Особенности практического использования информационной системы синтеза и автоматизации процедур внутрилабораторного контроля качества

УДК 004.021

ОСОБЕННОСТИ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ СИНТЕЗА И АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕДУР ВНУТРИЛАБОРАТОРНОГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

В.П. Григорьев*, А.Г. Терещенко**,

С.В. Щелканов**

*Томский политехнический университет **Институт физики высоких технологий Томского политехнического университета

Продемонстрировано практическое применение

разработанной ранее информационной системы синтеза и автоматизации процедур внутрилабораторного контроля качества на примере аналитических алгоритмов из соответствующей российской нормативной документации.

Ключевые слова:

Лабораторные информационно-управляющие системы, внутрилабораторный контроль, конструктор алгоритмов.

Key words:

Laboratory information management systems, internal laboratory verification, algorithm constructor.

Введение

Ранее отмечалось [1], что назрела необходимость создания подхода к разработке информационных систем автоматизации процедур внутрилабораторного контроля качества результатов количественного химического анализа (ВЛК), позволяющих адаптировать автоматизируемые вычислительные последовательности под меняющиеся требования нормативной документации.

В результате применения методов инженерии знаний [2] были выявлены направления, в соответствии с которыми необходимо разрабатывать новые или модернизировать существующие информационные системы автоматизации процедур ВЛК.

Итогом реализации выявленных требований стала разработка нового функционального блока автоматизации процедур ВЛК (далее ВЛК-2) в структуре лабораторной информационно -управляющей системы (ЛИУС) «Химик-аналитик».

В статье демонстрируется практическое применение ВЛК-2 в части конфигурирования и расчета вычислительной последовательности одного из алгоритмов, приведенного в соответствующей нормативной документации.

1. Алгоритм контроля погрешности с использованием контрольных карт на основе

применения контрольных проб

Данный алгоритм впервые предложен в РМГ 76-2004 [3] и не автоматизирован ни в одной из известных авторам информационных систем. Алгоритм отличается достаточно

Григорьев Владимир Петрович,

д-р физ.-мат. наук, проф., заведующий кафедрой

прикладной математики

факультета автоматики и вычислительной техники ТПУ. E-mail: grig@am.tpu.ru Область научных интересов: математическое моделирование динамических систем -

плазмохимии, сильноточной электроники.

Терещенко Анатолий

Георгиевич, канд. техн. наук, заведующий лабораторией информационных технологий ТПУ.

E-mail: git@hvd.tpu.ru.

Область научных интересов:

аналитическая химия в

информационных технологиях. Щелканов Сергей Владимирович, канд. техн. наук,

инженер лаборатории инфор-

мационных технологий ТПУ. E-mail: shchelkanov@sibmail.com Область научных интересов:

проектирование и разработка корпоративных информационных систем.

сложными расчетами, поскольку до расчета результатов серии (ряда вычислительных экспериментов) предполагает нахождение оценки показателя правильности, как если бы это был алгоритм типа «Специальный эксперимент». Далее, по результатам расчета серии, осуществляется оценка показателя погрешности лаборатории.

Ниже продемонстрирована реализация фрагмента этого алгоритма средствами ВЛК-2. Согласно пункту 6.3.5.4 и далее В.3.2.3 в РМГ 76-2004, оценка показателя повторяемости результата анализа (случайной составляющей погрешности) осуществляется по следующему алгоритму:

— S 2

1. Рассчитывается среднее арифметическое значение X ml и выборочную дисперсию ml результатов единичного анализа содержания компонента в m-ом образце для оценивания (ОО) по формулам:

n

_ Z Xmli

Xml = ------;

n

n __

Z

n -1

m = 1,..., M; l = 1,..., L.

2. На основании полученных значений выборочных дисперсий S2j S2mL в m-м ОО проверяется

гипотеза о равенстве генеральных дисперсий, используя критерий Кохрена. Значение критерия Кохрена Gm(max) рассчитывается по формуле:

r

Gm(max) L

7 2

* ml

i=1

и сравнивается с Отабл для числа степеней свободы V = п — 1, соответствующего максимальной дисперсии, и / = Ь, соответствующего числу суммируемых дисперсий, и принятой доверительной вероятности Р = 0,95 .

