ДонНТУ   Портал магістрів

Реферат за темою випускної роботи

Зміст

Вступ

Гірниче виробництво є складною і небезпечною галуззю. У ході ведення робіт можуть виникати різні небезпечні події природного і технологічного характеру. Тому проблеми безпеки на об'єктах гірничого виробництва мають особливе значення. Аналіз і оцінка небезпеки можливих аварій є однією з ключових проблем промислової безпеки. Для комплексного охоплення стану виробництва застосовують системи контролю та управління, такі як УТАС. [1] 

Оцінку аварійної ситуації здійснює гірничий диспетчер. Якщо надходить інформація про аварійну або можливо аварійну \ передаварійну ситуацію, то гірничому диспетчеру необхідно максимально швидко, об'єктивно й всебічно оцінити виробничу обстановку, для прийняття актуального управляючого рішення. [2]

Аналіз здійснюється на підставі показників датчиків, які видаються застосовуваною системою контролю, або з урахуванням усних сповіщень від працівників.

На даному етапі часто виникають труднощі. Тому що автоматично вимірюється лише мала кількість показників, а доступна інформація має високу частку неоднозначності. В результаті чого спостерігається відсутність однозначних правил, критеріїв і методів оцінки аварійних ситуацій. Також має місце висока залежність від людського чиннику. Способи усунення або урахування такої невизначеності, на даний час, найчастіше базуються на досвіді диспетчера або інших експертів і є недостатніми. Це призводить до помилковим рішенням, які можуть вести до тяжких наслідків.


1. Актуальність теми

Від рівня контролю виробничих процесів і стану навколишнього середовища у виробках залежать життя працівників. В управлінні виробничим процесом шахти дуже важлива своєчасність і достовірність отримання необхідної інформації про стан виробничої обстановки. Тому починаючи з 70-х років минулого сторіччя на підприємствах вугільної промисловості широко впроваджуються засоби автоматизації, автоматизовані системи управління технологічними процесами (АСУТП) та системи оперативно-диспетчерського управління (СОДУ). [3] 

Однак, суто механічного урахування показників часто не достатньо. Відсутність засобів комплексного аналізу даних, створює складності в прийнятті управлінських рішень, при фіксуванні виробничих порушень. Тому виявлена проблема інтерпретації відхилень ключових показників від норми відносно виду аварійної ситуації. Це створює складності для точної і об'єктивної класифікації виду аварії в цілому. Але розробка і застосування відповідного програмного забезпечення може поліпшити, оптимізувати і спростити роботу. 

Таким чином, було встановлено, що завдання розробки інтелектуальної системи для визначення виду аварійної ситуації, є актуальною для вугільних шахт.

2. Мета і задачі дослідження та заплановані результати

Кінцева мета даної роботи – реалізувати інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для гірничого диспетчера з використанням елементів нечіткої логіки і методів класифікації та штучного інтелекту для вирішення проблеми визначення виду аварійної ситуації в режимі реального часу. [5]

Об'єктом дослідження: є способи і методи опису та ідентифікації станів виробничого процесу в шахті.

Предмет дослідження: методи класифікації аварійних ситуацій на шахт.

Основні задачі дослідження:

  1. Провести аналіз проблем класифікації аварійних ситуацій на шахті.
  2. Провести аналіз способів визначення стану виробничого процесу.
  3. Вибрати множини показників, які дозволяють оцінити поточну ситуацію стану робочого середовища виробничого процесу.
  4. Описати характеристики ключових показників з точки зору класифікації аварій.
  5. Вивчити характеристики аварій та описати їх за допомогою виділених раніше множин показників.
  6. Розробити методи класифікації з використанням елементів нечіткої логіки і штучного інтелекту.
  7. Розробити систему класифікації виду аварійної ситуації.
  8. Оцінити якість класифікації.

