автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и алгоритмы мониторинга и прогнозирования риска природных пожаров на объектах деревообрабатывающей промышленности

Озерова Марина Игоревна

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ НА ОБЪЕКТАХ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 6 ПАЙ 2013

Владимир 2013

005058579

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы и программная инженерия» (ИСПИ) Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования (ФГБОУ ВПО) «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ)

Научный руководитель

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор Жигалов Илья Евгеньевич, ВлГУ, заведующий кафедрой

«Информационные системы и программная инженерия», г. Владимир

доктор технических наук, доцент Андрианов Дмитрий Евгеньевич, Муромский институт (филиал) ВлГУ, заведующий кафедрой «Информационные системы», г. Муром Владимирской области

кандидат технических наук, доцент Курысев Константин Николаевич, Владимирский юридический институт ФСИН России, начальник управления подготовки кадров высшей квалификации, г. Владимир

ФГБОУ ВПО «Ярославский государственный технический университет», г. Ярославль

Защита состоится 29 мая 2013 г. в 15 ч. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.025.01 при ВлГУ по адресу: г.Владимир, ул. Горького, д. 87, корп. 1, ауд. 335-1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ВлГУ по адресу: г. Владимир, ул. Горького, д. 87, корп. 1.

Автореферат разослан «25» апреля 2013 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, ВлГУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.025.01.

Ученый секретарь диссертационного совета /J

доктор технических наук, доцент H.H. Давыдов

ii--

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Интенсивное внедрение информационных технологий в управление промышленными объектами, необходимость повышения достоверности и качества исходной информации, лежащей в основе формирования управленческих воздействий, требуют создания новых методов и алгоритмов анализа и обработки данных и моделирования процессов управления предприятием.

Создание собственной сырьевой базы на предприятии деревообрабатывающей промышленности значительно сокращает сроки изготовления и снижает себестоимость продукции. Сегодня особенно актуально формирование механизма управления деревообрабатывающим предприятием, начиная с нулевого цикла и заканчивая сдачей готовой продукции, при объединении разноуровневых циклов производства в единый комплекс; при этом следует учитывать технологические особенности каждого этапа. При автоматизации процесса заготовки сырья важно соблюдение требований по обеспечению надлежащего уровня профилактики и предупреждения пожароопасных ситуаций на вверенных лесных территориях. Однако существующие методики оценки риска возникновения природного пожара из-за большого и разнородного объема информации не приемлемы для применения на отдельном предприятии. В этой ситуации следует ориентироваться на более простые и экономичные мобильные технологии по прогнозированию пожарной опасности предприятия, интеграцию новых методов обработки информации, позволяющих осуществлять сбор, обработку и предоставление оперативных данных о состоянии подведомственной территории леса, а также формировать управляющие решения, направленные на обеспечение пожарной безопасности производства.

В область разработки и применения методов системного анализа сложных прикладных объектов исследования, обработки информации, включая вопросы совершенствования управления и принятия решений, большой вклад внесли работы Р.И. Макарова, A.B. Кострова, С.С. Садыко-ва, Д.Е. Андрианова, Ю.Д. Моторыгиная, А. А. Денисова.

Сегодня перспективным является применение интеллектуальных технологий, методов теории нечетких множеств, которые являются удобным средством моделирования сложных динамических процессов в условиях многокритериальное™ и неопределенности. Процесс развития природного пожара является труднопрогнозируемым процессом, который зависит от многих граничных условий и факторов, и в этих условиях целесообразно использовать нечеткие модели вывода. Вопросы практического применения нечетких моделей рассматривались в работах Н. Г. Ярушкиной, И. Ба-тыршина X. Танаки, К. Сонга, однако подход к прогнозированию природных пожаров с точки зрения нечетких моделей в них не был рассмотрен.

В связи с этим исследование, назначением которого является разработка математической модели и комплекса программ мониторинга и прогнозирования рисков возникновения природных пожаров на основе иерархического нечеткого вывода, является актуальным.

Объектом исследования диссертационной работы является информационная система управления предприятием, работающая в условиях неоднородности и низкой доступности информации.

Предмет исследования - методы и решения, направленные на совершенствование системы управления.

Целью работы является повешение эффективности прогнозирования пожарной опасности и результатов управленческих решений, направленных на предупреждение опасных ситуаций на предприятии деревообрабатывающей промышленности.

Для достижения поставленной цели были решены следующие основные задачи:

1. Исследованы данные, влияющие на возникновение пожарной опасности; проанализированы существующие методы мониторинга и прогнозирования природных пожаров, существующие математические модели оценки пожарной опасности.

2. Разработана структура информационной системы предприятия деревообрабатывающей промышленности.

3. Разработана человеко-машинная процедура принятия решений по оценке риска природного пожара на территории предприятия деревообрабатывающей промышленности.

4. Разработана методика оценки риска природного пожара на территории предприятия деревообрабатывающей промышленности с использованием теории нечетких множеств, обеспечивающая необходимую степень достоверности получаемых результатов.

Разработана объектно-ориентированная архитектура программного комплекса, реализующего алгоритмы определения риска возникновения природных пожаров. Научная новизна

Предложены новые математические модели для расчета основных факторов, влияющих на риск возникновения природного пожара, позволяющие повысить точность прогнозирования риска возникновения пожара.

1. Разработана система экспертных оценок для описания факторов, определяющих риск возникновения природного пожара.

2. Построена математическая модель прогнозирования природных пожаров на основе иерархического нечеткого вывода по Сугено с нечетко заданными факторами, позволяющая проводить оценку риска возникновения природных пожаров на объектах деревообрабатывающей

промышленности с учетом многофакторности и неопределенности условий протекания процесса природного пожара.

