автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Экспертная система поддержки принятия решений в интеллектуальной системе экологического мониторинга атмосферного воздуха промышленного региона

4843572

Али Мансур Номан Мархуб

Экспертная система поддержки принятия решений в интеллектуальной системе экологического мониторинга атмосферного воздуха промышленного региона (на примере г.Новомосковска Тульской области)

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (химическая технология, нефтехимия и нефтепереработка, биотехнология) 03.02.08 - Экология (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

о ¿л

МОСКВА-2011

4843572

Работа выполнена на кафедре автоматизации производственных процессов в ГОУВПО «Новомосковский Институт РХТУ им.Д.И.Менделеева»

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Волков Владислав Юрьевич

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Вент Дмитрий Павлович

Официальные оппоненты:

д.т.н., проф., Начальник отдела по международным связям Московского Государственного Университета Инженерной Экологии Смирнов Владимир Николаевич

K.T.H., Начальник отдела проектирования АСУ ТП ЗАО НПО "Элевар"

Швецов Александр Александрович

Ведущая организация:

Новомосковский институт азотной промышленности (НИАП)

Защита диссертации состоится 17 февраля 2011 г. в 11:00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.204.03 в РХТУ им. Д.И.Менделеева по адресу: 125047, г. Москва, Миусская пл., Д. 9.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-информационном центре РХТУ им.Д.И. Менделеева по адресу: 125047, г. Москва, Миусская пл., д. 9.

Автореферат разослан « » января 2011г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета A.B. Женса

Общая характеристика работы

Актуальность темы

Обеспечение устойчивого развития общества невозможно без стабильного состояния природной среды. Атмосферный воздух является необходимой частью среды существования и оказывает существенное влияние на здоровье человека. Количество воздуха, проходящего в сутки через легкие человека без всякой предварительной очистки, составляет 13-15 килограммов, что в 6-7 раз превышает количество потребляемой в пищу и для питья воды. Эти цифры указывают на необходимость контроля качества воздушной среды как среды обитания человека. В последние годы наблюдается снижение качества атмосферного воздуха, увлечение парникового эффекта в атмосфере. Особенно важно эта проблема становится в современных городах, степень загрязненности воздуха в которых автомобильным транспортом и промышленности может быть очень высокой. Поэтому экологический мониторинг состояния атмосферного воздуха приобретает все более актуальное значение.

Город Новомосковск Тульской области представляет собой территориально-производственный комплекс, где очень развита химическая промышленность (ОАО «Новомосковская акционерная компания "Азот"», ООО «Проктер энд Гэмбл — Новомосковск», ООО «Кнауф Гипс Новомосковск» и др.), достаточно развиты автотранспортных средства, Однако до настоящего времени вопрос о вкладе различных источников выбросов при формировании высокого уровня загрязнения атмосферного воздуха по городу и району в целом недостаточно изучен. Настораживающая экологическая ситуация в атмосфере города сложилась в значительной мере из-за неполного учета экологических информации.

Большой объем данных наблюдений за состоянием атмосферного воздуха, необходимость их широкого использования в природоохранной деятельности организаций как муниципального, так регионального и общегосударственного масштабов требуют проведения автоматизированной обработки результатов наблюдения за состоянием загрязнения атмосферного воздуха. На региональном и на муниципальном уровнях необходимость систематических наблюдений за загрязнением воздушной среды считается одной из важнейших задач рационального природопользования. В этих случаях мониторинг атмосферного воздуха рассматривается как интеллектуальная информационная система, которая служит основой дня принятия экологически значимых управленческих решений, направленных на улучшение качества среды обитания и на уменьшение вреда, наносимого биоте и абиотической составляющей экосистемы. Эффективность интеллектуальной системы экологического мониторинга (ИСЭМ) во многом определяется способностью системы анализа экологической информации \

точно идентифицировать и прогнозировать экологическую ситуацию

сгенерировать рекомендации и альтернативные решения по снижению их

влияния или их устранению. Существующая в настоящее время автоматизированная система контроля (АСК) качества атмосферного воздуха в г.Новомосковске не вполне отвечает современным требованиям, так как научно необоснован перечень контролируемых ингредиентов, а также недостаточна эффективность проводимых мероприятий по снижению выбросов в атмосферный воздух. Исходя из выше сказанного, исследование состояния атмосферного воздуха, создание научно-обоснованной интеллектуальной системы мониторинга атмосферного воздуха и разработка методов эффективного контроля и повышения его качества на территории муниципального образования является актуальной проблемой. Современные комплексы для экологического мониторинга должны содержать средства сбора информации, ее обработки, систематизации, анализа, оценки, интерпретации, прогноза дальнейшего развития и средства поддержки принятия решений в реальном времени, т.е. доведение актуальной информации до органов муниципального и регионального управления.

Работа выполнена в рамках ФЦП «Экология и природные ресурсы России (2002 - 2010 годы)», ФЦП «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года», ФЦП «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации (2009-2013 годы)» и «Областной целевой программе экология и природные ресурсы Тульской области на 2007 - 2011 годы».

Целью диссертационной работы является разработка научно обоснованного метода построения интеллектуальной автоматизированной системы мониторинга (ИАСЭМ) атмосферного воздуха и экспертной системы поддержки принятия решений в реальном времени (ЭСППР РВ) по управлению экологической ситуацией в современном промышленном городе в условиях неопределенности и недостаточности информации.

Для осуществления поставленной цели в работе были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Провести анализ состояния атмосферного воздуха г. Новомосковска, определить климатологические и производственные аспекты распространения примесей в атмосфере, ранжировать источники загрязнения и определить приоритетный перечень ингредиентов, подлежащих контролю.

2. Систематизировать многолетнюю информацию и провести анализ современного состояния системы мониторинга, определить основные направления деятельности по повышению качества атмосферного воздуха.

3. Провести исследование методов устранения неопределенности экологической информации.

4. Разработать интеллектуальную систему мониторинга атмосферного воздуха, которая должна решать следующие подзадачи:

Задача оценки свойств и состояний атмосферного воздуха на основе поступающей в режиме мониторинга информации;

Задача контроля экологических норм и правил;

Задача поддержки принятия управленческих решений в реальном времени в условиях неопределенности.

5. Обеспечить удаленный доступ соответствующих ЛПР, для получения актуальной информации о состоянии атмосферного воздуха и принятия оперативных решений.

Основным методом исследования является системный анализ и моделирование, аппарат теории графов. Для разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений используются Байесовские сети доверия (БСД) и программный продукт - экспертная оболочка Hugin Expert.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1. В результате анализа атмосферного воздуха как объекта управления определены его специфические особенности, делающие невозможным воздействовать непосредственно на атмосферный воздух, с целью снижения степени его загрязнения. Управляющие воздействия могут быть направлены лишь на источники загрязнения (промышленные предприятия, технологические процессы, автотранспорт и т.д.).

2. Дано научное обоснование построения ЭСППР в интеллектуальной системе экологического мониторинга, произведены аналитические исследования, подтверждающие правильность выбора БСД как метода построения ЭСППР, который позволяет ей эффективно функционировать в условиях неопределенности.

3. Разработана ЭСППР экологического мониторинга РВ на основе Байесовских сетей доверия в оболочке Hugin Expert.

4. В результате использование ЭСППР РВ можно прогнозировать состояния атмосферного воздуха, определить предприятие - вероятный источник загрязнения атмосферного воздуха и получить необходимую информацию для принятия решений.

