Технология разработки интеллектуальных геоинформационных систем горнопромышленных комплексов
Актуальность применения геоинформационного подхода к созданию пространственно-атрибутивной модели предметной области (и в частности газоугольного месторождения) также обусловлена развитыми возможностями современных геоинформационных систем (ГИС) (таких как ESRI ArcView) визуализации пространственных объектов и результатов тех или иных исследований, а также проведения пространственного анализа… Читать ещё >
Содержание
- Раздел 1. Анализ теоретических исследований и практических разработок в ^ области выявления перспективных участков промысловой добычи газа
- 1. 1. Рассмотрение проблемы планирования промысловой добычи метана газоугольного месторождения
- 1. 2. Существующие методы планирования промысловой добычи газа углегазового месторождения
- 1. 2. 1. Основные принципы оценки метанодобываемости угольных месторождений и участков
- 1. 3. Методы моделирования месторождений полезных ископаемых
- 1. 4. Существующие компьютерные системы управления горными работами
- 1. 4. 1. Зарубежные горно-геологические информационные системы
- 1. 4. 2. Отечественные горно-геологические информационные системы. ц
- 1. 5. Основные задачи исследования
- Выводы
- Раздел 2. Теоретические исследования по выбору средств разработки интеллектуальных геоинформационных систем
- 2. 1. Обзор и анализ применимости интеллектуальных методов для решения проблем планирования добычи газа
- 2. 1. 1. Сильные методы решения задач
- 2. 1. 2. Рассуждения в условиях неопределенности. ф 2.1.3. Машинное обучение, основанное на символьном представлении информации
- 2. 1. 4. Машинное обучение на основе связей
- 2. 2. Технологии экспертных систем, обоснование необходимости разработки гибридных моделей представления знаний и рассуждений
- 2. 2. 1. Архитектура экспертной системы
- 2. 2. 2. Обзор моделей представления знаний
- 2. 2. 3. Актуальность разработки гибридной модели знаний
- 2. 2. 4. Механизмы управления рассуждениями в экспертных системах
- 2. 2. 5. Актуальность разработки гибридной системы рассуждений
- 2. 3. Геоинформационный подход
- 2. 3. 1. Актуальность геоинформационного подхода для решения поисково-оценочных задач в горной промышленности
- 2. 3. 2. Выбор оптимальной программной среды геоинформационной системы
- 2. 4. Объектно-ориентированный подход
- 2. 4. 1. Актуальность применения ООМ при построении ИГИС
- 2. 4. 2. Основные положения объектно-ориентированной методологии
- 2. 5. Модель компонентных объектов СОМ
- 2. 1. Обзор и анализ применимости интеллектуальных методов для решения проблем планирования добычи газа
- Выводы
- Раздел 3. Технология построения интеллектуальных геоинформационных систем
- 3. 1. Этапы процесса создания и общая структура интеллектуальной геоинформационной системы
- 3. 1. 1. Основные элементы интеллектуальной геоинформационной системы
- 3. 1. 2. Основные этапы создания интеллектуальной ГИС
- 3. 2. Гибридная геоинформационная база знаний и процесс ее создания
- 3. 2. 1. Структурный элемент базы знаний
- 3. 2. 2. Представление компонентов базы знаний в системе
- 3. 3. Механизм логического вывода
- 3. 4. База пространственно-атрибутивных данных и геоинформационная подсистема
- 3. 4. 1. Выбор оптимального способа представления объемных данных
- 3. 4. 2. База пространственно-атрибутивных данных
- 3. 4. 3. Геоинформационная подсистема
- 3. 1. Этапы процесса создания и общая структура интеллектуальной геоинформационной системы
- 4. 1. Разработка базы пространственно-атрибутивных данных и геоинформационной подсистемы
- 4. 1. 1. Особенности программной реализации способа представления пространственно-атрибутивных данных
- 4. 1. 2. Логическая структура БД
- 4. 1. 3. Реализация функций блока ввода и редактирования информации геоинформационной подсистемы
- 4. 1. 4. Реализация методов расчета пространственно-атрибутивных параметров объектов месторождения и основания модели
- 4. 1. 5. Реализация функций блока визуализации пространственно-атрибутивных данных и интеграции с внешними ГИС
- 4. 1. 6. Реализация функций блока временного масштабирования БД
- 4. 2. Элементы гибридной базы знаний
- 4. 2. 1. Компонент-модуль поиска перспективного участка дегазации
- 4. 2. 2. Компонент-объект БЗ «Призма»
- 4. 2. 3. Компонент-модуль определения литологического состава вмещающих пород
Технология разработки интеллектуальных геоинформационных систем горнопромышленных комплексов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Актуальность извлечения метана из углепородного массива. В 2003 году группой ученых Московского государственного горного университета в ходе разработки технико-экономического прогноза извлечения природного газа при добыче угля для обоснования изменения топливно-экономического баланса РФ было показано, что промысловая добыча газа из угольных пластов в настоящий момент представляется весьма актуальной задачей. Необходимость добычи газа из угольных пластов в промышленных масштабах объясняется следующим:
• РФ обладает значительной частью мировых запасов каменных углей, месторождения которых отличаются высокой угленасыщенностью и газоносностью.
