Опыт реализации проектных решений в угольной отрасли показывает, что сушественные просчеты, допускаемые при проектировании угольных шахт, негативно сказываются на устойчивости, эффективности и безопасности функционирования технологических систем шахт. В конечном итоге имеет место необъективный учет факторов, определяюших качество формирования и функционирования, адекватность изменения характеристик изменениям горно-геологических условий, технического прогресса и экономических изменений в отрасли.
Исходя из этого проекты и проектные решения должны быть гибкими к возможным переменам, изменениям, их скорости, — между тем возможности вариантов изменений в горном, весьма капиталоемком проектировании ограничены. Требование оперативного реагирования на изменения в проекте становится самостоятельным, системным и конструктивным критерием. Зачастую, ошибочным, а в ряде случаев и опасным случается типовое проектирование, называемое также проектированием по аналогии т.е. копирование ранее запроектированных и успешно примененных на других месторождениях горных технологий по добыче угля.
Решение этих вопросов оказывается эффективным лишь на основе синтеза рационального варианта технологической системы шахты из наиболее предпочтительных в заданных условиях элементов ее структуры.
Современные угольные производства отличаются много-стадийностью получения целевых продуктов, сложностью технологических решений, высокой энергонасышенностью и материалоемкостью, большой протяженностью и сложностью топологической сети горных выработок, трубопроводных и кабельных коммуникаций, глубокой функциональной взаимоза-
висимостью по материальным, энергетическим и информационным потокам отдельных стадий и процессов.
Строительство и ввод в эксплуатацию угледобываюших предприятий связаны со значительными затратами денежных средств, материальных и трудовых ресурсов и поэтому они должны вестись по проектам, обеспечиваюшим:
• реализацию последних достижений науки и техники, передового отечественного и зарубежного опыта;
• внедрение высокопроизводительного энергосберегаюше-го оборудования, установок и агрегатов большой единичной мошности;
• рациональное использование природных ресурсов, комплексное использование сырья, материалов и ресурсов, организацию безотходной энергосберегаюшей технологии производства;
• автоматизацию и механизацию производственных процессов, отдельных технологических машин и аппаратов.
В теоретических и практических исследованиях, научных работах и многочисленных публикациях за последнее десятилетие особое внимание уделяется вопросам синтеза (конструирования) технологических схем (систем) угольной шахты, обоснованию проектных решений и их параметров.
Связано это, в основном, с быстрым изменением макроэкономических условий, реформированием угольной отрасли в плане изменения структуры шахтного фонда, внедрением новых технологических структур (шахта-лава, шахта-пласт), пере-оснашением очистных и подготовительных работ импортной высокопроизводительной горнодобываюшей техникой, требований к промышленно-экологической безопасности ведения подземных горных работ и социально-экономических требований к труду.
Сформированный и накопленный научный потенциал в области проектирования угольных шахт и обоснования проектных решений, перспектив их инновационного развития во многом предопределяет адаптацию современных тенденций и закономерностей проектирования угольных шахт для видоизменения и пополнения теоретических основ для разработки методологии синтеза технологических систем угольных шахт и обоснования проектных решений и их параметров.
В настоящее время при математическом моделировании процессов разработки угольных месторождений широко используется дедуктивный подход, когда пытаются понять поведение системы в целом, описав в деталях частные механизмы и уравнения. Основная проблема при этом — отсутствие возможности аналитической обработки и принятия решений при наличии большой погрешности в исходной информации.
Получаемые таким образом детерминированные трехмерные модели имеют ограниченное применение. С одной стороны их довольно успешно используют как научный инструмент, заменяющий собой дорогостоящие натурные эксперименты, для поиска стратегий проектирования и совершенствования технологий разработки угольных пластов. С другой стороны их пытаются использовать для целей прогноза и мониторинга реальных объектов разработки, что естественно, в силу сложности самого моделируемого объекта может привести к печальным последствиям. Например, ошибочность выбора важнейших технологических параметров системы разработки (длина лавы, взаиморасположения очистных и подготовительных выработок) потребует в дальнейшем значительных материальных затрат и усилий для их исправлений.
Основное препятствие для детерминированных моделей — отсутствие достоверной информации о детальном геологическом строении пласта и большие погрешности в промысловых данных.
