Принципы построения интеллектуальной советующей системы управления и оповещения при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожном транспорте

/74 Civil SecurityTechnology, Vol. 10, 2013, No. 3

УДК 004: 656.085

Принципы построения интеллектуальной советующей системы управления и оповещения при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожном транспорте

ISSN 1996-8493

© Технологии гражданской безопасности, 2013

А.Н. Цуриков, Н.К. Домницкий, А.Н. Гуда, О.И. Веревкина Аннотация

В статье описываются принципы построения интеллектуальной советующей системы управления и оповещения при ликвидации ЧС на железнодорожном транспорте. Предлагается рассматривать оценку масштаба ЧС, как задачу классификации, используя искусственную нейронную сеть.

Ключевые слова: чрезвычайная ситуация (ЧС); железнодорожный транспорт; интеллектуальная советующая система; управление ликвидацией ЧС.

Design Principles of Intellectual Advising Management and Reporting in the Aftermath of an Emergency Situations on the Railways

ISSN 1996-8493

© Civil Security Technology, 2013

A. Tsurikov, N. Domnitsky, A. Guda, O. Verevkina

Abstract

The article describes concepts of building of intelligent consulting system for controlling and alerting in elimination of consequences of emergency situations on rail transport. Authors are considering the problem of estimate emergency situation's measure, like classification problem, on basis of artificial neural network.

Key words: emergency situation; rail transport; intelligent consulting system; control in elimination of emergency situation.

Железнодорожный транспорт является основным звеном транспортной системы. Велика опасность возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС) на транспорте [1]. Оперативность и правильность принятия решений, оповещение руководства, служб и населения при ликвидации ЧС играют важную роль. Существует потребность в создании интеллектуальных систем управления ликвидацией последствий ЧС, т.к. комплексное решение проблем управления таким сложным технологическим процессом невозможно без систем, базирующиеся на экспертных знаниях и моделях человеческих рассуждений.

1. Причины возникновения ЧС на железнодорожном транспорте

Недофинансирование в 90-е годы, изношенность материально-технической базы (достигающая 55 %), снижение профессионализма создают реальную угрозу роста случаев аварийности на транспорте. В числе причин ЧС [2] значатся (рис. 1): сходы с рельсов 26 %; наезды на автомобильный транспорт на переездах 23 %; столкновения поездов 20 %; происшествия с опасными грузами (ОГ) 16 %; воздействие природных явлений 10 %; прочие причины 5 %.

Основными источниками техногенных ЧС являются места пересечения путей с магистральными газо- и нефтепроводами, станции, на которых находятся цистерны с нефтепродуктами и аварийно химически опасными веществами (АХОВ), производственные объекты [3].

2. Обзор систем, применяемых при ликвидации чрезвычайных ситуаций

Были рассмотрены системы, применяемые для поддержки принятия решений при прогнозировании и ликвидации ЧС [4]. Отечественные комплексы — «СКМ ОГ», «ЭСПЛА», «МАРН», «HAZARD», «Безопасность региона», «Экстремум», «АРИА». Зарубежные — «GISNH» (Швейцария), «IMIS» (Германия), «PPS» (Швеция, Норвегия, Дания).

Большинство из них не учитывают железнодо-

рожную специфику, что обусловливает необходимость исследования. Отмечено широкое использование географических информационных технологий (ГИС) для хранения пространственных данных. «Программа информатизации железнодорожного транспорта» предусматривает применение ГИС на транспорте.

3. Основные функции разрабатываемой системы

Интеллектуальная советующая система (СС) — система, основанная на знаниях, комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств, предназначенных для поддержки принятия решений. Разрабатываемая СС относится к техническому оснащению системы предупреждения и ликвидации ЧС (РСЧС), повышающему качество управления силами и средствами [5]. На железнодорожных станциях лицами, принимающими решения (ЛПР) являются дежурный по станции (ДСП) и поездной диспетчер (ДНЦ), на рабочих местах которых должна быть внедрена система.

Приоритетной задачей ЛПР является определение количественного и качественного состава сил и средств, рациональных вариантов их доставки к месту ЧС, своевременное оповещение руководства, служб и населения.

Таким образом, СС должна обладать функциями: информационная поддержка принятия решений ЛПР; предварительная оценка масштаба ЧС на основе неполных данных и прогнозирование ее развития; моделирование процессов, происходящих при транспортных происшествиях; расчет необходимых сил и средств; рациональное распределение сил и средств; организация связи со спасательными службами; оперативное оповещение руководства, служб и населения (при необходимости); расчет предполагаемого времени ликвидации ЧС и нанесенного ущерба; проверка подготовленности пользователей системы к оперативным действиям в условиях ЧС.

