Курсовая работа / Tema_2_Rekonstruktivny_analiz_avariynosti

11

На базе Р(Y(a,b,c); d) вычисляется множество всех подмножеств показателей с первым иформационным рангом, а на базе R(Q(e,f)) – множество всех подмножеств показателей с вторым информационным рангом. Из этих множеств выявляются подмножества:

П/В, П/СР, НТ/В, где П – пложительный, НТ – нейтральный потенциалы адекватности первого (второго) информационного рангов;

В – высокий, НТ – нейтральный уровни значений первого (второго) информационных рангов.

Таблица 10. Группы вовлеченных показателей и результаты их классификации по степени воздействия на целевые показатели по первому инфорационному рангу(без учета показателей окружения).

По второму информационному рангу построена аналогичная таблица, в которой

корреляций».

Для систем ВС четырех ПУ ЮЗВ получены четыре пары таких таблиц. Для системы ВС ПУ «Кронштадт» в итоге имеем: 71 вовлеченный показатель главного подмножества, в котором 31 показатель – для сетей ВС и 40 показателей – для сетей ВО.

Таблица 11. Распределение вовлеченных показателей по сегментам системы (ПУ «Кронштадт»).

12

Таблица 12. Список вовлеченных показателей из главного подмножества (ПУ «Кронштадт»)

Вывод (ПУ «Кронштадт»). Установлены показатели, образующие полное множество (256 показателей) и главные подмножества вовлеченных показателей для сетей ВС (30 показателей: №№ 1 - 30 из приведенного списка) и для сетей ВО (41 показатель: №№ 31-71 из приведенного списка).

Нерешенные вопросы:

-какие вовлеченные показатели главного подмножства, когда и почему должны быть под контролем?

-какова смысловая роль каждого вовлеченного показателя из главного подмножества?

-как прогнозировать и оценивать риск возникновения аварийных ситуаций, событий, состояний по целевым и вовлеченным показателям из главного подмножества?

Ответы на эти вопросы получены после автоматической генерации моделей знания:

-моделей собственных качеств системы ЮЗВ,

-моделей эталонов состояний собственных качеств системы ЮЗВ,

-моделей актуальных состояний системы ЮЗВ).

5.Модели знания

Таблица 13. Роли целевых показателей в моделях собственных качеств (ПУ «Кронштадт», ПУ «Петродворец»).

Системное знание о сетях ПУ«Кронштадт» представлено в 375 моделях собственных качеств, из них 121 модель с целевыми показателями. Системное знание о сетях ПУ «Петродворец» представлено в 453 моделях собственных качеств, из них – 155 моделей с целевыми показателями.

14

Каждое собственное качество максимально выражено в четырех эталонных моделях состояний собственного качества.

Систему ПУ «Кронштадт» характеризуют: 1500 моделей эталонов состояний собственных качеств, из них 484 модели с целевыми показателями; 68 моделей состояний собственных качеств с целевыми показателями в ядре и, соответственно, 272 модели эталонов состояний собственных качеств с целевыми показателями в ядре.

Систему ПУ «Петродворец» характеризуют: 2480 моделей эталонов состояния собственных качеств, из них 620 моделей с целевыми показателями; 85 моделей собственных качеств с целевыми показателями в ядре и340 моделей эталонов состояний собственных качеств с целевыми показателями в ядре.

Все целевые показатели получили в моделях собственных качеств этих систем ПУ самую высокую системную роль– «особая вершина». Каждая особая вершина является центром порядка уникального собственного качества системы. Целевые показатели, имеющие системную роль «вершина базы», входят в ядра моделей собственных качеств системы.

Пример. Целевой показатель OTKLAB является центром порядка моделей собственного качества OTKLAB в ПУ «Кронштадт» и одноименной модели собственного качества в ПУ «Петродворец». Каждая из этих моделей – уникальна (представляет в этих двух системах разные собственные качества).

Показатель OTKLAB с системной ролью «вершина базы» входит в ядра 12 уникальных моделей собственных качеств системы ПУ«Кронштадт» и в ядра 9 уникальных моделей собственных качеств системы ПУ «Петродворец».