Затруднения специалистов при проектировании вызывают также значительная неоднородность углевмещающей породной толщи и их границы, разрывы или разломы и естественные трещины, усложняющие структуру пласта. В двух- и трехмерных математических моделях приходится априори вводить предположения об изменении геологических параметров. Поэтому достоверность получаемых результатов в значительной степени определяется достоверностью принятых предположений. Кроме того, не учитываются случайные флуктуации и фрактальная составляющая процессов.
Все это говорит о том, что к обоснованию проектных решений технологических систем угледобычи необходимо подходить с позиции интеллектуальных интегрированных методологий.
В отдельных работах предлагается использовать концепцию системной оптимизации процессов разработки угольных месторождений, смысл которой заключается в совместном ис-
пользовании двух дополняюших друг друга направлениях моделирования сложных объектов и процессов. Первое направление — это многомерные детерминированные постоянно дей-ствуюшие модели пластовых систем. В этом случае достигается максимально возможная детализация моделируемых процессов. Второе направление связано с исследованием качественных изменений в развитии процессов в основном на основе методов математической статистики.
Поскольку ни один из сушествуюших в настояшее время подходов к моделированию процессов разработки угледобычи не претендует на исчерпываюшее описание реальных процессов и явлений, то для целей проектирования необходим новый взгляд на их использование и практическое применение.
В моделях должно допускаться использование «знаний» экспертов, накопленного опыта, для того, чтобы исключить «странные» решения задач. Это делается с помошью введения дополнительных ограничений в модели, ограничений на вектора оценки, конусов гарантированности и т.д.
Неточность моделей может возникать из-за неверно проведенной декомпозиции технологической системы, излишней идеализации модели сложного процесса, разрыва сушественных связей в технологическом комплексе, линеаризации, дискретизации, замены фактических характеристик оборудования паспортными, нарушения допушений, принятых при выводе уравнений (стационарности, изотермичности, однородности и т.д.).
Для широкого класса задач априорная неопределенность может быть сведена к параметрической, когда вероятностные законы распределения для исследуемых ситуаций, величин и наблюдаемых процессов известны с точностью до конечного числа параметров.
Систему можно проектировать либо на основе априорных сведений в виде программы на весь период функционирования системы, либо с помошью процедур адаптивного и рекуррентного оценивания для устранения априорной параметрической неопределенности с использованием принципов управления с обратной связью (байесовский подход).
В теории проектирования с неполной информацией важное место принадлежит задачам, в которых неизвестные параметры объекта проектирования заданы с точностью до априорных оценок, а процессы управления и идентификации
должны происходить одновременно. Последнее обстоятельство привело к появлению теории дуального проектирования, где, как правило, неизвестным параметрам приписываются вероятностные распределения, заданные с точностью до априорных оценок случайных величин.
Ввиду большой доли погрешности исходных данных, возникает и погрешность в расчете целевой функции, что приводит к значительной зоне неопределенности при выборе оптимального режима работы системы. Отсюда возникает необходимость разработки методов, учитывающих неопределенность исходных данных при решении задач многоуровневого проектирования технологических систем.
Свойство робастности выделяет класс процедур нечувствительных к небольшим изменениям исходных (начальных) предположений, при этом робастные процедуры, как показывает практика, дают лучшие результаты.
При обосновании проектных решений технологических систем угольных шахт в последнее время важное место отводится технологиям нечеткого вывода, формирования и построения экспертных систем, минимизирующих неопределенность исходной информации, когда не имеется в достаточном объеме информации, характеризующей проект в целом, а вероятностные распределения, описывающие параметры проекта неизвестны.
При этом, к основным задачам, которые приходится в той или иной мере решать в рамках обоснования основных проектных решений технологических систем угольных шахт с полным основанием можно отнести следующие:
— оценка принципиальной реализуемости проектных решений, т.е. проверка в их рамках всех необходимых ограничений технологического, технического, экономического и экологического характера;
— оценка соответствия проектных решений общей стратегии проекта, в рамках которого они реализуются;
— оценка абсолютной экономической эффективности проектных решений;
— оценка сравнительной эффективности группы проектных решений, т.е. выяснение того, какое из конкурирующих (альтернативных) проектных решений более эффективно.
