Ограничения данных при реализации процедур декларативных моделей прогнозирования параметров производственных процессов обогащения

УДК 004.942

А.В. Вицентий

Институт информатики и математического моделирования Кольского НЦ РАН,

Кольский филиал ПетрГУ

ОГРАНИЧЕНИЯ ДАННЫХ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕДУР ДЕКЛАРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ОБОГАЩЕНИЯ*

Аннотация

В работе проводится оценка ограничений декларативной модели на примере прогнозирования параметров производственного процесса флотации. Рассматриваются требования к точности результатов и времени работы модели при ограниченных вычислительных ресурсах.

Ключевые слова:

обогащение руд, прогнозирование, ресурсоемкость.

A.V. Vicentiy RAW DATA CONSTRAINTS IN PROCEDURES REALIZATION OF ORE CONCENTRATION PRODUCTION PROCESSES PARAMETERS PREDICTION DECLARATION MODELS

Abstract

In this paper the declaration model constraints are appraised for instance of parameters prediction flotation production processes. The results accuracy requirement and model running time are considered under scarce computational resources.

Keywords:

оге concentration, parameters prediction, resource-demand.

Обычно, все добываемые руды не удовлетворяют требованиям производства не только по крупности, но и, в первую очередь, по содержанию основного компонента и различных примесей, а потому нуждаются в обогащении.

Под обогащением руды понимают совокупность методов разделения металлов и минералов друг от друга по разнице их физических и/или химических свойств. Природное минеральное сырьё, которое представляет собой естественную смесь ценных компонентов и пустой породы, перерабатывается с целью получения концентратов, существенно обогащенных одним или несколькими ценными компонентами. Обогащение руды является сложным процессом, который может включать такие операции как дробление, измельчение, флотация, обезвоживание и другие физико-химические методы. Полученные продукты классифицируются на два и более класса отличных по качеству, более богатый продукт называют концентратом, самый бедный -хвостами, продукты со средним содержанием называют промежуточными, они обычно возвращаются на переработку. Обогащение руды, как правило,

* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и правительства Мурманской области (проект № 12-07-98800-р_север_а).

производится на горно-обогатительных фабриках и комбинатах, представляющих собой сегодня мощные высокомеханизированные предприятия со сложными технологическими процессами, широко использующими различного рода SCADA-системы (автоматизированные системы сбора данных и осуществления оперативного диспетчерского управления) [2, 3].

На территории Мурманской области имеются месторождения комплексных апатит-нефелиновых руд Хибинского массива, расположенного в центральной части Кольского полуострова, являются крупнейшими в мире по запасам апатита, которые в настоящее время составляют около 4,16 млрд. т. Добычу и переработку руды осуществляет ОАО «Апатит», являющееся крупнейшим в мире предприятием по производству апатитового концентрата и основным поставщиком фосфорсодержащего сырья в России.

В состав ОАО «Апатит» входят 4 рудника, отрабатывающие 6 месторождений (Плато Расвумчорр, Апатитовый Цирк, Кукисвумчоррское, Юкспорское, Коашва и Ньоркпахкское), промышленные запасы которых по категориям А+В+С1 составляют 2,23 млрд. т. руды с содержанием Р2О5 15,01 %, 2 обогатительные фабрики и 25 вспомогательных цехов. Предприятием выпускаются апатитовый концентрат трех сортов, нефелиновый, сиенитовый, сфеновый, титаномагнетитовый и эгириновый концентраты [4].

Хибинские апатит-нефелиновые руды характеризуются 12 основными типами руд с содержанием апатита от 10 до 74 %, нефелина от 12 до 51 %, имеющими разную обогатимость. За годы работы ОАО «Апатит» с 1929 г. были отработаны запасы с наиболее богатыми типами руд и бортовое содержание Р2О5 снизилось с 25 % до 4 %, а содержание в перерабатываемой руде с 29 % до 13,6 %. В настоящее время доля бедных по Р2О5 типов руд в добыче возросла и, соответственно, снизилась обогатимость руд. Кроме того, утяжеляющим фактором явилось внедрение на АНОФ-2 в 1978-1981 г. оборотного водоснабжения, что привело к резкому росту расходов флотационных реагентов и снижению товарного извлечения [4].

