V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

При эксплуатации теплообменного оборудования неизбежно образование различных отложений и накипи на рабочей поверхности оборудования. Существуют различные методы и средства для очистки теплообменного оборудования, но наиболее эффективными являются химические очистки.

Целью данной работы является разработка системы поддержки принятия решений для управления процессами очистки теплообменного оборудования на основе информационно-экспертной технологии.

При изучении предметной области автоматизации были выявлены количественные и качественные параметры процесса очистки теплообменного оборудования. К входным параметрам относятся: тип комплексона, тип кислоты, тип восстановителя, тип ингибитора, концентрация комплексона, концентрация восстановителя, концентрация ингибитора, pH раствора, температура раствора. Выходные параметры: максимальная скорость растворения отложений и минимальная скорость коррозии металла.

Система поддержки принятия решений (СППР) должна обеспечивать анализ качественных и количественных факторов процесса очистки теплообменного оборудования с использованием методов обработки экспертных знаний и на его основе осуществлять подбор оптимальных композиций для промывки оборудования с учетом материала промываемого контура и состава отложений.

По результатам анализа предметной области определены основные этапы разработки системы, которые представлены на рис.1: анализ предметной области, интеллектуальный анализ данных, формирование базы данных, оценка возможных решений (сценариев).

Интеллектуальный анализ данных подразумевает выявление параметров, влияющих на процесс очистки теплообменного оборудования, и оценку компетентности экспертов. На этапе оценки возможных решений (сценариев) происходит определение оптимальной композиции одним из трех методов поддержки принятия решений: метод анализа иерархий, метод ранжирования Парето или метод отношений предпочтения ЛПР.

Рис. 1. Основные этапы разработки системы

Информационная система на основе входных данных с использованием различных методов поддержки принятия решений определяет количественный и качественный состав композиции для очистки теплообменного обору­дования.

Этот процесс можно разбить на три этапа: «Определение компетент­ности экспертов», «Выявление определяющих параметров» и «Оп­ределение оптимальной композиции для очистки оборудования».

Первый этап «Определение компетентности экспертов» можно разбить на четыре функциональных блока: «Определение коэффициентов аргументации и осведомленности экспертов», «Заполнение матриц рангов по объектам», «Преобразование матрицы рангов по экспертам» и «Определение рангов и ве­совых коэффициентов экспертов».

Для определения компетентности экспертов использовался метод ранговой корреляции, разработанный М. Кендалом. Этот метод позволяет расположить выбранные параметры по степени их влияния на заранее определенный качественный или количественный признак.

Второй этап «Выявление определяющих параметров» состоит из трех функциональных блоков: «Заполнение матриц рангов по входным и выходным параметрам», «Преобразование матриц рангов по входным и выходным параметрам» и «Определение рангов и весов входных и выходных параметров».

Третий этап «Определение оптимальной композиции для очистки оборудования» можно разбить на три функциональных блока: «Определение оптимальной ком­позиции методом ранжирования Парето», «Определение оптимальной ком­позиции методом анализа иерархий» и «Определение оптимальной ком­позиции методом отношений предпочтения ЛПР».

Метод ранжирования Парето применяется в тех случаях, когда нет необходимости учитывать «вес» критериев, а число параметров, по которым производится оценка, относительно невелико. Данный метод прост в реализации и требует минимум информации от эксперта или ЛПР.

Для определения оптимальной композиции методом ранжирования Парето проводится коллективная экспертиза. Экспертам требуется оценить по десятибалльной шкале факторы процесса очистки теплообменного оборудования по двум критериям: максимальная скорость растворения отложений и минимальная скорость коррозии металла.

Метод анализа иерархий (МАИ) позволяет принимать решения с учетом неполной, неточной и нечеткой информации и измерять все существенные количественные и качественные параметры. В МАИ любая задача или проблема предварительно структурируются и представляются в виде иерархи. На первом уровне иерархии всегда находится одна вершина – цель проводимого исследования. Второй уровень иерархии составляют факторы, непосредственно влияющие на достижение цели. Третий уровень составляют факторы, от которых зависят вершины 2-го уровня. Этот процесс построения иерархии продолжается до тех пор, пока в иерархию не включены все основные факторы.

Достоинством метода отношений предпочтения ЛПР является возможность широко использовать лингвистические переменные, учитывать взаимное влияние различных факторов и использовать формальные методы при согласовании решений различных ЛПР. В настоящее время предложено много методов ранжирования, исполь­зующих отношения предпочтения ЛПР и вводящих функции согласия, несогласия и пороговые значения для определения отношений эквивалентности, предпоч­тения и значительного предпочтения. В данной СППР отношения предпочтения строятся посредством лингвистических переменных, полученных с помощью базовых шкал.

Ранги и веса параметров и экспертов, получен­ные на двух предыдущих этапах, являются входными данными. Выходной ин­формацией является оптимальная композиция для очистки оборудования.

Разработана обобщенная функциональная структура программного комплекса, которая представлена на рис. 2.

Система поддержки принятия решений включает в себя три подсистемы: подсистему формирования набора критериев и оценки их важности, подсистему оценки качества экспертов и подсистему анализа качественных и количественных факторов процесса очистки теплообменного оборудования.

Система предусматривает два способа оценки качества эксперта. Первый способ заключается в оценке компетентности по коэффициенту осведомленности и коэффициенту аргументации эксперта. Коэффициент осведомленности учитывает стаж работы эксперта в анализируемой области, наличие ученой степени и ученого звания, наличие научных работ, участие в семинарах и конференциях. Коэффициент аргументации соответствует формализованным сведениям о характере источников аргументации и о степени влияния каждого источника на принимаемые экспертом решения. Второй способ оценки качества специалистов предусматривает использование метода ранговой корреляции, который также используется для определения важности параметров, влияющих на процесс очистки теплообменного оборудования.

Рис. 2. Обобщенная функциональная структура программного комплекса

Для анализа качественных и количественных факторов процесса очистки теплообменного оборудования в программе предусмотрено использование трех методов поддержки принятия решений: метод ранжирования Парето, метод анализа иерархий и метод отношений предпочтений ЛПР.

В качестве среды разработки выбрана среда Delphi, в качестве СУБД используется Microsoft Access, cвязь с базой данных осуществляется посредством технологии ADO.

Код для цитирования: Скопировать