5. С помощью разработанной ЭСППР РВ можно публиковать необходимую информацию для принятия решения в Интернете, что является процессом эффективной доставки информации конечным пользователям.

6. Использованы новые информационные технологии для решения поставленных задач на уже существующих программно-аппаратных средствах.

7. Разработана новая методика создания ИАСЭМ в условиях неопределенности, которая может быть рекомендована в качестве типовой структуры ИАСЭМ в любом промышленном регионе.

Практическая ценность результатов работы

Материалы диссертационной работы, имеющие существенное значение для создания непрерывно функционирующих в реальном времени интеллектуальных систем экологического мониторинга и управления, пе-

реданы городскому природоохранному комитету и Территориальному отделу Управления Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Тульской области в Новомосковском районе, г. Донском, Кимовском и Узловском районах, и миуг быть использованы для разработки подобных систем управления экологической ситуацией в Российской Федерации.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XXVI и XXVII Научных конференциях профессорско-преподавательского состава и сотрудников НИ РХТУ им. Д.И.Менделеева 2007, 2009гг., XI научно-техническая конференции молодых ученых, студентов, аспирантов. НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева 2009г.

Публикации

По теме диссертационной работы опубликованы 11 печатных работ, в том числе в вестнике Академии МАСИ «Информатика, экология, экономика», том 10, часть I, г.Москва, 2007г., том 11 часть 1,2008 г., в журнале, рецензируемом ВАК - «Известия высших учебных заведений: Химия и химическая технология». Иваново, 2009, т.52, №6, в монографии «Современные информационные технологии в автоматизированных системах экологического мониторинга атмосферного воздуха» НИ РХТУ им. Д.И.Менделеева. - Новомосковск, 2008. Публикации отражают основное содержание работы.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, содержащего 61 наименование. Работа содержит 147 листов машинописного текста, 48 рисунков и 11 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель работы и указаны проблемы, которые необходимо решить для достижения поставленной цели.

В первой главе приведены основные понятия предметной области, проанализированы виды и источники загрязнения атмосферы, способы контроля и регулирования качества атмосферного воздуха, а также описываются показатели качества атмосферного воздуха и нормирование выбросов. Проведен анализ состояния кошроля и мониторинга атмосферного воздуха и состояния работ в области построения современных систем экологического мониторинга. Проанализированы и выделены наиболее общие классы экспертных систем. Проведен анализ особенностей и принципов построения интеллектуальных систем экологического мониторинга.

По результатам литературного обзора сделаны следующие выводы.

1. Большинство существующих систем мониторинга реализуют на практике только контроль загрязнений окружающей среды, поэтому необходима разработка и реализация экспертных систем поддержки принятия решений, включающие в себя новые функции, такие как прогнозирование со-

стояния атмосферного воздуха и определение источников его загрязнения в реальном режиме времени.

2. На основе анализа сделан вывод, что неопределенность может рассматриваться как нехватка адекватной информации для принятия решения, и становиться проблемой, поскольку может помешать выработке наилучшего решения и даже стать причиной того, что будет принято некачественное решение, поэтому одной из самых сильных сторон ЭСППР является ее способность справляться с неопределенностью так же успешно, как это делают настоящие эксперты.

Таким образом, в результате проведенного аналитического обзора, намечены основные задачи, связанные с разработкой ЭСППР РВ и в условиях неопределенности.

Во второй главе приведено описание существующей АСК «Атмосфера», которая представляет собой распределенную систему сбора и обработки информации о степени загрязнения атмосферного воздуха в г. Новомосковске Тульской области. Всесторонне рассмотрен и проанализирован как объект управления атмосферный воздух. Определены его специфические особенности, делающие невозможным подачу управляющих воздействий непосредственно на объект управления. Научно обосновано объединение атмосферного воздуха и его загрязнителей (промышленные предприятия, технологические процессы, автотранспорт и т.д.) в единый эквивалентный объект управления.

АСК «Атмосфера» состоит из сети постов контроля атмосферы, организованных на базе пунктов наблюдения за загрязнением (ПНЗА) окружающей среды службы ЛМЗА (Лаборатория мониторинга загрязнения атмосферы), и Центра обработки информации (ЦОИ), расположенного в Городском комитете по охране окружающей среды. Количество постов - 3. Каждый стационарный пост ПНЗА в составе АСК «Атмосфера» способен в автоматическом режиме круглосуточно измерять содержание 5 загрязняющих веществ: 802, N02, N0, СО и МН3 в атмосферном воздухе, и 4 значений метеопараметров: температуры, влажности, скорости и направления ветра.

ЦОИ АСК "АТМОСФЕРА"

г.Новомосковск

Рисунок 1 - Техническое обеспечение системы АСКЭМ

В результате анализа АСК, выявлены ее недостатки и определены новые проблемы, возникающие при преобразовании ее в интеллектуальную систему мониторинга атмосферного воздуха. Проанализировано использующееся в настоящее время для работы АСК аппаратное и программное обеспечение (рисунок 1) и сделаны выводы о существенной платформозависимости АСК.

В третьей главе описаны теоретические основы построения экспертных систем в экологическом мониторинге на основе байесовских сетей доверия.

Рисунок 2 - Основные свойства ЭС Основные компоненты экспертной системы: эксперты, инженеры знаний, средства построения ЭС и пользователи. Их основные роли и взаимоотношение приведены на (рисунок 3).

разработчик^ инструментария.

'Тзредметныи^^ - _ эксперт ^^

ТЕ

строит

опрашивает

средства инженер

построения знаний

ЭС

1

расширяет, проверяет

исдопьзует

экспертная система

С

1

конечный Л пользователь J

р азр аб атыв ает,

уточняет,

тестирует

Рисунок 3 - Взаимосвязи основных участников разработки и эксплуатации ЭС Технология разработки ЭС в экологическом мониторинге, включает в себя шесть этапов (рисунок 4): идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование, опытная эксплуатация.

структуры знании

Рисунок 4 - Технология разработки ЭС

Рассмотрим случай, когда все правила в экспертной системе отражаются в форме: Если < Н является истинной >ТО < Е будет наблюдаться с вероятностью р >.

Очевидно, если Я произошло, то это правило говорит о том, что событие Е происходит с вероятностью р. Но что будет, если состояние Я неизвестно, а Е произошло? Использование теоремы Байеса позволяет вычислить вероятность того, что Я истинно.

Я- событие, заключающееся в том, что данная гипотеза верна;

Е - событие, заключающееся в том, что наступило определённое доказательство (свидетельство), которое может подтвердить правильность указанной гипотезы.

Переписывая формулу Байеса в терминах гипотез и свидетельств, получим:

Это равенство устанавливает связь гипотезы со свидетельством и, в то же время, наблюдаемого свидетельства с пока ещё не подтверждённой гипотезой. Эта интерпретация предполагает также определение априорной вероятности гипотезы р(Н), назначаемой Я до наблюдения или получения некоторого факта.

В экспертных системах вероятности, требуемые для решения некоторой проблемы, обеспечивается экспертами и запоминается в базе знаний. Эти вероятности включают в себя:

- априорные вероятности всех возможных гипотез р(Н');

- условные вероятности возникновения свидетельств при условии существования каждой из гипотез р(Е \ И).

