Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru
 
Компьютерная система "КАРКАС"
Компьютерная система "КАРКАС"
238-927-218     veadrub1







Регистрация »         Забыл пароль »

22 Апрель 2017
IX Международной научно-практической конференции “Проблемы и перспективы развития ИТ-индустрии” Тезисы ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОТОКОЛА МЕССЕНДЖЕРА ICQ ДЛЯ ОНЛАЙН КОНСУЛЬТАЦИИ С ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМОЙ

22 Апрель 2017
VІІI Международной научно-практической конференции “Проблемы и перспективы развития ИТ-индустрии” Тезисы Оценка компетентностей с помощью интеллектуальных тестов

24 Апрель 2015
The 4th International Scientific Congress. "Science and Education in the Modern World" (New Zeland, Auckland, 5-7 January 2015) Тезисы  Об одной концепции построения темпоральной базы знаний    Сертификат
29 Апрель 2016
Сложность динамических систем Практика показывает, что главной в теории сложных систем становится проблема принятия решений при наличии многих целей. Динамической следует...

28 Апрель 2016
Формирование компетентностей и их оценка с помощью интеллектуальных тестов Рассматривается модель функциональной системы динамической предметной области, на основе понятия расслоения баз знаний для создания...

10 Сентябрь 2015
Практикум по экологическим базам знаний Рассматривается оригинальный подход к моделированию баз знаний, основанных на экологической информации и ориентированных на экологическую оценку...
10 Сентябрь 2015

Практикум по экологическим базам знаний

Рассматривается оригинальный подход к моделированию баз знаний, основанных на экологической информации и ориентированных на экологическую оценку состояния окружающей природной среды.  Анализируется методика создания баз знаний с помощью системы "КАРКАС" (http://it-karkas.com.ua).
Основные положения конструирования моделей баз знаний иллюстрируются примерами из практики: определения экспозиции при оценке экологического риска и класса опасности загрязняющего вещества, анализа интегральной оценки состояния окружающей природной среды региона, выбора метода очищения почвы, маршрута транспортировки нефтепродуктов, систем очистки воды и очистки воздуха, идентификации чрезвычайной ситуации, поиска источников загрязнения водных ресурсов.
Книга представляет интерес для специалистов – практиков, создающих и поддерживающих базы знаний в актуальном состоянии.

Ключевые слова: темпоральные базы знаний, экспертные системы, экологические базы знаний
 
Практикум по экологическим базам знаний/Workshop on ecological knowledge bases

It is considered an original approach to modeling knowledge base, based on environmental information, and focused on the environmental assessment of the state of the environment. We analyze the technique of creation of knowledge bases using the "backbone" of the system (http://it-karkas.com.ua).
Summary of design knowledge base models are illustrated by examples from practice: the definition of exposure for the environmental risk assessment and hazard class of contaminant analysis of integrated assessment of the state of the natural environment of the region, the choice of the method of soil purification, oil transportation routes, water treatment and air purification, identification of emergency situation, the search sources of water pollution.
The book is of interest to specialists - practitioners to create and maintain knowledge base up to date.
 
Keywords: temporal knowledge bases, expert systems, environmental knowledge


  СОДЕРЖАНИЕ
 
 
  ВВЕДЕНИЕ 2
1. РАЗДЕЛ 1. СИСТЕМА "КАРКАС" 4
1.1. Характеристика системы "КАРКАС" 6
2. РАЗДЕЛ 2. МОДЕЛИ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ БАЗ ЗНАНИЙ 18
2.1. Модель базы знаний для определения экспозиции при оценке экологического риска 18
2.2. Модель базы знаний для определения класса опасности загрязняющего вещества 48
2.3. Модель базы знаний для выбора метода очищения почвы 73
2.4. Модель базы знаний для выбора маршрута транспортировки нефтепродуктов 105
2.5. Модель базы знаний для выбора системы очистки воды 125
2.6. Модель базы знаний для идентификации чрезвычайной ситуации 153
2.7. Модель базы знаний для поиска источников загрязнения водных ресурсов 173
2.8. Модель базы знаний для анализа интегральной оценки состояния окружающей природной среды региона 195
2.9. Модель базы знаний для подбора фильтра для очистки воздуха 221
  Заключение 236
  Использованная литература 237
 


Введение
Экспертные системы − это класс компьютерных систем, которые могут давать совет на уровне эксперта: консультировать, ставить диагноз с определенной степенью уверенности, объяснять свои выводы (http://www.it-karkas.com.ua). Ядром экспертной системы является база знаний и алгоритм принятия решения (машина вывода).
На пути создания экспертных систем существует несколько препятствий, например, непротиворечивость знаний в базе знаний и ее динамическое сопровождение.
Инструментальное средство для создания моделей баз знаний – система "КАРКАС" не только объединяет распространенные методы представления знаний (продукции и фреймы), но и основана на новом подходе представления знаний в виде иерархической функциональной системы отражающей динамические процессы предметной области. В качестве примеров, на сайте системы "КАРКАС", приведены различные презентации моделей баз знаний. Поскольку модель фрейма (каркас знаний, состоящий из слотов) наиболее удачно отображает элементы знаний человеческой нейронной сети, то рассматриваемая система получила название "КАРКАС".
Система "КАРКАС" реализует основные инструментальные средства, сервисы (middleware, каркасы) для построения баз знаний предметной области с помощью иерархической функциональной системы и таким образом, облегчает построение экспертных систем.
Система "КАРКАС" сочетает в себе различные подходы в построении систем, основанных на знаниях, таких как: экспертные системы, экспертные обучающие системы, мультиагентные системы.
Такие компоненты, как редактор базы знаний, машина вывода, блок объяснения, являются общими для перечисленных систем и выступают инструментами системы "КАРКАС", которые можно имплантировать в прототипы экспертных систем.
Фрагменты примеров баз знаний (тексты правил и фреймов, скриншоты) предназначены только для обучения и понимания логики рассуждений при консультации в системе "КАРКАС".
 
