Диссертация (Модели и алгоритмы поддержки адаптивного управления пожарной безопасностью нефтегазовых объектов), страница 10

Такимобразом правый верхний угол будет содержать максимальные значениявозможных координат (xmax,ymax).63Для реализации генетического алгоритма необходимо закодироватьоптимизируемые параметры в двоичные строчки, таким образом, чтобы придекодировании число не могло получиться больше заданного максимума(размера территории объекта). Длина строчки зависит от размера максимума.Например, пусть переменная имеет интервал изменения [0, xmax ].Требуемое число битов находится по формуле: <= 2 ,(2.21) = ⌈log 2 ( )⌉.(2.22)Обратное преобразование строки битов в действительное значениепеременной выполняется по следующей формуле: = ⌈ ∗ /2 ⌉,(2.23)где представляет собой десятичное значение (ген) закодированной вбинарной системе координаты.Координата “y” определяется по аналогии с координатой “x”.Исходная популяция (популяции) генерируется случайно.

И её генотип имеет вид: = [(2 )2 (2 )2 ].(2.24)Функция соответствия. Оценка функции соответствия хромосомывыполняется в три шага:1. Преобразовать генотип хромосомы в фенотип. В данной задаче этоозначает преобразование двоичной строчки в соответствующее действительноечисло nk=(xk, yk), k=1,2,….,pop_size, где pop_size – число вариантов в исходнойпопуляции.2. Вычислить целевую функцию.643. Преобразовать целевую функцию в значение функции соответствия. Длярешаемой задачи оптимизации функция соответствия эквивалентна целевойфункции.( ) = ( ), = 1,2, … , _.(2.25)Функция соответствия играет роль среды и оценивает хромосомы постепени их приспособленности к выполнению критерия оптимизации.Отбор.

Для отбора использовался метод колеса рулетки. Согласно этомуподходу отбор осуществляется на основе некоторой функции распределения,которая строится пропорционально вычисленным функциям соответствиясгенерированныхвариантов-хромосом.Колесорулеткиможетбытьпредставлено следующим образом:1. Вычисляем значение функции соответствия ( ) для каждойхромосомы по предыдущей формуле (2.25).2. Вычисляем общую функцию соответствия популяции по формуле (2.18).3. Вычисляем вероятность отбора для каждой хромосомы по формуле(2.19).4.

Вычисляем совокупную вероятность для каждой хромосомы поформуле (2.19).Процесс отбора начинается с вращения колеса _ раз; при этомкаждый раз выбирается одна хромосома по следующему алгоритму:1. Генерируем случайное число из интервала [0,1];2. если ≤ 1 , то выбираем первую хромосому 1 ; иначе выбираем k-уюхромосому (2 ≤ ≤ _) такую, что −1 ≤ ≤ .Скрещивание. Для скрещивания хромосом используется метод с однойточкой обмена. Для этого генерируется целое число в промежутке [1, ( + )],которое будет точкой обмена генами.Мутация. Мутация состоит в изменении одного или большего числа геновс вероятностью равной коэффициенту мутации.

Так как мы имеем дело с65бинарными строками, то мутация заключается в инверсии соответствующегобита.2.6. Выводы по второй главе1. В результате проведенного анализа, было установлено, что приадаптивном изменении параметров проекта расчета пожарного риска, требуетсяполный перерасчет величин пожарного риска. В вопросах поиска оптимальнойкомбинации мероприятий по управлению пожарной безопасностью и поискарасположения новой технологической установки на нефтегазовых объектах,имеет место множество альтернативных вариантов, анализ которых можетзанять значительное количество времени и ресурсов.