Систематическое снижение содержания Р2О5 в руде приводит к снижению эффективности обогащения, увеличению объемов добычи и переработки руды, снижению рентабельности производства апатитового и нефелинового концентратов.

Таким образом, актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования технологии производства апатитового концентрата и комплексного обогащения апатит-нефелиновых руд для сохранения и повышения рентабельности обогатительного производства в условиях снижения содержания Р2О5 в руде, ухудшения обогатимости руды, увеличивающихся затрат на добычу руды и ее переработку.

Целью данной работы является изучение ограничений декларативной модели прогнозирования основных параметров процесса обогащения (на примере флотации апатит-нефелиновых руд) до момента реализации основных процедур расчетов. Оценке, прежде всего, подлежит тот объем исходных данных, которые можно загружать в модель с целью получения оперативного прогноза в режиме квазиреального времени при условии гарантированного получения результатов, удовлетворяющих предъявляемым требованиям, как по точности, так и по времени. Для практического применения, с учетом длительности технологического процесса флотации и его инерционности [5], нет

необходимости накладывать на модель требования функционирования в режиме жесткого реального времени. Прогнозирование значений ключевых характеристик продуктов обогащения на основе текущих данных оперативного мониторинга производственного процесса, а также определение и анализ вариантов корректирующих управляющих воздействий при угрозах отклонения выходных характеристик от заданных значений допустимо проводить в течение 10-15 минут. Таким образом, проектируемая система решает задачу быстрее, чем происходят значимые изменения в технологическом процессе.

Так как на данный момент речь в работе идет о декларативной модели, которая не содержит в явном виде ни описания основных алгоритмов обработки данных, ни описания выполняемых процедур, то сложно судить о такой характеристике модели, как ее ресурсоемкость при выполнении основных расчетов. С другой стороны, можно говорить о том, что ограничения на вычислительные ресурсы и допустимое время работы модели можно определить достаточно точно, чтобы дать примерную оценку общей производительности модели, на основе которой в дальнейшем можно будет судить о максимально допустимом объеме исходных данных при требуемой точности построения прогноза.

Таким образом, предлагается дать оценку общей производительности модели, отталкиваясь не от некоторого объема исходных данных, а от таких параметров модели как: «требуемая точность прогноза», «производительность системы», «время работы модели». Получаемый в результате работы модели прогноз и его точность зависят, прежде всего, от используемых алгоритмов обработки данных внутри модели, а также от количества и качества самих исходных данных. При этом точность прогноза можно изменять в зависимости от различных параметров. Под производительностью системы будем понимать то количество операций в секунду, которое может обеспечить ее аппаратная часть. А максимально допустимым временем работы модели будем считать предельное время обработки данных, включая время на поступление исходных данных в модель, время на обработку этих данных и выдачу прогноза, и время на отправку управляющего воздействия, с учетом ограничения режима квазиреального времени. В связи с особенностями программно-аппаратной организации системы прогнозирования значений параметров, затратами времени на получение данных и отправку управляющих воздействий на практике можно пренебречь. Эти затраты являются незначительными по сравнению с затратами на работу модели и будут возложены на операционную систему общего назначения.

Для того чтобы работа модели укладывалась в квазиреальное время при ограниченных вычислительных ресурсах, необходимо будет уменьшать число параметров, которые будут проанализированы, что может привести в конечном итоге к снижению точности прогноза.

Для решения такой задачи, где существует конкуренция между точностью, производительностью и временем исполнения необходимо определиться в первую очередь с приоритетами и затем с возможными вариациями внутри указанной тройки «точность-производительность-время» (рис.).

Диаграмма соотношения «точность-производительность-время»

Известно, что вычислительные ресурсы системы, гарантирующие некоторый объем вычислений в секунду, являются фиксированной величиной и дополнительно выделяться не могут. Максимальное время обработки данных от их поступления до выдачи прогноза также ограничено требованием режима квазиреального времени. В такой ситуации единственным регулируемым параметром является точность результатов модели, которые она может выдать при заданных вычислительных ресурсах за жестко ограниченное время. Точность результатов моделирования в таких условиях может регулироваться объемом анализируемых данных. При этом модель должна быть адаптивной -настраиваемой в зависимости от существующих исходных данных.

