Разработка интеллектуальной системы снижения валового выброса загрязняющих веществ в атмосферу химико-технологическими предприятиями

Подсистема передачи данных (ППД) играет роль обеспечения передачи результатов расчета и рекомендаций ЛПР до предприятий (руководителей, производственно-диспетчерского отдела, начальников цеха и т.п.). Канал связи может быть телефонной линией или удаленным доступом через Интернет к компьютеру управляющего отдела производства.

Результаты расчета представляют в виде таблиц данных и графиков. На основании этих данных через систему передачи результатов расчета ЛПР выполняет видеоконференции, консультант с предприятиями и им дает рекомендации о изменении производственной нагрузки. Переданные данные имеют большой объем и их необходимо защищаться от несанкционированного доступа.

На сегодняшний день в каждом предприятии есть своя сеть компьютеров и на этих компьютерах есть доступ к интернету. Поэтому мы предлагаем в качестве среды передачи информации использовать Интернет.

Т.к. Интернет это общая доступная глобальная сеть то в целях безопасности, надежности передачи информации и т.п. будем использовать технологию VPN (Virtual Private Network - Виртуальная Частная Сеть) [101]. Это даст нам возможность:

объединить локальные сети или отдельные машины, подключенные к сети общего пользования (интернет);

защищать (конфиденциальность, подлинность и целостность) передаваемую по открытым сетям информацию;

контролировать доступ в защищаемый сектор сети;

создать безопасный доступ пользователей VPN к ресурсам открытых сетей;

организовать между органами видеоконференции, видеотелефонию и видеотрансляцию.

Все технологии VPN можно разделить на два класса [102] в зависимости от того, каким образом они обеспечивают безопасность передачи данных:

технологии разграничения трафика (ATM VPN, Frame Relay VPN, MPLS VPN);

технологии шифрования (IP Security, Secure Sockets Layer, Point-to-Point Tunneling Protocol, Layer 2 Tunneling Protocol и т.п.).

Существуют три основных вида виртуальных частных сетей [103]:

VPN с удаленным доступом (Remote Access);

внутрикорпоративные сети VPN (Intranet-VPN); - межкорпоративные сети VPN (Extranet-VPN).

Для реализации системы передачи результатов расчета через Интернет в нашем случае выбран вид VPN сети с удаленным доступом [140]. На рисунке 20 представлена виртуальная частная сеть передачи результатов расчета через интернет.

Принцип работы VPN передачи результатов расчета: пользователи устанавливают соединения с местной точкой доступа к глобальной сети (PоP), после чего их вызовы туннелируются через Интернет. Затем все вызовы концентрируются на соответствующих узлах и передаются в сеть системы поддержки принятия решений по управлению химико-технологическими предприятиями. Удаленный пользователь (руководство предприятий), как правило, подключается к защищаемому ресурсу не через выделенный сервер VPN, а напрямую с собственного компьютера, где и устанавливается программное обеспечение, реализующее функции клиента VPN.

Рисунок 20 - Виртуальная частная сеть с удаленным доступом

Необходимо настроить серверную и клиентскую части VPN. Серверная часть это VPN PPTP-сервер для защищенного подключения клиентов. Т.к. больше часть компьютеров промышленных предприятий имеют операционную систему семейства MS Windows, то VPN сервер может быть настроен на серверных версиях MS Windows Server. Он настраивается как сервер удаленного доступа (RAS-сервер) в службе RRAS (Маршрутизация и удаленный доступ). А клиентская часть это VPN клиент, который может быть настроен на MS Windows на компьютере предприятия.

Такой подход не «привязывает» нас к определенной платформе, так как организовать VPN можно и другими программными средствами (Linux, Unix, Mac, Android и т.п.).

Выводы по третьей главе

Разработана функциональная структура интеллектуальной системы снижения валового выброса.

Приведено оформление баз данных для ЭС по результатам моделирования процесса распространения загрязнения.

Разработан комбинированный метод компьютерного математического и нечеткого моделирования, определяющий вклад каждого источника выброса вредных веществ в общий выброс в атмосферном воздухе.

Разработан новый метод вычисления оптимальных долей сокращения выбросов предприятий в соответствии с их долям в валовых выбросах загрязняющих веществ в атмосферу с учетом экономических и экологических факторов в режиме реального времени.

Разработаны методы выбора оптимальных параметров и структуры автоматизированной системы управления многосвязными объектами.

Приведено обоснование выбора программного комплекса вычислительной системы Matlab для разработки ЭС определения вклада каждого предприятия на основе нечеткой логики и ЭС расчете доли снижения нагрузки предприятия на основе генетического алгоритма, которое обладает всем необходимым инструментарием для создания ЭС.

Приведено обоснование выбора технологии VPN для обеспечения в защищенном режиме передачи информации о рассчитанных управляющих воздействий для лиц, принимающих решения на предприятиях.

Глава 4 Практическое применение интеллектуальной системы снижения валового выброса в атмосферу химико-технологическими предприятиями промышленного кластера г.Новомосковска Тульской области

4.1 Разработка структуры интеллектуальной системы снижения валового выброса загрязняющих веществ в атмосферу химико-технологическими предприятиями

В больших случаях при реализации систем управления производством не предусмотрен механизм контроля экологического воздействия на выходе производства. То есть, схемы управления производством как источником загрязнения окружающей среды. Обычно предприятия только заинтересуют о количестве и качестве продукции. Схема такой системы представлена на рисунке 21.

Рисунок 21 - Структура системы управления производством

На сегодняшний день, экологический контроль существует на каждом предприятии: этого требует российское законодательство. Но зачастую он не соответствует современным требованиям. В такой системе только есть обратная связь для оценки качества продукции, но отсутствует обратная связь для оценки экологического воздействия. Схема такой системы представлена на рисунке 22.

Исходя из всего вышесказанного, для реализации функции поддержки принятия решений по управлению предприятиями промышленного комплекса с помощью полученных данных к измерительной системе контроля загрязнения промышленного региона необходимо добавить в существующую систему новый структурный элемент.

Рисунок 22 - Структура системы управления производством без учета параметров загрязнения окружающей среды

На рисунке 23 химико-технологические производства рассматриваются как источники загрязнения атмосферного воздуха региона.