3. Разработаны алгоритмы оценки риска природных пожаров с использованием аппарата иерархического нечеткого вывода, позволяющие осуществлять прогнозирование пожара на основе нечетко заданных исходных данных. Методы исследования

В работе использованы: системный анализ, теория систем, теория нечетких множеств, классификации, эксперимента и методы математического моделирования.

На защиту выносятся

1. Алгоритм определения риска возникновения природных пожаров, использующий в качестве исходных данных лингвистические переменные.

2. Математические модели факторов возникновения природных пожаров, повышающие точность прогнозирования.

3. Методика организации лесопожарного мониторинга на предприятии деревообрабатывающей промышленности.

Практическая значимость работы. Разработанные методы мониторинга и прогнозирования риска природных пожаров позволили повысить достоверность получаемых расчетных величин опасности природного пожарного риска. Они учитывают индивидуальные особенности объекта, неопределенность факторов пожарного риска и позволяют в процессе расчета увеличивать количество учитываемых факторов.

Результаты расчетов используются в качестве количественного показателя пожарной опасности объектов, необходимого для принятия решений, направленных на снижение уровня пожарного риска объектов деревообрабатывающей промышленности.

Результаты исследований используются в практической работе ГУ МЧС России по Владимирской области при оценке фактической степени природной пожарной опасности промышленных предприятий, расположенных на подведомственных территориях. Разработанный алгоритм успешно применяется при проведении аудита пожарной безопасности объектов деревообрабатывающей промышленности организациями Новтех-сторой и «СТРОЙ - КОМПЛЕКС» г. Боровичи Новгородской области.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: ЯГПУ (Ярославль); СГТУ (Самара); Международной научно-практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Одесса); Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в науки и образовании» (Шахты-2012); международной научно-практической конференции «Электронная Казань 2013».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 5 в изданиях из перечня ВАК, получено 2 свидетельства о регистрации программных продуктов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем работы составляет 150 страницы, в том числе 131 страница основного текста, 10 страниц список литературы, 42 рисунка и 12 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении определены цель и задачи диссертационной работы, показана её актуальность и практическая значимость, определена новизна и обоснована достоверность полученных результатов, представлены основные положения, выносимые на защиту.

В главе 1 «Современное состояние мониторинга и прогнозирования природных пожаров» приведен обзор текущего состояния проблемы. Выполнен анализ существующих подходов к решению задач мониторинга природных пожаров. В ходе анализа выявлены недостатки современных систем дистанционного мониторинга природных пожаров и сформулированы основные требования к информационному обеспечению системы принятия решения по оценке риска природных пожаров.

Рассмотрены три основные системы дистанционного мониторинга лесных пожаров: ИСДМ-Рослесхоз, разработанная Институтом космических исследований РАН, SFMS (ScanEx Fire Monitoring Service), разработанная российской компанией ИТЦ СКАНЭКС, FIRMS The Fire Information for Resource Management System (FIRMS) разработанная в Университете штата Мэриленд и поддерживаемая Национальным агентством США по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA).

Анализ основных методов прогнозирования и мониторинга показал, что все три системы основываются преимущественно на одинаковых исходных данных — снимках сенсоров MODIS спутников Terra и Aqua (США). Поэтому, несмотря на различия в алгоритмах обработки информации, они выдают в целом сопоставимые результаты. Фактическое различие состоит в том, что данные ИСДМ-Рослесхоз не являются общедоступными, система разработана на платформе ArcGIS и предлагает для работы с оперативными базами данных технологии на базе ArcGIS, ArcMap 9.x и выше, а также облегченной версии ГИС на базе MapObject 2.x, что значительно сужает круг пользователей. Данные системы SFMS и FIRMS находятся в открытом доступе. Все существующие системы дистанционного мониторинга не могут прогнозировать торфяные пожары, т.к. данный вид пожаров трудно идентифицировать по данным космического мониторинга.

Проведенный анализ математических моделей и методов выявил наличие общих недостатков практически у всех рассматриваемых моделей. Существующие методики оценки риска возникновения природного пожара

позволяют определить площадь и периметр зоны возможных пожаров в регионе (области, районе). Исходными данными являются значение лесо-пожарного коэффициента и время развития пожара. Значение лесопожар-ного коэффициента зависит от природных условий и времени года. В главе сделан вывод о необходимости новых подходов к определению факторов, влияющих на природный пожар, разработки новых алгоритмов, методов и программного обеспечения, учитывающих всю шкалу переменных, определяющих опасность природных пожаров.

Во второй главе «Разработка архитектуры информационной системы мониторинга и прогнозирования природных пожаров» проведен отбор, систематизация и оценка объема информации, которая может использоваться в разрабатываемой информационной системе. Обосновано структурно-функциональное устройство системы. Сформулированы основные подходы к построению структуры представления данных, а также разработана структурно-функциональная схема прогнозирования пожарной опасности. Выполнен анализ исходных данных, влияющих на процесс принятия решения по обеспечению пожарной безопасности.

Система мониторинга и прогнозирования природных пожаров должна решать следующие задачи: сбор оперативных данных от систем, осуществляющих космический мониторинг; сбор оперативных данных от органов субъектов Российской Федерации в области лесных отношений и предприятий, работающих в э той области; формирование базы данных предприятия; анализ вероятностных критериев возникновения природных пожаров для принятия решения по прогнозу развития природного пожара; обеспечение мониторинга торфяников, находящихся на вверенной территории; отображение результатов мониторинга в картографическом виде. Для решения поставленных задач предложена концептуальная схема информационной системы рисунок 1.

Предлагается инфологическая структура системы поддержки принятия решения по прогнозированию риска лесного пожара, изображенная на рисунке 2.

Для реализации задачи по прогнозированию риска природного пожара необходимо спрогнозировать природный процесс, разработать модель развития и разработать методы управления.

