Содержание к диссертации
Введение
1. Исследование путей повышения эффективности диагностики в условиях функционирования потенциально-опасных объектов городского хозяйства, постановка задачи исследования 7
1.1. Потенциально-опасные объекты и опасные вещества 8
1.2. Классификация чрезвычайных ситуаций 16
1.3. Типовые сценарии развития аварийных ситуаций на потенциально-опасных объектах городского хозяйства... 26
1.4. Аналитический обзор методов анализа опасности на потенциально-опасных объектах 30
2. Теоретическое обоснование структуры системы принятия решений в критических ситуациях на потенциально-опасных объектах городского хозяйства 42
2.1. Экспертные системы реального времени 42
2.2. Основные принципы построения экспертной системы диагностики и управления безопасностью 48
2.3. Поиск источника загрязнения окружающей среды 49
2.4. Разработка структуры автоматизированной системы диагностики и управления безопасностью потенциально-опасных объектов 63
3. Диагностика чрезвычайных ситуаций техногенного характера на потенциально-опасных предприятиях городского хозяйства 67
3.1. Локализация ЧС на основе анализа опасности объектов 70
3.2. Расчет показателей безопасности и управление безопасностью объектов 85
4. Основы построения системы диагностики и управления потенциально-опасными объектами 93
4.1. Разработка требований к программному обеспечению системы диагностики и управления потенциально-опасными объектами 93
4.2 . Разработка структуры базы данных 96
4.3 . Программное обеспечение расчета показателей безопасности 100
4.4. Алгоритм решения диагностики аварийной ситуации и принятием решений по её ликвидации 105
4.5. Расчет предварительного эффекта от внедрения системы мониторинга окружающей среды 119
Выводы 126
Заключение 127
Список использованных источников 128
Приложение 137
- Потенциально-опасные объекты и опасные вещества
- Экспертные системы реального времени
- Локализация ЧС на основе анализа опасности объектов
- Разработка требований к программному обеспечению системы диагностики и управления потенциально-опасными объектами
Введение к работе
Актуальность проблемы. Обеспечение безопасности жизнедеятельности городского населения является одной из важнейших задач, на решение которой направлены усилия ученых, политиков, администраторов, как в России, так и за рубежом. Актуальность этой задачи определяется стремительным темпом роста городов, ограниченностью территории, на которой проживает городское население, большой концентрацией на этой территории промышленных объектов. Поэтому основным источником опасности жизнедеятельности городского населения становится техногенный фактор, роль которого постоянно возрастает и который характеризуется опасностью возникновения чрезвычайных ситуаций, масштабы которых соизмеримы с крупными экологическими катастрофами и стихийными бедствиями.
Таким образом, одним из приоритетных направлений научных исследований в области мониторинга окружающей среды становиться разработка методов диагностики и принятия решений в критических ситуациях на потенциально-опасных объектах городского хозяйства, реализация которых в рамках информационной системы города обеспечит поддержку специалистам МЧС, территориальных органов Минприроды России, региональных и территориальных органов управления по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям в процессе принятия решений.
Формирование методического обеспечения задач локализации чрезвычайных ситуаций с последующим обоснованием принятия решений предполагает разработку конкретных методов, процедур и методик, предназначенных для использования в практической деятельности специалистов МЧС и других служб отвечающих за безопасность использования городского хозяйства.
Несмотря на достигнутые результаты в области диагностики чрезвычайных ситуаций, непрерывно растущие требования к качеству решения подобных задач и развития информационных технологий, требуют разработку более эффективных алгоритмов, обеспечивающих по сравнению с известными более высокие показатели.
Особую значимость для диагностики критических ситуаций приобретает исследование информации, характеризующей особенности каждого потенциально-опасного объекта, с точки зрения безопасности производственной деятельности. Для этого потребуется привлечение экспертов с целью оценки безопасности производства на технологических участках использующих опасные вещества.
Цель работы. Совершенствование методов диагностики состояния окружающей среды и повышение эффективности управления безопасностью потенциально-опасными объектами городского хозяйства с применением современных информационных технологий.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи: провести анализ особенностей построения и использования интеллектуальных систем, связанных с диагностикой состояния окружающей среды и управлением безопасностью потенциально-опасных объектов городского хозяйства, опыта применения отечественных и зарубежных разработок; провести анализ основных подходов и методов поиска объекта нарушившего экологическую обстановку; провести анализ основных подходов и методов выработки мероприятий по повышению безопасности ПОО и по ликвидации чрезвычайный ситуаций; разработать модель интеллектуальной системы диагностики и управления безопасностью потенциально-опасных объектов городского хозяйства; разработать алгоритм и методику исследования информации об окружающей среде, с целью выявления источника загрязнения; разработать человеко-машинную процедуру принятия решений по повышению безопасности потенциально-опасных объектов и по обоснованию мероприятий при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций; разработать прототип программной системы диагностики и управления безопасность потенциально-опасных объектов; провести апробацию результатов исследования.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использованы методы теории вероятностей, надежности, свидетельств, построения базы знаний с помощью правил продукции.
