УДК 622.50.3
РАХИМБЕКОВ С.М.
КазНТУ им. К.И. Сатпаева, Алматы, Казахстан
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ В ГОРНОМ ДЕЛЕ
В настоящем докладе анализируется применение методов и технологий обработки знаний на стыке искусственного интеллекта и теории адаптивного управления горной технологией, что может выразиться, в конечном счете, в формирование самостоятельного нового научного направления - интеллектуальное управление в горном деле. Перспективы такого направления крайне заманчивы, так как именно на базе интеллектуального управления появляется возможность создания принципиально нового поколения горной техники и технологий - интеллектуальных средств. Такие средства предназначены не только для автономного функционирования в условиях характерной для горного производства неопределенности и высокой степени стохастичности, но и организации новых технологических процессов и производств, создания новых образцов горной техники и технологий, возможности которых в настоящий момент даже трудно предсказать.
Как известно, в «ГИС-овском понимании», система управления горными технологическими процессами, в особенности горным давлением, сдвижением имеет следующие слои обработки горняком неопределенной информации: мониторинг и прогноз событий; на базе опыта и интуиции самообучение и адаптация;
Таков «уровень» или «степень» интеллектуальности применяемой информационной системы управления (ИСУ), если позволительно так выразиться. «Уровень» ) интерактивного человеко-машинного диалога, если и происходит, то далеко не в реальном масштабе времени, дальнейшее развитие самообучения и адаптации и что, поднимает планку интеллектуальности, а именно формирование и дальнейшая работа с базами событий, знаний и окончательное исполнительское формирование решений, пока оставляет желать лучшего. Между тем, в целом, степень интеллектуальности ИСУ горным производством можно оценивать в зависимости от того, сколько слоев она будет иметь.
Необходимо отметить, что и в рассматриваемой работе основной акцент под интеллектуальностью системы управления делается на принятом в соответствующей литературе классе систем, строящихся с применением новых информационных технологий обработки и использования знаний.
Можно предположить, что интеллектуальное управление горным производством началось с создания АСУТП и, наиболее уязвимым местом этих систем было отсутствие эффективных инструментов для слежения за процессами и обеспечением режима реального времени.
Следующий этап это развитие современных программных средств и других эффективных инструментов разработанных для управления и постепенного совершенствования всех аспектов производственного процесса. Таким образом, имело место постепенное формирование информационной системы производства, под которым следует понимать, прежде всего средства автоматического сбора и унификации информации от различных АСУТП предприятия и других источников технологической информации с помощью коллекторов – специальных программных модулей, работающих, как правило, на одном ПК с источником данных. Коллекторы поддерживают технологию «сохрани и передай», т. е. умеют в случае потери связи с сервером хранить данные локально, чтобы потом передать их на сервер, а также функцию автоматического восстановления связи. Вообще, подбор оптимального решения по контроллерной технике для горнорудного производства есть самостоятельная важная задача для дальнейшего построения операторского интерфейса.
Коллекторы делятся на две основные группы: сбор производственных данных с различных источников и реализация вычислительных задач и задач обмена между серверами:
- создание единого защищенного хранилища производственных данных (не обязательно на одном сервере);
- возможность быстрого доступа к информации для пользователей и представление ее в едином формате для дальнейшего анализа;
- единообразный стандартизированный обмен данными с бизнес-системами.
И хотя современные системы поддерживают открытые стандарты обмена данными, тем не менее, попытка организации «индивидуальных» взаимосвязей с бизнес-системами, как правило, обречена на неудачу. Во-первых, это будет трудно администрируемый запутанный клубок связей , во-вторых, непонятно как систематизировать доставку данных, установить единое расписание опроса. Возрастет нагрузка и на сервер бизнес-системы. И еще – как обеспечить надежную доставку данных?
В последнем случае просто передача данных «наверх», это только одна из проблем.
Возникает задача представления разрозненных и разнородных данных в едином и интегрированном виде для специалистов верхнего и среднего звеньев управления предприятием – для руководства предприятия, начальников производств и цехов, плановиков, экономистов, энергетиков, технологов, механиков, диспетчерских служб. В общем случае им нужна не частная мнемосхема, с которой работает оператор, а картина в целом – возможность анализировать, видеть развитие процессов во временной перспективе. И информация эта должна быть обобщенной по участку, цеху, производству, предприятию. И еще, для горнорудных предприятий часто характерна значительная территориальная удаленность производственных участков, цехов, шахт.