Рисунок 23 - Структура системы управления производствами с обратной связью и возможностью учета параметров загрязнения окружающей среды

В такой структуре учитывают виды продукции и ЗВ на выходе производства для управления предприятиями промышленного комплекса в режиме реального времени.

4.2 Подсистема вычисления вклада предприятий в суммарное загрязнения атмосферного воздуха

Подсистема расчета базовых вкладов предназначена для расчета вклада каждого предприятия в суммарную концентрацию загрязняющего вещества в точке измерения (ПНЗА). Вклад каждого предприятия изменяется в зависимости от режима его работы и метеоусловий.

4.2.1 Блок моделирования

Моделирование распространения ЗВ в атмосфере проводилось с помощью модуля Earth Science Module комплекса программ интерактивной моделирующей среды COMSOL Multiphysics [115].

В COMSOL Multiphysics существует приложение дифференциальных уравнений в частных производных (PDE) для моделирования на основе уравнения. Единственная зависимая переменная u - неизвестная функция в решаемой области. В коэффициентной форме PDE вычисляется по следующим формулам:

в Щ (4.1)

в Щ(4.2)

hu=r в Щ (4.3)

где Щ - решаемая область - объединение всех подобластей, Щ - граница области, n - единичный нормальный вектор направленный наружу от границы области.

Первое уравнение PDE должно быть удовлетворено в решаемой области. В прикладных режимах данное уравнение представляется в упрощенном виде без лишних членов. Второе и третье уравнения (граничные условия) должны фиксироваться на границах решаемой области. Второе уравнение PDE - обобщенное граничное условие Ньюмана. Такое уравнение немного отклоняется от традиционного использования в теории потенциала, где условие Ньюмана обычно относиться к случаю когда q=0. В терминологии метода конечных элементов граничные условия Ньюмана называются естественными граничными условиями, так как они не встречаются явно в слабой форме PDE. Третье уравнение PDE - граничное условие Дирихле. Условия Дирихле называются неотъемлемыми граничными условиями, потому что они ограничивают решаемую область.

Моделирование распространения загрязнения решается на основе уравнения турбулентной диффузии [137]. Для чистой диффузии, в общем случае нестационарное уравнение:

, (4.4)

где D - коэффициент диффузии м /с, R - константа скорости реакции, с - искомое поле концентраций, - временной коэффициент.

Граничное условие третьего рода:

(4.5)

где N - произвольное выражение потока,

k_c - коэффициент массопереноса, c _b - объемная концентрация.

Для прикладного режима конвекции и диффузии уравнение (4.4) изменяется следующим образом:

, (4.6)

добавляется поле скоростей, граничное условие:

. (4.7)

Для создания и расчета задачи рекомендованы следующие шаги:

выбирать размерность модели;

определять физический раздел в Model Navigator (Навигаторе моделей) и стационарный или нестационарный анализ концентрационного и скоростного полей;

определять рабочую область и задаем геометрию;

задать исходные данные, зависимости переменных от координат и времени;

указывать физические свойства воздуха, ЗВ и начальные условия;

указывать граничные условия решаемой области;

задать параметры и строить сетку;

определять параметры решающего устройства и запускать расчет;

настраивать режим отображения результатов моделирования; - получать результаты моделирования [116].

Для оценки концентрации ЗВ в расчетной области задаются следующие элементы:

здания предприятий;

вентиляционные трубы;

жилые застройки;

лес (представляется в виде пористой среды); - вспомогательные здания и другие объекты.

В качестве исходных данных для параметров и элементов расчетной области рассмотрен план-схема г.Новомосковска Тульской области (см. рисунок 1).

В расчетах были использованы следующие значения исходных величин:

плотность воздуха и вязкость воздуха (см. таблицу 7);

максимальная скорость ветрового потока 20;

коэффициент молекулярной диффузии для химических веществ в воздухе (см. таблицу 8);

температура окружающей среды 253-293.

Таблица 7 - Основные физические свойства воздуха

Коэффициент динамической вязкости (при н.у.)	17,2 мкПа·
Давление (при н.у.)	101325 Па
Плотность	1,424 кг/мі при -25 °C
	1,2929 кг/мі при 0 °C
	1,2047 кг/мі при 20 °C

Таблица 8 - Коэффициенты молекулярной диффузии

Диффундирующий газ	H2	Водяной пар	NH3	CH4	O2	CO2	CO	Cl2
Коэфф. (х10-5)	5,47	2,82	2,16	1,96	1,53	1,42	1,34	0,93

Навигатор Моделей: открыть Model Navigator на вкладке New. В списке Space dimension выберем 3D и нажать OK.

Создание Геометрии:

выбрать пункт меню Draw>Specify Objects>Line;

в открывшемся окне введить размеры рабочей области и нажать OK.

На рисунках 24, 25 показаны рабочие области центральной части и северной части г.Новомосковска с координатной осью и кнопками для рисования геометрии. В режиме 3D с помощью кнопок можно создать параллелепипеды, эллипсоиды и другие фигуры, а также управлять расположением координатных осей и освещением фигуры.

В меню Options находится большинство команд для работы с константами и функциями: Constants (Константы), Expression (Выражения), Coupling Variables (Переменные связи), Functions (Функция), Coordinate systems (Системы координат), Material/Coefficients Library (Библиотека материалов), Visualization/Selection settings (Установки визуализации), Suppress (Скрытие) [117].

Рисунок 24 - Рабочая область центральной части города

Рисунок 25 - Рабочая область северной части города

Граничные условия:

в меню Physics открыть Boundary Settings;

устанавливать граничные условия и нажать OK.

Генерация сетки:

определять сетку конечных элементов командой Mesh>Initialize Mesh или кнопкой ;

для увеличения количества точек нажать на кнопку или пункт меню Mesh>Refine Mesh.

Расчет:

в меню Solve (Решать) выбрать Solver Parameters;

в списке Solver (Решатель) выбрать Time dependent;

на вкладке General в поле Times вместо 0:0.1:1 вводить 0:30:6000 и нажать OK.

нажать на кнопку Solve (Решать).

Визуализация: после окончания расчета выводится распространение ЗВ в атмосфере по центральной и северной частям г.Новомосковска Тульской области в момент времени 6000 секунд.

