Разработка интеллектуальной системы диагностики повреждения трубопровода

Общие аварийной ситуации:

+ Анализ трубопровода дефектоскопическими приборами

+ Проверка защитного слоя

2.1.4 Создание базы знаний

Формирование таблиц примеров

Следующим этапом решения поставленной задачи будет переход от вербального представления знаний к формальному - формулированию таблиц решений наиболее оптимальным способом. Исходя из полученных знаний, можно выделить список факторов определяющих выбор альтернатив поведения.

К этим факторам относятся (Таб. 14):

1. Данные по трубопроводу:
	1.1. Линия трубопровода; 1.2. Тип трубопровода; 1.3. Уровень трубопровода Разделение трубопроводов на наземные, подземные и смешанные типы.; 1.4. Расположение.
2. Предрасположенность типа трубопровода к повреждениям:
	2.1. Заводской брак; 2.2. Повреждения трубопровода при транспортировке; 2.3. Наличие защитных покрытий; 2.4. Наличие термоизоляционного покрытия; 2.5. Факторы, снижающие защиту трубопровода;
3. Тип поражения:
	3.1. Механическое 3.2. Химическое 3.3. Общее
4. Класс возбудителя аварии:
	4.1. Повреждение электроники; 4.2. Непредвиденное увеличение давления внутри трубы; 4.3. Непредвиденное увеличение давления на опоры; 4.4. Наличие трещин; 4.5. Изменение цвета трубопровода; 4.6. Изменение цвета опоры; 4.7. Выделения из трубопровода;
5. Стадия аварийной ситуации:
	5.1. Локальная; 5.2. Региональная; 5.3. Наличие общих поражений по всей длине трубопровода.
6. Род возбудителя:
	6.1 Коррозия; 6.2 Влага; 6.3 Животные и насекомые; 6.4 Действия сторонних лиц с целью воровства.

В качестве выходных данных рассматриваются три основных группы: диагноз, рекомендации по ремонту, рекомендации по анализам. Так же подразумевается дальнейшее пополнение еще одной группы выходных данных: пояснения. Эта группа необходима не только для исключения момента полного перекладывания функция диагноста на систему, но и для обучения младших инженеров и инженеров ассистентов, так как она позволяется проследить логику того или иного алгоритма ремонтных работ, рекомендаций по восстановлению трубопровода и рекомендаций по анализам. Поскольку Интеллектуальной системы поддержки принятия решения при эксплуатации трубопровода должна стать инструментом в диагностировании и помочь специалистам с обучением младших инженеров, она не должна перерасти в заменитель инженера, контроль и конечное решение должно оставаться за специалистом.

Таблица 14- Значения факторов

№	Название фактора	Наличие/отсутствие	Значение при наличии
1.	Данные по трубопроводу
1.1.	Линия трубопровода;		· Аксай - Атырау · Аксай - Актау · Аксай - Оренбург · Аксай- Уральск
1.2.	Тип трубопровода		· Стандартные · Магистральные
1.3.	Уровень трубопровода		· Подземный · Наземный · Смешанный
1.4.	Расположение		· Блок К-1 · Блок К-2 · Блок К-3 · Блок Р-1 · Неизвестно
2.	Предрасположенность типа трубопровода к повреждениям
2.1.	Заводской брак	· Наличие · Отсутствие	· Брак трубопровода поставка - Россия. · Брак трубопровода поставка - Казахстан. · Брак трубопровода поставка - Англия. · Брак трубопровода поставка - Италия. · Брак трубопровода поставка - США. · Брак трубопровода поставка - Канада. · Брак трубопровода поставка - Китай.
№	Название фактора	Наличие/отсутствие	Значение при наличии
2.2.	Повреждения трубопровода при транспортировке	· Наличие · Отсутствие	· Микро · Средняя · Серьезная · Опасная
2.3.	Наличие защитных покрытий	· Наличие · Отсутствие	· Скоротечное · Среднее · Продолжительное · Постоянное
2.4.	Наличие термоизоляционного покрытия	· Наличие · Отсутствие	· Наличие термоизоляционного покрытия под защитным слоем. · Наличие термоизоляционного покрытия над защитным слоем
2.5.	Факторы, снижающие защиту трубопровода	· Наличие · Отсутствие	· Технологические (технически не правильная установка трубы, халатность подрядных компаний) · Экологический (действия почвы, животных, насекомых повреждающие трубопровод) · Социальный (действия преступных организаций с целью похищения ресурсов)
3.	Тип поражения
3.1.	Механическое	· Наличие · Отсутствие
3.2.	Химическое	· Наличие · Отсутствие
3.3.	Общее	· Наличие · Отсутствие
4.	Класс возбудителя аварийной ситуации
4.1.	Повреждение электроники	· Наличие · Отсутствие	· Незначительное · Значительное · Критическое
4.2.	Непредвиденное увеличение давления внутри трубы	· Наличие · Отсутствие	· Незначительное · Значительное · Критическое
4.3.	Непредвиденное увеличение давления на опоры	· Наличие · Отсутствие	· Незначительное · Значительное · Критическое
4.4.	Наличие трещин	· Наличие · Отсутствие	· Незначительное · Значительное · Критическое
4.5.	Изменение цвета трубопровода под действием химикатов	· Наличие · Отсутствие	· Голубоватый · Светло-фиолетовый · Желтый · Розово-красный · Красный
4.6.	Изменение цвета опоры;	· Наличие · Отсутствие	· Красный · Желтый · Желто-коричневый
4.7.	Выделения из трубопровода	· Наличие · Отсутствие	· Обильное выделение защитной краски · Нефтяные выделения
5.	Стадия аварийной ситуации
5.1.	Локальное поражение	· Наличие · Отсутствие	· Скоротечное · Среднее · Продолжительное
5.2.	Региональное поражение	· Наличие · Отсутствие	· Скоротечное · Среднее · Продолжительное
5.3.	Наличие общих поражений по всей длине трубопровода	· Наличие · Отсутствие	· Скоротечное · Среднее · Продолжительное
6.	Род возбудителя (определяется при помощи взятия мазка и дальнейшего бактериологического исследования)
6.1.	Коррозия	· Наличие · Отсутствие
6.2.	Влага	· Наличие · Отсутствие
6.3.	Животные и насекомые	· Наличие · Отсутствие