Таким образом, адаптивноеуправление пожарной безопасностью без использования методов оптимизацииявляетсянерациональнойзадачейидляуменьшенияколичестварассматриваемых вариантов необходимо использовать оптимизационныеметоды.2. В результате изучения концепции генетических алгоритмов и обзора рядапубликаций сделан вывод о возможности использования данного метода длярешения поставленных задач. Поэтому была предложена модель поискаоптимальнойкомбинациимероприятийпоуправлениюпожарнойбезопасностью нефтегазовых объектов на основе генетических алгоритмов.3. НаосновепредложеннойклассическойДжономконцепцииХолландом,сгенетическихучетомалгоритмов,модификаций,созданыматематические модели поиска комбинаций возможных мероприятий поуправлению пожарной безопасностью нефтегазовых объектов.

Сформированацелевая функции, количественно отражающая эффективность каждого решения.4. Представлен алгоритм поиска комбинаций мероприятий по управлениюпожарной безопасностью нефтегазовых объектов на основе генетическихалгоритмов, со следующими модификациями для решения поставленной задачи:– Вместо использования бинарной строки, используется хромосома, геныкоторой являются идентификаторами мероприятий.66– Начальная популяция генерируется по специально разработанномуалгоритму.– Для создания наборов из различного количества мероприятий используется измененная операция мутации, заключающейся в случайном исключении одного из генов хромосомы.5.

Научная новизна полученной модели заключается в использованиягенетических алгоритмов в вопросе управления пожарной безопасностью нанефтегазовых объектах, а именно интеллектуальный подбор мероприятийнаправленных на управление пожарной безопасностью на нефтегазовыхобъектах и поиск оптимального расположения новых технологическихаппаратов на территории, на основе разработанной 3-х критериальной целевойфункции.67ГЛАВА 3. Компьютерное моделирование для решения задачи поддержкиуправления пожарной безопасностью нефтегазовых объектов3.1.

Определение требований к системе интеллектуальной поддержки принятиярешений на нефтегазовых объектахТрудности, с которыми сталкиваются специалисты в области управленияпожарной безопасностью на нефтегазовых объектах, а также результаты анализасуществующихсистемуправленияпожарнымирискамиопределяютнеобходимость, во-первых, систематизировать цели и задачи системыуправления пожарной безопасностью на нефтегазовых объектах, а во-вторых,разработатьэффективнуюструктурусистемыуправленияпожарнойбезопасностью.Согласно [6] определение расчетных величин пожарного риска на объектеосуществляется на основании:1.

Анализа пожарной опасности объекта.2. Определения частоты реализации пожароопасных ситуаций.3. Построения полей опасных факторов пожара для различных сценариев егоразвития.4. Оценки последствий воздействия опасных факторов пожара на людей дляразличных сценариев его развития.5. Наличия систем обеспечения пожарной безопасности зданий, сооруженийи строений.В свою очередь анализ пожарной опасности объекта предусматривает:1.

Анализ пожарной опасности технологической среды и параметровтехнологических процессов на объекте.2. Определение перечня пожароопасных аварийных ситуаций и параметровдля каждого технологического процесса.3. Определение для каждого технологического процесса перечня причин,возникновениепожароопасную.которыхпозволяетхарактеризоватьситуациюкак684.

Построение сценариев возникновения и развития пожаров, влекущих засобой гибель людей.Исходя из проблем, описанных в первой главе, сформированыдополнительные требования к разрабатываемой информационной системе:1. Возможность пополнять систему новыми моделями расчета пожарногориска и опасных факторов пожара.2. Хранение исходных данных, промежуточных значений и результатов вединой базе данных для возможности последующего анализа.3.

Общедоступность, возможность специалистам и экспертам выполнитьсвой экспериментальный расчет по различным моделям и предложить своимероприятия по снижению пожарного риска на объекте, что позволит выявлятьмалоизвестные и возможно эффективные приемы повышения пожарнойбезопасности объектов защиты.4. Возможность внедрения методов и алгоритмов по оптимизации значенийпожарных рисков на территории объекта, а также проведения экспериментов поих эффективности.5. Работа по модели SaaS 3 (Soft as Service), что позволит работать в сетиИнтернет и накапливать информацию о расчетах рисков, для проведениядальнейшего анализа принимаемых мер в каждом отдельном случае.На основании вышеуказанных данных сформирован функционал, которымдолжна обладать система по управлению пожарной безопасностью (таблица 3.1).– Список функций системы по управлению пожарной безопасностью№ НазваниеФункция1231 Блок ввода Выполняет функцию взаимодействия с пользователем на этапе сбора неисходныхобходимой информации для расчета требуемых значений рисков.