Рассмотрена вероятность возникновения риска природного пожара, как совокупность рисков факторов, определяющих лесной пожар.

Для определения основных факторов, влияющих на риск возникновения пожара, были проанализированы данные по пожарам за июль и август 2010 года. Данный период был выбран для анализа, т.к. в данный период все возможные причины возникновения лесных пожаров были активны. На основании анализа данных прошлых лет и физической модели процесса

возгорания были выделены четыре фактора и определены переменные, влияющие на данные факторы.

Рисунок 1 -Концептуальная схема информационной системы.

Рисунок 2-Инфологическая структура системы поддержки принятия решения по прогнозированию риска природного пожара. На основании проведенного анализа были сформулированы 4 основных фактора, влияющих на риск возникновения пожара: антропогенный Р(А), по метеоусловиям Р(С), по характеристике лесонасаждений P(J1) и

риск торфяного пожара Р(Т), и выделены переменные, влияющие на каждый фактор. Риск торфяного пожара был рассмотрен, как природный и наиболее трудно прогнозируемый. Построены математические модели представления факторов риска природного пожара.

Риск от изменения среднесуточной температуры Р(С) pírs _ kvxT х(Т — t)m

nL) ~ 100 Риск от антропогенной нагрузки Р(А)

5о6щ V тахР„ ) Риск от торфяного пожара Р(Т)

Sfíl »ТП 1

1УТ S\ —

Р(Т) =

ж

100

Риск зависимости от типа лесопосадки P(JI)

Р = х Кгр

Риск возникновения природного пожара Р Р=Р(А)х Р(Т)хР(С)хР(Л).

И соответственно:

100 100 St V maxPuJ S„-Ull V

maxP„J 1 Sr ш Для статистического исследования согласованности показателей пожарной опасности был применен корреляционно-регрессионный анализ, учитывающий межфакторные связи: прямое влияние фактора на вероятность риска возникновения пожара, влияние всех факторов на риск возникновения пожара. С использованием статистического пакета Statgraphics Plus были построены следующие регрессионные модели зависимости показателей пожарной опасности:

У (А) = 2,04+0,664Xs RJ=82,16% F=115%

У(С)= -7,24073+0,287Xi+2,56115Х3 RJ=65,007% F=22,29%

У(Т)=-0,199+0,3994Х6+0,0029Х15 R2=99,81% F=66,24%

У(Л) =-0,0032-0,0244Х7+0,0187Х,2 R2=63% F=20,44%.

Таким образом, все построенные рефессионные модели являются адекватными и достаточно точно учитывают зависимости между показателями пожарной безопасности.

В третьей главе «Разработка подсистемы поддержки принятия решения по прогнозированию риска возникновения пожара с использованием теории нечетких множеств» разработана нечеткая модель системы поддержки принятия решения по прогнозированию риска пожарной опасности. Выполнен обзор теоретических основ теории нечетких множеств, разработаны модели в программе fuzzy logic. Для моделирования сложных систем принятия решения по определению уровня риска природного пожара, когда описание системы представляет собой большую совокупность переменных различной природы, удобно использовать модель нечеткого вывода.

Отличительными особенностями прогнозирования природных пожаров являются: нестационарность, большое число переменных и исключительная сложность и нелинейность связей между ними, динамически изменяющиеся условия прогнозирования. В этих условиях целесообразно использовать нечеткие модели, которые позволяют использовать всю полноту знаний о процессе природных пожаров.

При определении факторов риск природных пожаров мы сталкиваемся с недостаточно корректными и точными численными определениями. Это связано с тем, что очень трудно представить в точном численном выражении «антропогенную» нагрузку, изменение погоды, в т.ч. грозовой фактор), а также со сложностью сбора факторов для прогноза развития торфяных пожаров (например, активизация биосреды) аналитическими методами. В диссертации разработана матрица экспертных оценок данных факторов и сформирована база правил.

Исходными данными для проведения экспериментов и апробации качества работы нечетких моделей были данные по природным пожарам 2010 г. бассейна реки Клязьма. В качестве традиционной методики оценки пожарного риска выбрана методика расчета величины пожарного риска, введенная в действие приказом МЧС России от 25.10.04 г. № 484 «Об утверждении типового паспорта безопасности территории субъектов Российской Федерации и муниципальных образований».

Предлагаемый в работе метод оценки вероятности возникновения пожарного риска имеет характер нечеткой системы, а сам процесс вычисления состоит из основных этапов формирования поверхности нечеткого отклика.

Такой подход позволяет автоматически определять состояние пожарной опасности на арендуемой территории леса предприятия в зависимости от погодных условий, антропогенной нагрузки, показателей пожарной опасности территории (лесного массива), показателя торфяников (при наличии их вблизи контролируемой территории) и, обобщая информацию, делать вывод об уровне риска пожарной опасности.

Построение нечеткой многосвязной модели прогноза риска пожарной опасности сводится к определению функций принадлежности механизма нечеткого вывода, алгоритма вычисления входа и исходной структуры. Основным элементом структуры нечеткой модели являются продукционные правила.

В качестве входных переменных системы нечеткого вывода были рассмотрены факторы, влияющие на риск возникновения природного пожара:

Р=Р(А) х Р(С) х Р(Т) х Р(Л), где ?=Y=f(X)=f(Pi) Каждый фактор У(Р,) определяется своими входными переменными xj. Переменные были определены в качестве исходных на основании экспертных оценок и анализа большого объема технологической информации. Все переменные Xi Х|б заданы лингвистическими термами, разработаны типовые шаблоны правил. Условия правил определяют уровень пожарной опасности и как следствие - указание, какое действие должно осуществляться в результате выполнения правила.