2.1.5 Формирование учебного набора продукций правил

После того, как построено дерево решений, оно должно быть превращено в описание "ЕСЛИ ТО" продукций. База знаний построена исходя из выбранного продукционного метода представления знаний. Созданная база знаний состоит из продукционных правил (ППi), которые формально записываются в следующем виде:

ПП1=ECJIИ (ситуация), ТО (действие);

ПП2=ECJIИ (условие применимости), ТО (следствие);

ПП3=ECЛИ (причина), ТО (следствие);

ПП4=ЕСЛИ (посылка), ТО (заключение).

С точки структурно-синтаксических особенностей формирования были выделены четыре типа продукционных правил: простое, составное, фокусирующее, разветвляющееся.

1. Простое продукционное правило-- это правило, имеющее единственное условие и единственное действие.

2. Составное продукционное правило - это правило, имеющее множество и условий и действий.

3. Фокусирующее продукционное правило имеет множество условий и одно действие.

4. Разветвляющееся продукционное правило имеет одно условие и множество действий.

Построение правил методом упорядочивания

Существует несколько алгоритмов для логических преобразований данных, далее приведены четыре из них:

1. Оптимизационный алгоритм. Из всех примеров строится оптимальное дерево решений. Консультант, работая с таким правилом, будет достигать решение кратчайшим путем, не задавая лишних вопросов.

2. Алгоритм слева - направо. Когда порядок вопросов не устраивает, то используется этот алгоритм.

3. Алгоритм настройки. Позволяет напрямую создавать правила, делая их очень сложными или использовать имеющиеся.

4. Алгоритм сравнения. Используется для задач, не имеющих простых правил.

Чтобы наиболее четко отразить весь процесс диагностики и учесть все возможные вопросы, а также их порядок, был использован метод упорядочивания, т.е. алгоритм слева - направо.

2.1.6 Построение дерева решений задачи «ИС поддержки принятий решений при эксплуатации трубопровода»

Важным этапом при создании базы знаний является этап приобретения знаний. На этом этапе разнообразный набор фактов о предметной области должен быть представлен в виде некоторой обобщенной структуры. Одной из них является структура, получившая название «дерево решений».

Деревья принятия решений обычно используются для решения задач классификации данных. Ситуация, в которой стоит применять деревья принятия решений, обычно выглядит так: есть много случаев, каждый из которых описывается некоторым конечным набором дискретных атрибутов, и в каждом из случаев дано значение некоторой (неизвестной) функции, зависящей от этих атрибутов. Задача - создать достаточно экономичную конструкцию, которая бы описывала эту функцию и позволяла классифицировать новые, поступающие извне данные.

Дерево принятия решений -- это дерево, на ребрах которого записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в листьях записаны значения целевой функции, а в остальных узлах -- атрибуты, по которым различаются случаи.

Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.

Алгоритмы построения дерева

Общая схема построения дерева принятия решений по тестовым примерам выглядит следующим образом:

§ Выбирается очередной атрибут Q, он помещается в корень.

§ Для всех его значений i:

§ Оставляются из тестовых примеров только те, у которых значение атрибута Q равно i

§ Рекурсивно строится дерево в этом потомке

Есть различные способы выбирать очередной атрибут:

§ Алгоритм ID3

§ Алгоритм ID3 с выбором атрибута с помощью GainRatio

§ Алгоритм ID3 с выбором атрибута с помощью индекса Гини.

Алгоритм ID3 -- один из алгоритмов для построения дерева принятия решений. Разработан Джоном Р. Квинланом (англ.John R.Quinlan).

В общем, алгоритм ID3 следующий:

1. Взять все неиспользованные признаки и посчитать их энтропию относительно тестовых образцов;

2. Выбрать признак, для которого энтропия минимальна (а информационная выгода соответственно максимальна);

3. Сделать узел дерева, содержащий этот признак.

Алгоритм ID3(Таблица примеров, Целевой признак, Признаки)

1. Если все примеры положительны, то возвратить узел с меткой «+».

2. Если все примеры отрицательны, то возвратить узел с меткой «-».

3. Если множество признаков пустое, то возвратить узел с меткой, которая больше других встречается в значениях целевого признака в примерах.

4. Иначе:

4.1. A - признак, который лучше всего классифицирует примеры (с максимальной информационной выгодой).

4.2. Создать корень дерева решения; признаком в корне будет являться A.

4.3. Для каждого возможного значения A(vi):

4.3.1. Добавить новую ветвь дерева ниже корня с узлом со значением A=vi

4.3.2. Выделить подмножество Examples(vi)примеров, у которых A=vi.

4.3.3. Если подмножество примеров пусто, то ниже этой новой ветви добавить узел с меткой, которая больше других встречается в значениях целевого признака в примерах.

4.3.4. Иначе, ниже этой новой ветви добавить поддерево, вызывая рекурсивно ID3 (Examples(vi), Целевой признак, Признаки)

5. Возвратить корень.

На практике в результате работы этих алгоритмов часто получаются слишком детализированные деревья, которые при их дальнейшем применении дают много ошибок. Это связано с явлением переобучения.

Другой критерий GainRatio учитывает не только количество информации, требуемое для записи результата, но и количество информации для разделения по текущему атрибуту.

Ещё один часто используемый критерий - так называемый индекс Гини. Индекс Гини отчасти компенсирует уклон критерия прироста информации в сторону выбора самых «развесистых» атрибутов. Однако в остальном они очень похожи (индекс Гини и критерий прироста информации не согласуются только на приблизительно 2% возможных случаев).