Два события Е) и Е2 являются условно независимыми, если их совместная вероятность при условии некоторой гипотезы Я равна произведению условных вероятностей эти событий при условии Я, то есть

Пользователи дают ЭС информацию о наблюдениях и ЭС вычисляет р(Н,\Е] ... Е^ для всех гипотез (Н1, ... ,Ят) в свете предъявленных симптомов (Ер ... ,Ек) и вероятностях, хранимых в БЗ.

Вероятность р(Н11 Е]... Е0 называется апостериорной вероятностью гипотез Я, по наблюдениям {Ер ... Эти вероятности дают сравнительное ранжирование всех возможных гипотез, то есть гипотез с ненулевыми апостериорными вероятностями. Результатом вывода ЭС является выбор гипотезы с наибольшей вероятностью.

Однако приведённая выше формула Байеса ограничена в том, что каждое свидетельство влияет только на одну гипотезу. Можно обобщить это выражение на случай множественных гипотез (Я/, ... ,Нт) и множест-

АЩЕ) =

(1)

х р(Ю+т-л) х Р(-Л)

р(Е1 Е21Н) = р(Е11Н). р(Е21Н)

(2)

(4)

венных свидетельств {Е,, ..., Е„). Вероятности каждой из гипотез при условии возникновения некоторого конкретного свидетельства Е можно определить из выражения:

(И игч ,) х Р(Н ,) . -

X р{Е\Н к) х р(Н к) КЛ>

к =1

а в случае множественных свидетельств:

р(Н1\Е1Е2...Еп) = ~-, 1 = 1,т

2р(Е1Е2...Еп\Нк)хр(Нк)

к = 1

Данное выражение имеет ряд недостатков. Так, знаменатель требует знания условных вероятностей всех возможных комбинаций свидетельств и гипотез, что делает правило Байеса малопригодным для ряда приложений. Однако в тех случаях, когда возможно предположить условную независимость свидетельств, правило Байеса можно привести к более простому виду:

к=I

Вместе с тем предположения о независимости событий в ряде случаев подавляют точности суждений и свидетельств в ЭС. Вероятности событий распространяются по БЗ экспертной системы на основе правила Байеса для вычисления всех апостериорных вероятностей гипотез при условии наблюдаемых свидетельств. Эти апостериорные вероятности дают ранжированную информацию о потенциально истинной гипотезе. В процессе сбора фактов вероятности гипотез будут .повышаться, если факты поддерживают их или уменьшаться, если опровергают их.

Распространение вероятностей происходит поэтапно с суммированием отдельных свидетельств и их влияния на условную вероятность по мере поступления отдельных Это можно сделать, используя априорные и апостериорные вероятности, следующим образом:

1. Задаём р(Н¡) - априорную вероятность событий Я.

2. Для полученных свидетельств £у записываем р(Е]\Н1).

3. С учётом теоремы Байеса подсчитываем р(Н1 \ Е^) в зависимости от исхода Ер то есть вычисляем апостериорную вероятность события Я,.

4. Теперь можно не обращать внимания на все наступившие £) и переобозначить текущую апостериорную вероятность события Я„ как новую априорную вероятность Я/. Итак, пусть р(Н^ равна р(Н,\Е'¡) в зависимости от значения Ег

5. Затем выберем новое свидетельство для рассмотрения и перейдём к п.2.

Байесовские сети доверия - Bayesian Belief Network - используются в тех областях, которые характеризуются наследованной неопределенностью, к которым относятся системы экологического мониторинга. Эта неопределённость может возникать вследствие: неполного понимания предметной области; неполных знаний; когда задача характеризуется случайностью.

Таким образом, байесовские сети доверия применяют для моделирования ситуаций, содержащих неопределённость в некотором смысле. Для байесовских сетей доверия иногда используется ещё одно название причинно-следственная сеть, в которых случайные события соединены причинно-следственными связями.

Байесовские сети доверия - это направленный ациклический граф, обладающий следующими свойствами:

- каждая вершина представляет собой событие, описываемое случайной величиной, которая может иметь несколько состояний;

- все вершины, связанные с "родительскими" определяются таблицей условных вероятностей (ТУВ) или функцией условных вероятностей (ФУВ);

- для вершин без "родителей" вероятности её состояний являются безусловными (маргинальными).

Другими словами, в байесовских сетях доверия вершины представляют собой случайные переменные, а дуги - вероятностные зависимости, которые определяются через таблицы условных вероятностей. Таблица условных вероятностей каждой вершины содержит вероятности состояний этой вершины при условии состояний её "родителей".

Следует отметить, что следствием байесовской теоремы является то, что она поддерживает оценку графа в обоих направлениях. Процесс рассуждения в ЭС сопровождается распространением по сети вновь поступивших свидетельств.

Введение в байесовские сети доверия новых данных приводит к возникновению переходного процесса распространения по байесовской сети доверия вновь поступившего свидетельства. После завершения переходного процесса каждому высказыванию, ассоциированному с вершинами ipa-фа, приписывается апостериорная вероятность, которая определяет степень доверия к этому высказыванию (believe - доверять (англ.)):

Bel{v pty ¡\d) (6)

где D - объединения всех поступивших в систему данных;

Vj - композиционные высказывания, составленные из элементарных, то есть множество значений X¡ составляют V/;

Xj - пропозиционные переменные (то есть переменные, значениями которых являются высказывания), определяющие состояние вершин БСД.

При этом процесс распространения вероятностей в БСД основывается на механизме пересчёта, в основе функционирования которого лежит следующая последовательность действий:

1. С каждой вершиной сети ассоциирован вычислительный процесс (процессор), который получает сообщения от соседних (связанных с ним дугами) процессоров.

2. Этот процессор осуществляет пересчёт апостериорных вероятностей Bel(Vj) для всех возможных значений Vj данной переменной X, и посылает соседним вершинам ответные сообщения.

3. Деятельность процессора инициируется нарушением условий согласованности с состояниями соседних процессоров и продолжается до восстановления этих условий.

Важное понятие байесовской сети доверия — это условная независимость случайных переменных, соответствующих вершинам графа. Две переменные А и В являются условно независимыми при данной третьей вершине С, если при известном значении С, значение В не увеличивает информативность о значениях А, то есть

р(А\В,С)=р(А\С) (7)

Таким образом, логический вывод в БСД означает вычисление условных вероятностей для одних переменных при наличии информации (свидетельств) о других. При этом для распространения вероятностей используется теорема Байеса.

В некоторых системах, реализующих байесовские сети доверия, используется метод noisy or gate, позволяющий существенно упростить вычислительный процесс. Суть его заключается в том, что в ряде примеров вершина «у» может быть условно независима от целого ряда вершин «хг», где г = 1,2,..., п. Для того, чтобы сократить оценку 2п вероятностей, которые необходимы при использовании таблиц условных вероятностей, и используется данный метод. Согласно ему вероятность «у» в зависимости от п вершин «хг» оценивается как

р{у \Х1Х2...ХП) = 1-П (1- Р(у (8)

i=i

что позволяет оценить только р(у | х 0, р(у | х 2) ... р(у | х „), и на их основании определить оценку р( у | Xj Хг ... х„).

Выводы по 3 главе:

1. Описаны привлекательные особенности, основные свойства, состав и технология разработки экспертных систем в экологическом мониторинге;

2. Приведены требования к современным системам экологического мониторинга;

3. Определены источники и типы неопределенность, а также проблемы, которые возникают при проектировании и создании ЭС с неопре-

деленными знаниями в ИСЭМ;

4. Приведено теоретическое обоснование использования БСД для моделирования ситуаций, содержащих неопределённость, а так же обоснован выбор Байесовских сетей доверия в качестве ЭСППР в ИСЭМ.