3. Загальний зміст роботи


Згідно темі, в роботи розглядаються особливості аварійних ситуацій на вугільних шахтах Україна. З метою спрощення системи, розглядаються тільки найбільш небезпечних аварійні ситуації природного характеру. [4 ]

Оцінку аварійної ситуації здійснює гірничий диспетчер. При виникненні аварійної ситуації головним його завданням є оптимальне управління ходом ліквідації аварійної ситуації з метою спасіння людських життів і мінімізації наслідків події. [2]

Якщо вид аварії відомий, то подальші дії диспетчера регламентовані відповідною інструкцією плану ліквідації аварій (ПЛА). ПЛА складається з інструкцій що до заходів для ліквідації для кожної виділеної на плані шахти позиції і для кожного типу аварій. Даний посібник розробляється для кожної діючої, реконструйованої або споруджуваної шахти. [4] Проте вид аварії, здебільшого, не відомий чи не очевидний .

Узагальнено якісна характеристика розвитку аварії представлена на рисунку 1. [6] 


Узагальнено якісна характеристика розвитку аварії

Рисунок 1 – Узагальнено якісна схема розвитку аварії

На рисунку 1 позначено:

tнр – час нормального функціонування об'єкта;

tу – час погіршення стану об'єкта; 

tра – період розвитку аварії;

tла – період ліквідації аварії;

А – точка критичного стану об'єкта.

Важливо зауважити, що найчастіше прийняття рішення про вид і заходи ліквідації аварії проводиться вже на етапі наявності явного аварійного стану. Що відповідає відрізку часу після крапки А на рисунку 1.

У даній роботі описана розробка системи класифікації видів аварійних ситуацій на ахте. Для розробки такої системи використані можливості існуючих систем контролю і управління гірським [1, 3] виробництвом в поєднанні із застосуванням модифікованих методів нечіткої логіки і штучного інтелекту. [5]



3.1 Короткий огляд особливостей предметної області


В рамках предметної області виділено, що на вугільних шахтах буває чотири основних види підземних виробничих аварій не технічного характеру, а саме: пожежа, вибух, обвал і затоплення або прорив води. [4, 7] 

Аварійні ситуації характеризуються за допомогою аналізу невеликої кількості доступних до виміру показників таких як: температура Т, рівень метану СН4, рівень вуглекислого газу С, напрям (+ / -) повітря V, наявність / відсутність (+ / -) струму I (на базовому обладнанні та в загальних лініях електроживлення). Які характеризують згідо норматівних данних прописаних в правилах техніки безпеки. [5]

Ці дані фіксуються за допомогою автоматизованих систем управління технологічними процесами або системи оперативно-диспетчерського управління. У роботі розглянуті такі дві популярні і високоефективні системи як АСОДУ и УТАС. [1, 2]  

Також вид аварійної ситуації уточнюється за допомогою аналізу ключових фраз, які виділяються з набору можливих стандартних голосових повідомлень. [5]

3.2 Опис підходу до класифікації виду аварії на шахті

Згідно з нормами і правилами безпеки, встановлено можливі діапазони показів автоматично вимірюваних параметрів. Діапазони проградуйовані на терми відповідні, певним експертами лінгвістичних змінних: «низький», «середній», «високий», «дуже високий» рівень небезпеки. [8] У системі, класифікації, якісний аналіз ситуації починається при зміні будь-якого з критичних вимірюваних параметрів до предаварійної межі, що відповідає «низькому» або «середньому» рівню небезпеки.

Також досить ефективно можна класифікувати вид аварії за допомогою ключових фраз повідомлень. Есперти з великою ймовірністю можуть співвіднести з певним видом аварії. Кілька ключових фраз можуть бути взаємодоповнюючими і складати певні ланцюжки, класифікуючи послідовностей. Набір цих правил може, як самостійно класифікувати ситуацію, так і використовуватися як доповнення базових правил системи.