Научная новизна работы: разработана модель интеллектуальной системы диагностики и управления безопасностью потенциально-опасных объектов городского хозяйства; разработана методика и алгоритм локализации чрезвычайных ситуаций, с последующим обоснованием принятия решений по ликвидации последствий аварийной ситуации;
3) модернизирован метод анализа экспертных оценок. Практическая значимость состоит в использовании специалистами МЧС, территориальных органов Минприроды России, региональных и территориальных органов управления по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям разработанных методов для диагностики чрезвычайных ситуаций и обоснования принимаемых решений.
Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (1999 и 2000 г.г.), «Современные технологии в промышленности — МК-2001» (г. Пенза), «Математические методы в интеллектуальных информационных системах—ММИИС-2002» (г. Смоленск).
Потенциально-опасные объекты и опасные вещества
Городское хозяйство представляет собой сложную систему взаимосвязанных промышленных и других народнохозяйственных объектов, из которых можно условно выделить потенциально-опасные. Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» № 1579-п ГД от 20 июня 1997 г. классифицирует опасные производственные объекты по категориям следующим образом: 1) получаются, используются, перерабатываются, образуются, хранятся, транспортируются, уничтожаются следующие опасные вещества: a) воспламеняющиеся вещества - газы, которые при нормальном давлении и в смеси с воздухом становятся воспламеняющимися и температура кипения которых при нормальном давлении составляет 20 градусов Цельсия или ниже; b) окисляющие вещества - вещества, поддерживающие горение, вызывающие воспламенение и (или) способствующие воспламенению других веществ в результате окислительно-восстановительной экзотермической реакции; c) горючие вещества - жидкости, газы, пыли, способные самовозгораться, а также возгораться от источника зажигания и самостоятельно гореть после его удаления; d) взрывчатые вещества - вещества, которые при определенных видах внешнего воздействия способны на очень быстрое самораспространяющееся химическое превращение с выделением тепла и образованием газов; e) токсичные вещества - вещества, способные при воздействии на живые организмы приводить к их гибели и имеющие следующие характеристики: средняя смертельная доза при введении в желудок - от 15 миллиграммов на килограмм до 200 миллиграммов на килограмм включительно; средняя смертельная доза при нанесении на кожу - от 50 миллиграммов на килограмм до 400 миллиграммов на килограмм включительно; средняя смертельная концентрация в воздухе - от 0,5 миллиграмма на литр до 2 миллиграммов на литр включительно; f) высокотоксичные вещества - вещества, способные при воздействии на живые организмы приводить к их гибели и имеющие следующие характеристики: а средняя смертельная доза при введении в желудок - не более 15 миллиграммов на килограмм; а средняя смертельная доза при нанесении на кожу - не более 50 миллиграммов на килограмм; а средняя смертельная концентрация в воздухе - не более 0,5 миллиграмма на литр; g) вещества, представляющие опасность для окружающей природной среды - вещества, характеризующиеся в водной среде следующими показателями острой токсикации: а средняя смертельная доза при ингаляционном воздействии на рыбу в течении 96 часов - не более 10 миллиграммов на литр; средняя концентрация яда, вызывающая определенный эффект при воздействии на дафнии в течение 48 часов - не более 10 миллиграммов на литр; средняя ингибирующая концентрация при воздействии на водоросли в течение 72 часов - не более 10 миллиграммов на литр; 2) используется оборудование, работающее под давлением более 0,07 мегапаскаля или при температуре нагрева воды более 115 градусов Цельсия; 3) используются стационарно установленные грузоподъемные механизмы, эскалаторы, канатные дороги, фуникулеры; 4) получаются расплавы черных и цветных металлов и сплавы на основе этих расплавов; 5) ведутся горные работы, работы по обогащению полезных ископаемых, а также работы в подземных условиях. На территории России число химически опасных объектов превышает 3 тысячи. Особую опасность представляет железнодорожный транспорт, испытывающий наибольшую нагрузку при транспортировке опасных веществ (ОВ). Не следует забывать, что ОВ перевозят и автомобильным транспортом, так что не исключается возможность, что автомобиль с цистерной, заполненной ОВ, может оказаться там, где ее совсем не ждут. Помимо этих потенциально-опасных объектов в г. Твери располагается 16 стационарных источников экологической опасности (см. Табл. 1.1). способность по направлению ветра переноситься на большие расстояния, где и вызывать поражение людей; объемность действия, т. е. способность проникать зараженного воздуха в негерметизированные помещения; большое разнообразие ОВ, что создает трудности в создании фильтрующих противогазов; способность многих ОВ оказывать не только непосредственное действие, но и заражать людей посредством воды, продуктов, окружающих предметов. При авариях на потенциально-опасном объекте не исключается одномоментное