Рассмотрим вычислительные ресурсы системы, которые будут использованы при обработке моделью исходных данных. Основу аппаратной части системы прогнозирования составляют графический процессор для универсальных высокопроизводительных вычислений Tesla C2070 со специализированным программным обеспечением и рабочая станция на базе процессора DualCore Intel Pentium D 820 2.8GHz с объемом оперативной памяти 1Gb и жестким диском 80Gb. Будем считать, что ресурсы процессора Tesla C2070 используются в основном для обсчета данных модели, а все сервисные функции, такие как обеспечение работы операционной системы, прикладного обеспечения, получение и отсылка данных по сети обеспечиваются мощностями рабочей станции и при дальнейших расчетах этими затратами можно пренебречь.

Tesla - название семейства вычислительных систем NVIDIA на основе графических процессоров с архитектурой CUDA, которые могут быть использованы для научных и технических вычислений общего назначения. Tesla не может полностью заменить обычный универсальный процессор, но позволяет использовать вычислительный ресурс множества своих ядер для решения определенного круга ресурсоемких задач, которые позволяют независимую параллельную обработку данных. Примером такой задачи является и моделирование процесса флотации. Системы Tesla строятся на базе обычных

графических процессоров, но, в отличие от видеоускорителей, не имеют средств вывода изображения на дисплей. Являясь своего рода сопроцессором, Tesla может использоваться для создания вычислительных систем на базе персональных компьютеров, а также в составе серверов и вычислительных кластеров.

Вычислительные модули на GPU серии NVIDIA Tesla 20 превращают обычные ПК и рабочие станции в персональные суперкомпьютеры. Основанные на архитектуре NVIDIA CUDA [7] под кодовым названием Fermi, графические процессоры Tesla позволяют достигать более 500 гигафлоп производительности при операциях с двойной точностью, 1 терафлоп при операциях с одинарной точностью, поддерживают защиту памяти ECC и КЭШ L1 и L2. Графические процессоры для универсальных вычислений серии Tesla 20 для рабочих станций обеспечивают производительность уровня небольшого кластера в настольной рабочей системе.

Рассмотрим важнейшие характеристики Tesla C2070 [6].

GPU на основе массивно параллельной архитектуры CUDA. Обеспечивает производительность кластера при затратах, составляющих 1/20 электроэнергии и 1/10 стоимости систем на основе самых последних четырехядерных CPU.

448 ядер CUDA. Обеспечивает пиковую производительность до 515 Гигафлоп при проведении операций двойной точности на каждом GPU, позволяя достигать суммарной производительности рабочей станции в Терафлоп или более. Пиковая производительность при проведении операций одинарной точности достигает Терафлопа на GPU.

ECC память. Удовлетворяет существенному требованию рабочих станций, обеспечивая высокую вычислительную точность и надежность. Обеспечивает защиту хранимой в памяти информации, повышая целостность данных и надежность приложений. Файлы реестра, L1/L2 кэш, память с совместным доступом и DRAM защищены ECC.

Память до 6Гб GDDR5 на GPU. Позволяет локально хранить большие объемы данных на каждом процессоре, увеличивая производительность до максимума и снижая циркуляцию данных внутри системы.

NVIDIA Parallel DataCache. Ускоряет выполнение алгоритмов, например, обработки физики, трассировки луча и умножения разряженных матриц, при неизвестных заранее адресах данных, включая настраиваемый кэш L1 на каждом блоке потоковых процессоров и унифицированный кэш L2 на всех процессорных ядрах.

Механизм NVIDIA GigaThread. Позволяет достигать максимальной производительности благодаря более быстрому переключению контекста (в 10 раз быстрее предыдущей архитектуры), параллельному выполнению команд ядра и улучшенной планировке блокирования потоков.

Асинхронная передача данных. Значительно увеличивает производительность системы, так как передача данных по шине PCIe происходит, даже когда вычислительные ядра заняты. Даже приложения, требовательные к передаче данных, могут выиграть в производительности благодаря предварительной передаче данных в локальную память.