Для каждой переменной задается диапазон или несколько диапазонов, соответствующих различным степеням пожарной опасности. Каждый диапазон задается в виде интервала.

В целях упрощения изложения обозначим входные переменные х = (х1( х2х3 ... хт ); выходные - у(Р).

При моделировании процесса прогнозирования риска пожарной опасности использованы 2 алгоритма нечёткого вывода: Mamdani и Sugeno.

Для модели Mamdani использованы продукционные правила:

R1: если хх есть и,х2 есть Х2, х3 есть Х3,, и х4 есть Х4, то у = с1.

Для модели TS (Takagi - Sugeno):

Rl: если хх есть Х^, и х2 есть Х2,..., хт есть Х^, то у1 = с{, + £1=1 cjXj , где i- номер правила; п - число правил; 1 - номер входной переменной, m -количество входных переменных, с' = (с{,, с^,..., с}п) - вектор коэффициентов.

Принадлежность правилам определяется по формуле F| = Х)(хг) • Х](х2) • Х|(х3) ■ Х|(х4).

Прогноз - это приближенная оценка будущих изменений, хода событий, поведения на основе модели динамики в прошлом и настоящем:

Ji = £ 2s=ilyi(p) - y.Pl. Vi = lTq 0 < Ji < 0,2 .

Моделирование процесса прогнозирования риска возникновения природного пожара выполнено в среде MATLAB с пакетом расширения Fuzzy Logic Toolbox.

Предполагается, что при каждом типе риска Р эластичность перехода риска из одного состояния в другое по факторам постоянна. Границы подобластей с постоянными эластичностями возникновения риска природно-

го пожара нечеткие, что обусловлено плавным переходом одного типа риска в другой (был возможным - стал вероятным).

Рисунок 3 - Графики функций принадлежности

Построены поверхности отклика системы, полученные в результате обучения по алгоритмам Сугэно и Мамдани (рисунок 4).

Рисунок 4 - Модели нечеткого вывода Сугэно и Мамдани

При сравнении результатов вывода по Мамдани и Сугэно, которые в достаточной степени отвечают требованиям поставленной задачи, погрешность аппроксимации с применением алгоритма Сугэно несколько меньше, чем с применением алгоритма Мамдани, а реализация алгоритма Сугэно проще, т.к. время расчета меньше. Фрагмент результатов расчетов приведен в таблице 1, а на рисунке 5 представлены графики сравнения результатов вывода.

Программная реализация нейро-нечеткой сети получена в MATLAB Fuzzy Logic Toolbox с использованием программной m-функции anfis на основе настроенной вручную (рисунок 6) системы нечеткого вывода. В нечеткой модели определения вероятности риска природного пожара переменные Х1-Х16 иУ1, У2, УЗ функциями принадлежности термов «Низ-

кий», «Допустимый» и « Опасный», а также пятью коэффициентами, заключенными в каждого из четырех правил базы знаний верхнего уровня иерархии. Таким образом, общее число настраиваемых параметров составляет 4*18+5*4=92.

1,2 ; -- -.....-Г—" —— Mamdani

1 -SF ■л ? "»«ч. -PL-

0,8 0,6 —т =£1 ■«®—Sugeno

0,4 -0,2 0

.....Фактичес кий Р

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Рисунок 5 - График сравнения результатов.

В таблице ¡представлен фрагмент выборки результатов тестирования полученной модели по данным за июль - август 2010 г.

Таблица 1

Риск в системе нечет- Риск в системе нечет- Фактический Р Риск

кого вывода (Mamdani) кого вывода(Sugeno) природного пожара

0,875 0,784 0,782

0,945 0,992 1

0,972 0,989 0,987

0,953 0,983 1

0,943 0.925 0,935

0,99 0,82 0,889

0,822 0,751 0,752

Перед обучением гибридной сети были заданы следующие параметры обучения:

- метод обучения гибридной сети - обратного распространения (back-propo) или гибридный (hybrid), представляющий собой комбинацию метода наименьших квадратов и метода убывания обратного градиента;

- уровень ошибки обучения (Error Tolerance) -0;

- количество циклов обучения (Epochs) -40.

Следует отметить, что семантика правил нечетких систем полностью отвечает логическим и математическим закономерностям, определяющим вероятности возникновения природных рисков.

Рисунок 6 - Нейроно-нечеткая сеть вероятности риска возникновения природного пожара Р.

Блок-схема организующего алгоритма нечеткого вывода представлена на рисунке 7. Обучение нечетких моделей осуществлено с помощью разработанных алгоритмов определения констант и коэффициентов линейных уравнений с параметрами функций принадлежности, количества правил при задании исходных данных, последовательности работы алгоритмов и условий их завершения, т.е. создания организующего алгоритма

В блоке 1 задаются перечисленные выше исходные данные. Блок 2 формирует первый путь расчета (Б =1), реализующий в блоках 3, 4 идентификацию вектора коэффициентов и параметров. Если выполняются условия адекватности в блоке 4, то обучение завершается. В противном случае происходит переход к следующему алгоритму идентификации.

Предложенный алгоритм модуля предназначен для определения вероятности возникновения природных пожаров на арендуемой территории. В качестве входящих данных использована статистика лесных пожаров по конкретному экологическому району, что позволяет получать данные привязанные к местным условиям. В результате получается файл данных, содержащий информацию о вероятности возникновения лесных пожаров по контролируемой территории. Данная информация затем может быть визуализирована в географической информационной системе, например, в ГИС

''^даШЭТ^пэгрзвй] I. переменных X . паэаметрое d коэффициентов f, и _консгзнг с

1

i Опредоле^яе

I принадлежности nepei

ОорВДеИМй ИСТО<ГС)СГ» I"

Определение

t,

у

<

4 5 *

Да

Определение

параметра d

6

Дй

Рисунок 7- Блок - схема организующего алгоритма

В четвертой главе «Программный комплекс по прогнозированию и мониторингу пожарной опасности» представлена программная реализация разработанного метода прогнозирования пожарной опасности на участке по заготовки сырья на арендуемом лесном выделе деревообрабатывающего предприятия. Программный комплекс представляет собой web-ориентированную ГИС мониторинга природного пожара с применением GPS технологий. Разработана методика сравнения графических данных для данной телекоммуникационной системы.