5. Приведено обоснование выбора инструментального средства для разработки ЭС Hugin Expert, которое обладает всем необходимым для построения ЭС на основе БСД.

В четвертой главе приведен практический пример разработки ЭСППР в ИСЭМ на основе Байесовских сетей доверия в оболочке HUGIN Expert.

Система HUGIN Expert позволяет создавать системы поддержки принятия решений в условиях неопределенности на основе моделей проблемной области. Система ориентирована на построение моделей на основе теории сетей Байеса и диаграмм влияния. Систему можно использовать для создания экспертных систем в самых различных проблемных областях, в том числе и для построения систем поддержки принятия экологических решений. Современные программные средства, такие как HUGIN обеспечивают инструментарий для построения таких сетей, а также возможность использования БСД для введения новых свидетельств и получения решения (вывода) за счёт пересчёта вероятностей во всех вершинах, соответствующих этим свидетельствам.

Проектирование БСД состоит из следующих этапов:

Добавление новых вершин в проектируемую БСД;

Установление причинно-следственных связей между вершинами проектируемой БСД;

Определение всех возможных состояний каждой из вершин БСД;

Задание значений таблиц условных вероятностей каждой из вершин байесовской БСД;

Компилирование спроектированной БСД;

Изменение вероятностей в БСД при поступлении новых знаний;

Допустим, необходимо использовать БСД для нахождения вероятного источника загрязнения на основе информации о повышение ПДК одного или нескольких загрязняющих веществ (рисунок 5). Для этого в базу знаний разработанной ЭС добавляется новый факт о повышение ПДК загрязняющего вещества, при этом нас интересует результат вывода ЭС об источники загрязнения. Для примера добавим факт повышение ПДК оксида углерода. Реализация такого типа запроса к ЭС на основе БСД выполняется следующим образом:

Раскрыть список всех вершин, нажав пиктограмму [expand node list].

- Ввести факт повышение ПДК, дважды щелкнув на состоянии 'Ne v norme' для вершины СО.

- Нажать пиктограмму распространения вероятности [sum-prorogate normal] на панели инструментов для распространения данного факта на

всю БСД. Результаты распространения вероятностей по байесовской сети доверия приведены на (рисунок 6).

Рисунок 5 - Вид окна ЭС в режиме вычислений

Рисунок 6 - Добавление факта о повышение ПДК СО

Добавляем факт повышение ПДК оксида азота (рисунок 7). Для того, чтобы найти наиболее вероятную комбинацию состояний всех вершин, необходимо, вместо распространения сумм, использовать распространение максимумов. Можно получить новое распространения

вероятностей в окнах отображения сети и вершин. При этом каждое из состояний вершин, имеющее значение 100.00, будет принадлежать к наиболее вероятной комбинации состояний (Рисунок 8).

КАК^АгаЛ ГЬгвьсп (к ГШ ЛЯП №

Рисунок 7 - Добавление факта о повышение ПДК оксида азота

Рисунок 8 - Наиболее вероятные комбинации состояний

Окна контроля показывают ту же информацию, что и панель списка вершин, но при этом появляется возможность располагать эти окна рядом с соответствующими узлами БСД в панели отображения сети. Можно открыть

такое окно для любой вершины, но лучший вариант - это открывать лишь те окна, которые представляют особый интерес. В противном случае, эти окна будут занимать слишком много места на экране дисплея.

После того как уже получены результаты вывода ЭС, программа HUGIN представляет возможностью генерировать HTML документ с полученными результатами (рисунок 9).

«й

:васегозш

t oo VMa™

Рисунок 9 - Страница HTML с результатами вывода ЭС

Таким образом, структура ИАСЭМ атмосферного воздуха выглядит как показано на рисунке 10.

В центре обработки информации (ЦОИ) находится ЭСППР экологического мониторинга, с помощью которой можно публиковать в Интернете необходимую информацию для принятия решения. Это позволяет эффективно доставлять информацию лицам, принимающим решения, которые могут воздействовать на источники загрязнения с целью улучшения состояния атмосферного воздуха.

Под экологическими нормами понимается совокупность норм по охране окружающей среды (в данном случае атмосферный воздух) от вредных воздействий.

Под загрязнителями понимается источники загрязнения атмосферного воздуха (промышленные предприятия, технологические процессы, автотранспорт и т.д.)

Под состоянием атмосферного воздуха понимается регулирование содержания 5 загрязняющих веществ: Б02, N02, N0, СО и МН3 в атмосферном воздухе.

Рисунок 10 - Структура ИАСЭМ атмосферного воздуха

В заключении приведены основные результаты работы.

1. Проведен анализ состояния атмосферного воздуха г.Новомосковска, определены источники загрязнения и приоритетный перечень ингредиентов, подлежащих контролю.

2. Систематизирована многолетняя информация и проведен анализ современного состояния АСК, определены основные направления деятельности по повышению качества атмосферного воздуха, обоснованна необходимость разработки ЭСППР в ИСЭМ в условиях неопределенности.

3. Произведены аналитические исследования, подтверждающие правильность выбора БСД как метода построения ЭСППР в ИСЭМ, который позволяет ей эффективно функционировать в условиях неопределенности.

4. Разработана ЭСППР РВ, которая решает следующие подзадачи:

- Задача оценки свойств и состояний атмосферного воздуха на основе поступающей в режиме мониторинга информации;

- Задача контроля экологических норм и правил;

- Задача поддержки принятия управленческих решений в реальном времени в условиях неопределенности.

5. С помощью разработанной ЭСППР появилась возможность публиковать необходимую информацию для принятия решения в Интернете, что является процессом эффективной доставки информации конечным пользователям.

6. Разработана новая методика создания ИАСЭМ в условиях неопределенности, которая может быть рекомендована в качестве типовой структуры ИАСЭМ в аналогичном промышленном регионе.

Полученные научные и практические результаты имеют важное народнохозяйственное значение для управления экологической ситуацией на муниципальном уровне, создания теоретической и методической основы для разработки систем информационной поддержки принятия эффективных решений по управлению экологической безопасностью города, расположенного рядом с предприятиями химической промышленности.

По теме диссертации опубликованы 11 научных публикаций, основные из которых следующие:

1. Вент Д.П., Волков В.Ю., Бархум Ибрахим, Али Мансур. «Современные информационные технологии в автоматизированных системах экологического мониторинга атмосферного воздуха», Монография. НИ РХТУ им. Д.И.Менделеева. - Новомосковск, 2008. - 160с.

2. Али Мансур, Волков В.Ю. «Применения байесовских технологий в системах экологического мониторинга предприятий химической промышленности». Известия высших учебных заведений: Химия и химическая технология. Иваново, 2009, т.52, №6 - С. 120-123.

3. Али Мансур Номан, Бархум Ибрахим Халил, Волков В.Ю., Эдельштейн Ю.Д., «Состояние атмосферного воздуха как объект управления в АСЭМ». Вестник МАСИ. Информатика, экология, экономика. Том 10. -М:, 2007. - С.88-95.

4. Али Мансур, Волков В.Ю. «Применение байесовских интеллектуальных технологий в интеллектуальной системе экологического мониторинга и управления степенью загрязнения атмосферного воздуха», Вестник международной академии системных исследований (МАСИ). Информатика, Экология, Экономика. Том 11, часть 1, М.: 2008. - С.119-134.