заражение воздуха двумя и более токсичными агентами, образующимися в результате вторичных химических реакций, обусловленных аварией. А это может стать причиной комбинированного действия на организм нескольких ядов. При этом токсический эффект может быть усилен (синергизм) или ослаблен (антогонизм). Важнейшей характеристикой опасности ОВ является относительная плотность их паров (газов). Если плотность пара какого-либо вещества меньше 1, то это значит, что он легче воздуха и будет быстро рассеиваться. Большую опасность представляет ОВ, относительная плотность паров которых больше 1, они дольше удерживаются у поверхности земли, накапливаются в различных углублениях местности, их воздействие на людей будет более продолжительным. Одним из таких веществ является хлор (см. прил. ПЗ), который представляет наибольшую опасность в сжиженном состоянии. Газообразный хлор в 2,5 раза тяжелее воздуха. При выбросах жидкого хлора смертельно опасную зону составляет площадь в радиусе примерно 400 м от места выброса. Однако размеры этой зоны могут существенно меняться з зависимости от массы хлора, его энергетического состояния и характера аварийной ситуации. За последние 20 лет в России количество жидкого хлора, хранящегося на заводских складах, выросло в 10 раз при увеличении единичных объемов аппаратуры и транспортных средств, в 5-6 раз возросли объемы перевозок жидкого хлора. Ежемесячно в железнодорожных цистернах вместимостью 60 т транспортируется до 100 тысяч т жидкого хлора на расстояния до 3000 км; в пути следования и на станциях находится одновременно более 2500 цистерн с жидким хлором.
Экспертные системы реального времени
Очевидно, что реализация системы диагностики и управления безопасностью потенциально-опасных объектов должна быть построена с использованием технологии искусственного интеллекта. На сегодняшний день программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили значительное распространение в мире [16,52,87, 99, 100]. Их важность, и, в первую очередь, экспертных систем и нейронных сетей, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект. По мнению специалистов [16], в недалекой перспективе экспертные системы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их технология, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей. Выделяют несколько основных направлений этого рынка [2,3,8,55, 62,76,97]: а экспертные системы; а нейронные сети и "размытые" (fuzzy) логики; а естественно-языковые системы. В настоящее время систему искусственного интеллекта применяются для решения многих неформализуемых или трудно формализуемых задач: а распознавания и синтеза речи; а распознавания аэрокосмических изображений; прогнозирования котировки ценных бумаг и курса валют; а предупреждения мошенничества с кредитными карточками; оценки стоимости недвижимости; оценки финансового состояния предприятий и риска невозврата кредитов; обработки радиолокационных сигналов; контроля движения на скоростных автомагистралях и железных дорогах; диагностики в медицине; а добычи знаний из больших объемов данных в бизнесе, финансах и научных исследованиях. Место экспертных систем среди других методов обработки данных показано на рис. 2.1. При проектировании системы диагностики и управления безопасностью потенциально-опасных объектов городского хозяйства приходим к выводу, что сформулировать решение задачи диагностики математически невозможно, а для использования нейросетей необходим большой объем статистических данных, которого у нас нет. Таким образом, на первоначальном этапе создания системы необходимо привлечение экспертов для создания экспертной системы. Причем разрабатываемая экспертная система должна функционировать в режиме реального времени, на сегодняшний день это около 70 процентов рынка экспертных систем [16, 44]. Классы задач, решаемых экспертными системами реального времени, таковы: мониторинг в реальном масштабе времени, системы управления верхнего уровня, системы обнаружения неисправностей, диагностика, составление расписаний, планирование, оптимизация, системы-советчики оператора, системы проектирования. Далее рассмотрим наиболее распространенные оболочки экспертных систем. CLIPS (Язык С, интегрированная Продукционная Система) — OPS-ПОДОБНАЯ продукционная система, использующая вывод от фактов к цели, написанная на С в ANSI NASA. Механизм логического вывода CLIPS включает сопровождение, динамическое добавление правил и настраиваемые стратегии разрешения противоречий. CLIPS, включая динамическую версию, легко встраивается в другие прикладные программы. CLIPS включает объектно-ориентированный язык, названный COOL (Объектно-ориентированный Язык CLIPS), который прямо интегрирован с механизмом логического вывода. CLIPS выполняется на многих платформах, включая IBM PC. DYNACLIPS (динамические утилиты CLIPS) — включает доску объявлений, механизм динамического обмена знаниями и инструментальные средства для CLIPS v5.1 и v6.0. Она существлена как набор библиотек, который может быть связан с CLIPS v5.1 или CLIPS v6.0. Исходный текст не предоставляется. Для связи с другими интеллектуальными средствами используется доска объявлений.