Для объединения их в единое информационное пространство предприятия должны быть вложены значительные средства в новейшие технологии автоматизации, связи и компьютерные сети. Но даже эти системы часто не позволяют организовать доставку информации для персонала с достаточной эффективностью и надежностью. В результате, из-за потерянных, неточных и несвоевременных данных затруднено принятие правильных деловых и технических решений.
Большую часть своего времени специалисты тратят на поиск и объединение информации.
Рентабельность производства тесно связана с эффективной работой и оптимальным использованием технологических ресурсов предприятия. С этой точки зрения, опять - таки, является актуальной задача сбора информации о функционировании оборудования, ее структуризация и представление данных в удобном формализованном виде для последующего анализа и одновременного использования различными приложениями в масштабах всей информационной инфраструктуры предприятия.
Для этого необходимо, чтобы большие объемы данных по добыче, проходке, вентиляции, качеству руды, условиям оборудования и энергетических затрат хранились бы с исходным разрешением в определенном месте как данные реального времени и также как и архивные данные могли отображаться на рабочем столе управленческого персонала в лаконичном, легком для понимания и анализа формате. Современные программные средства позволяют просматривать эти данные в виде графических изображений оборудования, отчетов и трендов.
Унифицированная динамическая информационная среда дает возможность персоналу на всех уровнях использовать данные реального времени для лучшего и точного принятия решений. На уровне производства персонал должен быть постоянно осведомлен о ключевых переменных процесса, скорости производства, планах и производительности оборудования. Используя информацию реального времени, он имеет возможность прогнозировать и предотвращать потери производительности. Постоянная осведомленность руководства предприятия обо всех проблемах позволяет им быстро принимать стратегические решения.
В зависимости от задачи, информация должна быть предоставлена на требуемом уровне детализации. Данные сохранены с оригинальным разрешением для того, чтобы любой сотрудник мог получить и воссоздать информацию с любой степенью точности, необходимой для решения конкретной задачи. Вместе с тем обрабатываемые данные должны быть использованы для итоговых и статистических отчетов – сумм, средних, максимальных и минимальных значений, стандартного отклонения и медианы; сложных вычислений по формулам над данными без дополнительного программирования. В формулы можно включать различные параметры, относящиеся, например, к свойствам руды или к модели технологических процессов. Можно вычислить величины, которые нельзя получить напрямую с измерительных приборов. Вычисления выполняются с заданной частотой по расписанию или по событиям. Формулы можно применять для вычисления энергетического, теплового и материального балансов, производительности оборудования, выработки и себестоимости продукции (в реальном времени), сводки по партиям транспортируемой или отгружаемой продукции.
Наблюдения за производительностью оборудования и проверка его работоспособности может быть, например, организована, учитывая работы дробилки, которая может находиться в нескольких состояниях – норма, перегрузка, низкая производительность, техобслуживание, неизвестное состояние и т.п.
Для упрощения доступа к производственной информации реального времени, необходима организация портала данных на экране, данных трендов и сообщений о найденных производственных проблемах с помощью Internet-обозревателя. Это сделать также просто, как ввести обычный Web-адрес. Пользователи могут легко организовать компоненты окна обозревателя для отображения данных в выбранном ими формате. Очень важна организация интерфейсов, т. е. таких программ которые предназначены для связи с конкретными источниками данных и сервером. Они и должны обеспечивать двухсторонний обмен данными между серверами и различными специальными программными средствами. Один сервер может принимать данные от множества интерфейсов. Надежность передачи данных от АСУТП в серверы должна обеспечиваться благодаря буферизации информации в интерфейсе, который накапливает и сохраняет данные при потере физической связи с сервером до восстановления этой связи.
Программное обеспечение клиентских приложений применяется для анализа технологических процессов, оно позволяет строить мнемосхемы, отчеты, графики и статистические диаграммы в удобном формате. Основные его свойства: объектно- ориентированная структура; должен иметь встроенный язык программирования; быть совместим с MS Office.
Все острее становится вопрос о необходимости создания единой информационной системы, которая могла бы объединить все локальные автоматизации в единое информационное пространство.