Рисунок 26 - Распространение ЗВ в северной части при направлении восточного ветра: A - в виде 3D поверхности, B - в виде изолиний

На рисунках 26 A, 26 B, 27 A, 27 B, 28 A, 28 B, 29 A, 29 B показано распространение ЗВ в северной части при направлениях восточного ветра, южного ветра, северного ветра и северно западного ветра. С помощью карт концентраций ЗВ определяются места, где повышенная концентрации ЗВ.

При восточном направлении ветра Маклецкое шоссе является местом, где повышена вероятность высокой концентрация ЗВ в атмосфере.

Рисунок 27 - Распространение ЗВ в северной части города при южном направлении ветра: A - в виде 3D поверхности, B - в виде изолиний

При южном направлении ветра платформа Заводской парк и платформа ГРЭС являются местами, где велика вероятность высокой концентрация ЗВ в атмосфере.



Рисунок 28 - Распространение ЗВ в северной части города при северном направлении ветра: A - в виде 3D поверхности, B - в виде изолиний

При северном направлении ветра территория НАК «Азот» является местом, где велика вероятность высокой концентрация ЗВ в атмосфере.

Из рисунков 26-29 видно, что распространение ЗВ неравномерно из-за влияния застройки и рельефа местности. Анализ моделирования показал, что существуют места, где вероятность высокой концентрации ЗВ в атмосфере может быть при любом направлении ветра.

4.2.2 Блок нечеткого вычисления

Структура подсистемы определения вкладов предприятий в среде Matlab представлена на рисунке 30. Входными переменными являются скорость и направление ветра, температура атмосферы и режимы работы предприятий.

Рисунок 29 - Распространение ЗВ в северной части города при северно-западном направлении ветра: A - в виде 3D поверхности, B - в виде изолиний

Рисунок 30 - Структура подсистемы базовых вкладов ЗВ

Для построения данной подсистемы в командной строке основного окна Matlab необходимо набрать команду fuzzy. Окно редактора новой системы нечеткого вывода содержит следующие переменные: входную input1 и выходную output1 . Модуль fuzzy позволяет строить нечеткие системы двух типов - Мамдани и Сугэно [98].

Для каждой входной, выходной переменной необходимо задать лингвистические термы. Так, для лингвистической переменной «скорость ветра», для которой используются 7 термов «Штиль», «Тихий», «Легкий», «Слабый», «Умеренный», «Свежий», «Сильный», соответствующие шкале скорости ветра Бофорта (см. рисунок 31). Для переменной «скорость ветра» ФП имеют форму трапеции.

Рисунок 31 - Лингвистическая переменная «скорость ветра»

Аналогично, термы для оставшихся входных переменных. Все крупные предприятия находятся на северной части г.Новомосковска поэтому, для переменной «направление ветра» используются 2 терма «С» - северный и «С-З» - северно западный (см. рисунок 32).

Для переменной «направление ветра» ФП имеют форму треугольников.

На рисунке 33 представлена переменная «Т-температура» с 3 термами «Н» - низкая, «С» - средняя, «В» - высокая».



Рисунок 32 - Лингвистическая переменная «направление ветра»

Рисунок 33 - Лингвистическая переменная «Т-температура»

Для переменной «Т-температура» ФП также имеют форму треугольников.

На рисунке 34 представлена переменная «режимы работы» с 4 термами «нормальный режим», «пуск», «останов» и «аварийный режим». Для этой переменной ФП имеют форму трапеции.

Уточненные вклады экспертами не превышают 10, поэтому базовый вклад предприятий находится в диапазоне [0, 10] и разделен на 9 термов. На рисунке 35 представлена переменная базового вклада «НАК Азот». Термы для остальных предприятий аналогичны.



Рисунок 34 - Лингвистическая переменная «режимы работы»

Рисунок 35 - Лингвистическая переменная базового вклада «НАК Азот»

В данном случае для выходных переменных ФП имеют форму Гаусса.

Следующим этапом построения подсистемы определения вклада предприятий является определение набора правил. На рисунке 36 представлено окно редактора продукционных правил вывода подсистемы базовых вкладов.

Завершающим этапом построения нечеткой системы определения вклада предприятий является задание значений входных переменных (режимы работы предприятий и метеоусловия) и расчет искомого результата (вклад каждого предприятия), посредством дефаззификации результатов аккумуляции. На рисунке 37 показано окно средства просмотра правил нечеткой системы определения вклада предприятий.

Рисунок 36 - Продукционные правила вывода подсистемы базовых вкладов

Рисунок 37 - Окно средства просмотра правил вывода

Исходные входные переменные задаются набором красных вертикальных прямых на окне средства просмотра правил нечеткой системы определения вклада предприятий.

Для системы определения вклада предприятий, рассмотренной в данном примере, при входном векторе [328 3.36 16.3 4.75] (направление ветра - 328^о, скорость ветра - 3.36 м/c, температура - 16.3 ^оС, режим работы - нормальный) результат (базовый вклад для предприятий) будет: для производстваАммиака НАК «Азот» 6.25, для цеха М300 НАК «Азот» 5, для цеха 3А НАК «Азот» 3.75, для цеха 5А НАК «Азот» 3.75, для цеха №4 НАК «Азот» 2.29, для «P&G - Новомосковск» 2.06, для КНАУФ-ГИПС-Новомосковск 0.312, для ООО «Оргсинтез» 0.188, для ООО «Аэрозоль-Новомосковск» 0.188, для ООО «Полипласт» 0.188.

4.3 Подсистема вычисления управляющих воздействий по изменению режимов работы предприятий

Разрабатываемая подсистема вычисления долей сокращения выбросов решает поставленную выше задачу на основе генетического алгоритма в среде Matlab.

Как было сказано выше, необходимо найти минимум функции:

при условии выполнения следующих ограничений:

.

Для решения поставленной задачи в GATool вычислительной системы Matlab необходимо заполнить следующие поля:

Fitness function это подлежащая оптимизации функция, которая составляется в виде М-файлов функций.

Number of variables это число независимых переменных для целевой функции.

