ПЗ - Методы визуализации данных системы производственного мониторинга (1194710), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Существует несколько видов классификации использованных материалов, они устанавливаются на основе определенных пунктов: Происхождение Степень вредности Агрегатное состояние Объект, создающий отходы Форма утильсырья чтобы легче воспринимать категории отходов таблица будет очень кстати, ее используют для упрощения восприятия. В сплошном тексте сложнее воспринимать классы опасности материалов, таблица же способствует четкому разделению видов отходов и их отношению к установленным уровням.

Более подробно следует остановиться на видах мусора, входящих в состав 5 известных категорий.

I категория

Так к первому типу относят все ртутьсодержащие отработки:

1. градусники;

2. ртутьсодержащие приборы;

3. гальванические элементы;

4. люминесцентные или ртутные лампы.

Проблемой является выбрасывание этих материалов на свалки. В окружающую среду попадают отходы всех предприятий. Сбор, хранение и транспортировку таких отработок стоит производить в специальных оцинкованных контейнерах с чехлами. К первому классу опасности относятся следующие вещества:

1. диэтилртуть;

2. акролеин;

3. протактиний;

4. теллур;

5. полоний;

6. плутоний;

7. оксид;

8. свинца и другие.

II категория

Ко второму уровню относятся вышедшие из эксплуатации аккумуляторные батареи. Эти отработки представляют серьезную опасность для экологии потому, что из этого материала в окружающую среду ежегодно попадают:

1. свинец – примерно 90 000 тонн;

2. раствор серной кислоты – 22 000 тонн;

3. другие вредные компоненты – около 10 000 тонн.

Хранение подобного материала выполняется на специально оборудованных территориях. К вредным веществам 2 класса опасности относятся:

1. бор;

2. нитриты;

3. свинец;

4. цианиды;

5. фенол;

6. фосфаты;

7. силикаты;

8. стронций и другие.

III группа

Третий класс включает в себя следующие отработки:

1. отработанные масла;

2. изношенные фильтры.

Это утильсырье угрожает уничтожению птиц и животных при попадании в водоемы или грунт. Хранение 3 класса веществ должно выполняться в специальных емкостях. Средняя смертельная доза попадания в желудок 150 мг. Средняя смертельная доза при попадании на верхний покров человека – 500 мг. Средняя концентрация в окружающем воздухе опасных веществ 3 класса, достаточная для смерти человека – 5000мг. Вещества, которые относятся к 3 классу опасности и вредны для здоровья человека:

1. марганец;

2. медь;

3. фосфаты;

4. цинк;

5. хром;

6. барий;

7. алюминий.

IV группа

К четвертому уровню вредности относят весь ряд нефтесодержащих веществ, образованные в процессе строительства нефтяных или газовых скважин. Хранят такие вредные вещества в специальных бункерах или на площадках. К вредным веществам 4 уровня опасности относятся:

1. симазин;

2. хлориды;

3. сульфаты.

V группа

Пятый уровень вредности включает утильсырье, которое принято считать малоопасным:

1. металл;

2. резину;

3. пластик;

4. бумагу

2.2 Системы визуализации данных

2.2.1 Общие сведения

Визуализация данных зародилась в древние времена – с тех самых пор, как люди начали собирать и анализировать информацию. Согласно общему определению, визуализация – это представление различной информации в виде изображений, графиков, таблиц – всего того, что значительно упрощает восприятие.

Безусловно, визуализация – важнейший этап в процессе анализа данных. Он помогает представить результаты исследований в простой и понятной форме, зачастую служит ключевым фактором для принятия решений в различных сферах деятельности.

И хотя у многих визуализация ассоциируется исключительно с линейными графиками и таблицами, на самом деле это обширная концепция, система передачи сложных идей, закономерностей и данных с помощью визуальных образов.

Сегодня визуализация находит применение не только в бизнесе, но и в науке, искусстве и даже повседневной жизни каждого из нас.

Четыре признака удачной визуализации

Удачную визуализацию определяют четыре основных фактора.

1. Новизна. Хорошая визуализация должна быть не только эффективной, но и предлагать свежий взгляд на вещи, выводить результаты анализа данных на новый уровень понимания.

2. Информативность. Одна из основных целей визуализации – донести до пользователя необходимую информацию – именно это является залогом принятия правильных решений.

3. Простота. Визуализация не должна быть перегружена лишней информацией, доступ к тем или иным показателям должен осуществляться простым и кратчайшим путём.

4. Эстетика. Слои, линии, формы и цвета играют немаловажную роль в восприятии визуальной информации [8].

Визуализация данных – эффективный инструмент для передачи сложных идей и закономерностей. Именно поэтому она находит широкое применение во многих сферах.

Можно выделить 3 основных области, где визуализация служит залогом прогресса и развития – бизнес, наука и искусство.

1. Визуализация в бизнесе

Одна из самых распространенных областей применения техник визуализации – статистика и отчеты (рисунок 3).

Как правило, руководитель компании не имеет технической подготовки, да и времени для того, чтобы копаться в цифрах. Поэтому специалистам в области анализа данных так важно уметь представлять информацию в доступном виде – именно это служит залогом принятия успешных управленческих решений.

С развитием технологий, визуальные отчеты стали интерактивными и получили название «панели» (от англ. dashboadr – панель управления). Они позволяют руководителю видеть положение дел в компании в режиме реального времени, получать результаты с разных точек зрения и т.д.