В конечном итоге, анализ проектных решений на основе теории нечетких множеств позволяет не только определить превалируюшее отношение к имеюшимся потенциально реализуемым проектным решениям, но и осушествлять их корректировку, создавать в конкретной исходной проектной обстановке их эффективные комбинации.
Постановка задачи в нечеткой форме также значительно снижает возможность получения несовместимых решений при расчете и оптимизации. Появляется возможность формализации неточных знаний о предметной области, внесения в модель сведений о неполноте информации.
За счет учета условий сушествования моделей, самих особенностей минимаксных операций Заде с помошью применения аппарата нечетких множеств удается добиться робастности алгоритмов. В некоторых работах отмечается робастность по функциям принадлежности, т.е. к ситуациям, в которых истинная функция незначительно отличается от априорно заданной.
Для оптимизации сложных распределенных систем применяются методы многоуровневого проектирования, основой которых является идея декомпозиции и координации. В результате декомпозиции сложная система разделяется на группу более мелких подсистем с такой взаимосвязью, чтобы глобальная задача оптимизации преобразовалась в группу локальных задач оптимизации, т.е. отдельные решения будут приниматься по ограниченной информации, без использования всего объема сведений. Переход к иерархической структуре сужает в обшем случае множество допустимых стратегий, но одновременно снижает и уровень неопределенности, т.е. делает возможным получение более качественного решения.
Учитывая сложности при проектировании разработки угольного месторождения, многие специалисты уже давно приходят к выводу, что необходим комплексный (интегрированный) подход к решению возникаюших проблем. Интегри-руюшие свойства байесовского подхода могут служить принципиальной основой для разработки информационных технологий свертки информации, ее преобразований на многомодельной основе, генерации гибких стратегий принятия проектных решений, комплексной оценки ситуаций и разработки сценариев их оптимального развития.
Данная модификация байесовского подхода направлена на получение устойчивых оптимальных байесовских решений в условиях значительной неопределенности информации. Информационные технологии на основе РБП строятся с использованием шкал с динамическими ограничениями (ШДО), которые, кроме основных шкал для представления информации (числовой или лингвистической), имеют сопряженные универсальные шкалы для передачи информации на следующие этапы ее обработки.
Если в классической теории множеств понятие характеристического функционала играет второстепенную роль, то для нечетких множеств функция принадлежности становится единственно возможным средством их описания. С формальной точки зрения нет необходимости различать нечеткое множество и его функцию принадлежности. В этом смысле ТНМ можно рассматривать как теорию функций специального вида — обобщенных характеристических функций.
Наличие неопределенности может быть учтено непосредственно в моделях соответствующего типа с представлением недетерминированных параметров как случайных величин с известными вероятностными характеристиками, как нечетких величин с заданными функциями принадлежности или как интервальных величин с фиксированными интервалами изменения и нахождения решения задачи с помощью методов стохастического, нечеткого или интервального программирования.
Обычно на практике всегда имеется возможность наряду с точечной оценкой параметра (наиболее допустимым его значением) указать минимальное и максимальное значение (интервал), которые может принимать нечеткая величина. Кроме того, иногда удается построить и функцию, характеризующую допустимость каждого значения внутри заданного интервала на основе статистического материала или опроса группы экспертов. ТНМ дает возможность проводить вычисления не с одним точечным значением, а с характеристической функцией и получать в результате вычислений нечеткую величину, для которой по максимуму значения функции может быть получена точечная (четкая) оценка.
Как следует из анализируемых публикаций, современная шахта представляет собой сложную динамическую систему. При заданных горно-геологических и горнотехнических условиях поведение такой системы во времени и пространстве характеризуется протеканием общих производственно-технологических процессов, направленных на добычу угля, локальных процессов и подпроцессов в технологических звеньях, обеспечивающих добычу угля под влиянием возмущающих факторов, например природных условий.
Синтез технологических систем угольных шахт и выбор основных проектных решений при этом объективно рассматривается как многокритериальная задача выбора рациональной технологической системы из исходного их множества.
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ремезов A.B. Харитонов В.Г., Ремезов A.B., Новоселов C.B. Системная оценка функционирования угольных шахт нового поколения (System estimation of functioning of coal mines of new generation). Уголь, №11, 2007.