Для получения наилучших результатов обычно проводят расчеты с различными значениями опций. Выбор наилучшего вида значений опций основывается на методе проб и ошибок. На рисунке 38 показана панель опций (Options), которая позволяет устанавливать различные настройки для работы генетических алгоритмов.

Рисунок 38 - Панель опций генетического алгоритма

Основными параметрами в GATool вычислительной системы Matlab являются:

Population (популяция);

Fitness Scaling (масштабирование);

Selection (оператор отбора);

Reproduction (оператор репродукции);

Mutation (оператор мутации);

Crossover (оператор скрещивание);

Migration (перенесение особей между популяциями);

Algorithm settings (настройка алгоритма);

Hybrid function (гибридная функция);

Stopping criteria (критерий остановки алгоритма);

Plot Functions (вывод различной дополнительной информации по ходу работы генетического алгоритма);

Output function (функция выходных переменных);

Display to command window (набор информации для вывода в командное окно);

User function evaluation (вычисление значений оптимизированной и ограничивающей функций).

На таблице 9 представлены выбросы основных источников загрязнения комплекса промышленных предприятий.

Таблица 9 - Выбросы основных предприятий в атмосферу

Наименование объекта	Мощность выбросов, Кг/час
ОАО «КНАУФ - ГИПС-Новомосковск»	24,2
ОOО «Полипласт»	4,6
ООО «Проктер энд Гэмбл»	24,7
ООО «Оргсинтез»	5,7
ООО «Аэрозоль-Новомосковск»	28,8
Производство Аммиака - НАК «Азот»	69,2
Цех 3А - НАК «Азот»	44,1
Цех 5А - НАК «Азот»	44,1
Цех №4 - НАК «Азот»	34,7
Цех М300 - НАК «Азот»	58,3

Для выполнения задачи оптимизации следует выполнить команду в окне команд MATLAB (рисунок 39).

В результате оптимизации получим графический анализ решения (см. рисунок 40). На верхней диаграмме изображена наилучшая «особь», которая в данном случае является оптимальными долями сокращения выбросов соответственно для предприятий КНАУФ-ГИПС-Новомосковск, «P&G - Новомосковск», ОАО НАК «Азот», ООО «Оргсинтез», ООО «АэрозольНовомосковск», ООО «Полипласт».

Рисунок 39 - Команда оптимизации в окне команд Matlab

Рисунок 40 - Графический анализ решения

На нижней диаграмме показано изменение расстояния между «особями» в «поколениях» (итерациями). Из этого графика хорошо видно, что расчет по генетическому алгоритму практически прекращается после выполнения примерно 38 поколений (итераций), т.е. нет заметного улучшения в целевой функции после 38 «поколений».

Рисунок 41 - Вычисленные доли сокращения выбросов для предприятий

На рисунке 41 представлены доли сокращения выбросов для предприятий при условии, что измеренная концентрация NO в контрольной точке в 2 раза превышает ПДК. Вычисленные по разработанной методике доли сокращения выбросов ЗВ для предприятий равны соответственно: для КНАУФ-ГИПСНовомосковск 6 %, для «P&G - Новомосковск» 2 %, для ООО «Оргсинтез» 6,5 %, для ООО «Аэрозоль-Новомосковск» 1,5 %, для ООО «Полипласт» 2,5 %, Для цехов НАК «Азот»: производства Аммиака 6 %, цеха 3А 2 %, цеха 5А 2 %, цеха №4 1%, цеха М300 4,4 %. Разрабатываемая система рекомендует этим предприятиям именно в таком соотношении снизить нагрузку, до тех пор, пока концентрация ЗВ не станет ниже ПДК, т.е. придет в норму.

4.4 Выбор оптимальных параметров и структуры автоматизированной системы снижения валового выброса загрязняющих веществ в атмосферу

Для проверки работоспособности предложенного метода выбора оптимальных параметров и структуры интеллектуальной системы снижения валового выброса было произведено имитационное моделирование работы системы управления химико-технологическими предприятиями промышленного комплекса г. Новомосковска Тульской области, проведен анализ и сравнение результатов моделирования с данными многолетних наблюдений за прошедшие 10 лет. В итоге сделаны выводы о том, что зимой для использования в интеллектуальной системе снижения валового выброса лучше использовать МД центра тяжести, а летом - метод центра площади, в 90% случаев переменные режимов работы имеют форму трапеции, а в 88% случаев переменные метеоусловий имеют форму треугольника.

Определим степени влияния химико-технологических предприятий г. Новомосковска Тульской области на уровень изменения максимального отклонения концентрации загрязняющих веществ max от ПДК и уровень изменения времени t _p , за которое концентрация загрязняющих веществ снизится до ПДК. Результаты расчета степеней влияния предприятий на уровень изменения t _p и max в случае нормального режима работы, направления ветра «северо-западный», скорости ветра «легкий», температуры 20 ⁰С представлены в таблице 10.

Таблица 10 - Уровень изменения t _p и max

Наименование объекта	Изменение t p	Изменение max
ОАО «КНАУФ - ГИПС-Новомосковск»	90,4	67,3
ООО «Проктер энд Гэмбл»	87,7	60,4
ООО «Оргсинтез»	79,6	18,9
ООО «Аэрозоль-Новомосковск»	15,3	9,1
ОOО «Полипласт»	12,4	14,5
Производство Аммиака - НАК «Азот»	72,8	75,7
Цех 3А - НАК «Азот»	63,2	44,7
Цех 5А - НАК «Азот»	65,4	40,2
Цех №4 - НАК «Азот»	60,9	55,8
Цех М300 - НАК «Азот»	50,5	48,6

Из таблицы 10 следует, что ООО «Аэрозоль-Новомосковск» и ОOО «Полипласт» слабо влияют на уровень изменения t _p и ?max при указанных условиях. Следовательно, при данных условиях можно не учитывать выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от ООО «Аэрозоль-Новомосковск» и ОOО «Полипласт» в процессе выработки управляющих воздействий по снижению выбросов в атмосферу.

Многие ошибки и неадекватности можно выявить только в процессе эксплуатации интеллектуальной системы снижения валового выброса в реальной ситуации. Причины ошибок экспертов могут быть разными, например, профессиональные некомпетентность эксперта или дефекты органов чувств эксперта и его неординарные психические состояния и т.п. Для минимизации ошибок экспертов при разработке разработанной системы управления в качестве экспертов выбраны работники предприятий и контролирующих органов, сотрудники института кафедры БЖД и специалисты, защитившие по данной тематике. Общее количество экспертов составило больше 20.