5. Волков В.Ю., Али Мансур Номан, Бархум Ибрахим Халил. «Удаленное наблюдение через интернет за загрязнением атмосферного воздуха в АСЭМ». Тульский экологический бюллетень. Выпуск1-Тула, 2008.-С.107-115.

Заказ № ¿¡¿}У/б1б Объем 1,0 пл._Тираж ЮОэкз.

Издательский центр НИ РХТУ им.Д.И.Менделеева

Введение.

1 Анализ современного состояния автоматизированных систем экологического мониторинга.

1.1 Основные понятия предметной области, источники загрязнения атмосферы и нормирование.

1.1.1 Основные источники загрязнения атмосферы.

1.1.2 Контроль и регулирование качества окружающей- среды.

1.1.3 Показатели качества атмосферного воздуха.

1.1.4 Нормирование выбросов.

1.2 Состояние контроля и мониторинга окружающей среды.

1.3 Особенности и принципы построения интеллектуальной системы экологического мониторинга.

2 Описание объекта исследования.

2.1 Измерительные компоненты (посты наблюдения) АСК «Атмосфера» г.Новомосковска.

2.1.1 Автоматизированная система комплексного мониторинга «Воздух-ТО»

2.1.2 Автоматизированная система контроля «Атмосфера» г.Новомосковска.

2.2 Информационное, алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированной системы контроля «Атмосфера».

2.2.1 Информационное обеспечение.

2.2.2 Формирование банка данных по источникам загрязнения атмосферы.

2.2.3 Алгоритмическое и программное обеспечение АСК.

3 Разработка основ построения экспертных систем поддержки принятия решений в экологических системах мониторинга на базе Байесовских сетей доверия.

3.1 Экспертные системы. Основные понятия и определения.

3.1.1 Назначение и основные свойства экспертных систем.

3.1.2 Состав и взаимодействие участников построения и эксплуатации экспертных систем.

3.1.3 Преимущества использования экспертных систем.

3.1.4 Особенности построения и организации экспертных систем.

3.1.5 Основные режимы работы экспертных систем.

3.1.6 Технология разработки экспертных систем.

3.2 Экспертные системы с неопределенными знаниями.

3.2.1 Неопределенности в экспертных систем и проблемы порождаемые ими

3.2.2 Байесовское оценивание.

3.2.3 Теорема Байеса как основа управления неопределенностью.

3.3 Логический вывод на основе субъективной вероятности.•

3.3.1 Простейший логический вывод.

3.3.2 Распространение вероятностей в экспертную систему.

3.3.3 Экспертные системы, использующие субъективные вероятности.

3.4 Байесовские сети доверия как средство разработки экспертных систем

3.4.1 Основные понятия и определения.

3.4.2 Процесс рассуждения (вывода) в Байесовских сетях доверия.

3.4.3 Байесовские сети доверия как одно из направлений современных экспертных систем.

4 Разработка экспертной системы поддержки принятия решений на основе

Байесовских сетей доверия.

4.1 Анализ АСК атмосферного воздуха г.Новомосковска с целью добавление новых функций.

4.2' Разработка экспертной системы поддержки принятия решений на основе Байесовских сетей доверия в оболочке Hugin.

4.2.1 Добавление новых вершин в разрабатываемую Байесовскую сеть доверия ЭС Hugin.

4.2.2 Установление причинно-следственных связей между вершинами проектируемой Байесовской сети доверия.

4.2.3 Определение всех возможных состояний каждой из вершин Байесовской сети доверия.

4.2.4 Задание значений таблиц условных вероятностей каждой из вершин Байесовской сети доверия.

4.2.5 Компилирование спроектированной Байесовской сети доверия.

4.2.6 Изменение вероятностей в Байесовской сети доверия при поступлении новых знаний.

4.2.7 Окна контроля.

4.2.8 Генерация HTML документа.

Обеспечить устойчивое развитие общества невозможно без стабильного состояния природной среды. Атмосферный воздух является необходимой частью среды существования и оказывает существенное влияние на здоровье человека. Количество воздуха, проходящего в сутки через легкие человека без всякой предварительной очистки, составляет 13-15 килограммов, что в 6-7 раз превышает количество потребляемой в пищу и для питья воды. Эти цифры указывают на необходимость контроля качества воздушной среды как среды обитания человека. В последние годы наблюдается снижение качества атмосферного воздуха, увлечение парникового эффекта в атмосфере. Особенно важно это проблема становится в современных городах, степень загрязненности воздуха в которых автомобильным транспортом и промышленности может быть очень высокой. Поэтому экологический мониторинг состояния атмосферного воздуха приобретает все более актуальное значение.

Город Новомосковск Тульской области представляет собой территориально-производственный комплекс, где очень развита химическая промышленность (ОАО «Новомосковская акционерная компания "Азот"», ООО «Проктер энд Гэмбл — Новомосковск», ООО «Кнауф Гипс Новомосковск» и др.), присутствует большое количество автотранспортных средств. На химических предприятиях города имеется достаточно большое количество цехов (производство аммиака, хлора, минеральных удобрений, детергентов и т.д.), в той или иной степени осуществляющих газовые выбросы в атмосферу. Однако, до сих пор вопрос о вкладе различных источников выбросов при формировании высокого уровня загрязнения атмосферного воздуха по городу и району в целом недостаточно изучен. Настораживающая экологическая ситуация в атмосфере города сложилась в значительной мере из-за неполного учета экологических информации. Кроме того, не смотря на то, что производства в настоящее время находятся в относительно в хорошем состоянии по части выбросов и в технологическом плане работают удовлетворительно, однако ситуация в окружающей предприятие и город атмосфере в основном слабо коррелированна с работой как отдельных цехов и протекающих в них химико-технологических процессах, так и производственных объединений в целом. Такую систему можно охарактеризовать как систему, характеризующуюся неполнотой информации. В тоже время необходимо определить направление совершенствования; как отдельных химических технологий, так и химико-технологических процессов указанных предприятий, ориентируясь на системы мониторинга и управления^ что требует глубокого научного анализа, создания: необходимого количества станций наблюдения с обозначением их функций и, что особенно важно, иметь возможность достоверного прогноза для принятия управленческих решений.

За последние 5 лет лабораторные исследования загрязнений проводились по следующим показателям: азота диоксид, азота оксид, фенол, формальдегид, аммиак, серы диоксид, углерода оксид, взвешенные вещества. По результатам лабораторных исследований содержание исследуемых химических веществ- в атмосферном воздухе населенных мест по максимально разовым концентрациям практически не превышает ПДК. Службой Роспотребнадзора проводится ежеквартальная оценка качества окружающей среды в 6 районах, города (центральный микрорайон, пос. Огнеупорного завода, пос. Гипсового комбината, Новомосковск-2, Вахрушевский микрорайон, Северный микрорайон) по 7 показателям. В 2009 году были отмечены превышения содержания углерода оксида в атмосферном воздухе Вахрушевского и Центрального микрорайонов в 1,4-1,7 ПДК и составляли 7,0-8,5 мг/куб.м. при норме 5 мг\куб.м.; по формальдегиду в .1,1-1,2 ПДК и составляли 0,038-0,043-мг/куб.м. при норме 0.035 мг/куб.м.