В результаті проведеної роботи спроектована експертна системи класифікації аварій на шахті. Вона може застосовуватися в якості допоміжної системи підтримки прийняття рішень у діяльності гірського діспетчера. Принцип роботи системи представлений нижче на анімації 1. 

Принцип роботи системи класифікації

Анімація 1  – Принцип роботи системи класифікації

 (анімація: 5 кадрів, 10 циклів повторення,50 кілобайт)
( р i  – вхідні сигнали датчиків, f i – коди голосових повідомлень, rez  – результат класифікації)

3.3 Структура системи класифікації

Розробляється система складається з трьох  логічних блоків, які поетапно класифікують вид аварії. Класифікація відбувається на основі співвідношення поточного стану вимірюваних показників та класифікуючих фактів до  можливих видів ситуації за допомогою розроблених методів.

Блок № 2 аналізує набори наявних фактів, допомагають класифікувати особливості і вид аварійної ситуації (див. розділ 3.3). результати роботи блоків № 1 і № 2 перевіряються на суперечливість у модулі «V». 

У блоці № 3 відбувається остаточний аналіз і класифікація аварії. [5]

Логіко-формальна модель багаторівневої системи класифікації аварій представлена на рисунку 2.


Логіко-формальна модель багаторівневої системи класифікації аварій

Рисунок 2 – Логіко-формальна модель багаторівневої системи класифікації аварій

Де:

p1 - рn – чисельне значення вимірюваних показників (рівень метану – СН4, вуглекислого газу – СО, температура повытря – Т);

f1 - fn – виявленні факти, що описують голосові повідомлення фахівців з шахти; 

k1, k2, k3 – коди, отримані на виході блоків № 1, № 2 та № 3 відповідно;

REZ – кінцевий інтерпретований результат класифікації (повідомлення про передбачуване вигляді ситуації та рівні впевненості в точності результату). [5]

3.4 Особливості реалізації

У блоці № 1, на основі розробленої експертної таблиці, визначається «низький», «середній», «високий», «дуже високий» рівень небезпеки аварійної ситуації в шахті.

Вхідними даними виступають поточні автомат) тично фіксовані показники такі як: температура Т, рівень метану СН4, вуглекислого газу СО, напрям повітря V (+ / -) (де «+ » – норма, «– » не норма) і показник наявності струму I (+ / -) (тут «+» означає, що є струм, «-» – немає струму).

Ці показники є заголовками рядків таблиці. Для кожного вхідного параметра введений коефіцієнт важливості урахування.

Заголовками стовпців є вихідний критерій рівня аварійної небезпеки, а саме «низький», «середній», «високий», «дуже високий». Для визначення цих рівнів експертним шляхом визначені діапазони належності. 

Даний метод заснований на ідеї використання багатопараметричного критерію прогнозування, розробленого А.А. Недосекін. [9]  

Блок № 2 даної системи на вході аналізує одну або кілька ключових фраз, виділених з надійшов з шахти голосового оповіщення. Такі ключові фрази в даній системі формалізовані як факти, що є вхідними даними блоку № 2.

До виділених для аналізу фактами відносяться: 

f1= підвищення температури;

f2 = струмінь гарячого повітря; 

f3 = хвиля пилу;

f4 = запах диму \ гару \ плавлення;

f5 = різкий сплеск;

f6 = ударна хвиля;

f7 зміна напрямку повітря;

f8 = зупинка струменя (низька швидкість потоку;

f9 = підвищений приплив води;

f10 = пропала напруга.

Тут f1 - f10 – код факту.

На основі розроблених правил взаємодії подій \ фактів, визначається точність приналежності конкретного факту чи набору фактів до того чи іншого виду аварії. 

Детальніше правила виводу і результати роботи блоку описані в повному тексті роботи магістра. Блоки класифікації № 1 і № 2 можуть використовуватися як незалежно один від одного, так і разом, використовуючи розширену сукупну базу правил і знань в блоці № 3.