Анализ результатов расчета степеней влияния предприятий химической технологии города Новомосковск Тульской области на уровень изменения максимального отклонения концентрации загрязняющих веществ ?max от ПДК и уровень изменения времени t _p , за которое концентрация загрязняющих веществ снизится до ПДК показал, что применение данного метода сократило число контуров автоматизированной системы управления предприятиями промышленного комплекса города Новомосковск Тульской области на 20%, а это в свою очередь упростило расчет управляющих воздействий по генетическому алгоритму и сократило общее время расчета на 35% [142].

4.5 Подсистема передачи информации о рассчитанных управляющих воздействиях

4.5.1 Настройка серверной части

Проанализировав все варианты, мы пришли к выводу, что на сегодняшний день самый дешевый вариант настройки VPN сервера является операционная система Windows 2000/2003 Server, поэтому мы её выбрали. Для того чтобы начать настройку сервер VPN нужно запустить службу «Маршрутизация и удаленный доступ» и зайти в свойства сервера как на рисунке 42.

Рисунок 42 - Маршрутизация и удаленный доступ

Выставить параметр "локальной сети и вызова по требованию", а также "сервер удаленного доступа", см. рисунок 43.

Рисунок 43 - Свойства сервера

Зайти во вкладку "IP", выбрать название внутреннего адаптера и создать статический пул адресов отличного от внутреннего, который будет присваиваться VPN клиентам. Затем, нажать на кнопку "Добавить", см. рисунок 44.

Рисунок 44 - Вкладка "IP"

Рисунок 45 - Новый диапазон адресов

Далее во вкладке "PPP" снимать галку с "Многоканальные подключения" для ускорения работы Интернета.



Рисунок 46 - Вкладка "PPP"

Во вкладке "Журнал событий" выставить параметр "вести журнал всех событий", см. рисунок 47.

Рисунок 47 - "Журнал событий"

Следующий шаг это конфигурирование портов. Зайти в свойства "Порты". По умолчанию RRAS создаст 5 "PPTP" , 5 "L2TP" и 1 "Прямой параллельный".

Для стабильной и устойчивой работы сервера необходимо удалить ненужные порты и создать порты, количество которых больше чем одновременных подключений.

Рисунок 48 - Маршрутизация и удаленный доступ

Рисунок 49 - Свойства портов

Удалять порты WAN(L2TP)



Рисунок 50 - Минипорт WAN(L2TP)

Выставить максимальное число PPTP портов, см. рисунок 51.

Рисунок 51 - Минипорт PPTP

В итоге получить следующее окно см. рисунок 52.



Рисунок 52 - Свойства портов

Чтобы создать нового пользователя необходимо зайти в "Управление компьютером", далее в "Локальные пользователи и группы", "Пользователи".

Рисунок 53 - Управление компьютером

Имена пользователей должны совпадать с именами клиентов заведенных в учетной записи, далее зайти во вкладку "Входящие звонки".



Рисунок 54 - Свойства клиентов

Удаленный доступ тестового пользователя разрешится в пункте "Разрешение на удаленный доступ (VPN или модем)". А для других пользователей рекомендовано указать их IP адрес в пункте "Статический IPадрес пользователя".

Рисунок 55 - Входящие звонки

Для создания политики удаленного доступа необходимо зайти в свойства "Разрешить доступ, если разрешены входящие подключения" как на рисунке 56.

Рисунок 56 - Маршрутизация и удаленный доступ

Нажать на кнопку "Изменить профиль"

Рисунок 57 - Свойства "Разрешить доступ, если разрешены входящие подключения»

На вкладке «Проверка подлинности» необходимо выбрать два параметра проверки подлинности MS-CHAP для ОС Windows и CHAP для других ОС.

Рисунок 58 - Вкладка "Проверка подлинности"

В последний шаг зайти на вкладку "Шифрование" и выбрать параметры шифрования (см. рисунок 59).

Рисунок 59 - Вкладка "Шифрование"

Все произведенные настройки серверной части VPN должны быть идентичны с настройкой клиентской части VPN.

4.5.2 Настройка клиентской части

В данном случае отображается настройка клиентской части VPN для операционных систем Windows XP. В других операционных системах от корпорации Microsoft процедура настройки выполняется аналогичным образом.

В первом шаге необходимо создать новое подключение-VPN с помощью "Создание нового подключения" в рисунок 60.

Рисунок 60 - Создание нового подключения

Откроется "Мастер новых подключений", см. рисунок 61.

Рисунок 61 - Мастер новых подключений

После нажатия на кнопку "Далее" выбрать "Подключить к сети на рабочем месте", см. рисунок 62.

Рисунок 62 - Подключить к сети на рабочем месте

Затем в окне "Мастер новых подключений" выбрать "Подключение к виртуальной частной сети".

Рисунок 63 - Подключение к виртуальной частной сети

Задать название соединения, например " NAK-Azot " для НАК «Азот».

Аналогично для других предприятий тоже задать название соединения.

Рисунок 64 - Мастер новых подключений - Организация

После нажатия на кнопку "Далее" необходимо указывать адрес VPN сервера. В данном случае это "vpn.novomoskovsk.ru".

Рисунок 65 - Мастер новых подключений - Выбор VPN-сервера

В следующем шаге необходимо настроить новое подключение-VPN, которое создано наверху.

После нажатия на кнопку "Завершить" в "Мастер новых подключений" появляется диалоговое окно подключения для VPN, см. рисунок 66.

Рисунок 66 - Окно “Подключение”

Нажать на клавишу "Свойства". В открывшемся окне на закладке "Общие" можно исправить VPN сервер, если он указан неверно или изменился. Он должен быть "vpn.novomoskovsk.ru", см. рисунок 67.

Рисунок 67 - Закладка "Общие"

На закладке "Параметры" увеличивать число повторений набора номера до 100, см. рисунок 68.

Рисунок 68 - Закладка "Параметры"

Настройка безопасности осуществляется на закладке "Безопасность" (см. рисунок 69).