3. Если > Отабл, то процедура с соответствующей (Б^ )max из дальнейших расчетов

исключается, а расчет повторяется для следующего максимального по значению £2 и т. д.

до тех пор, пока не выполнится О,я(lmx) ^ Отабл (4).

2. Конфигурирование вычислительной последовательности

На рис. 1 показана настройка алгоритма по формулам (1) - (2) и условиям исключения. Видно, что задаются выражения для расчета Б12. В условиях исключения также применяется флаг, который в исходном состоянии деактивирует проверку.

АН

Алгоритмы контроля ВЛК 2.0

Алгоритмы контроля I ШЛЯП) ППППЕП

Используется

Наименование алгоритма: Карта Шухарта погрешности с применением контрольных проб (в ед. изм. сод.) Свойства Формулы Обработка Оценка показателей

Формулы

Процедураї

Серияі

Процедура2

Оценка ВЛП

Карта Шухарта

Счетчик

Процедура 3

Серия 2

Процедура 4

Проверка бг>0

Проверка числа КП

Оценка

1<=1табл

1>1табл

В<=1 /3,1<=1табл 0>1/ЗД<=^абл й<=1 /ЗЛХтабл 0>1/3,1>1табл Дн=Дл

Дн=Дв и Дн=Дн

(* Обработка процедуры С Обработка серии С Оценка показателей

Формула:

0 = 0о Хп = Х

512 = РІ5

512

В

ы

Переменные

Хп Б12 йо О

Б12(сумма]

п

X

Б12(тах]

812тах

единица

единица?

У

С

Сатт

Комментарий:

Результат контрольного измерения Номера для документов: и |

Дополнительная текстовая метка: |

Г СМК

Номер на Форме: [з Р Результат анализа М Искл. последующие

В оценку: (Среднее

никальная

Исключить: Б12 = Б12тах

Исключить: единица? = единица

Рис. 1. Настройка условий исключения для алгоритма с контрольными пробами

На рис. 2 показана настройка по формуле (3). В начале расчета флаг проверки условий исключения активируется: У=1, определяются значения Отах и Отабл, задается условие перехода в соответствии с (4).

Рис. 2. Настройка условия перехода для алгоритма с контрольными пробами

3. Результаты расчета вычислительной последовательности

По результатам расчета контрольной процедуры № 18 видно, что процедура была исключена на третьей формуле для процедур «Процедура 3», поскольку для данной процедуры было рассчитано максимальное значение дисперсии: Sl2max = 0.0002 (рис. 3).

Рис. 3. Результат расчета контрольной процедуры для алгоритма с контрольными пробами

Фрагмент результата расчета по данному алгоритму представлен на рис. 4. Видно, что алгоритм совершил две итерации, прежде чем условие (4) выполнилось.

Ш Результаты обработки серии

Расчёты Анализ серии | Карта погрешности ] ГраФик________________| № | Предупреждение

Карта погрешности Карта погрешности Карта погрешности Карта погрешности Карта погрешности Расчёты Анализ

I очко зл прело лом дпйгтпия 17 6 возрастающих или убывающих точек подряд

23 6 возрастающих или убывающих точек подряд

23 Б возрастающих или убывающих точек подряд

23 Э точек по одну сторону среднем ЛИНИИ

серии Карта погрешности

<

I

Хкп(ср) = Хкп = 0.20196774 = 0.201 ЭБ774

===Карта Шухарта===

Кср = 0 = 0 = 0

Кпр.в = ПоМетодикеЩ 2'бПл] - ПоМетодикеЩ 2 1 0,018) = 0,036 Кпр,н = ПоМетодикеЩ 2жбРл) = ПоМетодикеЩ 2 1 0,018) = -0,036 Кд,в = ПоМетодикеЩ З'бЯя) = ПоМетодикеЩ 3 * 0,018] = 0,054 Кд,н = ПоМетодикеЩ -ЗхбНл) = ПоМетодикеЩ - 3 1 0,018) = -0,054

Счетчик==; У = 0 = 0 = 0

==Серия 2===

V = 1 =1 =1

Б шах = ПоМетодикеЩ Б12(тах)/Б12(сумма) ) = ПоМетодикеЩ 0,0002 / 0,00057518) = 0,35 \ = I. = 31 =31