На вхід блоку № 3 подаються коди результатів попередньої класифікації з блоків № 1 і № 2. Ці дані говорять про наявність або відсутність аварійної ситуації та передбачуваний рівень небезпеки. [5]

Однак, важливо враховувати не тільки поточний стан аеро-газової ситуації, а відслідковувати швидкість і динаміку її протікання при аварійному або перед аварійному стані. Оскільки вимірювання датчиків фіксуються кожні 5 секунд, то можна відслідковувати динаміку змін як різниця отриманих чисельних показників. У системі, вводяться такі параметри як швидкість наростання чисельних показників і швидкість поширення порушень. Швидкість наростання чисельно фіксованих показників виражається параметром К і обчислюється за формулою:

К = рi–рi–1;                               (1)

Де рi – поточне значення параметра;

     рi-1 – попереднє значення параметра.

Визначення швидкості поширення порушень R здійснюється наступним чином:

R = ΔL / Δt;                               (2)

де ΔL – відстань між двома однотипними датчиками, які спрацювали, м;

   Δt – вчас, за який було зафіксовано нове значення, як різниця моменту сигналу попереднього і подальшого датчика , сек..

Ці коефіцієнти також розділені на діапазони щодо виділених терм лінгвістичних змінних: «низька», «середня», «висока», «дуже висока» небезпеку. Дані величини обчислюються в блоці № 3 на основі значень CO, CH4 і T та інформації про реальне розміщення відповідних датчиків. [5]

Нечіткі експертні системи використовують подання знань у формі нечітких продукцій і лінгвістичних змінних. Основу подання лінгвістичної змінної є терм з функцією приналежності. Наприклад, вид функції приналежності для концентрації базових параметрів класифікації представлені на рисунку 3.


Вид функцій належності для параметрів системи

Рисунок 3 – Вид функцій належності для параметрів системи  
а)вуглекислий газ (СО), б) температура (Т), в) метан (CH4)


Підсумовуючи вищесказане зауважимо, що блок № 3 являє собою нечітку експертну систему. Способом обробки знань є логічний висновок згідно нечітким продукцією. Формування моделі реалізується у вигляді сукупності продукційних правил типу (якщо, то ...),  регламентують взаємозв'язки вхідних і вихідних параметрів. [10]

Наприклад, у блоці № 3 використовуются правила наступного виду:

IF «вугл.газ = СОв» AND «температура = Тв» AND «метан = СНв» THEN «пожежа»;


Тут   вугл.газ, температура, метан, пожежа – імена лінгвістичних змінних; 

СО, Т, СН – відповідне значення термів даних лінгвістичнихзмінних; 

Терми мають індекси градації величини параметра: н – низький\ нормальний, с – середній\ допустимий , в – високий, дв  – дуже високий.


3.5 Режими роботи системи

Передбачається, що проектована система може працювати у трьох режимах:

  1. Датчики працюють справно, та подають фіксовані данні у блоці №1. Висновок блоку №1 перевіряється або доповнюється значенням фактів отриманих із сповіщень від близьких до центру порушень, робітників. Сукупні данні та результати передаються на блок №3. Д згідно закладених правил підбирається найбільш точний вид аварії.
  2. Блок №1 відпрацював, та отриманих даних достатньо для подальшого уточнення виду аварії в блоці №3.
  3. Сповіщення надійшли раніше ніж датчики зафіксували відхилення вимірюваних параметрів від норми, або датчики \ лінії електропередач несправні. Тоді класифікація може відбутися лише на базі цих фактів.

На виході розроблена система видає користувачу найбільш умістний вид поточної аварії з зазначенням визначеної точності. [5]

4. Перспективи подальших досліджень


Розроблений підхід до класифікації аварійної ситуації на шахті є базовим. Подальші поліпшення можливі за рахунок напрацювання статистики та розширення бази правил. Також, надалі можна розробити правила для класифікації також інших видів аварій. 