Таблица 14. Лучшие модели собственных качеств системы ПУ «Кронштадт», способные обеспечить решение проблем аварийности на сетях ВС и ВО

Построены все лучшие модели с целевыми показателями и ядра всех лучших моделей

сцелевыми показателями с учетом влияния показателей окружения системы:

-сильные модели (С);

-модели с положительным потенциалом адекватности первого (второго) рангов (П);

-модели с нейтральным потенциалом адекватности первого (второго) рангов (НТ);

-модели с высоким (В) и нейтральным (средним (СР)) уровнем значений общего ран-

га.

Группы, образующие лучшие модели знания, определяются на основе специальной процедуры. Эта процедура аналогична процедуре (см. рис. 8 на стр. 10), применяемой к показателям системы. В данном случае процедура находит лучшие модели собственных качеств системы ПУ «Кронштадт», используя меры слов языка систем «Выраженность смысла», «Завершенность устроения», «Системная обусловленность», «Координированная раздельность», «Опознание состояния».

16

Упрощенное схематическое представление ядра модели fRFZSV в эталонном состоянии собственного качества системы ПУ приведено на рис.10.

Рис. 10. Диаграмма модели fRFZSV эталонного состояния H/R собственного качества системы ПУ «Кронштадт»

Главное: большое общее число жалоб и жалоб на вытекание воды.

Важное: большое фактическое общее и удельное число повреждений на10 км.; большое число аварий (сварной шов, спай).

Факторы модели

Главное:

-высокий уровень среднего и максимального среднесуточного размаха температур;

-малое число (списочное) мастеров, специалистов, в т.ч. с высшим профессиональным образованием при большом списочном числе рабочих и руководителей;

-высокая шелочность воды на выходе со станции;

-высокая среднесуточная производительность;

-высокий фактический уровень ремонтного фонда(водопровод), а также большое число участников и высокий план замены труб подрядным способом(адресная программа).

Важное:

-низкий уровень характеристик воды источника;

-минимальное и среднее значения общих колиморфных бактерий;

-среднее значение общего микробного числа;

-низкий уровень характеристик производства воды (аммиачная вода, дозы Al2SO4;

17

-высокие значения характеристик воды для потребителя;

-перманганатная окисляемость (средняя и на выходе со станции);

-максимальный и средний остаточный алюминий ;

-минимальная цветность;

-малое число принятых (всего, в т. ч. рабочих);

-высокий план реализации;

-высокий уровень плановых и фактических значений неучтенных расходов и потерь при транспортировании воды в % к общей подаче.

Ранжирование моделей собственных качеств системы, ядер моделей собственных качеств, эталонов состояния собственных качеств

При ранжировании установлены лучшие целевые модели (всего – 159). Они использованы при реконструкции актуальных состояний системы за каждый месяц периодана блюдений жизнедеятельности системы.

Таблица 15. Ранжированные модели и модели для подготовки решения.

Таблица 16. Целевые модели для реконструкций актуальных состояний систем

Лучшими моделями для реконструкции актуальных состояний являются модели 1го, 2-го и 3-го рангов.

Реконструкции актуальных состояний (ПУ «Кронштадт». Реконструкция каждого актуального аварийного состояния системы за конкретный месяц года представляет это аварийное состояние сетей в реальной сложности, описывает данное состояние полным представительным набором уникальных эталонных моделей собственных качеств системы. Каждая эталонная модель в максимальной степени выражает уникальное собственное качество системы.

Описания конкретных актуальных аварийных состояний их модельными реконструкциями научно достоверны. Знание о каждом аварийном состоянии в его естественном масштабе и реальной сложности конкретно(«персонифицировано»), научно понято, рационально объяснено. Полнота и завершенность знания о каждом актуальном аварийном состоянии сетей ВС и ВО доказаны.

Втаблице 17 раскрыты 12 реконструкций. Каждая реконструкция описывает одно отдельно взятое актуальное состояние аварийности системы за какой-то один месяц2005 года. Состояния аварийности проявлены через 8 целевых показателей. Учтены вхождения этих показателей в ядра и факторы моделей собственных качеств системы независимо от уровней значений целевых величин. Красным (желтым) цветом выделены эталонные состояния моделей собственных качеств с высокими (низкими) уровнями величин показателей аварийности системы.

Впервом столбце таблицы представлены43 модели собственных качеств системы. Каждая модель участвует эталонами своих состояний в реконструкциях актуальных аварийных состояний системы по месяцам 2005 года.

Двенадцать столбцов, начиная со второго столбца и кончая предпоследним, обозначают каждый определенный месяца года и представляет реконструкцию актуального -ава рийного состояния системы за этот конкретный месяц.