Рисунок 69 - Закладка "Безопасность"

Нажать на кнопку "Параметры" в меню "Дополнительные (выборочные параметры)" и настраивать дополнительные параметры безопасности, см. рисунок 70.

Рисунок 70 - Дополнительные параметры безопасности

Нажать на кнопку "ОК" и переходить к следующей закладке "Сеть". В этой закладке выбрать тип VPN "PPTP VPN", см. рисунок 71.

Рисунок 71 - Закладка "Сеть"

После нажатия на кнопку "ОК" соединение VPN создано и настроено. Вводить логин и пароль в диалоговом окне подключения клиента, см. рисунок 72.

Рисунок 72 - Окно “Подключение”

После нажатия на кнопку "Подключение" связь между клиентом VPN и сервером VPN соединена. Внутри туннеля VPN шифруются все данные, которые передаются в Интернет и приходят из Интернета.

4.6 Обсуждение результатов и рекомендации

4.6.1 Общие рекомендации

Химические предприятия относятся к экологически опасным производствам. Это предъявляет повышенные требования для химических предприятий к совершенствованию технологии и модернизации оборудования, к уровню автоматизации, к системе управления непрерывным производством и т.п. Постоянное совершенствование технологии и модернизация оборудования на химических предприятиях позволяют снижать потерь вредных веществ на всех стадиях технологического процесса.

На почти всех предприятиях химической промышленности установлена система фильтров для улавливания аэрозолей, очистки выбрасываемых газов от технологических процессов, аппаратов. В течение определенного времени эти фильтры устареют и начнут неэффективно работать. Но замена этих фильтров сильно влияет на все процессы работы предприятий. Поэтому необходимо использовать дополнительные фильтры на выбросе, чтобы обеспечить экологическую безопасность.

Выше сказано, что комплекс промышленных предприятий находится на значительном удаление от жилой зоны, а измерительная система контроля загрязнения находится в этой жилой зоне. Поэтому измерение концентрации ЗВ в измерительной системе неактуально и своевременно не отражает изменение режимов работы предприятий. Поэтому предлагается переместить полностью или частично измерительную часть на территории комплекса промышленных предприятий. В таком случае интеллектуальная система снижения валового выброса будет эффективнее и точнее вырабатывает рекомендации предприятиям с целью обеспечения оптимального качества воздуха.

Существует «экологический» конфликт интересов проверяющих уполномоченных органов и производителей. Предприятие хочет получить максимум чистой приведенной стоимости и минимум выставленных ему управляющим органом экологических штрафов. Система расчета штрафов должна быть достаточно гибкая. Их можно было бы корректировать с учетом реальных различий между схожими нарушениями. Выполнение рекомендаций, выработанных интеллектуальной системой управления предприятиями промышленного комплекса, поддержит принятие решений по снижению уровня экологических штрафов. Если нарушитель имеет высокую степень выполнения рекомендаций по системе управления предприятиями промышленного комплекса (степень сотрудничества/отказа сотрудничать с контрольно-надзорным органом), то он имеет право на снижение размера штрафа и платы за загрязнением окружющей среды. В целом, чем скорее после выявления нарушения нарушитель начал принимать корректирующие меры и чем полнее эти корректирующие меры, тем более значительное сокращение штрафа следует рассмотреть.

Результаты диссертационной работы могут быть использованы в учебном процессе В курсах: «Экология», «Безопасность жизнедеятельности», «Интеллектуальные системы», «Автоматизация производственных процессов» и т.п.. Методика создания интеллектуальной системы снижения валового выброса позволит студентам приобрести практические навыки по моделированию распространения ЗВ в атмосфере и проведению расчетов вклада источников в суммарную приземную концентрацию ЗВ средствами нечеткой логики, расчета оптимальных долей изменения нагрузки предприятий в соответствии с их вкладами и получить экологические и метеорологические параметры, необходимые для практических занятий, выполнения курсовых и дипломных проектов и работ.

4.6.2 Вспомогательные рекомендации предприятиям по снижению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу

Вспомогательные рекомендации имеют нестандартный характер и применяются нерегулярно, в зависимости от ситуации. Эти рекомендации используются как советы и консультации для предприятий при управлении экологической безопасностью.

В первой очереди необходимо рассматривать рекомендации по сокращению выбросов, не связанные со снижением объемов производства и с существенными изменениями технологического режима.

В случае невозможно обеспечить необходимое снижение уровня загрязнения атмосферного воздуха региона, то рассматриваются рекомендации, связанные с остановкой некоторых второстепенных производств. Если, согласно предупреждению, концентрация какого-либо ЗВ в атмосферном воздухе за требуемый период времени будет ниже предельно допустимой, то рекомендации по регулированию выбросов не проводятся. В этом случае необходимо контролировать соблюдение установленных нормативов выбросов.

В зависимости от расчета долей сокращения выбросов выдаются рекомендации по-разному, с учетом оценки экспертов.

В случае доли сокращения выбросов до 10% на основе рассмотрения методики [114] и согласования экспертов отнесны следующие рекомендации для предприятия:

усилить контроль за точным соблюдением технологического регламента производства;

запрещать работу оборудования на форсированном режиме;

рассредоточить во времени работы технологических агрегатов, не участвующих в едином непрерывном технологическом процессе, при работе которых выбросы ЗВ в атмосферу достигают максимальных значений;

усилить контроль за работой контрольно-измерительных приборов и автоматических систем управления технологическими процессами;

запрещать продувку и чистку оборудования, газоходов, емкостей, в которых хранились ЗВ, ремонтные работы, связанные с повышенным выделением ЗВ в атмосферу;

усилить контроль за герметичностью газоходных систем и агрегатов, мест пересыпки пылящих материалов и других источников пылегазовыделения;

усилить контроль за техническим состоянием и эксплуатацией всех газоочистных установок;

обеспечить бесперебойную работу всех пылеочистных систем и сооружений и их отдельных элементов, не допускать снижения их производительности, а также отключения на профилактические осмотры, ревизии и ремонты;

обеспечить максимально эффективное орошение аппаратов пылегазоулавливателей;

проверить соответствие регламенту производства концентраций поглотительных растворов, применяемых в газоочистных установках;

ограничить погрузочно-разгрузочные работы, связанные со значительными выделениями в атмосферу ЗВ;

использовать запасы высококачественного сырья, при работе на котором обеспечивается снижение выбросов ЗВ;

интенсифицировать влажную уборку производственных помещений предприятия, где это допускается правилами техники безопасности;

прекратить испытание оборудования, связанного с изменениями технологического режима, приводящего к увеличению выбросов ЗВ в атмосферу;

обеспечить инструментальный контроль степени очистки газов в пылегазоочистных установках, выбросов ЗВ в атмосферу непосредственно на источниках и на границе санитарно-защитной зоны [114].