Рисунок 3 – Пример визуализации данных в бизнесе

1. Визуализация в науке

Пожалуй, наиболее ярким и известным примером визуализации данных в науке может служить периодическая таблица Менделеева, который структурировал информацию о химических элементах и представил её в наглядной форме (рисунок 4).

Рисунок 4 – периодическая система химических элементов.

Но если говорить о современной визуализации научных данных – здесь, как говорится, непаханое поле. Взять, к примеру, астрономию. Ежедневно телескоп «Хаббл» передаёт на Землю около 15 гигабайт данных. Проанализировав всю информацию, поступавшую с 2003 года, NASA удалось составить наиболее полную карту Вселенной (рисунок 5).

Рисунок 5 – Карта вселенной 2003 года

1. Визуализация в искусстве

Возвращаясь к разговору об эстетической составляющей, следует отметить, что сегодня визуализация данных стала искусством не только в переносном, но и прямом смысле этого слова.

Художники и скульпторы, вдохновлённые бесконечным ростом объёмов поступающей информации, превращают данные в абстрактные формы. Одни из них – Мэтью Ритчи. На рисунке 6 представлены её диорамы:

Рисунок 6 – Визуализация данных в виде абстрактных форм

2.2.2 Система «Cube»

В рамках проекта Cube создана открытая система для визуализации больших объемов статистических данных, в первую очередь так называемых временных (или динамических) рядов. Первоначально продукт был разработан для внутренних нужд компании Square, специализирующейся на обработке электронных платежей, но недавно код был открыт под лицензией Apache License 2.0.

В Cube используются передовые решения, базирующиеся на NoSQL–хранилище и технологиях HTML5. В частности, для хранения данных используется MongoDB, а для выполнения серверного JavaScript–кода применяется платформа Node.Js. Cube позволяет обрабатывать внешние события, переданные в формате JSON, агрегировать и обрабатывать все поступающие данные, визуализируя числовые модели на их основе в браузере пользователя, для чего применяется JavaScript–библиотека D3, в которой совместно используются возможности CSS3, HTML5 и SVG.

Реализованный в рамках проекта коллектор данных может принимать и сохранять поток событий, каждый элемент которого должен состоять как минимум из двух полей – времени и типа, определяющем пространство имён, с которым будет сопоставлено событие. Дополнительно могут быть переданы характеризующие событие данные и атрибуты, управляющие замещением ранее записанных данных. Эмиттеры, процессы отправки данных, могут быть написаны на любом языке программирования и использовать HTTP POST или WebSockets для передачи событий, которые будут сохранены в MongoDB. Для расширения функциональности Cube поддерживается подключение дополнений. Формирование графиков и отображения данных производится через специальный web–интерфейс, использующий методы визуального проектирования.

Как пример повседневного применения можно привести возможность отправки в систему срезов данных по объемам и специфике трафика каждые 5 минут, с последующим изучением всех накопленных данных в наглядном виде. Другой типичный вариант использования – протоколирование волатильности курса некой валюты в режиме реального времени. При этом следует иметь в виду, что модели числовых последовательностей позволяют не только осуществлять мониторинг хронологии поведения некоего показателя, но также предсказывать его вероятностное поведение в будущем, в результате автоматического выявления трендов, на основании уже накопленной информации) [9].

2.2.3 Программный комплекс «Система визуализации данных»

Программный комплекс «Система визуализации данных» – это удобный, легкий в освоении инструмент для автоматизации процесса информирования персонала, а также контроля производственных и других процессов в любой производственной и социальной структуре. Простая в установке и использовании, программа «Система визуализации данных» позволит сократить время создания и обработки информационных бюллетеней, статистических и аналитических блоков, вывод любой актуальной на текущий момент информации о состоянии производственного оборудования, оповещение и предоставление информации в наиболее удобной читаемой форме.

Программный комплекс «Система визуализации данных» позволяет создавать сценарии для различных производственных или отраслевых структур, объединённых в каких–либо технических или производственных задачах.

Система визуализации данных предназначена для постоянного вывода на отдельные экраны или видео стены различной производственной и корпоративной информации, для визуализации разнообразных производственных данных, вывода в реальном времени параметров технологических процессов и представления числовых, текстовых и видео данных в удобной и наглядной форме. В системе имеется конфигуратор-конструктор, позволяющий формировать дизайн вывода информации, выбирать удобные для отображения информации виджеты, связывать их с источниками данных, делить экран на отдельные сегменты, связывать сегменты видео стены с определёнными конфигурациями вывода данных и многое другое, задавать сценарий чередования виджетов и экранов.

На производственных предприятиях Система визуализации позволяет выводить информацию в географически удаленные центры контроля, офисы управленцев, информировать персонал в производственных цехах, на проходных, столовых, холлах. Система визуализации может настраиваться для работы с данными из любой СУБД, файловыми источниками данных, веб- и IP-камерами.

Для развертывания системы достаточно установить сервер и подключить его к предварительно подготовленному источнику данных. Вывод данных на клиентские экраны осуществляется через любой браузер, работающий на ОС Windows. Система не является инструментом анализа данных и предназначена только для вывода визуальной информации.

В настоящее время программный продукт Система визуализации данных используется на Красноярской ГЭС. На основе Системы визуализации данных были разработаны компоненты визуализации производственных данных к MES системе зарубежного производства. Отзывы и рекомендации от заказчиков могут быть высланы по запросу.

Характеристики

Список файлов ВКР