Большой объем данных наблюдений за состоянием атмосферного воздуха, необходимость их широкого использования в природоохранной деятельности организаций как муниципального, так регионального и общегосударственного масштабов требуют проведения автоматизированной обработки результа- . тов наблюдения за состоянием загрязнения атмосферного воздуха. На региональном и на муниципальном уровнях необходимость систематических наблюдений за загрязнением воздушной среды считается одной из важнейших задач рационального природопользования. В этих случаях мониторинг атмосферного воздуха рассматривается как интеллектуальная информационная система, которая- служит основой для принятия экологически значимых управленческих решений, направленных на улучшение качества среды обитания и на уменьшение вреда, наносимого биоте и абиотической составляющей экосистемы. Эффективность интеллектуальной системы экологического мониторинга во многом определяется способностью системы анализа экологической информации точно идентифицировать и прогнозировать экологическую ситуацию и сгенерировать рекомендации и альтернативные решения по снижению их влияния или их устранению.

Существующая в настоящее время система контроля качества атмосферного воздуха в г.Новомосковске не вполне отвечает современным требованиям, так как научно не обоснован перечень контролируемых ингредиентов, а также недостаточна эффективность проводимых мероприятий по снижению выбросов' со стороны химических предприятий в атмосферный воздух. Исходя из выше сказанного, исследование состояния атмосферного воздуха, создание научно-обоснованной интеллектуальной системы мониторинга атмосферного воздуха и разработка методов эффективного контроля и повышения его качества на территории муниципального образования является актуальной проблемой. Современные комплексы для экологического мониторинга должны содержать средства сбора информации, ее обработки, систематизации, анализа, оценки, интерпретации, прогноза дальнейшего развития и средства поддержки принятия решений в реальном времени, т.е. доведение актуальной информации до органов муниципального и регионального управления.

Учет валовых выбросов от автотранспорта входит в сферу деятельности служб экологического надзора. Работа по разработке проекта границ и организации санитарно-защитных зон является обязанностью самих предприятий и организаций.

Результаты исследований по валовым выбросам крупных предприятий химической технологии и других промышленных предприятий, расположенных на территории г.Новомосковска Тульской области, основных контролируемых вредных веществ в атмосферу за последние годы приведен в Таблице 1.

Таблица 1

Валовый выброс вредных веществ в атмосферу от стационарных источников за

2005 - 2009 г.г. (тонн в год)

Наименование объекта 2005 г 2006 г 2007 г 2008г 2009 г

НАК «Азот» , 10938,5 10004,1 9807,8 9280,5 11901,7

ОАО' «Новомосковская ГРЭС» 2255,1 5844 3011,5 2947,3* 1020,6

ЗАО «НЗКМ - Центргаз» 276,6 178,7 127,4 132,7 121,5

ОАО «КНАУФ - ГИПС-Новомосковск» 222 406- 315,4 292,3 211,5

ОАО «Поликонт» 47,8 32,9 53,5 40,2- 40,0

ООО «Проктер энд Гэмбл» 140,5 111,9 259,2 263,4 216,1

ОАО «Новомосковскогне- 165,4 190,6 354,7 335,5 332,2 упор»

ООО «Оргсинтез» . 11Д 62,4 22,0 9,4 5,7

ГУДРСП «Новомосковскав- 168,4 210,3 210,3 305,3 215,0 тодор»

ЗАО «Мельничный Комби- 44,2 44,2 44,4 40,0 39,0 нат»

ООО «Аэрозоль-Новомосковск» 251,3 221,4 251,3 250,4 251,9

ОАО «НАРЗ» 13,0 10,6- 9,0 8,8 8,0

ОАО «Сервис - ЖБИ» 7,47 6,2 15,2 15,9 12,2

ВСЕГО: 15041,4 17323,3 14481,7 13921,7 14363,32

В настоящее время 4 предприятия имеют утвержденные проекты Сани-тарно-защитных зон (СЗЗ): ОАО НАК «АЗОТ», ОАО «Новомосковская ГРЭС», ООО «Аэрозоль* Новомосковск», ООО «Кнауф-Гипс Новомосковск», 3 предприятия проводят работы по разработке проекта границ СЗЗ: ОАО «Новомос-ковскогнеупор», ООО «Полипласт Новомосковск и ООО «Оргсинтез» со сроком исполнения 2009г.-2010г. До окончания разработки проектов СЗЗ не представляется возможным сделать вывод о возможном обеспечении санитарно-защитных разрывов от промышленных предприятий до жилой застройки.

В 2009 году отмечалось увеличение валовых выбросов в атмосферный воздух на ОАО НАК «Азот», ООО «Аэрозоль Новомосковск» за счет увеличения объемов промышленного производства.

На ОАО НГРЭС в 2009 году отмечалось уменьшение валовых выбросов в атмосферный воздух в связи с уменьшением объема угольного топлива и увеличением использования природного газа, на ЗАО «НЗКМ-Центргаз», ОАО «Кнауф Гипс-Новомосковск», ГУДРСП «Новомосковскавтодор» за счет уменьшения объемов производства.

В последние годы в муниципальном образовании резко возросло количество автотранспортных средств. По данным ОГИБДД УВД Новомосковского района количество автотранспорта за последние 10 лет увеличилось с 20000 до 42505 единиц. По состоянии на 01.01.10г. в г. Новомосковске и районе насчиI тывается 42505 единиц автотранспорта, в том числе легковых автомобилей -31862 единица, грузовых автомобилей - 3686 единица, других транспортных средств - 6957 единиц.

Как указывалось в ежегодном муниципальном докладе Территориального отдела управления федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Тульской области в Новомосковском районе, городе Донском, Кимовском и Узловском районах «О санитарно - эпидемиологической обстановке и защите прав потребителей в муниципальном образовании город Новомосковск в 2009 году», в целях обеспечения более эффективного производственного контроля за выбросами вредных загрязняющих веществ в атмосферу предприятиями, расположенными на территории муниципального образования, координации деятельности в области экологической и промышленной безопасности, построении системы устойчивого развития необходим перевод имеющихся у промпредприятий постов производственного контроля в автоматический режим с заведением информации в сеть муниципальной службы АСК «Атмосфера».

Анализ современного состояния автоматизированной системы контроля атмосферного воздуха г. Новомосковска позволяет сделать вывод о том, что наблюдается:

- старение существующей системы с точки зрения аппаратных и программных средств;

- ее несовершенство с точки зрения-количества и размещения постов наблюдения;

- низкая пропускная способность передачи данных от поста контроля в Центр Обработки Информации;

- отсутствие средства поддержки принятия решений в реальном времени, для управления экологической ситуацией в соответствии с нормами и законами РФ.

Существующая в настоящее время система контроля качества атмосферного воздуха в г.Новомосковске не вполне отвечает современным требованиям, так как научно необоснован перечень контролируемых ингредиентов, а также недостаточна эффективность проводимых мероприятий по снижению выбросов в атмосферный воздух. Исходя из выше сказанного, исследование состояния атмосферного воздуха, создание научно-обоснованной интеллектуальной системы мониторинга атмосферного воздуха и разработка методов эффективного контроля и повышения его качества на территории муниципального образования является актуальной проблемой. Современные комплексы для экологического мониторинга должны содержать средства сбора информации, ее обработки, систематизации, анализа, оценки, интерпретации, прогноза дальнейшего развития и средства поддержки принятия решений в реальном времени, т.е. доведение актуальной информации до органов муниципального и регионального управления.

Таким образом, разработка экспертной системы поддержки принятия решений направленных на снижение концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе в условиях неопределенности является актуальной задачей.