Последний столбец – количество эталонных моделей состояний собственных качеств системы, участвующих в формировании реконструкций ее актуальных аварийных -со стояний за каждый месяц года.

Последняя строка – количества эталонных моделей состояний системы, порожденных разными моделями собственных качеств, образующих реконструкции актуальных аварийных состояний сетей за каждый месяц года. Низкая аварийность сетей ПУ «Кронштадт» имела место в январе – феврале и в октябре – декабре 2005 г. Реконструкции актуальных состояний системы за январь и ноябрь месяцы не сдержат ни одной модели эталонов состояний собственных качеств с угрожающими значениямицелевых показателей. Реконструкции за февраль и декабрь месяцы содержат каждая только одну эталонную модель с высокими уровнями значений целевых величин.

20

ной модели эталонов состояний собственных качеств с угрожающими значениями целевых показателей. Реконструкции за февраль и декабрь месяцы содержат каждая только одну эталонную модель с высокими уровнями значений целевых величин.

Высокая аварийность. Преобладающее число состояний с высокими уровнями значений целевых показателей аварийности в моделях приходится на временной интервал с марта по сентябрь 2005 г. Пик аварий – май и июль. В мае месяце аварийность определяли 16 моделей эталонных состояний собственных качеств, в июле – 17 моделей.

В реконструкциях аварийных состояний за май и июль полностью совпали эталонные модели OBSORa (L/L), fU10 (H/L), PERLID (H/L), а модели fRELF и pORVALL вошли в разных эталонных состояниях. Все остальные модели, образовавшие реконструкции актуальных состояний системы в мае и июле 2005г., различны.

Реконструкции аварийных состояний в марте и сентябре вообще не имеют одинаковых эталонных моделей и никакая эталонная модель из этих реконструкций не повторяется ни в одной из пяти реконструкций«периода наибольшей аварийности» (апрель – август

2005г.).

В период наибольшей аварийности более других проявлены модели MQOOKPE(HR), ObSORa(LL), ObHPSp(LR), XQOFe(LR), pORVALL(HL), fU10(HL), OPQAmmi(HR), PERLID(HL). Каждая из этих моделей эталонов состояний собственных качеств системы входит в реконструкции трех или четырех месяцев из этого периода.

Модель pBOSPRO(HL) очень не активна в своем проявлении. Она входит в единственную реконструкцию аварийного состояния (апрель 2005 г.) и не входит ни в какую другую реконструкцию. Столь же низкую активность проявляют 2005в г. еще 23 модели:

TREZ(HL), fKoLPS(LL) ,fBTAM(LR), fBOSTEX(LL), TOTKLA(HR), NBFSPORI(LL), XCHOKI(HL), SPAI(HL), avgT(HL), pBOSPOT(HL), OPOpH(HR), OTKLAB(HL), KOLUD(LL), pBOSPOD(HL), pRFzsV(HR), NBATERMI(HL), fBOSV1(HR), fRFVV(HL), XCHFPе(LL), POTTER%(HR), XFXpHI(HL), fPOTTR(HL), FRAEL(LR).

Пять моделей fKOLPS(LL), ObNPRa(HL), NKOLUD(LL), NBATERMI(HL), fRAEL(LR) не входят ни в одну реконструкцию, включающую хотя бы одну модель с высоким уровнем показателей аварийности.

В первом приближении анализ полученного знания об актуальных состояниях аварийности сетей ВС и ВО можно ограничить целевыми реконструкциями, в которых учтены целевые показатели, входящие только в ядра эталонных моделей, при этом в поле внимания будут целевые показатели с высокими и низкими уровнями значений, табл.18.

Количество моделей собственных качеств системы в таких реконструкциях– 21 против 43 в табл. 17, а количество моделей эталонных состояний собственных качеств, непосредственно формирующих реконструкции – 34 против 80 в табл. 17.

Безопасные периоды стали шире: 6 месяцев (январь-апрель и ноябрь-декабрь 2005г.) против 4 месяцев (январь-февраль и ноябрь-декабрь 2005г.) в табл. 17. Аварийные состояния в сентябре-октябре характеризуют реконструкции только с одной (октябрь) или двумя (сентябрь) эталонными моделями состояний собственных качеств системы, имеющими рисковые значения целевых показателей в ядрах.

Реконструкции «периода наибольшей аварийности: 7-9 эталонных моделей против

16-17 эталонных моделей в табл. 18.