Итак, дерево решений - это один из простейших способов представления фактов и его применение ограниченно. Вместе с тем, использование дерева решений может быть эффективно там, где знания представляются в виде правил.

Это показывает, как знания о конкретной предметной области могут быть формализованы до уровня структуры базы знаний Интеллектуальной системы.

Структура дерева решений иллюстрирует отношения, которые должны быть установлены между правилами с хорошо организованной базой знаний.

На Рисунке16частично представлено дерево решений. На рисунке 17 представлено продолжение фрагмента дерева решений. На рисунке 18 представлено окончание фрагмента дерева решений. Другие части дерева решений продемонстрированы на рисунках19 и 20.

В таблице 24 приведены пояснения к фрагментам дерева решений.



Рис. 15. Фрагмент дерева решений (начало)



Рис. 16. Фрагмент дерева решений (продолжение)



Рис. 17. Фрагмент дерева решений (окончание)



Рис. 18. Фрагмент дерева решений (начало)



Рис. 19. Фрагмент дерева решений (продолжение)



Рис. 20. Фрагмент дерева решений (окончание)

Таблица 15- Значения факторов (фрагмент дерева решений)

№ и название фактора	Значение фактора (1 вариант)	Значение фактора (100 вариант)
1. Данные по трубопроводу
1.1. Линия трубопровода	Аксай - Уральск	Аксай - Актау
1.2. Тип трубопровода	Стандартный	Магистральный
1.3. Уровень трубопровода	Подземный	Подземный
1.4 Расположение	К-3	К-1
2. Предрасположенность типа трубопровода к повреждениям
2.1. Заводской брак	Отсутствие	Отсутствие
2.2. Повреждения трубопровода при транспортировке	Отсутствие	Отсутствие
2.3 Наличие защитных покрытий	Отсутствие	Наличие
2.4Наличие термоизоляционного покрытия	Отсутствие	Наличие
2.5. Факторы, снижающие защиту трубопровода	Отсутствие	Отсутствие
3. Тип поражения
3.1. Механическое	Отсутствие	Отсутствие
3.2. Химическое	Отсутствие	Отсутствие
3.3. Общее	Отсутствие	Отсутствие
4. Класс возбудителя аварийной ситуации
4.1. Повреждение электроники	Отсутствие	Отсутствие
4.2. Непредвиденное увеличение давления внутри трубы	Отсутствие	Отсутствие
4.3. Непредвиденное увеличение давления на опоры	Отсутствие	Отсутствие
4.4. Наличие трещин	Наличие Незначительное	Наличие Незначительное
4.5. Изменение цвета трубопровода под действием химикатов	Наличие Желтый	Наличие Желтый
4.6. Изменение цвета опоры;	Наличие Коричнево-красный	Наличие Коричнево-красный
4.7. Выделения из трубопровода	Обильное выделение защитной краски	Обильное выделение защитной краски
5. Стадия аварийной ситуации
5.1. Локальное поражение	Наличие	Наличие
5.2. Региональное поражение	Отсутствие	Отсутствие
5.3. Наличие общих поражений по всей длине трубопровода	Отсутствие	Отсутствие
6. Род возбудителя
6.1 Коррозия	Отсутствие	Наличие
6.2. Влага	Наличие	Отсутствие
6.3. Животные и насекомые	Наличие	Отсутствие
Диагноз	Локальное поражение трубопровода насекомыми под действием влаги, почвы и факторов окружающей среды.	Локальное поражение трубопровода коррозией под действием влаги, почвы и факторов окружающей среды.
№ и название фактора	Значение фактора (1 вариант)	Значение фактора (100 вариант)
Рекомендуемый алгоритм действий	· Вызов ответственного инженера · Составление отчета для вышестоящего руководства · Вызов ремонтной бригады · Составление алгоритма ремонтных работ	· Вызов ответственного инженера · Составление отчета для вышестоящего руководства · Вызов ремонтной бригады · Составление алгоритма ремонтных работ
Рекомендации по исследованиям	Рекомендуемые исследования: +Уничтожение вредителей(насекомых) +Установка ловушек на насекомых + Анализ на коррозию +Анализ трубопровода дефектоскопическими приборами	Рекомендуемые исследования: + Проверка защитного слоя + Анализ на коррозию +Анализ трубопровода дефектоскопическими приборами

2.1.7 Концептуальная модель базы знаний

Концептуальной моделью (схемой) данных обычно называют абстрактное описание фрагмента реальной действительности, которое получается в результате выделения свойственных этому фрагменту понятий, указания их атрибутов и возможных связей. Концептуальной моделью описывается структура данных, подлежащих накоплению в базе знаний.

Модель базы знаний включает описание проблемной среды и знания о порядке решения задачи. Описание проблемной среды состоит из описания факторов и правил вывода. Факты используются для описания состояний предметной среды.

В результате проведенных преобразований примеров в правила «ЕСЛИ...ТО» были получены правила, которые обеспечивают единообразие представления в БЗ, что облегчает их понимание человеком. На рисунке 21 представлена разработанная структура концептуальной базы знаний, которая содержит множество исходных фактов, отображающих постановку решаемой задачи и правила.

Таким образом, представленная структура базы знаний отображает совокупность всех имеющихся сведений о предметной области. Структура базы знаний записана с помощью набора продукционных правил.

Рис. 21. Концептуальная структура базы знаний

2.2 Разработка механизма логического вывода

2.2.1. Выбор и обоснование механизма логического вывода

Механизм логического вывода (МВЛ)выполняет следующие функции:

1. формирование и обработка активных фактов конкретной ситуации;

2. определение порядка выбора и применения фактов и правил.