На рисунке 8 представлена концептуальная схема ГИС предприятия, разработанная в соответствии с предложенным методом прогнозирования пожарной опасности.

В ГИС предприятия поступает информация от системы космического мониторинга лесных пожаров SFMS (ScanEx Fire Monitoring Service) и показания температурных датчиков, расположенных в торфяных болотах природного выдела (это могут быть датчики, установленные на

территории природного выдела). Эта информация будет служить исходными данными для выработки прогноза риска возникновения природного пожара на контролируемой территории. Затем происходит обработка исходной информации, и после этого результаты прогнозирования в виде отчета направляется пользователю. В качестве каналов связи могут служить локальные вычислительные сети и каналы Всемирной сети Интернет. Логическая структура ГИС представлена на рисунке 9. В качестве платформы для разработки системы были выбраны свободная реализация Java Platform, Standard Edition Open JDK и Java Platform, Enterprise Edition (Java EE). Для создания веб-сайта использованы технологии Java Servlet,

JavaServer Pages, мобильные MID let приложения на платформе Java Platform Micro Edition. Для хранения данных в системе использована реляционная система управления базами данных MySQL.

О

Рисунок 8- Общая схема ГИС

Рисунок 9 - Логическая структура

В системе предусмотрены следующие модули, разделение на которые произведено по функциональному признаку:

модуль мониторинга предназначен для отслеживания местоположения датчиков пожаров на торфяниках. На карту выводятся слой с отметками датчиков и слой с контурами лесных массивов, населенных пунктов. Модуль мониторинга предназначен для отслеживания местоположений датчиков пожаров на торфяниках;

модуль прогнозирования предназначен для вывода статистической информации входных переменных. На данный модуль возлагаются функции сбора данных об антропогенной нагрузке, характеристике природного участка и оперативных данных, поступающих от персонала, а также сбора и первичной переработки данных от датчиков, расположенных по территории природного участка и метеоданных данные о термоточках от SFMS. Полученные данные направляются в СУБД системы предприятия;

модуль управления лесными ресурсами предназначен для управления сведениями о лесных ресурсах и их типах, определения координат точки регистрации датчиков и объектов предприятия, их привязки к ближайшему населенному пункту; определения административной принадлежности участка леса; анализа графической информации, формирования документов.

В качестве источника картографических данных был выбран сервис Open Street Map, который создает и предоставляет свободные географические данные. Данный сервис позволяет свободно использовать географические данные даже в коммерческих целях.

Основная подсистема и подсистема GPS мониторинга обслуживаются отдельными физическими серверами, которые взаимодействуют с общим сервером баз данных. Клиентская часть основной подсистемы представлена рядом персональных компьютеров, клиентская часть подсистемы GPS мониторинга мобильными устройствами.

В заключении приведены основные результаты работы. В данной работе была решена научно-практическая задача анализа и автоматизации процесса обеспечения пожарной безопасности производства строительных конструкций на деревообрабатывающем предприятии в условиях недостаточности и низкой доступности информации вследствие неразвитости информационно-технической базы.

1. Предложен алгоритм прогнозирования риска природных пожаров на предприятии деревообрабатывающей промышленности для принятия решения по обеспечению пожарного аудита, соблюдения уровня пожарного риска объектов деревообрабатывающей промышленности.

2. Построены новые математические модели факторов, определяющих риск возникновения природного пожара, с учетом многокритериальное™ данного процесса.

3. Разработана система экспертных оценок, описывающих факторы, определяющие риск возникновения природного пожара.

4. Разработаны типовые шаблоны продукционных правил, определяющих уровень пожарной опасности на деревообрабатывающем предприятии.

5. Проанализированы существующие схемы нечеткого вывода. По результатам проведенного анализа за основу иерархического нечеткого

вывода был взят алгоритм Сугено, который обеспечивает следующие преимущества: выходное множество в этой схеме является нечетким множеством первого порядка, каждое правило учитывается только один раз. Использование алгоритма нечеткого вывода по Сугено позволяет избежать накопления нечеткости и снизить арифметическую погрешность вычислений при выполнении иерархического нечеткого вывода.

6. На основе созданной модели построена веб-ориентированная ГИС мониторинга и прогнозирования пожарной опасности. Разработанная система внедрена на предприятиях «Новтехсторой» и «СТРОЙ -КОМПЛЕКС» г. Боровичи Новгородской области. Применение разработанной методики позволило сократить затраты на проведение работ по пожарному аудиту предприятия.

Публикации по теме диссертации

В изданиях из перечня ВАК

1. Озерова М.И. Формирование профессиональных компетенций при изучении геометро-графических дисциплин /И.Е. Жигалов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 14, № 1(2), Самара, 2012, с. 702-705 (лично автором 80%).

2. Озерова М.И. Проектирование автоматизированной системы оценки рисков возникновения природных пожаров/ Жигалов И.Е// Научно-технический вестник Поволжья, №6 - Казань, 2012, с. 234 -238 (лично автором 80%).

3. Озерова М.И. Анализ производительности телекоммуникационных систем методами имитационного моделирования /Жигалов И.Е., Шевченко Д.В. // Проектирование и технология электронных средств, №3, 2012, с.48-51. (лично автором 70%)

4. Озерова М.И. Алгоритмы анализа графических данных для телекоммуникационной информационной системы /Жигалов И.Е// Вестник Череповецкого государственного университета, № 1 (45), т.1, 2013, с. 8-12 (лично автором 80%).