Онданныхвключает в себя такие элементы, как: ввод объектов, расположенных натерритории, их характеристики, характеристики веществ, обращающихсяна территории, метеоданные.Soft as Service – программное обеспечение как услуга. Такая модель позволяет иcпользовать приложение удаленно, например, через определенный веб-сайт.369Продолжение таблицы 3.11232 Блок “Конструктор Необходим для созданий логического дерева развития пожаросценариев”опасных событий.3 ГеоинформационОтвечает за расстановку технологических объектов и зданий сный блокпребыванием людей на подложку или интерактивную карту интернет-картографических сервисов.4 Блок проверки вве- Выполняет предпроверку введенных пользователем данных наденных данныхналичие ошибок, защищает программу от возникновения ошибок, вызванных пользователем.5 Расчетный блокИспользуя данные введенные в первых трех блоках, выполняетоперацию по расчету всех необходимых параметров.6 Блок вывода отчетаОтображает отчет о выполненном расчете, отражает все оперируемые параметры и итоговые значения рассчитанных величин.7 Блок геовизуализа- Отображает зоны распространения рисков по территории объцииекта и в селитебной зоне.8 Блок оптимизации и Содержит в своем составе специальные методы и алгоритмы поуправленияоптимизации значений пожарных рисков на территории.Вполнелогично,чтоструктурусистемыуправленияпожарнойбезопасностью необходимо выстраивать исходя из возлагаемых на нее задач.

Втаком случае, наиболее полноценной представляется структура, показанная нарисунке 3.1.Эта схема отражает облачную модель элементов системы по расчетупожарных рисков. Блоки, обведенные пунктирной линией, содержат визуальныйинтерфейс, таким образом, эти блоки непосредственно взаимодействуют спользователем.70– Схема взаимодействия элементов системы управления пожарной безопасностью на нефтегазовых объектахПроцедуру работыс информационнойсистемойможно описатьследующим образом [88]:1.

Пользователь при помощи персонального компьютера заходит наспециальный веб-сайт содержащий программу.2. Вводит информацию о технологических установках содержащихся натерритории нефтегазового объекта в блок ввода данных.3. Конструирует или загружает из базы сценарии развития возможныхпожароопасных ситуаций для каждого объекта присутствующего на территории.4. Устанавливает наружные технологические установки и здания с людьмина карте территории.5. Введенная информация проверяется в блоке проверки введённых данных.6.

Если веденные данные не содержат ошибок расчет значений опасныхфакторов пожара, а также расчетных величин пожарных рисков на территории.717. Принеобходимостирассчитанныеданныеобрабатываютсявинтеллектуальном модуле (управления), для оптимизации значений риска натерритории.8. Выводиться текстовый отчет о проведенном расчете в блоке выводаотчета.9. Отображаются зоны распределения потенциального риска на территорииобъекта и прилегающей селитебной зоне в блоке геовизуализации.3.2.

Структура классов в объектно-ориентированной информационной системе“FireRisks”В рамках разрабатываемой системы управления пожарной безопасностьюна территории нефтгазовых объектов ИС “FireRisks” использовался объектноориентированный подход [89, 90]. При этом под объектом понимаютинформационную структуру (класс) в виде совокупности атрибутов (свойств,параметров, характеристик) и совокупности методов (действий, процедур,операций) [89-91].Объектная модель описывается следующим образом: =< , {} >,(3.1)где С – описание класса; E – множество экземпляров класса.Порядок действий для применения объектно-ориентированного подхода:Определение объектов. Выявляются объекты предметной области,которые можно описать.Определение состояния объектов.