МЛВ можно представить в виде четырех последовательных процессов:

1. выбор активных правил и фактов;

2. сопоставление (определение, какие правила выполнять в первую очередь);

3. разрешение конфликтов;

4. выполнение выбранного обозначенного правила (действия).

Исходя из построенной продукционной базы знаний, выбирается та стратегия, которая применяется в продукционных системах. По способу проведения рассуждений при выводе, то есть способу направления поиска решения (по способу применения продукционных правил) выделяют три вида, два уникальных, а один является комбинированием первых двух:

1. Прямой поиск - поиск от данных к цели. Прямой порядок вывода строится от активных фактов к заключению, то есть по известным фактам отыскивается заключение, которое из этих фактов следует.

2. Обратный поиск - поиск от цели к данным. При обратном порядке вывода заключения просматриваются последовательно до тех пор, пока не будут обнаружены факты конкретной ситуации, подтверждающие какое либо из заключений, т.е. путем подбора подходящих фактов под имеющееся заключение. Управление прямым выводом осуществляется проще, чем управление обратным выводом.

3. Комбинированный (циклический) поиск - совокупность прямого и обратного поиска. В некоторых ИС вывод основывается на сочетании вышеприведенных подходов - обратного и ограниченного прямого. Такой комбинированный метод получил название циклического или комбинированного поиска.

ВИС, база знаний которой насчитывает сотни правил возникает необходимость использования некоторой стратегии управления выводом, позволяющей структурировать процесс вывода и минимизировать время поиска решения.

К числу таких стратегий относятся:

1. Поиск в глубину. Идея поиска в глубину состоит в том, что при выборе очередной подцели в пространстве состояний предпочтение стремятся отдать той, которая соответствует следующему, более детальному, уровню описания задачи.

2. Поиск в ширину. В противоположность поиску в глубину стратегия поиска в ширину предусматривает переход в первую очередь к подцели того же уровня. Например, при поиске в глубину ИС, сделав на основе известных симптомов предположение о наличии определенного аварийной ситуации, будет продолжать запрашивать уточняющие признаки и симптомы этой аварии до тех пор, пока полностью не отвергнет выдвинутую гипотезу. При поиске в ширину, напротив, система в начале проанализирует все симптомы, находящиеся на одном уровне пространства состояний, даже если они относятся к разным аварийной ситуациим, и лишь затем перейдет к симптомам следующего уровня детальности.

3. Разбиение на подзадачи. Стратегия разбиение на подзадачи состоит в том, что в исходной задаче выделяют подзадачи, решение которых рассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Такая стратегия хорошо зарекомендовала себя других диагностических медицинских ИС. Вначале выявляется подсистема органов с заболеванием (например, эндокринная система), затем на следующем уровне уточняется (например, поражение щитовидной железы) и на последнем шаге выдается причина неисправности (например, недостаток микроэлемента йод).

4. Альфа-бета алгоритм. Задача сводится к уменьшению пространства состояний путем удаления в нем ветвей, не перспективных для поиска успешного решения. Поэтому просматриваются только те вершины, в которые можно попасть в результате следующего шага, после чего неперспективные направления исключаются из дальнейшего рассмотрения. Например, если необходимо найти заболевание роговицы, то его не следует искать среди заболеваний поражающих исключительно конъюнктиву. Данный подход используется для повышения эффективности поиска решений в продукционных системах.

Для построения механизма логического вывода в случае Интеллектуальной системы поддержки принятия решения при эксплуатации трубопровода будет использоваться комбинированный способ поиска. Выбор комбинированного способа обосновывается тем, что база знаний - иерархическая и необходим возврат из поддеревьев на основное дерево. Поэтому необходимо использование прямого и обратного механизма логического вывода одновременно.

Стратегия комбинированного вывода должна на основе использования данных и правил привести к правильному заключению. Суть ее состоит в том, что задается последовательность вопросов, построенных таким образом, что каждый из них позволяет отбросить большую группу потенциальных ответов, а в случае если ответ не найден, происходит возврат на правило, которое определяет ответ. Так происходит до тех пор, пока не останется один определенный ответ.

2.2.2. Алгоритм комбинированного логического вывода

В результате выбранного комбинированного способа поиска решений алгоритм функционирования такой ИС будет иметь следующий вид (Рис. 22):

Блок 1.	Инициализация данных в рабочей памяти.
Блок 2.	Добавление глобальной цели.
Блок 3.	Проверка условия: находится ли глобальная цель в рабочей памяти.
Блок 4.	Процедура поиска правила, в правой части которого содержится глобальная цель.
Блок 5.	Проверка условия: найдено ли правило. Если правило найдено, то осуществляется переход к блоку 6, иначе - к блоку 9.
Блок 6.	Процедура доказательства локальной цели, содержащейся в левой части основного правила.
Блок 7.	Проверка условия: все ли локальные цели доказаны. Если все локальные цели доказаны, то осуществляется переход к блоку 8, иначе к блоку 9.
Блок 8.	Если все локальные цели доказаны, то выдать решения из правой части или из рабочей памяти (глобальная цель доказана).
Блок 9.	Если глобальная цель не найдена в рабочей памяти, то решений нет.
Блок 10.	Проверить условие: продолжить консультацию. Если необходимо продолжить консультацию, то переход к блоку 1, иначе -- окончание консультации.



Рис 22. Блок-схема алгоритма комбинированного (циклического) логического вывода

Блок 1.	r=1, первое правило
Блок 2.	Сравнить правую часть правила с целью, если они равны, то осуществить переход к блоку 3, если нет, то к блоку 4;
Блок 3.	Возврат r, то есть правило найдено
Блок 4.	Переход к следующему по прядку правилу
Блок 5.	Количество рассмотренных правил меньше общего количества всех правил, если да, то осуществить переход к блоку 2, если нет - к блоку 6
Блок 6.	Возврат 0, то есть правило не найдено

Блок-схема алгоритма поиска правила, содержащего глобальную цель, представлена на рисунке23.