В случае доли сокращения выбросов от 10% до 20% на основе рассмотрения методики [114] и согласования экспертов отнесны следующие рекомендации для предприятия:

снизить производительность отдельных аппаратов и технологических линий, работа которых связана со значительным выделением в атмосферу ЗВ;

уменьшить интенсивность технологических процессов, связанных с повышенными выбросами ЗВ в атмосферу на тех предприятиях, где за счет интенсификации и использования более качественного сырья возможна компенсация отставания;

принять меры по предотвращению испарения топлива;

запретить сжигание отходов производства и потребления, если оно осуществляется без использования специальных установок, оснащенных пылегазоулавливающими аппаратами;

запретить работу на холодильных и других установках, связанных с утечкой загрязняющих веществ [114].

В случае доли сокращения выбросов от 20% до 30% на основе рассмотрения методики [114] и согласования экспертов отнесны следующие рекомендации для предприятия:

снизить нагрузку или остановить производство, сопровождающееся значительными выделениями ЗВ;

отключить аппараты и оборудование, работа которых связана со значительным загрязнением воздуха;

остановить технологическое оборудование в случае выхода из строя газоочистных устройств;

запретить отгрузку готовой продукции, сыпучего исходного сырья и реагентов, являющихся источником загрязнения;

перераспределить нагрузки производств и технологических линий на более эффективное оборудование;

остановить пусковую работу на аппаратах и технологических линиях, сопровождающихся выбросами в атмосферу;

снизить нагрузку или остановить производство, не имеющее газоочистных сооружений;

провести поэтапное снижение нагрузки параллельно работающих однотипных технологических агрегатов и установок [114].

Кроме вышеуказанных рекомендаций по изменению нагрузки, в зависимости от вида деятельности и своих особенностей предприятия могут регулировать нагрузку по-разному. Например, в случае, когда оператор производства аммиака-2 НАК «Азот» получает управляющие рекомендации по снижению нагрузки до 20%, то он должен регулярно контролировать объем, температуру дымовых газов трубчатой печи поз.101-B, вспомогательного котла поз.101-BU и их состав.

В [143] написано что, разработанная для отечественных азотнокислотных заводов система автоматического регулирования технологического процесса производства азотной кислоты предусматривает, прежде всего, регулирование нагрузки агрегата, соотношения расхода аммиака и воздуха, давления, уровня воды в паровом котле и кислоты в башнях и регулирования концентрации продукционной кислоты. Нагрузка агрегата регулируется изменением подачи воздуха в смеситель аммиака и воздуха.

В [144] написано что, наличие резервной производственной мощности обусловлено необходимостью периодической остановки части оборудования для выполнения ремонтных и регламентных (профилактических) работ, а также для регулирования объема производства продукции. Наиболее оптимальные нагрузки оборудования, как правило, находятся в диапазоне 80-90% от их максимальных значений.

В [145] описана характеристика «гибкость» производства карбамида: превосходная гибкость технологического процесса производства карбамида позволяет производить почти все запрашиваемые гранулометрические составы, начиная со среднего диаметра 2-7 мм, на одной установке без остановки при переходе на другой размер гранулята. Гранулятор пускается и отключается простыми операциями, а его минимальная рабочая нагрузка составляет 40 % номинальной производительности.

В [146] определена приоритетность регулирования текущих технологическимхпараметров процесса получения полиэтилена и параметров отклонений по дням выхода полученной продукции (отклонениях от нормы). Регулирование нагрузки по полиэтилену является наиболее важным, поскольку отклонение его от нормы ведет к увеличению расхода катализатора и дальнейшему увеличению расхода водорода, и, как следствие - ухудшение показателя текучести расплава гранул и порошка.

Эти данные говорят о возможности изменения нагрузки

(производительности) на непрерывных химико-технологических предприятиях во время их нормального функционирования в соответствии с технологическим регламентом.

Разработанные методы и полученные рекоментации носят универсальный характер. Так между автором диссертации и компанями ООО «Интер-П», ООО «Интер-Капитал», ООО «Интер-Плюс» были заключены договоры о сотрудничестве. В рамках этих договоров были проведены исследования, на основании которых автор диссертации с помощью разработанной в данной диссертации методики провел расчеты долей изменения нагрузки основных цехов этих предприятий в соответствии с их вкладами в общее загрязнение атмосферного воздуха и сформировал рекомендации для каждого источника загрязнения - цеха этих предприятий. ООО «Интер-П», ООО «Интер-Капитал», ООО «Интер-Плюс» применили разработанные рекомендации и подтвердили, что был получен положительный эффект.

Выводы по четвертой главе

Разработана структура системы управления предприятиями промышленного комплекса с обратной связью и возможностью учета параметров загрязнения окружающей среды.

Дано научное обоснование построения интеллектуальной системы снижения валового выброса, произведены исследования, подтверждающие эффективность выбранных методов реализации данной интеллектуальной системы с целью снижения концентрации загрязняющих веществ в выбросах в атмосферу, которые позволяют ей эффективно функционировать.

Описана практическая реализация разработанной интеллектуальной системы снижения валового выброса ЗВ в атмосферу химико-технологическими предприятиями промышленного кластера г.Новомосковска Тульской области.

Реализованы методы выбора оптимальных параметров и структуры автоматизированной системы снижения валового выброса ЗВ в атмосферу химико-технологическими предприятиями промышленного кластера

г.Новомосковска Тульской области.

