CC BY
65
УДК 621.357
Р. Р. Жедунов
СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРЕДАВАРИЙНЫ1Х СОСТОЯНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
Введение
Современная российская промышленность характеризуется тем, что в ней «возрастает... доля длительно эксплуатируемого (свыше 40 лет) оборудования» [1]. Использование типовых систем управления промышленной безопасностью для подобного оборудования не может служить гарантией обеспечения достаточного уровня безопасности и экологической чистоты производства, вследствие чего необходимы специализированные системы, позволяющих заблаговременно идентифицировать возможный переход процесса в аварийный режим и предотвратить его остановку.
Вопросам разработки таких систем посвящен ряд работ в области математической, статистической и прикладной теории надежности, в метрологии, в промышленной психологии, в области разработки информационных систем [2-4].
Эффективная методика идентификации предаварийных ситуаций (ПАС) должна предполагать разработку на ее основе эффективного программного обеспечения, позволяющего решать задачи прогнозирования аварийных ситуаций (АС) и ПАС с максимальными качеством и гибкостью. Таким образом, создание эффективной системы идентификации предаварийных ситуаций (СИПАС) технологического процесса, позволяющей повысить его безопасность и безаварийность, является актуальной научной и практической проблемой.
Для построения СИПАС необходимо решение следующих задач:
— рассмотрение предметной области задачи идентификации ПАС [5];
— построение модели СИПАС [6, 7];
— разработка системы идентификации ПАС и соответствующей базы знаний.
Построение модели СИПАС предполагает проведение семантического моделирования
данных разрабатываемой системы с целью определения такой их структуры, которая обеспечит решение системой основных и вспомогательных функциональных задач идентификации ПАС.
Система, реализующая комплексное обеспечение безопасности технологического процесса, должна обеспечивать:
— накопление надежностной и статистической информации о технологическом оборудовании;
— своевременную идентификацию АС и ПАС в ходе ведения технологического процесса.
В подобных системах должен проводиться логический и количественный анализ информации о функционировании технологических объектов, идентификация и прогнозирование состояний, расчет соответствующих режимов работы.
Вопросы моделирования данных СИПАС рассматривались ранее в ряде научных работ.
Существенное внимание проблеме разработки системы идентификации ПАС в технологических процессах уделено в [8]. Особенностью [8] является построение модели и выделение принципов идентификации ПАС на основе ситуационной математической модели, базирующейся на методах нечеткой логики. В [9] иллюстрируется применение указанного подхода к химико-технологическим процессам получения серы методом Клауса. Однако в разработанной системе отмечается недостаточное использование информации о техническом состоянии технологического оборудования.
Построение систем идентификации состояний объекта с использованием аппарата нечеткой логики рассматривается также в [10]. К особенностям работы можно отнести введенные в ней нечеткие модели управления «ситуация-действие» и «ситуация-стратегия управления-действие». Кроме того, рассматриваются примеры построения советующих систем управления производственными процессам на базе разработанных аппаратно-программных средств.
Наиболее подробно концептуальные вопросы построения систем управления безопасностью производств с использованием новых компьютерных технологий рассматриваются в [4]:
— выделены задачи, которые необходимо решать для внедрения автоматизированных систем управления безопасностью;
— предложена функциональная структура интегрированной автоматизированной системы управления безопасностью (ИАСУ);
— проанализированы методы идентификации ситуаций, используемые для оценки эксплуатационной надежности и прогнозирования АС и ПАС;
— рассмотрены функции подсистемы поддержки принятия решений, входящей в состав ИАСУ безопасности;
— выделены группы экспертных систем, которые необходимы для эффективной работы системы поддержки принятия решений ИАСУ.
Однако в [4] недостаточно освещены вопросы построения базы данных, содержащей информацию о надежности типовых технологических блоков, которая позволила бы ускорить процесс подготовки ИАСУ к использованию в различных технологических процессах.
Таким образом, можно утверждать, что в настоящее время вопросы разработки структуры хранилища данных СИПАС технологических процессов требуют дополнительного исследования.
В качестве базового метода идентификации ПАС выбран метод выявления предвестников аварий, заключающийся в ведении контрольных карт элементов оборудования. Данный метод дополняется анализом видов, последствий и критичности отказов (АВПКО), что в совокупности позволяет более точно оценить реальное состояние оборудования технологического процесса [11].
Нарушения нормальной эксплуатации несут достаточно много информации о безопасности объекта, поэтому их анализ, в том числе и статистический, позволяет эффективно выявлять аварийные факторы. Однако для этого необходимо ввести некоторые комплексные показатели безопасности, используемые непосредственно для идентификации ПАС.
Для корректного ввода комплексных показателей безопасности на стадии эксплуатации используется модель развития нарушения, представляемая «деревом событий».
Если для произвольного нарушения выявлено Ь возможных аварийных последовательностей (АП), то для каждой из них по соответствующим формулам можно рассчитать соответствующую условную вероятность перехода нарушения в аварию. Эту вероятность характеризуют такие показатели, как суммарный рейтинг нарушения, максимальный рейтинг нарушения, средний рейтинг нарушения. Данные показатели позволяют сравнивать между собой нарушения одного и того же объекта или нарушения однотипных объектов по степени их тяжести и оценивать эффективность корректирующих мер по повышению безопасности объекта путем сравнения до внедрения мероприятий и после их внедрения.