Рис. 23. Блок-схема процедуры поиска правила, содержащего глобальную цель

Блок 1.	c=1, первый критерий
Блок 2.	Сравнить правую часть правила с целью, если они равны, то осуществить переход к блоку 3, если нет, то к блоку 4;
Блок 3.	Переход к следующему по прядку критерию
Блок 4.	Количество рассмотренных критериев меньше общего количества всех критериев, если да то осуществить переход к блоку 2, если нет - блок 5
Блок 5.	Результат этого правила заносится в рабочую память
Блок 6.	Возврат 1, то есть локальная цель доказана
Блок 7.	Возврат 0, то есть локальная цель ложна

Блок-схема алгоритма доказательства локальной цели представлена на рисунке24.

Рис. 24. Блок-схема алгоритма доказательства локальной цели



2.6 Инструкция пользователю и контрольный пример программной реализации Интеллектуальной системы поддержки принятия решения при эксплуатации трубопровода

Для работы с приложением необходимо запустить файл KPO-Tube.exe При запуске этого файла на экране появится основное рабочее окно приложения, данное окно представлено на рисунке 25.

Рис.25. Главная форма

После нажатия на кнопку группы данных пользователь переходит в форму заполнения группы данных. Для исключения ошибки введения формы снабжены списками значений данных.

После нажатия на кнопку «Произвести обработку данных» пользователь переходит в форму заполнения группы данных. (Рис. 26).

Рис. 26. Форма ввода данных «Данные по трубопроводу»

Блок «входные данные» объединяет кнопки, при нажатии на которые можно перейти к заполнению той или иной группы данных:

1. Данные по трубопроводу (Рис. 27)

2. Тип поражения (Рис. 28)

3. Стадия аварийной ситуации (Рис. 29)

4. Род возбудителя (Рис. 30)

Рис. 27. Форма ввода данных (Тип поражения)

Рис. 28. Форма ввода данных (Стадия аварийной ситуации)

Рис. 29. Форма ввода данных (Род возбудителя)

После введения всех имеющихся данных пользователь может перейти к постановке алгоритма ремонтных работ с помощью нажатия кнопки «Постановка алгоритма ремонтных работ». При нажатии этой кнопки открывается окно, на которое выводится ориентировочный диагноз (Рис. 30). Из окна «Обработка данных» можно перейти в окно «Далее», на которое выводятся непосредственно те рекомендации, которые относятся к поставленному диагнозу (Рис. 34).

Рис. 30. Форма «Произвести обработку данных»

Рис. 31. Форма «Рекомендации по исследованиям»

Разработанный графический интерфейс пользователя позволяет выбирать помимо основных пунктов меню дополнительные. Действия могут выполняться либо при помощи мыши, либо нажатием клавиш на клавиатуре. Для удобства пользователя программа снабжена кнопками, открывающими окно «О программе», содержащим краткую информацию о программе (Рис. 32).

Рис. 32. Форма «О программе»



3. Экономическая часть

3.1 Концепция проекта

Проект представляет собой создание Интеллектуальную систему поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода.

Идея проекта состоит в необходимости создать Интеллектуальную систему поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода с целью формировании информационной базы и повышения скорости реагирования при аварийных ситуациях.

Причины возникновения проекта по созданию Интеллектуальную систему поддержки принятия решений:

· Непропорциональный рост числа трубопроводов на проекте;

· Необходимость обучения ассистентов и младших инженеров;

· Появление необходимости для дополнительного контроля безопасности при эксплуатации трубопровода в связи многократным увеличением газовых потоков ресурсов;

· Необходимость проекта подстраиваться под дефицит квалифицированных трудовых ресурсов;

· Отсутствие на рынке уже существующей Интеллектуальную систему поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода;

Основными причинами неприемлемости идеи проекта являются:

· Достаточно высокие риски при постановки неправильного алгоритма ремонтных работ при использовании интеллектуальной системы поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода;

· Риск возникновения чрезмерной зависимости инженеров от ИС поддержки принятия решений, с приобретением последней высокого авторитета, что недопустимо, так как система, прежде всего, должна оказывать помощь, а не заменять специалиста;

· Вероятность инерционности кадрового состава ЗАО «Karachaganak petroleum operating», вовлеченного в проект, как на этапе создания, так и на этапе использования ИС поддержки принятия решений. Иными словами, содействие инженеров проекту является не их собственной инициативой, а навязанной сверху необходимостью;

· Высокая стоимость внедрения дополнительного оборудования для каждой станций наблюдения, необходимого для реализации проекта;

· Отсутствие общепринятых современных стандартов в данной области, и, следовательно, отсутствие возможности следования этим стандартам.

Миссией ЗАО «Karachaganak petroleum operating» является восстановление, сохранение и приумножение ресурсных и материальных богатств граждан Республики Казахстан, путем продажи высокооктанового газа зарубежным партнерам.

Текущая ситуация в КПО характеризуется отсутствием подобной ИС принятия решений, нехваткой квалифицированных инженеров, нехваткой ресурсов и времени на обучение высококлассных специалистов европейского уровня. ИС поддержки принятия решений в качестве вспомогательной системы при эксплуатации трубопровода не только сократит время необходимое на реагирование в случае ЧС, но и сделает процесс более эффективным в показателях время/затраты.

Необходимо изучить процесс эксплуатации трубопровода, определить и четко обозначить владельца процесса, входящую информацию, правила и нормативы. Так же необходимо формализовать подпроцессы и функции данного процесса. И в итоге, разработать ИС поддержки принятия решений.

Целью проекта является значительное снижение времени и расходов при реагировании в случае ЧС. Так же ожидается положительный эффект от сокращения случаев неправильной постановки задач ремонтным бригадам.