5. Озерова М.И. Математические методы и алгоритмы сравнения изображений при автоматической оценке графических данных в телекоммуникационной системе/ И.Е.Жигалов, Шевченко Д.В., Овдина А.С..// Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т.15, № 1(2), Самара, 2013, с. (лично автором 80%).

Монографии

6. Озерова М.И. Разработка системы управления сетевым мультимедийным контентом "Информационные технологии: приоритетные направления развития" /Жигалов И.Е. Новиков И.А Новосибирск: ООО агентство «СИБПРИНТ», 2013, с. 8-36 (лично автором 70%).

7. Озерова М.И. Интеграция СПО в учебный процесс, Lambert Academic Publishing, 2012, 66 с. (лично автором 100%).

В прочих изданиях

8. Озерова М.И. Анализ последствий природных пожаров как инструмент прогнозирования пожароопасных ситуаций// Машиностроение и БЖД, №2(9), 2011, с. 17 (лично автором 100%).

9. Озерова М.И. Технология дистанционного обучения графическим дисциплинам / Жигалов И Е // Материалы IV ВНТК Дополнительное профессиональное образование в условиях модернизации. Яро-славль-2012, с. 251-254 (лично автором 80%).

Ю.Озерова М.И. Актуальность разработки механизмов управления веб-проектами с задачами высокой нагрузки/ Жигалов И.Е., Новиков И.А.// Сборник научных трудов SWorld. «Современные направления теоретических и прикладных исследований 2012». Вып.1., т.9. — Одесса: Куприенко, 2012, с. 71-74 (лично автором 80%).

П.Озерова М.И. Модуль анализа графических данных для телекоммуникационной обучающей системы // Жигалов И.Е. Сборник научных трудов SWorld. «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте '2012». - Вып.2., т. 9. - Одесса: Куприенко, 2012, с.15-17 (лично автором 80%).

12,Ozerova M. I. Development of the management telecommunication systems mechanism with problem of the high loading // Zhigalov I.E., Novikov I.A. Scientific enquiry in the contemporary world: theoretical basics and innovative approach. FL, USA, L&L Publishing, vol. 4, "Technical Sciences", 2012, p. 20-23 (лично автором 90%).

13.Озерова М.И. /Анализ существующих методов прогнозирования лесной пожарной опасности для телекоммуникационной системы дистанционного мониторинга/ Монахова Г.Е. Овдина А.С. // Новый университет, серия Технические науки, №4(10), 2012, с.55-58 (лично автором 80%).

14. Озерова М.И. Необходимость разработки телекоммуникационной системы экологического мониторинга/ Монахова Г.Е., Овдина А.С.//Отраслевые аспекты технических наук: ИНГН, 2012, №12(24), с. 52-55 (лично автором 90%).

15. Озерова М.И. Автоматическая оценка уровня знаний учащихся методом сравнения графических образов/ Жигалов И.Е., Шевченко Д.В.// Ученые записки института социальных и гуманитарных знаний, вып. №1(11), Казань: ЮНИВЕРСУМ, 2013, с. 65-68 (лично автором 80%).

Свидетельства о государственной регистрации

16. Озерова М.И., Будникова A.A. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013610460 «Модуль анализа графических данных для телекоммуникационной системы», зарегистрировано 9. 01.2013.

17. Озерова М.И., Богатова Е.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013612393 «Интерактивное графическое приложение для телекоммуникационной системы с использованием OpenGL», зарегистрировано 26.02.2013.

Подписано в печать 25.04.13. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 100 экз. Заказ Издательство Владимирского государственного университета Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых. 600000, Владимир, ул. Горького, 87.

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Озерова Марина Игоревна

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ НА ОБЪЕКТАХ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

(ВлГУ)

04201360700

На правах рукописи

диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор И. Е. Жигалов

Владимир 2013

ВЕДЕНИЕ

5

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ МОНИТОРИНГА

И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ..................10

§ 1. Анализ существующих методов и алгоритмов мониторинга

и прогнозирования природных пожаров..................................................12

1. Определение и назначение системы дистанционного мониторинга природных пожаров........................................................12

2. Существующие технологии мониторинга природных пожаров........14

3. Существующие систем дистанционного мониторинга природных пожаров................................................................................16

§ 2. Анализ существующих методов прогнозирования

природных пожаров...................................................................................23

1. Обзор существующих методов и моделей

прогнозирования пожаров.....................................................................24

2.Анализ существующих зарубежных методов прогнозирования.........28

3. Анализ Российских методов прогнозирования....................................34

Выводы по главе 1..............................................................................................39

ГЛАВА 2 . РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ

ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ......................41

§ 1. Основные требования к информационной системе прогнозирования пожарной опасности

деревообрабатывающего предприятия....................................................41

1. Структура ИС деревообрабатывающего предприятия........................44

2. ГИС мониторинга и прогнозирования вероятности

риска природной пожарной опасности.................................................45

3. Система управления данными деревообрабатывающего предприятия.............................................................................................47

4. Структура модуль прогнозирования вероятности риска природного пожара.................................................................................49

5. Структура модуля мониторинга торфяных пожаров...........................51

§ 2. Анализ исходных данных, влияющих на уровень риска

возникновения пожарной опасности........................................................52

1. Метеорологические условия..................................................................54

2. Причины торфяных пожаров.................................................................59

3. Лесорастительные факторы....................................................................60

4.Антропогенная нагрузка..........................................................................62

§ 3. Разработка математических моделей факторов риска

возникновения природных пожаров........................................................65

1 .Фактор пожарной опасности Р(С)..........................................................66