Опишем работу создаваемой системы при помощи диаграммы прецедентов (рис. 2) на языке «United Modeling Language» («UML»).

1Наезды на автомобильны й транспорт

Столкновения поездов (2040

Рис. 1. Основные причины ЧС на железнодорожном транспорте

Проверю подготовленности пользователя

Использованные сокращения: АХОВ - аварийно химически опасные вещества; ГО - гражданская оборона; ж.д. - железная дорога; ЛПР - лицо, принимающее решения; МВД - Министерство внутренних дел; МЧС - Министерство чрезвычайных ситуаций; ЧС - чрезвычайная ситуация.

Получение предварительных данных

Спасательные службы Штаб ГО района (города) Штаб ГО области, края, республики Региональный центр МЧС РФ

Предобработка данных

Определение степени тяжести травм

Оценка количества сошедиих вагонов

Оценка вероятности возгорания/взрыва, выброса АХОВ

Расчет времени ликвидации ЧС

Оценка разрушения ж.-д. полотна, контактной сети

Передача информации в другие системы

Грузополучатель, Грузоотправитель

Владелец подвижного состава

Органы МВД

Санэпиднадзор

Управление военных сообщений министерства обороны РФ

• Органы Госгортехнадзора РФ

Рис. 2. Диаграмма прецедентов советующей системы управления и оповещения при ликвидации ЧС

4. Методические основы интеллектуализации советующей системы

В первые минуты ЧС ЛПР располагает неполной информацией и нуждается в предварительной оценке масштаба ЧС на основе неполных данных и прогнозировании вариантов ее развития, как основы принятия управленческих решений. Поэтому, усилия по интеллектуализации в СС направим на блок предварительной оценки масштаба ЧС (БПОМ).

Это позволяет рассматривать необходимые силы и средства, как функцию от масштаба ЧС: Р(Р) = У, где Р — масштаб ЧС; Y — силы и средства. Схема работы СС: ввод имеющихся данных ^ предварительная оценка масштаба ЧС ^ расчет необходимых для ликвидации сил и средств ^ распределение сил и средств ^ ввод новых данных ^ более точная оценка масштаба ЧС.

«Классический» подход к созданию интеллектуальных систем предполагает использование баз знаний, моделирующих поведение эксперта с использованием процедур логического вывода. Однако интерес вызывают новые направления — искусственные нейронные сети (ИНС). Реализация БПОМ на основе ИНС позволяет представить задачу предварительной оценки масштаба ЧС, как задачу классификации. Ее можно решать путем поиска в базе данных, хранящей информацию о произошедших ранее ЧС, описания ЧС, наиболее похожей на текущую. На вход ИНС следует подавать некоторые известные данные о ЧС, на выходе ИНС выдает описание ЧС, наиболее близкой к текущей, которое используется для предварительной оценки масштаба ЧС.

Математическая постановка. Z — множество

описаний ЧС, Р — множество классов описания масштаба ЧС. Существует неизвестная целевая зависимость — отображение г : Z а Р, значения которой известны на объектах обучающей выборки Zm={(zl,p-l),...,(zm,pm)}. Требуется построить ИНС а: Z а Р, способную корректно классифицировать произвольную ситуацию г е Z.

Для обучения ИНС будет использован разработанный авторами способ обучения ИНС, защищенный заявкой на изобретение №2012123310. Эксперт вводит описание некоторого числа ЧС, а затем в процессе работы, описания пополняются. Универсальность СС достигается за счет нескольких ИНС, каждая из которых обучена на распознавание определенного типа ЧС. При обучении ИНС применяется программа-нейропакет «NeuroSolutюns».

5. Способ и устройство адресного оповещения о чрезвычайных ситуациях

При возникновении ЧС ЛПР следует на основе неполных данных, используя описанную систему, оценить масштаб происшествия, предполагаемые последствия и передать результаты, выданные СС, а также информацию о месте и характере ЧС всем службам, в том числе спасательным.

Согласно «Правилам безопасности и порядка ликвидации аварийных ситуаций с опасными грузами» ЦМ-407 от 25.11.1996, сообщение должно содержать описание ЧС, сведения о пострадавших, наименование груза, номер аварийной карточки, количество ОГ. Фрагмент схемы оповещения приведен на рис. 3. Оповещение должно проводиться всеми доступными видами связи.