• Добыча газа на всех стадиях отработки шахтного поля (до начала освоения месторождения угольными шахтами, в период их эксплуатации и после закрытия) обеспечивает наиболее полное использование природных ресурсов месторождения, повышает эффективность угледобычи и безопасность ведения горных работ в подземном пространстве.
• Наличие современных эффективных технологий делает добычу шахтного метана практически осуществимой и экономически выгодной.
• Это позволяет повысить роль угольного метана в топливно-энергетическом балансе страны.
Актуальность применения информационных технологий для решения поставленной в работе задачи определяется следующим. Эффективность работы предприятия в целом во многом зависит от качества информационных потоков внутри него, таких как геометрия горных выработок, темпы и характеристики проходческих и очистных работ, количественные и качественные показатели добытого полезного ископаемого. Таким образом, возникает необходимость оперирования большими объемами разнородной информации, накапливаемой десятками лет. Совместный анализ всех этих данных является очень трудоемким и скрупулезным процессом, где компьютерные информационные технологии и могут принести наибольший эффект, взяв на себя стандартные операции и вычисления, снизив вероятность субъективных ошибок и обеспечив надежное хранение и быстрый доступ к большим массивам данных. Эффективность применения информационных технологий управления горными работами, прежде всего, определяется уровнем геолого-маркшейдерского обеспечения, которое включает решение задач подсчета запасов, учета добычи полезного ископаемого, формирование информационного базиса для планирования и управления горными работами, моделирование месторождения и т. д. На шахтах России решаются отдельные локальные задачи без единой информационной базы, которые не выполняют в полном объеме требования геологической и маркшейдерской служб предприятия. Зарубежные пакеты имеют высокий профессиональный уровень программной реализации, однако процент их использования незначительный из-за отличия традиционно сложившейся в отечественной практике технологии ведения горных работ. Практически нет задач планирования ведения горных работ, базирующихся на цифровой модели месторождения. В этой связи необходимо применение информационных технологий для управления горнодобывающими предприятиями.
Необходимость применения интеллектуальных методов в разрабатываемой системе определяется следующим:
• Сложность, многообразие и самое главное невозможность стандартного алгоритмического описания многочисленных взаимосвязей объектов газоугольного месторождения в частности. Например, часто связи между объектами являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов или доступные источники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно. В этом случае актуально применение аппарата нечеткой логики [14], которая ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционная логика. • Нехватка исходных количественных данных для решения задач разрабатываемой системы.
• Зачастую эксперты, проектирующие горнодобывающее предприятие, опи-* раются на опыт и знания, которые нельзя почерпнуть из книг, отчетов и т. п., т. е. это эвристические знания.
Поэтому для существенного улучшения результатов работы разрабатываемой системы требуется не просто усовершенствовать методы количественного анализа, какие-то числовые параметры, а использовать в ней методы логических рассуждений и накопленные в опыте знания, представленные в символьной форме.
Анализ объектов (как совокупность данных, знаний и методов) газоугольного месторождения показывает, что многие из них, как естественные (элементы месторождения полезных ископаемых: тела полезных ископае.
• мых, вмещающие породы, геологические нарушения, подземные воды и др.), так и искусственные (горные выработки, поверхностные и подземные сооружения и др.) имеют определенное пространственное положение, т. е. являются пространственными объектами. Это объясняет актуальность применения геоинформационного подхода для решения поставленной в данной работе задачи. Применяя его, можно снять ограничения, накладываемые на пространственные модели «обычными» базами данных при решении задач информационных систем. Человек, принимающий решение, не должен больше пытаться представить себе, где и что находится. Все объекты привязаны к карте, управление идет уже практически на уровне имитационного моделирования геомоделирование).
Применительно к поставленной задаче необходимо сказать, что рассматриваемые объекты инкапсулируют не только данные, но также знания и методы работы с данными, поэтому речь будет идти о технологии разработки интеллектуальных геоинформационных систем (ИГИС), как средства решения задачи в горной промышленности. Объекты предметной области уже будут привязаны не просто к плоской карте, а к пространственной трехмерной карте.