Резюме - результат формирования идеи проекта по аспектам

· Цель проекта: целью создания данного проекта является повышение качества и эффективности процесса эксплуатации трубопровода, и как следствие - снижение связанных статей расходов по бюджету предприятия, а так же увеличение показателей соцразвития, связанных с уровнем безопасности для близ лежащих поселений.

· Основные особенности и альтернативы проекта: на данный момент проект уникален в данной области, последняя интеллектуальная система посвященная эксплуатации трубопровода была разработана более тридцати лет тому назад и является устаревшей.

· Проблемы, которые должны быть учтены. К основной организационной проблеме относится инерционность и консервативность инженерного состава предприятия. К основной финансовой проблеме можно отнести характерную для любых проектов, сложность в убеждении вышестоящее руководство в целесообразности создания ИС, с целью привлечение финансовых потоков.

· Необходимые мероприятия по разработке проекта: для реализации данного проекта, прежде всего, необходимы мероприятия по обучению и просвещению инженерного состава, вовлеченного в проект, во избежание противодействия проекту, его затягивания и саботирования.

Так же необходимы мероприятия по анализу процесса эксплуатации трубопровода, с последующей его формализацией.

Основные критерии (идеи) приемлемости проекта

Основные критерии (идеи) приемлемости проекта:

· Техническая сущность: данный проект является технически осуществимым;

· Жизнеспособность: данный проект обладает долгосрочной жизнеспособностью;

· Экономическая эффективность: экономическая эффективность данного проект не стоит на первых позициях, но присутствует, так как ожидается снижение затрат в результате реализации проекта;

· Политическая и социальная приемлемость: основным критерием приемлемости проекта можно назвать его высокий эффект, в сфере социального развития.

3.2 Оценка эффективности проекта

3.2.1 Расчет сметы затрат по проекту

Расчет затрат на внедрение проекта производится по формуле 1:

Кобщ = Кэвм + Кпо + Кро (1), где

Кэвм - капитальные затраты на оборудование; Кпо - затраты на программное обеспечение; Кро - затраты на разработку и освоение проекта.

Затраты на приобретение компьютера и периферийных устройств Кэвм высчитывается по формуле 2:

Кэвм = Ц1 *К1 + Ц2 *К2 + Ц3 *К3 + Ц4 *К4 + Зтр + Цпр (2),где

Ц1 - цена компьютера; Ц2 - цена принтера; Ц3 - цена монитора; Ц4 - цена сканера; К1 - количество компьютеров; К2 - количество принтеров; К3 - количество мониторов; К4 - количество сканеров; Зтр - транспортные расходы; Цпр - прочие расходы на оборудование.

В таблицах 25,26 предоставлены сметы затрат на приобретения оборудования, затраты на программное обеспечение, на разработку и освоение проекта и на общие затраты и внедрение проекта соответственно.



Таблица 25 - Смета затрат на приобретение компьютерного оборудования

№	Наименование оборудования	Количество	Цена (руб.)	Стоимость (руб.)
1	Компьютер Compaq Ikezo TH-2300	1	8000	8000
2	Клавиатура Genius Easy-Press, black	1	200	200
3	Монитор 18,5" Samsung G925HDA Glossy black, 1366x768, 1000:1(DCR: 10000:1), 200cd/ m2, 5ms	1	2900	2900
4	Мышь Asus	1	150	150
5	Транспортные расходы		400	400
6	Прочие расходы		5600	5600
Итого:	17250

Затраты на разработку и освоение проекта производится по формуле 3

Кро = Зосн + Здоп + Зсоц + Знакл +Зпр (3), где:

Зосн - основная заработная плата; Здоп - дополнительная заработная плата (10% от Зосн); Зсоц - отчисления в социальное страхование (3,5% от Зосн + Здоп); Знакл - накладные (5% от Зосн + Здоп); Зпр - прочие расходы (15% от Зосн + Здоп);

Кро=40000+4000+1400+2000+6000=53400

Затраты на программное обеспечение (Кпо)

Кпо=(Кэвм-Зтр- Знакл- Зпр)*0.1

Кпо=(17250-400-2000-6000)*0,1=850

Таблица 26- Смета затрат на разработку и освоение проекта

№	Наименование статьи затрат	Значение (руб.)
1	Приобретение и установка ЭВМ (Кэвм)	17250
2	Затраты на программное обеспечение (Кпо)	850
3	Оплата труда (Зосн + Здоп)	44000
4	Социальные отчисления (Зсоц)	1400
5	Накладные расходы (Знакл)	2000
6	Прочие расходы (Зпр)	6000
Итого:	71500

Смета затрат на электроэнергию

Продолжительность разработки проекта составит 2 месяца, то есть 0,17 года, 40 рабочих дней. Рабочий день составляет 8 часов, из которых 65% времени отводится на решение задачи. Таким образом, на проект затратится 208 часа.

Стоимость 1Квт/ч энергии Ц= 1 руб.

Мощность ЭВМ Р= 0.3 Квт.

Затраты на электроэнергию подсчитывается по формуле 4 составят:

Зэл= Ф*Р*Ц =208*1*0.3 = 62 руб

3.2.2 Выбор источников финансирования проекта

Рассмотрение источников финансирования позволяет выявить дополнительные источники средств для проекта или предприятия (Рис. 38).

Рис. 33. Источники финансирования

В результате рассмотрения источников финансирования были выявлены возможные источники получения дополнительных денежных средств.

Основной источник финансирования проекта - средства предприятия, предоставляемые на целевое инвестирование.

Выбор оптимального варианта финансирования

Были рассмотрены 5 основных вариантов финансирования, с разными долями собственных вложений и заемного капитала. В таблицах 27, 28, 29 приведены: операционная деятельность (эксплуатационные расходы), инвестиционная деятельность (капитальные затраты) и финансовая деятельность для варианта «собственный капитал-100%, банковский кредит-0%».