Нарушения эксплуатации с наибольшими значениями рейтинга за некоторый фиксированный период эксплуатации называются предвестниками аварии.
На практике выделение нарушений - предвестников аварии осуществляют с помощью контрольной карты безопасности, под которой понимают отображение последовательности нарушений в виде временного ряда значений рейтинга нарушений на координатную сетку. Теория контрольных карт, предложенная проф. У. Шухартом в 1924 г. для статистического анализа технологических процессов, основана на выделении двух видов причин изменчивости процессов. Последовательность ведения контрольной карты следующая:
— на каждый объект заводится формат контрольной карты безопасности, который запоминается в соответствующем банке данных;
— формат контрольной карты безопасности представляется в виде координатной сетки, по горизонтальной оси которой следует откладывать моменты наступления нарушений нормальной эксплуатации, а по вертикальной - соответствующие значения рейтинга нарушений;
— по истечении определенного периода времени Т вычисляется значение суммарного рейтинга безопасности, которое наносится на контрольную карту в виде штриховой линии;
— контрольная карта заполняется по мере наступления нарушений и расчета соответствующих значений рейтинга;
— нарушения, у которых рейтинги превышают значение некоторого априори заданного предела S с высокой вероятностью (Р >> 0,5), относят к предвестникам аварии;
— описания нарушений-предвестников запоминаются в соответствующем банке данных.
Результаты семантического моделирования данных СИПАС представлены на рисунке в виде диаграммы «сущность-связь».
Структура хранилища данных СИПАС
Элементы Интернет-подсистемы предназначены для сохранения информации о типовых отказах типовых технологических блоков.
Подсистема локальной СИПАС включает в себя таблицы описания установки (соответствуют сущностям «Блок» и «Элемент установки»), таблицу вероятных отказов элементов, таблицу фиксации отказов элементов, а также таблицы для хранения задаваемых априори аварийных последовательностей (сущность «Аварийная последовательность») и их элементов (сущность «Элемент аварийной последовательности»).
Заключение
Разработана модель хранилища данных СИПАС, позволяющая реализовать в СИПАС функциональные возможности идентификации ПАС с использованием метода АВПКО и контрольных карт Шухарта. Предложенная структура хранилища данных может быть использована для дальнейшей разработки системы идентификации ПАС технологических процессов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Оценка пригодности к эксплуатации технических устройств на опасных производственных объектах / Ю. Г. Зальников, Н. М. Литвинов, А. В. Кашлев и др. // Безопасность труда в промышленности. -2005. - № 5. - С. 24-28.
2. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. -Л.: Химия, 1983. - 352 с.
3. Ицкович Э. Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. - М.: Энергия, 1975. - 416 с.
4. Егоров А. Ф., Савицкая Т. В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. - М.: Химия, КолосС, 2004. - 416 с.
5. Жедунов Р. Р. Моделирование предметной области задачи управления технологическим процессом // Теоретический анализ и математическое моделирование информационных систем: отчет по НИР (госбюд., промежут., за 2004 год института информационных технологий и коммуникаций) рег. № РК 0120.0 504515. - Астрахань, 2005. - 140 с.
6. Жедунов Р. Р. Модель распределенной системы идентификации предаварийных ситуаций технологических процессов // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. - 2006. - № 1. - С. 152-157.
7. Жедунов Р. Р. Моделирование процесса распознавания предаварийных ситуаций системы управления технологическим процессом // Компьютерное моделирование-2005: тр. VI Междунар. техн. конф. -СПб.: Изд-во политехн. ун-та, 2005. - С. 365-367.
8. Проталинский О. М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологи-чесих процессов: моногр. - Астрахань: Изд-во АГТУ, 2004. - 184 с.
9. Филоненко А. В. Идентификация предаварийных ситуаций установки получения серы методом Клауса: дис. ... канд. техн. наук. - Астрахань, 2005. - 139 с.
10. Мелихов А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука, 1990. - 272 с.
11. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем: учеб. / Л. Н. Александровская, И. З. Аронов, А. И. Елизаров и др.; под ред. В. П. Соколова. - М.: Логос, 2001. - 232 с.
Статья поступила в редакцию 30.01.2009
SEMANTIC MODELLING OF DATA FOR A PRE-EMERGENCY CONDITIONS IDENTIFICATION SYSTEM OF A TECHNOLOGICAL PROCESS
R. R. Zhedunov
A semantic model of a data store for a pre-emergency conditions identification system is developed. It allows to realize functional capabilities of preemergency conditions identification due to the use of the analyses of types, reasons and criticality of failures and Shukhard’s control cards. The considered model includes: a data store scheme, the description of control cards method, used at work with the data store. Data stores and systems offered by other authors are considered as a whole. The model can be used for designing a distributed preemergency conditions identification system of technological processes, using Internet-technologies. Subsequently, it will allow to reduce the danger of operation of technological objects of various types, and also to increase the operation efficiency of installations due to the reduction of stops at false operation of automatic signaling systems.
Key words: identification, pre-emergency conditions, system, control card, analysis of types, consequences, criticality of failures, semantic modelling.