2. Назаренко Р. Н. Сравнение некоторых эволюционных методов оптимизации сложных систем. - Харьков, Сб. трудов ХНУРЕ, 2000.
3. International workshop on combination of genetic algorithms and neural networks (1992; Baltimore, Md), June 6, 1992. / COGANN-92; Ed. L.P. Whitley, J. P. Schoffer. - Los Alamatic (Ca) et al.: IEEE computer. soc. press, 1992, VIII. - 262 p.
4. Анил К. Джейн, Жианчанг Мао, Моиуддин К М Введение в искусственные нейронные сети. - «Открытые системы», №4, 1997. Электронная версия.
5. Исаев C.A. Генетические алгоритмы - эволюционные методы поиска. - http://www.chat.ru/~saisa/index.html.
6. Авдеева, З.К. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) / З.К. Авдеева, С.В. Коврига, Д.И. Макаренко // Управление большими системами. - М.: ИПУ РАН, 2007. - Вып. 16. - С. 26-39. ЕШ
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -
Мельник Владимир Васильевич — профессор, заведуюший кафедрой «Подземная разработка пластовых месторождений»,
Агафонов Валерий Владимирович — профессор, профессор кафедры «Подземная разработка пластовых месторождений», Горный институт при НИТУ МиСИС, )гети-ргрт.яндекс.ру.
UDC 622.013.3
DEVELOPMENT OF DESIGN METHODOLOGY AND JUSTIFICATION OF FUNCTIONAL STRUCTURES OF ENTERPRISES OF UNDERGROUND COAL MINING
Melnik V.V., Professor, head of the Department of Underground time job bedded deposits, Mining Institute, National University Of Science And Technology "MISIS", Moscow, Russia, Agafonov V.V., Professor, Professor of the Department of Underground mining of bedded Deposits, Mining Institute, National University Of Science And Technology "MISIS", Moscow, Russia, msmu-prpm.yandex.ru
Reviewed and substantiated the main aspects of a systematic approach to the design and rationale of a system integrated approach to the design and substantiation of parameters of functional structures of coal mines, taking into account the uncertainty of the input data and the associated risks. It is shown that the integrating properties of the Bayesian approach and fuzzy set theory can serve as a fundamental basis for the development of information technology convolution of information, its transformation on the multi-model basis, generating flexible strategies for making design decisions, a comprehensive evaluation of the situation and develop scenarios for their optimal development.
Keywords: coal mining enterprise, methodology, design, integrated system approach, the Bayesian approach, fuzzy sets, comprehensive assessment, strategy development.
REFERENCES
1. Remezov A.V. Haritonov V.G., Remezov A.V., Novoselov S.V. Sistemnaja ocenka funkcionirovanija ugol'nyh shaht novogo pokolenija (System estimation of functioning of coal mines of new generation), Ugol', no. 11, 2007.
2. Nazarenko R.N. Sravnenie nekotoryh jevoljucionnyh metodov optimizacii slozhnyh sistem (Comparison of some evolutionary methods of optimization of complex systems), Har'kov, Sb. trudov HNURE, 2000.
3. International workshop on combination of genetic algorithms and neural networks (1992; Baltimore, Md), June 6, 1992. / COGANN-92; Ed. L.P. Whitley, J.P. Schoffer. -Los Alamatic (Ca) et al.: IEEE computer. soc. press, 1992, VIII, 262 p.
4. Anil K. Dzhejn, Zhianchang Mao, Moiuddin K M. Vvedenie v iskusstvennye nejron-nye seti (Introduction to artificial neural networks), «Otkrytye sistemy», no 4, 1997, Jelek-tronnaja versija.
5. Isaev S.A. Geneticheskie algoritmy - jevoljucionnye metody poiska (Genetic algorithms - evolutionary search methods), available at: http://www.chat.ru/~saisa/index.html.
6. Avdeeva Z.K., Kovriga S.V., Makarenko D.I. Kognitivnoe modelirovanie dlja reshenija zadach upravlenija slabostrukturirovannymi sistemami (situacijami) (Cognitive modeling to solve problems of management of semi-structured systems (situations)), Upravlenie bol'shimi siste-mami, Moscow, IPU RAN, 2007, Vyp. 16, pp. 26-39.