Актуальность применения геоинформационного подхода к созданию пространственно-атрибутивной модели предметной области (и в частности газоугольного месторождения) также обусловлена развитыми возможностями современных геоинформационных систем (ГИС) (таких как ESRI ArcView) визуализации пространственных объектов и результатов тех или иных исследований, а также проведения пространственного анализа. Тесная интеграция разрабатанной ИГИС и других ГИС за счет реализации в первой стандартных механизмов обмена данными позволит решить поставленные перед системой задачи быстрее и эффективнее.
Цель исследования состоит в разработке механизма интеграции интеллектуальных методов, геоинформационного подхода и методов пространственного моделирования для решения задач управления горнопромышленными комплексами.
Задачи исследования в данной работе следующие:
• Рассмотрение проблемы и обзор существующей методологии выявления перспективных участков добычи метана углегазовых месторождений.
• Проведение теоретических исследований по выбору возможных средств разработки интеллектуальных геоинформационных систем.
• Рассмотреть поэтапно процесс создания и архитектуру интеллектуальной геоинформационной системы.
• Разработка интегрированной объектно-продукционной модели представления знаний о совокупности объектов проблемной области и сложной системе их взаимосвязей, позволяющей эффективно использовать методы геомоделирования и пространственного анализа.
• Разработка представления объектно-продукционной модели знаний в реляционной базе данных.
• Разработка механизма логического вывода, позволяющего эффективно взаимодействовать с базой знаний, использующей объектно-продукционную модель представления.
• Разработка базы данных, обеспечивающей эффективное хранение объектной пространственно-атрибутивной информации о предметной области и удовлетворяющей требованиям масштабируемости в пространстве и времени.
• Апробация разработанных основных элементов демонстрационного прототипа интеллектуальной геоинформационной системы с использованием данных по Воркутинскому углегазовому месторождению Печерского угольного бассейна.
Идея работы заключается в использовании объектно-ориентированной методологии и модели компонентных объектов для унификации процесса формализации, хранения и совместного использования разнородных знаний и пространственно-атрибутивных данных в рамках единой программной системы.
Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:
• создана технология разработки интеллектуальных геоинформационных систем горнопромышленных комплексов, позволяющая в рамках единой среды разработки объединить преимущества пространственного моделирования и искусственного интеллекта для повышения наглядности, прозрачности, точности, а следовательно, эффективности применения этих систем;
• разработана структура интеллектуальной ГИС, включающая интегрированную объектно-ориентированную модель базы знаний и механизм логического вывода, позволяющие унифицировать использование разнородных знаний, данных и методов с целью обеспечения бесшовной наращиваемости и модульности открытых ГИС горнопромышленных комплексов;
• разработана логическая модель хранилищ объектно-продукционных знаний и пространственно-атрибутивной информации о предметной области, удовлетворяющих требованиям надежности, универсальности, масштабируемости систем в пространстве и времени.
Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается:
• корректным использованием объектно-ориентированной методологии, методов системного анализа, искусственного интеллекта и геомоделирования, нормативных методик расчета запасов и газоносности газоугольного месторождения;
• положительными результатами апробации разработанного автором прототипа интеллектуальной геоинформационной системы на основе созданной модели представления знаний и пространственно-временной модели газоугольного месторождения.
Научная значимость работы состоит в разработке механизма открытых, масштабируемых в пространстве и времени, интегрированных интеллектуальных ГИС, позволяющего объединить методы геомоделирования и искусственного интеллекта для автоматизации управления горным производством.
Практическая значимость работы состоит в:
• создании цифровой пространственно-временной модели Воркутинского газоугольного месторождения Печорского бассейнаф • создании демонстрационного прототипа интеллектуальной геоинформационной системы моделирования перспективных участков добычи метана Воркутинского газоугольного месторождения.
Апробация работы. Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ и конференциях: «Неделя горняка» (г. Москва, 2003;2006 гг.), «Всероссийская конференция-конкурс среди студентов выпускного курса высших учебных заведений, осуществляющих подготовку научно-педагогических кадров горногеологического, нефтегазового и металлургического профиля» (Санкт-Петербургский государственный горный институт, г. Санкт-Петербург, 2004 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликованы 6 научных работ.
Выводы.
Разработана база пространственно-атрибутивных данных по Воркутин-скому газоугольпому месторождению, реализован выбранный способ представления пространственно-атрибутивных данных.
Реализованы функции основных блоков геоинформационной подсистемы: блока ввода и редактирования информации, блока визуализации пространственно-атрибутивных данных и интеграции с внешними ГИС, блока временного масштабирования БД.