Работа выполнена в рамках ФЦП «Экология и природные ресурсы России (2002 - 2010 годы)», ФЦП «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года», ФЦП «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации (2009-2013 годы)» и «Областной целевой программе экология и природные ресурсы Тульской области на 2007 - 2011 годы».

Целью диссертационной работы является разработка научно обоснованного метода построения интеллектуальной автоматизированной системы мониторинга атмосферного воздуха и экспертной системы поддержки принятия эффективных решений« в реальном времени по управлению экологической ситуацией в современном промышленном городе в условиях неопределенности и недостаточности информации.

Для осуществления поставленной цели в работе необходимо сделать следующее:

Провести анализ состояния атмосферного воздуха г. Новомосковска, определить климатологические и производственные аспекты распространения примесей в атмосфере, ранжировать источники загрязнения и определить приоритетный перечень ингредиентов, подлежащих контролю.

Систематизировать многолетнюю информацию и провести анализ современного состояния системы мониторинга, определить основные направления деятельности по повышению качества атмосферного воздуха.

Провести исследование методов устранения неопределенности экологической информации.

Разработать интеллектуальную систему мониторинга атмосферного воз! духа, которая должна решать следующие подзадачи:

Задача оценки свойств и состояний атмосферного воздуха на основе поступающей в режиме мониторинга информации;

Задача поддержки принятия управленческих решений в реальном времени в условиях неопределенности.

Обеспечить удаленный доступ соответствующих ЛПР, для получения-ак-туальной информации о состоянии атмосферного воздуха и принятия оперативных решений.

Выводы по четвертой главе:

1. Подробно описан и проанализирован объект исследования — АСК «АТМОСФЕРА» г.Новомосковска Тульской области как города с большим количеством вредных и опасных предприятий химической технологии, активно загрязняющих атмосферный воздух.

2. Дано научное обоснование построения ЭСППР, произведены исследо вания, подтверждающие правильность выбора БСД как метода построения ЭСППР, который позволяет ей эффективно функционировать в условиях неопределенности.

3. Описан пример практической реализации разработанной ЭСППР.

4. В результате использования ЭСППР* РВ стало возможно прогнозировать вероятное состояния атмосферного воздуха в городе для контроля за работоспособностью постов, выявлять химическое предприятие -наиболее вероятный источник загрязнения атмосферного воздуха в промышленном регионе, получать информацию (в графическом виде) для более точного принятия решения в реальном времени, (само решение из заранее определенных принимается JJLL1P с соответствующими полномочиями).

5. С помощью разработанной ЭСППР РВ стало возможно публиковать необходимую информацию для принятия решения ЛПР в Интернет, что, несомненно, является процессом эффективной доставки информации конечным пользователям.

6. Сделаны выводы о применимости разработанных подходов к решению аналогичных задач по созданию подобных систем мониторинга.

138

Заключение

Полученные в диссертации научные и практические результаты имеют важное народнохозяйственное значение для автоматизации процессов управления экологической ситуацией на муниципальном уровне в городе Новомосковске Тульской области, в непосредственной близости от которого расположено большое количество предприятий химической технологии, включающих в свой состав такие вредные и опасные производства как аммиачное, хлорное, производство детергентов, производство минеральных удобрений и т.п. Получили дальнейшее развитие теоретическая и методическая основы для разработки систем информационной поддержки принятия эффективных решений по управлению экологической безопасностью города.

В результате проведенного системного анализа существующих разработок в области автоматизированного экологического мониторинга был сделан вывод об актуальности разработки подобных систем, а решение задач экологического мониторинга является важной и актуальной задачей, и на сегодняшний день невозможно без применения современных информационных и компьютерных технологий. На основании проведенного анализа был сделан вывод, что построение интеллектуальных автоматизированных систем экологического мониторинга (ИАСЭМ) является целесообразным в совокупности с применением новых информационных технологий удаленного доступа в ИАСЭМ атмосферного воздуха. Был сделан научно обоснованный вывод о том, что современные АСЭМ любого уровня (муниципального, регионального и т.д.) относятся к классу сложных систем. Были определены основные проблемы, которые возникают или могут возникнуть в дальнейшем при разработке интеллектуальных АСЭМ атмосферного воздуха.

Исходя из выявленных проблем, для решения поставленных задач, была разработана структура муниципальной ИАСЭМ атмосферного воздуха, позволяющая организовать принятие управленческих решений по приведению экологической ситуации в соответствие с нормами и законами РФ, с использованием удаленного доступа к ее информационным ресурсам через Интернет в реальном времени.

Так же были проанализированы возможные способы. построения ЭС и выбраны, наиболее подходящие из них для использования в составе ИАСЭМ. Приведено теоретическое обоснование изменения* структуры существующей ИАСЭМ: В структуру ИСЭМ введены изменения (добавлена ЭСППР), отличающие ее от существующих, подобных ей систем. Пользователи разработанной системы могут теперь находиться территориально удаленно от нее. Основное требование при этом - наличие у них доступа в Интернет. Взаимодействие пользователей с системой происходит через web-интерфейс, а ЛПР могут принимать оперативные решения в реальном времени.

Приведено »научно-техническое обоснование выбора инструментального средства для разработки, ЭС поддержки принятия* решений - Hugin Expert, которое обладает всем необходимым для построения ЭСППР в ИАСЭМ атмосферного воздуха в местах с наличием большого числа предприятий химической технологии, а также других промышленных производств и автотранспортных предприятий.

Система Hugin Expert позволяет создавать системы поддержки принятия решений в условиях неопределенности на основе моделей» проблемной области. Система ориентирована на построение моделей на основе теории сетей Байеса и диаграмм влияния. Систему можно использовать для. создания экспертных систем в самых различных проблемных областях, в том числе и для построения систем поддержки принятия экологических решений' не только атмосферного воздуха, но и промышленных стоков, например. Современные программные средства, такие как Hugin обеспечивают инструментарий для построения БСД, а также возможность использования БСД для введения новых свидетельств (фактов) и получения решения (вывода) за счёт пересчёта вероятностей во всех вершинах, соответствующих этим свидетельствам (фактам).

Дано научное обоснование построения ЭСППР, проведены исследования среди ЭС, подтверждающие правильность выбора БСД как метода построения

ЭСППР, который позволяет ей эффективно функционировать в условиях неопределенности и приведен пример практической реализации разработанной ЭСППР РВ в г.Новомосковске Тульской области. В результате использования ЭСППР РВ стало возможно прогнозировать вероятное состояния атмосферного воздуха в городе для контроля за работоспособностью постов, выявлять химическое предприятие - наиболее вероятный источник загрязнения атмосферного воздуха в промышленном регионе, получать информацию (в графическом виде) I для более точного принятия решения в реальном времени, (само решение из заранее определенных принимается ЛПР с соответствующими полномочиями).

С помощью разработанной ЭСППР РВ стало возможно публиковать необходимую информацию для принятия решения ЛПР в Интернет, что, несомненно, является процессом эффективной доставки информации конечным пользователям.

Сделаны выводы о применимости разработанных подходов к решению аналогичных задач по созданию подобных систем мониторинга.

1. Экологический мониторинг окружающей среды: Учебное пособие для вузов в 2 т.Т.1 /Ю.А.Комиссаров, JI.C. Гордеев, Ю.Д. Эделыптейн, Д.П. Вент; Под ред. П.Д. Саркисова.-М.:Химия, 2005-3 65с.

2. Мониторинг атмосферного воздуха:.Учебное пособие / В.В. Тарасов, И.О. Тихонова, Н.Е. Кручинина.- М., РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2000, 97с.