В результате использования ЭС вкладов стало возможно определить вклад каждого предприятия - источника загрязнения в суммарную концентрацию загрязняющих веществ, выявлять химико-технологические предприятия - наиболее потенциальные источники загрязнения атмосферного воздуха в промышленном регионе, получать информацию для более точного принятия решения по управлению степенью загрязнения в реальном времени.

С помощью разработанной интеллектуальной системы снижения валового выброса стало возможно поддерживать загрязнение атмосферы в пределах норм при больших суммарных выбросах, определить или прогнозировать в условиях неопределенности в реальном времени развитие экологических и социально-экологических ситуаций, а также получить соответствующие рекомендации по их регулированию. В результате такого решения предприятия могут существенно снизить платежи за сверхнормативный выброс в атмосферу.

Дано научное обоснование построения виртуальных сетей VPN для обеспечения в защищенном режиме передачи информации о рассчитанных управляющих воздействий для лиц, принимающих решения на предприятиях.

Выработаны рекомендуемые управляющие воздействия предприятиям в соответствии с их долями в валовых выбросах ЗВ в атмосферу.

Заключение

В результате проведенного аналитического обзора современного состояния химико-технологических систем и особенностей их воздействий на окружающую среду был сделан вывод об актуальности разработки автоматизированной системы управления предприятиями промышленного комплекса с учетом экологических факторов, функционирующей в условиях неопределенности и недостаточности информации. При разработке данной системы необходимо использовать интеллектуальные методы и модели, основанные на знаниях, теории моделирования и искусственном интеллекте.

На основе проведенного анализа был сделан вывод, что построение интеллектуальной системы снижения валового выброса ЗВ в атмосферу химико-технологическими предприятиями является целесообразным в совокупности с использованием интеллектуальных методов и новых информационных технологий в экологической безопасности отрасли.

Исходя из выявленных проблем, для решения поставленных задач, была разработана интеллектуальная система снижения валового выброса с целью снижения концентрации загрязняющих веществ в выбросах в атмосферу, которая учитывает экономические и экологические факторы в режиме реального времени в условиях неопределенности и недостаточности информации.

В данной работе были проанализированы возможные подходы создания системы искусственного интеллекта и выбраны наиболее подходящие варианты из них для реализации интеллектуальной системы снижения валового выброса ЗВ в атмосферу промышленными предприятиями.

Разработана интеллектуальная система снижения валового выброса с целью уменьшения концентрации ЗВ в выбросах в атмосферу, которая учитывает экономические и экологические факторы в режиме реального времени и отличается от известных ранее тем, что в ней вычисляются на базе технологий искусственного интеллекта оптимальные доли изменения нагрузки предприятий в соответствии с их долями в валовых выбросах ЗВ в атмосферу в условиях неполной и нечеткой информации.

Разработана структурная схема системы снижения валового выброса с учетом экологических параметров, включающая ЭС вкладов, ЭС вычисления долей изменения нагрузки и базы знаний.

Разработан комбинированный метод с использованием математического аппарата нечеткой логики и компьютерного моделирования физических сред, позволяющий определить вклад каждого источника выброса вредных веществ в суммарный выброс в атмосферном воздухе.

Разработан метод вычисления оптимальных долей изменения нагрузки предприятий в соответствии с их долям в валовых выбросах ЗВ в атмосферу с учетом экономических и экологических факторов в режиме реального времени.

Предложенные в работе модели и методы реализованы в интеллектуальной системе снижения валового выброса и использованы для практической реализации системы управления химико-технологическими предприятиями промышленного кластера г.Новомосковска Тульской области.

Дано обоснование построения виртуальных сетей VPN для обеспечения в защищенном режиме передачи информации о рассчитанных управляющих воздействий для ЛПР.

Выработаны рекомендуемые управляющие воздействия предприятиям в соответствии с их долями в валовых выбросах ЗВ в атмосферу.

Разработана новая методика построения интеллектуальной системы снижения валового выброса с учетом экологических параметров в условиях неопределенности и недостаточности информации, которая может быть рекомендована в качестве типовой структуры системы управления в аналогичном промышленном регионе.

С помощью разработанной интеллектуальной системы снижения валового выброса стало возможно поддерживать загрязнение атмосферы в пределах норм при больших суммарных выбросах, определить или прогнозировать в условиях неопределенности в реальном времени развитие экологических и социально-экологических ситуаций, а также получить соответствующие рекомендации по их регулированию. В результате такого решения предприятия могут существенно снизить платежи за сверхнормативный выброс в атмосферу.

Сделан вывод о возможной применимости разработанных способов и алгоритмов решения аналогичных задач по построению подобных автоматизированных систем управления.

Разработана и внедрена в компаниях ООО «Интер-П», ООО «ИнтерКапитал», ООО «Интер-Плюс» методика расчета долей изменения нагрузки основных цехов этих предприятий в соответствии с их вкладами в общее загрязнение атмосферного воздуха, которая дала положительный эффект.

выброс загрязнение интеллект информация

Список литературы

Об охране окружающей среды. Федеральный закон № 7-ФЗ от 10.01.2012 (ред. от 12.03.2014 № 27-ФЗ).

ОНД-90. Руководство по контролю источников загрязнения атмосферы. СПБ., 1992.

Стандарты ИСО: ГОСТ Р ИСО 9001-96, 9002-96, 9003-96; ГОСТ Р ИСО 14000, 14001, 14004.

Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Анализ риска, оценка последствий аварий и управление безопасностью химических, нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств. М.: КолосС, 2010. 526 с.

Бондалетова Л.И., Бондалетов В.Г. Промышленная экология. Учебное пособие. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. 247с.

Макаров В. В., Сбоева Ю. В. Многокритериальная оптимизация ассортимента и качества химической продукции [Текст]: учебное пособие. Министерство образования и науки Российской Федерации, Российский химико-технологический ун-т им. Д.И. Менделеева. М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2014. 99 с.

Макаров В.В. Оптимальная организация производств многономенклатурной химической продукции . Хим. Пром-сть, № 1 2008. с. 29-35.

Сбоева Ю.В. Многокритериальная оптимизация блочно-модульных химико-технологических систем (на примере производства азокрасителей): дис. канд. техн. наук., М., 1995. 139 с.

Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи приниятия решений: Учебное пособие. М.: МАКС Пресс, 2008. 197 с.