Рис. 3. Фрагмент схемы оповещения при ЧС на железной дороге

/78 Civil SecurityTechnology, Vol. 10, 2013, No. 3

Отмечается [5] необходимость совершенствования системы оповещения при ЧС на транспорте. Авторами предложен способ и устройство адресного оповещения о ЧС при помощи SMS-сообщений, защищенный заявкой на изобретение №2012137743. Изобретение может использоваться в качестве основного или резервного способа доставки информации. Идея в том, что разрабатываемая СС генерирует SMS-сообщение, направляемое абоненту, содержащее алфавитно-цифровой код ЧС, оповещение о которой необходимо произвести. Расшифровку кода из SMS осуществляет специальное устройство, устанавливаемое в мобильный телефон, которое может быть реализовано аппаратно или программно и представлять собой блок или программу [6].

Реализация изобретения позволит организовать адресное оповещение руководства железных дорог и населения (при необходимости), используя преимущества SMS: широкая аудитория; гарантированная доставка; рассылка на конкретной территории; отработанный сервис; низкие расходы. При этом устранит ограничение на длину сообщения.

6. Структура советующей системы

Построим схему структуры СС (рис. 4), используя следующие условные обозначения: БД — база данных; БОвх — блок общения входной; БОвых — блок общения выходной; БОНР — блок оповещения населения и руководящего состава; БПОД — блок предварительной обработки данных; БПОМ — блок предварительной оценки масштаба ЧС; БРНСС — блок расчета необходимых сил и средств для ликвидации последствий ЧС; БРУСС — блок рационального управления силами и средствами ликвидации ЧС; ГИС — геоинформационная система; ИНС — искусственная нейронная сеть; СС — советующая система. Модульная структура позволяет получить известные преимущества: универсальность, взаимозаменяемость, децентрализацию.

Заключение

Основные результаты: установлены причины ЧС на транспорте и их распределение в процентах; проведен анализ систем, применяемых для поддержки принятия решений при ЧС; предложено направить усилия по интеллектуализации в СС на создание блока предварительной оценки масштаба ЧС, задачу оценки масштаба ЧС представить, как задачу классификации и использовать для ее решения ИНС, что обеспечит создание интеллектуальной самообучающейся системы; предложен способ и устройство адресного оповещения о ЧС с использованием SMS; построена диаграмма прецедентов СС на языке «UML» и схема разрабатываемой системы.

Литература

Гуда А.Н., Мартынюк И.В. Оптимизация управления рисками возникновения чрезвычайных ситуаций на железнодорожном транспорте // Транспорт-2006: тр. всерос. конф., май 2006 г.: в 3-х ч. Ч.3. С. 296—297.

Шойгу С.К., Фалеев М.И., Кириллов Г.Н. и др. Учебник спасателя / Под общ. ред. Ю.Л. Воробьева. Краснодар: Советская Кубань, 2002. 528 с.

Акимов В.А., Соколов Ю.И. Риски транспортировки опасных грузов: Моногр. М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2011. 276 с. Информационно-коммуникационные технологии обеспечения безопасности жизнедеятельности: монография / Под общ. ред. П.А. Попова / МЧС России. М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2009. 272 с.

Глебов В.Ю., Галкин Р.Н., Костров А.В. Основы совершенствования единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций. М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2011. 434 с.

ЦуриковА.Н. Совершенствование технологии адресного оповещения о чрезвычайной ситуации при помощи вМв-сообщений // Научно-технический вестник Поволжья. Казань, 2013. № 1. С. 287—291.

Сведения об авторах

Цуриков Александр Николаевич: Ростовский государственный университет путей сообщения, аспирант. 344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского полка народного ополчения, 2. E-mail: tsurik7@yandex.ru

Домницкий Николай Константинович:

Южный филиал ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), с. н. с.

344000, г. Ростов-на-Дону, ул. Имени Греческого гор. Волос, 11. Тел.: (863) 242-90-82. E-mail: yufvniigochs@mail.ru

Гуда Александр Николаевич: д. т. н., проф., Ростовский государственный университет путей сообщения.

344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского полка народного ополчения, 2. Тел.: (863) 245-09-17. E-mail: guda@rgups.ru

Рис. 4. Структура разрабатываемой советующей системы

Веревкина Ольга Ивановна: к. т. н., доц., Ростовский государственный университет путей сообщения.

344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского полка народного ополчения, 2. Тел.: (863) 272-64-44. E-mail: uer@rgups.ru