3. Джарратано Джозеф, Райли Гари. Экспертные системы: принципы разработки и программирование,4-е издание.: Пер. с англ.- М.: "И.Д. Вильяме",2007.-1152с.

4. Крюков C.B. Байесовы сети как инструмент моделирования неопределенности. Экономический, вестник Ростовского государственного университета. Том 5.-2007.

5. Терехов С.А. Введение в байесовы сети // Научная сессия МИФИ-2003. V Всероссийская научно-техническая конференция „Нейроинформатика-2003": лекции по нейроинформатике. Часть 1.- М.-.МИФИ, 2003 .-188с.

6. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. № 6. С. 114-123.

7. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Поиск решения на основе структурнойаналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления, № 1,2005, С. 97-109.

8. Экологический мониторинг: шаг за шагом / Е.В. Веницианов и др.,Под ред. Е.А. Заика. — М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2003. — 252 с.

9. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект современный подход,2-е изд.:Пер. с англ.-М.: издательский дом "Вильяме" ,2006 1408 с.

10. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки: Учебн. пособие / Л.А.Керов, АДЧастиков, Ю.В.Юдин, В.А.Юхтенко; Под ред . Ю.В.Юдина. СПб.: Политехника, 1996 - 220 С.

11. Волков В.Ю., Эделынтейн Ю.Д. Автоматизированные системы экологического мониторинга. Системы удаленного доступа. Учебное пособие / Под ред. Д.П.Вента, РХТУ им. Д.И.Менделеева, Новомосковский институт, Новомосковск, 2006. 170с.

12. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий, ОНД-86, Гидрометеоиз-датД987. 93с.

13. Методика расчета нормативов допустимых выбросов загрязняющих веществ в атмосферу для групп источников загрязнения. МРН-87 (редакция 1995 г.).1995.-25с.

14. ГОСТ 17.2.3.02-78.правила установления допустимых выбросов вредных веществ промышленными предприятиями.

15. СН-245-71. Санитарные нормы проектирования промышленных пред-приятий.//М.Госстрой, 1972.97с.

16. Рекомендациями по оформлению и содержанию проекта нормативов ПДВ в атмосферу для предприятий, 1987 г.

17. РД 52.04.253-90. Руководящий документ. Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте. Л. Гидроме-теоиздат,1990.-24с.

18. Положение об оценке воздействия на окружающую среду в Российской федерации, Министерство охраны природы и воспроизводства природных ресурсов РФ, приказ №222 от 18.07.94/Луш\¥.сс1^1а8пе1:.га

19. Серия программ ЭКО-расчет.

20. Методические указания по расчету выбросов загрязняющих веществ при сжигании топлива в котлах производительностью до 30 т/час. М., Гидрометиз-дат, 1985 г.

21. РД 34.02.305-90. Методика определения валовых и удельных выбросов вредных веществ в атмосферу от котлов тепловых электростанций.

22. Ежегодник состояния загрязнения атмосферы в городах на территории России 1993г./Под ред.З.Ю.Безуглой. СПб.1994.

23. Смирнов В.Н.Принципы автоматизированного управления природо-промышленными комплексами «химическое производство окружающая среда», М., РХТУД998 г., дис.д.т.н.-377с.

24. Волков В.Ю., Эделыдтейн Ю.Д. Формирование виртуальной обратной связи в сетях Интернет/Интранет. Материалы 24-ой конф. преподавателей и сотрудников НИ РХТУ им. Д.И.Менделеева, г.Новомосковск, 2004г., с.80-81

25. Волков В.Ю., Эделыдтейн Ю.Д. О применении виртуальной обратной связи в автоматизированных системах экологического мониторинга, Вестник МАСИ. Том 7, часть II, Москва, 2004г., с. 29-33

26. Волков В.Ю., Эделыптейн Ю.Д. Использование технологий удаленногодоступа в региональных автоматизированных системах экологического мониторинга атмосферного воздуха. «Автоматизация и современные технологии», 2007г., №2, с.15-21

27. Осипов Г.С. Состояние работ в области искусственного интеллекта в Европе. Труды научной сессии МИФИ-2007. 22-26 января 2007 года, Москва). Т.З Интеллектуальные системы и технологии, 2007, с. 14-17

28. Волков В.Ю., Эделыптейн Ю.Д. Разработка АСЭМ с использованием интеллектуально-информационного подхода. Тульский экологический бюллетень (ТЭБ) 2006, выпуски №1 и №2, Тула: «Печатный Двор». № 1,2. 2006г., с.228-231

29. Волков В.Ю., Эделыптейн Ю.Д. Интеллектуально-информационный подход к созданию систем экологического мониторинга. Вестник МАСИ. Информатика, экология, экономика. Том 9, часть I, Москва, 2006г., с.88-89

30. Волков В.Ю., Эделыптейн Ю.Д., Конодюк О.Ю. Создание интеллектуальных центров управления в системах экологического мониторинга. Всероссийская научно-техническая конференция «Современные проблемы экологии», М.;Тула: Изд-во ТулГУ, 2007, с.47

31. Волков В.Ю., Эделынтейн Ю.Д. Системный анализ в экологическом мониторинге окружающей среды. Труды III Научно-технической- конференции^ «Современные проблемы экологии и рационального природопользования в Тульской области», Тула 2006,с.88-92

32. Статические и< динамические экспертные системы: Учеб. пособие/Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320с.: ил

33. Али Мансур Номан, Волков В.Ю., Эделынтейн Ю.Д:, Бархум Ибрахим Халил. Состояние атмосферного воздуха как объект управления- в АСЭМ. Вестник МАСИ. Информатика, экология, экономика. Том 10. -М:, 2007. С.88-95.

34. Поллак Р. А. Инструментальные средства разработки экспертных систем: Учебное пособие.— Челябинск: Изд. ЮУрГУ, 2003. 65 С.

35. Герман 01В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний:-Мн.: ДизайнПРО, 1995 255 с.

36. Приобретение знаний: Пер; с япон. / Под ред. С.Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 с.

37. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. М.: Мир, 1990.-293 с.

38. Переверзев В.Н. Логистика. Справочная книга по логике. -М.: Мысль, 1995.-221 с.49; Поспелов Д;А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М:: Радио и связь, 1989.-184 с.

39. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные: системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987.- 191 с.

40. Экспертные системы. . Принципы работы, и примеры: Пер: с англ./ А.Брукинг, П.Джонс, Ф.Кокс и др. М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.52: Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер; с англ. М.: Мир, 1989.-388 с.

41. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М;: Финансы и статистика, 1995. - 208 с.

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

43. Хоггер К. Введение в логическое программирование: Пер. с англ. М.: Мир, 1988.-348 с.

44. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с.

45. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение: Пер. с англ.1. М.: Наука, 1990,- 464 с.

46. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. -М.: Мир, 1990. 560 с.

47. Доорс Дж. и др. Пролог язык программирования будущего.: Пер с англ. - М.:Финансы и статистика, 1990. - 144 с.

48. О.П. Пономарев, экспертные системы оболочка экспертной системы Hugin Lite 6.4.: Практикум; Институт КВШУ.- Калининград: Изд-во ин-та КВШУ,2004.- 52 с.

49. Тулупьев A.JL, Николенко С.И., Сироткин A.B. Байесовские сети: Логико-вероятный подход.- СПб.: Наука, 2006.- 607С.