Локализация ЧС на основе анализа опасности объектов
Решение о наличии ЧС на объекте городского хозяйства принимается исходя из условий отклонения значений измеряемых переменных (показателей состояния ПОО) от регламентных границ и нарушения основных соотношений между экологическими переменными. Рассчитанные по моделям переменные являются показателями непосредственно не наблюдаемыми, но имеющими важное значение для анализа состояния ПОО. Следует отметить, что не все используемые переменные несут непосредственную диагностическую нагрузку, часть из них может служить промежуточными величинами при расчетах. Те переменные, на основании анализа которых принимается решение о чрезвычайных ситуациях на потенциально-опасных объектах, будем называть диагностическими переменными. Признаком возможности наличия чрезвычайной ситуации является выход значения диагностической переменной за допустимые границы. Этот факт будем обозначать как нарушение по диагностической переменной (НДП). Появлению НДП по k-ой переменной [10] соответствует значение логической переменной Рк= 1, отсутствие НДП соответствуетPk — 0. Каждое НДП свидетельствует о возможности чрезвычайной ситуации на одном или нескольких объектах. Для определения степени влияния к-ой переменной на состояние работоспособности і-ого объекта экспертам предлагается упорядочить множество выделенных ПОО на множестве НДП {Р } по степени возможности чрезвычайной ситуации. Процедура экспертной оценки заключается в следующем. Эксперту предъявляется ситуация, соответствующая нарушению по одной диагностической переменной, и предлагается оценить числом в диапазоне [0;100] степень подозрения на наличие ЧС на каждом из выделенных ПОО. Таким образом, каждой k-ой диагностической переменной ставится в соответствие экспертно-определенное нечеткое множество объектов Ck где ct — объекты, чрезвычайные ситуации на которых могли бы вызвать отклонение от нормативных значений по k-ой диагностической переменной; /лк (ct) — степень принадлежности элемента ct множеству Q (равняется приведенной к диапазону [0;1] степени уверенности эксперта в наличии источника НДП по k-ой переменной на объекте с,); С — полное множество диагностируемых ПОО; 0 — пустое множество. Рассмотрим в общем виде постановку задачи распознавания ЧС на потенциально-опасных объектах. Пусть текущей экологической ситуации соответствует множество зарегистрированных НДП — Р : Обозначим множество объектов, действительно содержащих вредные вещества, из-за которых произошло НДП, как С . Тогда процедура диагноза сводится к решению следующего логического уравнения Если возникновение любого нарушения технологического режима s на объекте СІ является необходимым и достаточным условием появления всех НДП Рк, таких что ct є С к, то есть если где S—множество всех возможных нарушений технологического режима, то решение (3.8) могло бы быть найдено с помощью булевского или байесовского подходов [72]. На практике это означает требование взаимно независимости и однозначности связей между проявлениями и источниками неполадок, что в большинстве случаев неприемлемо для применения к реальным производственным процессам. Диагностические процедуры позволяют смягчить требования (3.9) и (3.10). Так при использовании подхода нечетких множеств это достигается расширением множества С путем включения маловероятных гипотез на стадии экспертной классификации. Тем самым создается определенная информационная избыточность диагностической системы. При нахождении решения уравнения (3.7) в виде (3.8) методом нечетких множеств степень принадлежности объекта cN к множеству ПОО определяется как где /Ut(cN) — степень принадлежности предприятия cN множеству Ct, активизированному появлением НДП Р(=1. Однако, ни булевский, ни байесовский подходы, ни даже метод нечетких множеств [11,23,28,43,56,67] не позволяют использовать процедуру (3.8) без наложения ограничений (3.9) и (3.10) для получения достоверного и полного диагноза, так как неопределенность, связанная с принятием решений в задачах диагностики чрезвычайных ситуаций далеко не исчерпывается нечеткостью экспертных оценок [72]. Она может быть вызвана и стохастическим характером процессов, и нестабильностью параметров, и зашумленностью измерений и т.д.