2.Фактор пожароопасного состояния торфяных болот Р(Т)...................68

3.Фактор антропогенной нагрузки Р(А)....................................................69

4. Риск фактора Р(Л) зависимости характеристик лесного покрова......70

5. Определение адекватности математических

моделей факторов риска........................................................................73

Выводы по главе 2..............................................................................................75

ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ.......................................................................................77

§ 1. Обоснование выбора теории нечетких множеств, для прогнозирования вероятности возникновения

пожарной опасности...................................................................................77

§ 2. Теоретические понятия теории нечетких множеств...............................80

1. Понятие нечеткое множество.................................................................81

2. Понятие лингвистической переменной.................................................81

3. Система нечеткого логического вывода...............................................83

§ 3. Разработка нечеткой модели системы принятия решения

по прогнозирования пожарной опасности...............................................85

§ 4. Моделирование системы по прогнозированию рисков

в среде MATLAB Fuzzy Logic Toolbox....................................................90

Выводы по главе 3..............................................................................................98

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС

ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ И МОНИТОРИНГУ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ...........................................................100

§ 1. ГИС мониторинга и прогнозирования пожарной опасности

деревообрабатывающего предприятия..................................................100

§ 2. Модуль мониторинга торфяников...........................................................104

§ 3.Модуль прогнозирования..........................................................................108

§ 4.Модуль управления лесными ресурсами.................................................114

Выводы по главе 4............................................................................................121

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...................................................................................................122

Список литературы.............................................................................................123

Приложения........................................................................................................136

ВЕДЕНИЕ

Актуальность работы

Интенсивное внедрение информационных технологий в управление промышленными объектами, необходимость повышения достоверности и качества исходной информации, лежащих в основе формирования управленческих воздействий, требует создание новых методов и алгоритмов анализа и обработки данных и моделирования процессов управления предприятием, работающих в условиях недостаточности и низкой доступности информации вследствие неразвитости информационно-технической базы.

Создание собственной сырьевой базы на предприятии деревообрабатывающей промышленности значительно сокращает сроки изготовления и снижает себестоимость продукции. Сегодня особенно актуально формирование механизма управления, деревообрабатывающим предприятием начиная с пулевого цикла и до сдачи готовой продукции, но при объединении разпоуров-неевых циклов производства в единый комплекс, следует учитывать технологические особенности каждого. Предприятие обязано обеспечить пожарную безопасность на всех уровнях производства. При автоматизации процесса заготовки сырья, важно соблюдение требовании по обеспечению надлежащего уровня по профилактике и предупреждению пожароопасных ситуаций на вверенных лесных территориях. Однако существующие методики оценки риска возникновения пожарной опасности, из-за большого и разнородного объема информации, не приемлемы для применения па отдельном предприятии. В этом случае, следует ориентироваться на более простые, экономичные мобильные технологии по прогнозированию пожарной опасности предприятия, интеграцию новых методов обработки информации, позволяющих осуществлять сбор, обработку и предоставление оперативных данных о состоянии подведомственной территории леса, а так же формировать управляющие решения, направленные на обеспечение пожарной безопасности производства. В область разработки и применения методов системного анализа слож-

пых прикладных объектов исследования, обработки информации включая вопросы совершенствования управления и принятия решении, большой вклад внесли работы Р.И. Макарова, A.B. Кострова, С.С. Садыкова, Д.Е. Андрианова, Ю.Д., Моторыгииа, А. А. Денисова.

Сегодня перспективным является применение интеллектуальных технологий, методы теории нечетких множеств являются удобным средством моделирования, сложных динамических процессов в условиях многокрите-риальности и неопределенности. Процесс развития пожарной опасности является труднопрогнозируемым процессом, который зависит от многих граничных условий и факторов, и в этих условиях целесообразно использовать нечеткие модели вывода. Вопросы практического применения нечетких моделей рассматривались в работах Н. Г. Ярушкиной, И. Батыршина X. Танаки, К. Сонга, однако подход к прогнозированию природных пожаров с точки зрения нечетких моделей не был рассмотрен.

В связи с этим, исследование, назначением которого является разработка математической модели и комплекса программ мониторинга и прогнозирования рисков возникновения природных пожаров на основе иерархического нечеткого вывода, является актуальным.

Объектом исследования диссертационной работы является информационная система управления предприятием, работающая в условиях неоднородности бизнеса.

Предмет исследования - методы и решения направленные на совершенствование системы управления пожарной безопасностью деревообрабатывающего предприятия.

Целыо работы является повышение эффективности прогнозирования пожарной опасности и результатов управленческих решений, направленных на предупреждение опасных ситуаций на деревообрабатывающем предприятии.

Для достижения поставленной цели были решены следующие основные задачи:

1. Исследованы данные, влияющие на возникновение пожарной опасности; проанализированы существующие методы мониторинга и прогнозирования природных пожаров, существующие математические модели оценки пожарной опасности.

2. Разработана структура информационной системЕЛ предприятия деревообрабатывающей промышленности.

3. Разработана человеко-машинная процедура принятия решений по оценке риска природного пожара на территории предприятия деревообраба-тываЕощей промыЕиленности.

4. Разработана методика оценки риска природного пожара на территории предприятия деревообрабатЕлваЕогцей промышлеЕшости с использоваЕЕН-ем теории нечетких мЕЕОжеств, обеспечиваЕощая необходимую степень достоверности получаемых результатов.

5. Предложена методика оргаЕШзации пожарной безопасности и мониторинга торфяников на предприятии деревообрабатывающей промЕЛшлеЕЕНОсти.

Научная новизна

1. ПредложеЕЕЫ новые математические модели для расчета основных факторов, влияеощих на риск возникновеЕЕия природного пожара, позволяео-щие повысить точность пропЕозирования риска возееикновсееия пожара.