Таблица 27- Показатели операционной деятельности (эксплуатационные расходы)

№	Название показателя	2011	2012	2013	2014	2015
1	Объем продаж	2	3	5	6	8
2	Цена	100000	95000	100000	105000	110000
3	Выручка	200000	285000	500000	630000	880000
4	Оплата труда	149000	80000	85000	88000	90000
5	Исходные материалы	15600	2000	2250	2650	2200
6	Постоянные издержки	15600	15600	15600	15600	15600
7	Амортизация	12000	12000	12000	12000	12000
8	Проценты по кредитам	0	0	0	0	0
9	Прибыль до вычета налогов	2200	175400	384150	511750	760200
10	Налог на прибыль (20%)	286	22802	49939,5	66527,5	98826
11	Проектируемый чистый доход	1914	152598	334211	445223	661374
12	Чистый приток от операций	1986	164598	347211	457223	673374

Таблица 28- Показатели инвестиционной деятельности (капитальные затраты)

№	Название показателя	2011	2012	2013	2014	2015
1	Техническая линия	-15766	0	0	0	0
2	Прирост оборотного капитала	-62136	0	0	0	0
3	Итого:	-77902	0	0	0	0

Таблица 29- Показатели финансовой деятельности при оптимальном варианте финансирования «собственный капитал»

№	Название показателя	2011	2012	2013	2014	2015
1	Собственный капитал 100%	77902	0	0	0	0
2	Долгосрочный кредит 0%	0	0	0	0	0
3	Погашение задолженности	0	0	0	0	0
4	Сальдо финансовой деятельности	77902	0	0	0	0
5	Поток реальных денег	-76816	164598	347211	457223	673374
6	Сальдо реальных денег	1986	164598	347211	457223	673374

В таблице 30 представлены итоги расчетов показателей коммерческой эффективности проекта. Наилучшим был выбран вариант, когда собственный капитал 100%. Он отмечен красным цветом таблице. Выбор обосновывается благоприятным сроком окупаемости(PP) и максимальным индексом выгодности(PI).

Таблица 30- Итоги расчета показателей коммерческой эффективности

№	Структура финансирования	IRR	NPV	PI	PP	CF	Предпочтительная структура финансирования	Выбранный вариант
							IRR	NPV	PI	PP	CF
1	СК - 0% БК - 100%	2,6334	1516739	19,2	1,0	142848	-	-	-	+	-	-
2	СК - 25% БК - 75%	2,7075	1531964	19,3	1,1	151548	-	-	-	+	-	-
3	СК - 50% БК -50%	2,749	1542839	19,4	1,1	155898	+	-	-	+	-	-
4	СК - 75% БК -25%	2,7908	1553714	19,4	1,2	160248	+	-	-	+	+	-
5	СК - 100% БК - 0%	2,8329	1564589	19,5	1,3	164598	+	+	+	+	+	+

Графики полученных показателей представлены на рисунках 34-37

Рис34. Поверочный дисконт IRR

Рис. 35. Индекс выгодности PI



Рис. 36. Поток реальных денег

Рис. 37. РР период окупаемости

3.2.3 Расчет ожидаемой прибыли

Расчет прибыли производится по следующей формуле:

Робщ = Р1 + Ам + Р3 ;

Р3 = N5 + 2срок окупаемости;

Робщ - суммарная прибыль.

Р1 - Проектируемый чистый доход. (Таблица №27, пункт 11.)

Ам - Амортизация. (Таблица №27, пункт 7.)

Р3 - Прибыль от проекта, поток реальных денег. (Таблица №29, пункт 5.)

Рис38. Диаграмма прибыли

Робщ = 661371 + 12000 + 673374 Ч 2 = 2020119 р.

Таким образом, проект со сроком окупаемости в два года, принесет 2020119 рублей чистой прибыли.

3.3 Жизненный цикл проекта, жизненный цикл ЗАО «КПО», жизненный цикл ИСППР при эксплуатации трубопровода

Жизненный цикл проекта (англ. Project Life Cycle) -- последовательность фаз проекта, задаваемая исходя из потребностей управления проектом.

В рамках методологии Института управления проектами (англ. Project Management Institute) жизненный цикл проекта имеет 5 фаз:

· Инициализация(англ. Initialization);

· Планирование (англ. Planning);

· Выполнение (англ. Executing);

· Контроль и мониторинг ( англ. Controlling and Monitoring);

· Завершение (англ. Closing).

На данный момент существует множество методов определения жизненных циклов проектов, наиболее широко распространенные:

· Моделирование жизненного цикла проекта по принципу «водопада»

· Моделирование жизненного цикла проекта по итеративной модели

· Моделирование жизненного цикла проекта по спиральной модели

· Моделирование жизненного цикла проекта инкрементным методом

Моделирование жизненного цикла проекта по принципу «водопада»

При моделировании по принципу «водопада» работа над проектом движется линейно через ряд фаз, таких как:

· анализ требований (исследование среды);

· проектирование;

· разработка и реализация подпроектов;

· проверка подпроектов;

· проверка проекта в целом.

Недостатками такого подхода являются накопление возможных на ранних этапах ошибок к моменту окончания проекта и, как следствие, возрастание риска провала проекта, увеличение стоимости проекта.

Моделирование жизненного цикла проекта по итеративной модели

Итеративный подход (англ. iteration -- повторение) -- выполнение работ параллельно с непрерывным анализом полученных результатов и корректировкой предыдущих этапов работы. Проект при этом подходе в каждой фазе развития проходит повторяющийся цикл: Планирование -- Реализация -- Проверка -- Оценка (англ. plan-do-check-act cycle).