Разработанная технология создания интеллектуальных ГИС предлагает использование нескольких моделей представления знаний об объектах предметной области. Также компоненты гибридной базы знаний делятся на компоненты-модули, реализующие некоторые функциональности системы, и компоненты-объекты предметной области. Для примера в качестве компонепта-объекта предметной области рассмотрен элементарный пространственный объект «Призма». В качестве компонентов-модулей рассмотрены подробнее два: компонент-модуль поиска перспективных участков дегазации и компонент-модуль определения литологического состава вмещающих пород газоугольного месторождения.
Приведено использование нейросетевого метода для определения таких эвристических свойств как коэффициент трещинной газопроницаемости горной породы и литологический состав вмещающих пород.
Результаты апробации реализованных основных элементов интеллектуальной ГИС (базы пространственно-атрибутивных данных, геоинформационной подсистемы и компонентов гибридной базы знаний) показали ее работоспособность, адекватность реальным объектам Воркутинского месторождения и эффективность при решении поставленных задач. Следовательно, разработанная технология эффективна и может быть использована при создании систем подобного класса.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
В работе решена важная научная задача, состоящая в создании новой технологии разработки интеллектуальных геоинформациоипых систем, позволяющих повысить эффективность управления горнодобывающими предприятиями.
В ходе создания технологии разработки интеллектуальных геоинформационных систем были достигнуты следующие результаты:
• Обзор существующих теоретических исследований и практических разработок в области автоматизации горных работ показал их несовершенство в области работы с пространственно-распределенными геоданными, а также в области использования неполной и неточной исходной информации и эвристических знаний.
• Теоретические исследования по выбору средств разработки интеллектуальных геоинформационных систем показали применимость различных интеллектуальных методов и геоинформационного подхода для решения задач управления горнопромышленными комплексами, а также продиктовали выбор в качестве основы для интеграции объектно-ориентированной методологии и модели компонентных объектов для ее программной реализации.
• Разработана технология создания интегрированных интеллектуальных ГИС горнопромышленных комплексов, включающая поэтапный процесс формирования и структуру интеллектуальной геоинформационной системы, интегрированную объектно-ориентированную модель базы знаний, структуру объектно-ориентированной базы пространственно-атрибутивных данных месторождения.
• Результаты апробации реализованного прототипа интеллектуальной ГИС моделирования перспективных участков промысловой дегазации газоугольного месторождения показали ее работоспособность и адекватность реальным объектам месторождения, что доказывает эффективность разработанной технологии и возможность ее применения при создании интеллектуальных ГИС систем подобного класса.
Список литературы
- Аверин А.Н., и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелелкта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986, 312 с.
- Астафьев Ю.П.и др. Компьютерные системы управления в горном деле за рубежом. М.: Недра, 1989 г.
- Бокс Д. Сущность технологии СОМ. СПб.: Питер, 2001. — 400 с.
- Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. -2 изд. -СПб: Невский диалект, 1998. -558 с.
- Васильев П.В. Развитие горно-геологических информационных систем. -Информационный Бюллетень ГИС Ассоциации, № 2, 1999, стр. 32−34.
- Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования .- СПб. и др.: Питер, 2001.-366 с.
- Гаскаров Д.В., Сикулер Д. В. и др. Интеллектуальная информационная технология. Экспертные системы: Учеб. пособие -СПб.: СПГУВК, 2004.
- Геофизические методы изучения геологии угольных месторождений/В.В. Гречухин, П. А. Бродский, А. А. Климов и др. Под ред. В. В. Гречухина. -М. Недра. 1995.-477 с.
- Джексон П. Введение в экспертные системы. Пер. с англ. и ред. В. Т. Тертышного. -3 изд. -М. и др.: Вильяме, 2001.
- Ю.Ершов В. В., Дремуха А. С. и др. Автоматизация геолого-маркшейдерских работ.-М.: Недра, 1991 г.
- П.Зимаков Б. Н., Матвиенко Н. Г., Гурьянов В. В., Козловский Е. А., Хрюкин В. Т. и др. Научно-методический подход к прогнозированию перспектив промысловой добычи метана угольных месторождений. Горный Информационно-Аналитический бюллетень, 1997, N6, с.32−37.
- Искусственный интеллект: Справочник: В 3 т. / Под ред. Д. А. Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990. 304 с.
- Капралов Е.Г., Кошкарев А. В., Тикунов B.C., Заварзин А.В.- Под ред B.C. Тикунова. Основы геоинформатики -2004.