2. РазработаЕЕа методика оценки прЕЕродного пожарного риск с исполь-зоваЕЕЕЕем теории нечетких МЕЕОжеств, обеспечиваЕогцую необходимуЕо степень достоверЕЕости получаемых результатов.

3. РазработаЕЕЕЛ алгоритмы оценки риска природных пожаров с ееспользо-ванием аппарата иерархического нечеткого вывода, позволяющие осуществлять прогнозирование пожара на основе ЕЕечетко заданных исходееых даЕЕНых.

Методы исследования. В работе использованы: системный анализ, теория систем, теория нечетких МЕЕОжеств, классификации, эксперимента и методы математического моделироваЕЕия,

На защиту выносятся

1. Алгоритм определения риска возникновения природных пожаров, использующий в качестве исходных данных лингвистические переменные.

2. Математические модели факторов возникновения природных пожаров, повышающие точность прогнозирования.

3. Методика оценки природного пожарного риск с использованием теории нечетких множеств.

Практическая значимость работы. Разработанные методы мониторинга и прогнозирования риска природных пожаров позволили повысить достоверность получаемых расчетных величин опасности природного пожарного риска. Они учитывают индивидуальные особенности объекта, неопределенность факторов пожарного риска и позволяют в процессе расчета увеличивать количество учитываемых факторов. Результаты расчетов используются в качестве количественного показателя пожарной опасности объектов необходимого для принятия решении, направленных на снижение уровня пожарного риска объектов деревообрабатывающей промышленности. Результаты исследований используются в практической работе ГУ МЧС России по Владимирской области при оценке фактической степени природной пожарной опасности промышленных предприятий, расположенных на подведомственных территориях. Разработанный метод успешно применяется при проведении аудита пожарной безопасности объектов деревообрабатывающей промышленности организациями Новтехсторой и «СТРОЙ - КОМПЛЕКС» г. Боровичи Новгородской области.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: ЯГПУ (Ярославль); СГТУ (Самара); международной научно-практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Одесса); Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в науки и образовании» (Шахты-2012); международной научно-практической конференции «Электронная Казань 2013".

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 научных работ, в том числе 5 в изданиях из перечня ВАК, получено 2 свидетельства о регистрации программных продуктов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем работы составляет 150 страниц, в том числе 131 страниц основного текста 10 страниц список литературы, 42 рисунка и 12 таблиц.

В диссертационной работе была решена научно-практическая задача анализа и автоматизации процесса обеспечения пожарной безопасности при заготовке леса для производства строительных конструкций на деревообрабатывающем предприятии в условиях невысокого уровня информированности работников и низкой доступности информации, вследствие неразвитости информационно-технической базы.

ГЛАВА 1

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ

В настоящей главе представлен аналитический обзор литературы по теме исследования и выполнен анализ существующих систем дистанционного мониторинга. Рассматриваются работы, посвященные проблемам прогноза природной пожарной опасности. Рассматриваются методы дистанционного мониторинга и перспективы развития.

По данным аналитического обзора [1] сегодня в России большое число деревообрабатывающих предприятий имеет в аренде участки леса, которые использует под заготовку сырья для изготовления деревянных конструкций и изделий. Данные предприятия обязаны обеспечить надлежащий уровень пожарной безопасности леса, а так же профилактические мероприятия по охране арендуемого лесного участка. Таким образом, для автоматизации процесса обеспечения допустимого уровня пожарной безопасности необходима информационная система, обеспечивающая своевременное прогнозирование опасности природных пожаров на уровне минимальной лесотаксаци-опной единицы - выдела, арендуемого предприятием.

Сегодня экономически выгодно объединение в единый цикл все этапы производства деревянных конструкций и изделий. Все производство можно разбить на 3 основных этапа, каждый их которых может быть самостоятельным производством, это - заготовка сырья, непосредственно производство конструкций и изделий из дерева и сбыт и реализация готовой продукции.

IIa первом этапе одной из важнейших задач является обеспечение пожарной безопасности и воспроизводства лесного ресурса. Лесной фонд является одним из важнейших сырьевых ресурсов. По данным FAO (Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН) на долю России приходится пятая часть площади лесов мира, однако одна треть из них не пред-

ставляег ресурсной ценности, еще одна треть находится в труднодоступных районах с суровым климатом, исключающим возможность воспроизводства лесных ресурсов в короткие сроки [1] . Лишь около трети лесов РФ подходят для эффективного использования. На текущий момент существует множество лесопромышленных комплексов среднего уровня с частной формой собственности. Годовой объем заготовки сырья па этих предприятиях колеблется от 20 до 200 тыс. м.3. Мелкие предприятия в большинстве случаев имеют морально устаревшие и физически изношенное технологическое оборудование и малочисленный персонал. Они не могут, в соответствии с современными требованиями пожарной безопасности и профилактике лесных пожаров обеспечить охрану арендуемых лесных территорий. Сегодня основную пожарную опасность при заготовке сырья для деревообрабатывающего предприятия, составляют природные пожары, в том числе и торфяные.

В последние годы наметилась стойкая тенденция увеличения количества лесных пожаров [2] . Профилактика и предупреждение пожароопасных ситуаций является одной из важнейших задач государства по сохранению лесов. Охрану леса от пожара осуществляют в основном государственные структуры, но сегодня поднимается вопрос о привлечении предпринимателей, которые занимаются лесозаготовительной деятельностью, к обеспечению выполнение мероприятий по лесовосстаиовлению, охране лесов от пожаров и проведение профилактических мероприятий в этом направлении. Согласно статье 53.1 Лесного кодекса РФ, все меры по профилактике лесных пожаров на лесных участках, предоставленных в аренду или постоянное (бессрочн