Однак складання правил та їх оптимізація є вельми складним процесом. Це вимагає тісної взаємодії з експертами. А оцінити ефективність роботи системи досить складно через відсутність доступних до аналізу статистичних даних у даній сфері.

Висновки

У роботі проведено аналіз застосовуваних на шахті автоматизованих систем управління. Виділено, структуровано та класифіковано доступні показники базових аварійних ситуацій. Представлена модель системи класифікації аварійних ситуацій на шахті і описано її основні принципи роботи.

Розроблена система класифікації є експертною системою, що використовує методи штучного інтелекту і елементи нечіткої логіки.

Описана система спроектована для використання на шахтах в роботі гірського диспетчера. Використання такої системи прискорить процес визначення виду аварії, і зменшить кількість невдалих або несвоєчасних рішень, а також знизить вплив людського фактора, за рахунок постійного автоматичного аналізу всіх доступних параметрів.

Важливе зауваження: При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення у січні 2014 року. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної да.

Список  джерел



  1. Лукціі за системою УТАС: структура, експлуатація та обслужеванніе /  ВК «Краснолиманська» Родинська: доповнення // К: Міністерство вугільної промисловості України, – 2009.
  2. Пастернак З. Г.  Посадова інструкція диспетчера гірського / Пастернак З. Г. ВК «Краснолиманська» Родинська: доповнення // К: Міністерство вугільної промисловості України, – 2007.
  3. Курносов В.Г. Основні напрямки розвитку робіт зі створення автоматизованих систем оперативно-диспетчерського управління гірничим підприємством //  Курносов, д.т.н., В.І. Силаєв, д.т.н., В.В. Синенко, к.т.н, А.А. Вінарік, д.т.н., В.І. Силаєв, д.т.н., В.В. Синенко, к.т.н, А.А. Вінарік // Донецьк: «Вебер», – 2009.
  4. НПАОП 10.0-1.01-10 Правила безпеки у вугільних шахтах // Наказ Державного комітету України з промислової безпеки, охорони праці та гірничого нагляду від 22 березня 2010 р. N 62 [Електронний ресурс]. – Режим доступу:  http://ohranatruda.in.ua.
  5.  Васюк В.О. Розробка та дослідження класифікації аварійних ситуацій на шахті на основі нечіткої логіки / В.О.Васюк, Н.К.Шатохіна // Інформаційні управляючі системи та комп’ютерний моніторинг (ІУС-2013) / Матерiали II мiжнародної науково-технiчної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених. – Донецьк, ДонНТУ – 2013.
  6. Наукові основи автоматизації у вугільній промисловості: досвід і перспективи розвитку: монографія / В.Г. Курносов, В.І. Силаєв; Міжнародний інститут незалежних педагогічних досліджень минп-ЮНЕСКО, ВАТ «АВТОМАТГІРМАШ ім. В.А. Антипова». – Донецьк: «Вебер» (Донецьке відділення), – 2009. – 422 с.
  7. Методичні рекомендації з классифікації аварій та інцидентів на небеспечних промислових об'єктах вугільної промисловості.  / Постанова Держгортехнанляду РФ от 29.11.2000 N 67.
  8. Кравец П. Сиcтеми прийняття рішень з нечіткою логікою   / Кравец П., Киркало Р. // Матерiали III мiжнародної науково-технiчної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених. – Львів, НУЛП – 2009.
  9. Недосеков А.О. Методологічні основи моделювання фінансової діяльності з використанням нечітко-множинних описів: автореф. дис. на здобуття наук. щаблі доктора. економ. наук: спец. 08.00.13 «Математичні та інструментальні методи економіки» /А.О. Недосекие – СП, – 2003.  – 12-15 с.
  10. Круглов В.В.  Інтелектуальні інформаційні системи: компьютерна пілтримка систем нечіткої логіки та нечіткого виводу / В.В. Круглов, М.И. Дли // М.: Фізматліт, – 2002.
    11.
↑ Вверх