- Н.Каграманян С. Л., Давидклвич А. С., Малышев В. А. и др. Моделирование и управление горнорудными предприятиями. -М.: Недра, 1989 г.
- Коган И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений. М.: Недра, 1974 г.
- Коновалова Н.В., Капралов Е. Г. Введение в ГИС. Учебное пособие. Изд. 2-е. М.: ГИС-Ассоциация, 1997, 160 с.
- Кохонен Т. Ассоциативная память. -М.: Мир, 1980.
- Краткая инструкция оператора по подсчету запасов с помощью программы ГеоБлок Версия 1.5. ТОО «Гетос», Белгород 2001.
- Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. -М.: Физматлит, 2001. -224 с.
- Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегия и методы решения сложных проблем: Пер. с англ./ Люгер Д. Ф. -4-е изд.-М. и др.: Вильяме, 2003. -863 с.
- Мальцев В. А. Методы и подходы к созданию программных средств управляемой интерполяции в геологических задачах. М. «Руды и металлы»,.^, 1994, с. 79−89.
- Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. М.: Мир, 1968.
- Медведев B.C., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.
- Моррис С. Объектно-ориентированное программирование: Пер. с англ. -Ростов-н/Д: Феникс, 1997.-351 с.
- Пучков Л.А. Шек В.М. Патент № 2 130 548. Способ определения количества полезного ископаемого в массиве горных пород.
- Пучков Л.А. Реальность промысловой добычи метана из неразгруженных угольных пластов. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 1996. — 23 с.
- Пучков Л.А., Сластупов С. В., Федунец Б. И. Перспективы добычи метана в Печорском угольном бассейне. М.: Изд-во Моск. гос. горного ун-та, 2004. -557 с.
- Разработка технико-экономического прогноза извлечения природного газа при добыче угля для обоснования изменения топливно-энергетического баланса РФ. П ромежуточный отчет. М.: МГГУ, 2002, 95 с.
- Сластунов С.В. Проблемы добычи угольного метана и перспективные технологические решения. ГИАБ, 1997, N6, с.25−31.
- Уоссермен Ф. Нейрокомиыотерная техника.- М.: Мир, 1992.
- Фейт Г. Н. Проблемы выбора перспективных участков и эффективных способов промысловой добычи метана из угольных пластов. ГИАБ, 1997, N6, с.45−46.
- Фейт Г. Н., Захаров В.II. Геомеханические и геофизические вопросы оценки перспективности извлечения метана из угольных пластов. II Международная конференция «Сокращение эмиссии метана». Новосибирск, 2000, с.373−378.
- Фейт Г. Н., Малииникова O.II. Геолого-физические критерии прогноза перспективности дегазации угольных пластов для промышленного извлечения метана. ГИАБ, 2001, N5, с.80−84.
- Финаревский И.И., Низгурецкий З. Д. и др. Решение маркшейдерских задач на ЭВМ вычислительных центров. М.:Недра, 1975.
- Якуцени В.П. Ресурсы нетрадиционного газового сырья и проблемы его освоения. Л.: Изд. ВНИГРИ, 1990. 189 с.
- Anil К. Jain, Jianchang Мао, К.М. Mohiuddin. Artificial Neural Networks: A Tutorial, Computer, Vol. 29, No. 3, March/1996, pp. 31−34.
- Barnes M.P. Drill-hole Interpolation: Estimating Mineral Inventory. In: Open pit Mine Planning and Design, New York, 1979.
- Doyle J. Truth maintenance systems for problem solving. Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence, Cambridge, Massachusetts, 1977.
- McAllester David A. A Three Valued Truth Maintenance System. MIT AI Lab., Memo 473, 1978.
- McCarthy J. Circumscription A Form of Nonmonotonic Reasoning. Artificial Intelligence, 13, 1980.
- McCarthy J. Applications of Circumscription to Formalizing Common Sense Knowledge. Artificial Intelligence, 28: 89−116, 1986.
- Mitchell T.M. Version Spaces: an Approach to Concept Learning. STAN-CS-78−711, Stanford University, Palo Alto, CA, 1978.
- Newell A. and Simon II. Human Problem Solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1972.
- Parsons S., Hunter A. A review of uncertainty handling formalisms. Springer-Verlag London, UK, 1998.
- Quinlan J.R. Induction of decision trees. Machine Learning, 1(1): 81−106, 1986.
- Shannon C. A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal, 1948.
- Waterman D.A. A Guide to Expert Systems. Reading, MA: Addison-Wesley, 1986.
- Zadeh L. Commonsense knowledge representation based on fuzzy logic. Computer, 16: 61−65, 1983.