V = циФры[п; 0; 1) -1 = 2,09677419 = 2 -1

Бтабл = мтаблица("КоэФФициент Кохрена"; І; V) = МТАБЛИЦА[ "Коэффициент

Кохрена" ; 31 ; 1 ) = 0,286

Хер = Хп = 0,10135484 = 0,10135484

==Серия 2===

У = 1 = 1 = 1

Б шах = ПоМетодикеЩ 512(шах)/512(сумма) ) = ПоМетодикеЩ 0,00005 I 0,00037518) = 0,13 \ = V = 30 = 30

V = циФры[п; 0; 1) -1 = 2,1 = 2 -1

йтабл = мтаблица("КоэфФициент Кохрена"; у) - МТАБЛИЦА[ "Коэффициент

Кохрена"; 30 ; 1 ) = 0,293

Хер = Хп = 0,10173333 = 0,10173333

===Проверка бг>0===

бгл = Мл(Повторяемость Л; 3;Х; С) = Мл(Повторяемость Л; 3;Х;0,1 ) = 0,00785714 а = 0 = 0 = 0

—^Проверка числа КП===

у" = Мл(Внутрилаб.прецизионность; 3;Х; С)/Мл(Повторяемость Л; 3;Х; С) = Мл(8нутрилаб.прецизионность; 3; Х;0,1 ] і Мл[Повторяемость Л; 3; Х;0,1 ) = 1,33245816

у = ( у,л2 + (п-1)/п ) = ;дг!( 1,33245816 * 2 + ( 2.1 -1 ) / 2.1 ) = 1.51632921

Рис. 4. Результат расчета серии для алгоритма с контрольными пробами

Анализируя рассмотренный выше пример можно заключить, что разработанный функциональный блок ВЛК-2 позволяет автоматизировать процедуры ВЛК результатов количественного химического анализа по сложным аналитическим алгоритмам, подразумевающим как циклический пересчет любых участков алгоритма, так и выбор дальнейшей последовательности вычислений в зависимости от промежуточных результатов.

Заключение

Разработанный функциональный блок автоматизации ВЛК обеспечивает условия для автоматизации всех основных бизнес-процессов ВЛК в аналитических лабораториях с учетом требований современных нормативных документов. Кроме того, заложены возможности автоматизации будущих модификаций алгоритмов аналитического контроля.

Функциональный блок прошел аттестацию в ВНИИ НМ им. А.А. Бочвара на соответствие требованиям ГОСТ 10289-2005 «Отраслевая система обеспечения единства измерений. Внутренний контроль качества результатов измерений» и эксплуатируется в АЛ предприятий Госкорпорации «Росатом», ООО «Спецморнефтепорт Козьмино» ОАО «АК «Транснефть», ООО «Газпромнефть-Хантос», Бийский водоканал, ОАО «Салым Петролиум Девелопмент (Shell)».

Помимо этого, разработанный блок прошел аттестацию в Уральском научноисследовательском институте метрологии, являющимся разработчиком основных нормативных документов по ВЛК, на соответствие требованиям ГОСТ Р ИСО 5725-6-2000, РМГ 76-2004, Р 60.2.060-2008, РМГ 59-2003, ПНД Ф 12.10.1-2000, РМГ 58-2003 и ГОСТ 8.532-2002, что является официальным подтверждением достоверности получаемых блоком результатов и дает возможность применять разработку в любых аналитических лабораториях, проводящих процедуры ВЛК по указанным нормативным документам.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Щелканов С.В., Терещенко А.Г., Юнак А.Л., Григорьев В.П., Вылегжанин О.Н. Концептуальная модель конструктора алгоритмов внутрилабораторного контроля качества результатов анализа // Автоматизация в промышленности. - 2010. - № 5. - С. 63-65.

2. Щелканов С.В., Терещенко А.Г., Вылегжанин О.Н.. Применение методов кластеризации для анализа базы претензий ЛИУС «Химик-аналитик» // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: Сб. трудов VI Всерос. научно-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. - Томск, 17-18 марта 2009. - Томск, 2009. - С. 79-81.

3. РМГ 76-2004. Государственная система обеспечения единства измерений. Внутренний контроль качества результатов количественного химического анализа. - Екатеринбург: УНИИМ, 2006.

Поступила 18.10.2011 г.