Среда программирования CUDA с поддержкой широкого списка языков программирования и API. Существует поддержка таких языков как: C, C++, OpenCL, DirectCompute или Fortran и возможность использования параллельных вычислений и преимущества инновационной GPU архитектуры «Fermi». Разработчикам Microsoft Visual Studio доступен инструмент NVIDIA Parallel Nsight.

Высокая скорость передачи данных с PCI-Express Gen 2.0.

Увеличивает пропускную способность канала между системой-хостом и процессорами Tesla. Позволяет системам Tesla работать с абсолютно любым PCIe-совместимым хостом с открытым слотом PCI-E x16 (табл.).

Основные технические характеристики Tesla C2070

Форм-фактор 9.75" PCIe x16

Количество GPU Tesla 1

Число ядер CUDA 448

Частота работы ядер CUDA 1.15 GHz

Производительность операций с плавающей запятой двойной точности (пиковая) 515 ГФлоп

Производительность операций с плавающей запятой одинарной точности (пиковая) 1.03 Тфлоп

Полный объем специальной памяти Tesla C2070 6 ГБ GDDR5

Частота памяти 1.5 GHz

Интерфейс памяти 384-bit

Пропускная способность памяти 144 Гб/с

Макс. потребление энергии Tesla C2050 238 Вт

Системный интерфейс PCIe x16 Gen2

Система охлаждения Активный вентилятор

Поддержка дисплеев 1

Двухканальный DVI-I Максимальное разрешение дисплея @ Гц 2560x1600

Инструменты разработки ПО Наборы инструментов для CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute, NVIDIA Parallel Nsight™ для Visual Studio Наборы инструментов для CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute, NVIDIA Parallel Nsight™ для Visual Studio

Зная, что пиковая производительность Tesla C2070 составляет один терафлопс и, учитывая, что в общем случае, соотношение максимальной и пиковой производительности варьируется в пределах около 70%, будем считать, что максимальная производительность составит около 0,7 терафлопс [8]. При этом время работы модели составляет около 15 минут, а результатом каждой операции будет 64 битное число с плавающей запятой. Тогда нетрудно подсчитать, что максимальный объем данных, который может быть обработан системой в идеальных условиях составит около 4584 терабайт.

Однако, несмотря на довольно большую производительность аппаратной части, окончательную оценку производительности системы в целом можно будет дать лишь после реализации основных алгоритмов расчетов и прогнозирования параметров, и оценки их классов сложности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Развитие теории и практики комплексного обогащения апатит-нефелиновых руд Хибинских месторождений. - Режим доступа: http://www.dissercat.com/content/razvitie-teorii-i-praktiki-kompleksnogo-obogashcheniya-apatit-nefelinovykh-rud-khibinskikh-m {1}

2. Абчук, В.А. Управление в гибком производстве / В.А. Абчук, Ю.С. Карпенко// Управление в гибком производстве. -М.: Радио и связь, 1990. -128с.

3. Давидюк, Ю. SCADA-системы на верхнем уровне АСУТП / Ю. Давидюк // Intelligent enterprise - корпоративные системы, 2001.- №13. - С.30-35.

4. Файзуллин, Р.М. Минерагения и прогноз месторождений апатита / сост. Р.М. Файзуллин // Минерагения и прогноз месторождений апатита. - М.: Недра, 1991. - 256с.

5. Способ флотации апатитовых руд в условиях водооборота с применением регулятора “Неонол” / Сост.: В.А. Иванова, Ю.Е. Брыляков. Информационный листок 44-023-04 // Мурманский межотраслевой территориальный ЦНТИ и пропаганды, 2004. - № 44-015-04. - С.2.

6. TeSlA™ C2050 / C2070 GPU Comput ing Process or Supercomputing at 1/10th the Cost. - Режим доступа:

http://www.nvidia.com/docs/I0/43395/NV_DS_Tesla_C2050_C2070_jul10_lores.

pdf

7. NVIDIA CUDA - неграфические вычисления на графических процессорах. - Режим доступа: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml

8. Top 500 computer sites. - Режим доступа: http://top500.org/lists/2011/11

Сведения об авторе

Вицентий Александр Владимирович - к.т.н., научный сотрудник, е-mail: alx 2003@mail.ru

Alexander V. Vicentiy - Ph.D. (Tech. Sci.), researcher