Разработка требований к программному обеспечению системы диагностики и управления потенциально-опасными объектами
Прикладное ПО включает различные программные модули, обеспечивающие решение функциональных задач системы мониторинга безопасности городского хозяйства. Разработанные ПО системы принятия решений в критических ситуациях удовлетворяет следующим требованиям: а ПО системы представляет собой комплекс взаимоувязанных программных модулем, обеспечивающих функционирование единого информационного ресурса и функциональных систем. а ПО системы предусматривает диалоговую систему обработки информации, дающую возможность пользователям непосредственно участвовать в процессе решения задач. ПО системы предусматривает возможность контроля автоматизированной обработки данных, обработки ошибочных ситуаций, проведения повторного решения или продолжения решения после устранения ошибки. а ПО является открытым для дальнейшего развития путем оперативной корректировки отдельных комплексов задач, подключения новых модулей и т.п. Так как система диагностики должна работать в режиме реального времени, она ПО должно удовлетворять требованиям экспертных систем реального времени, или динамических экспертных систем. Значимость инструментальных средств реального времени определяется не столько их бурным коммерческим успехом (на их долю приходится 70 процентов этого рынка), но, в первую очередь, тем, что только с помощью подобных средств создаются стратегически значимые приложения в таких областях, как управление непрерывными производственными процессами в химии, фармакологии, производстве цемента, продуктов питания и т.п., аэрокосмические исследования, транспортировка и переработка нефти и газа, управление атомными и тепловыми электростанциями, финансовые операции, связь и многие другие. Классы задач, решаемых экспертными системами реального времени, таковы: мониторинг в реальном масштабе времени, системы управления верхнего уровня, системы обнаружения неисправностей, диагностика, составление расписаний, планирование, оптимизация, системы-советчики оператора, системы проектирования. Статические экспертные системы не способны решать подобные задачи, так как они не выполняют требования, предъявляемые к системам, работающим в реальном времени: 1. Представлять изменяющиеся во времени данные, поступающие от внешних источников, обеспечивать хранение и анализ изменяющихся данных. 2. Выполнять временные рассуждения о нескольких различных асинхронных процессах одновременно (т.е. планировать в соответствии с приоритетами обработку поступивших в систему процессов). 3. Обеспечивать механизм рассуждения при ограниченных ресурсах (врема, память). Реализация этого механизма предъявляет требования к высокой скорости работы системы, способности одновременно решать несколько задач (т.е. операционные системы UNIX, VMS, Windows NT, но не MS-DOS). 4. Обеспечивать "предсказуемость" поведения системы, т.е. гарантию того, что каждая задача будет запущена и завершена в строгом соответствии с временными ограничениями. Например, данное требование не допускает использования в экспертной системе реального времени механизма "сборки мусора", свойственного языку Lisp. 5. Моделировать "окружающий мир", рассматриваемый в данном приложении, обеспечивать создание различных его состояний. 6. Протоколировать свои действия и действия персонала, обеспечивать восстановление после сбоя. 7. Обеспечивать наполнение базы знаний для приложений реальной степени сложности с минимальными затратами времени и труда (необходими использование объектно-ориентированной технологии, общих правил, модульности и т.п.). 8. Обеспечивать настройку системы на решаемые задачи (проблемная/предметная ориентированность). 9. Обеспечивать создание и поддержку пользовательских интерфейсов для различных категорий пользователей. 10. Обеспечивать уровень защиты информации (по категориям пользователей) и предотвращать несанкционированный доступ. Специфические требования, предъявляемые к экспертной системе реального времени, приводят к тому, что их архитектура отличается от архитектуры статических систем. Не вдаваясь в детали, отметим появление двух новых подсистем — моделирования внешнего окружения и сопряжения с внешним миром (датчиками, контроллерами, СУБД и т.п.) — и значительные изменения, которым подвергаются оставшиеся подсистемы. При проектировании системы мониторинга безопасности необходимо учесть, что существуют несколько узких мест, которые могут снизить производительность системы [14, 15, 44, 82, 83]: а Канал передачи информации с датчиков на сервер. Существующие датчики можно подключать по телефонному каналу связи (модем) и (или) через интерфейс RS232 на компьютер. а Обмен информацией между компьютерами (клиент-сервер). Необходимо использовать сетевое оборудование на ЮОМбит/с, а так же специализированных протоколов передачи данных реального времени (Н.323,БОТидр.).