Преимущества итеративного подхода:

· снижение воздействия серьёзных рисков на ранних стадиях проекта, что ведет к минимизации затрат на их устранение;

· организация эффективной обратной связи проектной команды с потребителем (а также заказчикам) и создание продукта, реально отвечающего его потребностям;

· акцент усилий на наиболее важные и критичные направления проекта;

· непрерывное итеративное тестирование, позволяющее оценить успешность всего проекта в целом;

· раннее обнаружение конфликтов между требованиями, моделями и реализацией проекта;

· более равномерная загрузка участников проекта;

· эффективное использование накопленного опыта;

· реальная оценка текущего состояния проекта и, как следствие, большая уверенность заказчиков и непосредственных участников в его успешном завершении.

Моделирование жизненного цикла проекта по спиральной модели

В модель Барри Боэма рассматривается зависимость эффективности проекта от его стоимости с течением времени. На каждом витке спирали выполняется создание очередной версии продукта, уточняются требования проекта, определяется его качество, и планируются работы следующего витка.

Моделирование жизненного цикла проекта инкрементным методом

Инкрементное построение: разбиение большого объёма проектно-конструкторских работ на последовательность более малых составляющих частей.

3.3.1 

3.3.1 Жизненный цикл ЗАО «КПО»

С 2009 по 2012 года КПО являлся крупнейших газодобывающих предприятий в Республике. Благодаря усилию консорциума иностранных компаний и отечественных подрядчиков были достигнуты высочайшие рекорды по добыче ресурсов.

Рис. 39. Этапы жизненного цикла проекта

К сожалению, с 2013-2014 на проекте наблюдается высокая текучесть кадров, возрастающие конфликты с региональными властями, нестабильная политическая обстановка в дружественных странах так же негативно сказываются на развитии проекта.

Проанализировав данную информацию, можно прийти к выводу, что «КПО» находится в последней стадии развития - упадка, в связи, с чем необходимы кардинальные изменения в организации проекта и немедленное инициализирование процессов омоложения.



Рис 40. Этапы жизненного цикла «КПО». В рамки заключен приблизительный возраст предприятия

В связи с чем, разработка и внедрение новой ИСППР будет одним первых шагов по омоложению предприятия и выхода из упадка.

3.3.2 Жизненный цикл ИСППР при эксплуатации трубопровода

Интеллектуальная система поддержки принятия решения при эксплуатации трубопровода является инициативой отдела контроля и разработки сигнализационных систем. В виду недавней активации работ по созданию системы, можно прийти к логическому выводу, что проект находится в начальной стадии развития, а именно, на стадии инициализированная.

Рис 41. Жизненный цикл разработки ИСППР



Происходит сбор данных, изучается предметная область, строятся механизмы логического ввода-вывода, ведутся тесты программы, подготавливается документация и формирование отчетов для вышестоящего руководства, ожидания одобрения на дальнейшее развитие и разработку ИСППР.



Заключение

В рамках дипломного проекта были решены две главные задачи: разработана продукционная база знаний (с единообразным представлением знаний, что облегчает их восприятие и понимание человеком) и разработан механизм логического вывода (комбинированный) для интеллектуальной Системы поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода.

Для решения этих задач был проведен анализ процесса диагностирования трубопроводов КПО, разработана организационная структура КПО, так же был проведен анализ технического, программного и информационного обеспечения для Интеллектуальной Системы поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода, разработана структура Интеллектуальной Системы поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода, разработана модель продукционной базы и самой базы знаний, построено дерево решений, разработан механизм логического вывода.

В заключение, так же хотелось бы отметить, что в ходе аналитических работ чрезвычайно важно установить причину повреждения трубопровода верно и сделать это как можно быстрее. Диагноз повлияет не только на ремонтные работы, но и на процесс транспортировки ресурсов в целом. Нужно ли пояснять, насколько велика цена ошибки или даже промедления в экстренных ситуациях. Ценой ошибки могут стать весьма угнетающие последствия, вплоть до гибели сотрудников предприятия.

Осваивать такой объем информации практикующие специалисты-инженеры просто не имеют возможности, так же как лечебные высшие учебные учреждения не могут обеспечить полноценное повышение квалификации каждому из работающих специалистов. Поэтому на помощь работникам приходят новые программные технологии. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при эксплуатации трубопровода позволяет облегчить и ускорить процесс постановки алгоритма ремонтных работ, разработки курса восстановительных процессов, оптимизировать список назначаемых анализов.



Список источников информации

1. Гаврилова Т., Хорошевский В. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов. - СПб.: Питер, 2000 г.

2. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. - Минск.: ДизайнПРО, 1995. - 256с.

3. Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. - 2001. - N 4. - С. 3-13.

4. Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. - 864c. [п. 2.1.5., стр. 122]

5. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д.. Статические и динамические Интеллектуальные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.

6. Попов Э.В. Интеллектуальные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987. - 288с. [п. 2.2.1., стр. 140]

7. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подходМ.: Вильямс, 2006 г.

8. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. -М.: Финансы и статистика,1990. -320с.

9. Фомичева О. Е., Харахан О. Г. учебное пособие по дисциплине «Системы искусственного интеллекта».

10. Фомичева О. Е., Харахан О. Г. учебное пособие «Проектирование информационных систем».

11. Кайгородова Т.В., статья «Научно-информационное обеспечение принятия решений в промышленности и энергетике», 21.12.2009.

http://vestnik.mednet.ru/content/view/162/30/lang,ru/

12. Кански, Д. Клиническая офтальмология: системный подход. Пер. с англ./ Д. Кански. - М.: Логосфера, 206. - 744 с.

13. Кобринский Б.А., статья «Системы поддержки принятия решений в здравоохранении и обучении». "Инженер и информационные технологии", N 2, март-апрель 2010 г.

14. Радченко С.В., статья «Информационные технологии поддержки принятия Инженерных решений». Информационные технологии в здравоохранении, №13-14, 2002 г. wiki.openhealth.ru/xwiki/bin/view/Main/Информационные+технологии+поддержки+принятия+Инженеребных+решений

15. Статьи и методические материалы по соединительной оболочки трубопровода