И З Б Р А Н Н О Е
 
РАЗДЕЛ 2. МОДЕЛИ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ БАЗ ЗНАНИЙ

Переход от эмпирических оценок к научно обоснованным методам принятия экологически верных решений лежит через создание ЭС экологического мониторинга, ориентированных на оценку и прогноз состояния окружающей природной среды, находящейся под антропогенным воздействием.
 2.1. Модель базы знаний для определения экспозиции при оценке экологического риска
 Постановка задачи. Создать БЗ по определению вида экспозиции при оценке экологического риска на основе анализа данных по каждой из видов экспозиции.
Назначение прототипа ЭС: – это консультирование по определению вида экспозиции при оценке экологического риска (риски здоровью, риск смерти, риск заболевания).
Сфера применения прототипа ЭС: – это различные муниципальные органы по оценке экологического риска.
Класс задач: – это анализ возможных видов экспозиции.
Цель прототипа ЭС: – это определение вида экспозиции при оценке экологического риска.
Ожидаемые результаты (список возможных значений цели консультации): наиболее правильное определение вида экспозиции при оценке экологического риска. Предполагаются следующие возможные значения цели консультации: ингаляционное поступление химических веществ (ХВ) от испарения из воды во время купания в открытом водоеме; ингаляционное воздействие ХВ, попадающих в воздух из почвы; ингаляционное поступление ХВ от испарения питьевой воды; пероральное поступление ХВ с питьевой водой; пероральное поступление ХВ при случайном заглатывании поверхностной воды; пероральное поступление ХВ из почвы; накожная экспозиция почвы; накожная экспозиция открытых водоемов; накожная экспозиция водопроводной воды.
Подцели: подцелями консультации являются среда распространения ХВ, пограничные органы человека, частота воздействия ХВ, продолжительность воздействия ХВ, агрегатное состояние ХВ.
Исходные данные: для анализа среды распространения – идентификация той среды, которая переносит загрязняющее вещество (ЗВ); для определения способа поступления вещества в организм – информация об агрегатном состоянии веществ, пограничных органах человека; для определения степени экспозиции – информация о частоте и продолжительности воздействия.
Концептуальная модель ПрО. Экспозиция (воздействие) − это контакт организма (рецептора) с химическим, физическим или биологическим агентом.
Для определения вида экспозиции были выбраны следующие критерии:
- агрегатное состояние загрязняющего химического вещества;
- пограничные органы человека;
- частота воздействия;
- продолжительность воздействия;
- среда распространения загрязняющего вещества.
Полный сценарий экспозиции, отражающий воздействие на население в реальных условиях, включает оценку поступления химических веществ в организм человека одновременно из разных сред (атмосферный воздух, питьевая вода, вода поверхностного водоема, почва, продукты питания) различными путями (пероральный, ингаляционный, накожный) [19].
...
Выводы. Онтология ПрО содержит 5 классов и двухуровневую структуру классов. В БЗ осуществлена кластеризация правил, что позволило улучшить структуру онтологии.
 
2.2. Модель базы знаний для определения класса опасности загрязняющего вещества
Постановка задачи. Создать БЗ по определению класса опасности загрязняющего вещества (ЗВ).
Назначение прототипа ЭС ─ это консультирование по определению класса опасности ЗВ. Для принятия экстренных мер по борьбе с загрязнением, разработки рекомендаций по улучшению состояния окружающей среды.
Сфера применения прототипа ЭС ─ это различные предприятия, производящие выброс ЗВ в атмосферу.
Цель прототипа ЭС  ─ это определение наиболее точного типа класса опасности вещества в зависимости от его характеристик.
Класс задач: инвентаризация ЗВ, функционирование системы контроля над качеством выбрасываемых веществ в атмосферу, определение фактического состояния воздушного бассейна
Исходные данные:
- агрегатное состояние исследуемого вещества;
- размер частиц и массовый расход вещества;
- источник выброса и воздействие на человека.
Ожидаемые результаты: достоверное определение класса опасности загрязняющего вещества.
Идентификация ПрО. Токсичными (вредными) веществами называются химические соединения, отрицательно влияющие на здоровье человека и животных.
Класс опасности вредных веществ — это условная величина, предназначенная для упрощённой классификации потенциально опасных веществ [20].
По степени опасности (токсичности) для человека различают 4 класса загрязняющих веществ, поступающих с выбросами в атмосферный воздух:
1 класс – чрезвычайно опасные (например, бенз(а)пирен, свинец, кадмий, пентоксид ванадия);
2 класс – опасные (например, диоксид азота, сероводород, фенол, формальдегид, железо, марганец, медь, никель, бензол);
3 класс – умеренно опасные (например, пыль (взвешенные вещества), диоксид серы, монооксид азота, толуол, ксилолы, этилбензол, магний);
4 класс – относительно безопасные (например, оксид углерода, аммиак).
При определении класса опасности использовалась сравнительная характеристика ЗВ по следующим признакам:
- агрегатному состоянию;
- размеру частиц;
- источнику выброса;
- массовому расходу;
- воздействию на человека.
Концептуальная модель ПрО. Классы ПрО представлены в табл. 2.3.
Таблица 2.3
Классы БЗ
Таблица 2.3
Классы БЗ

Класс Количество экземпляров класса Уровень иерархии
классов
Класс опасности 6 1
Агрегатное состояние 5 2
Размер частиц 4 2
Источник выброса 6 2
Массовый расход 4 2
Воздействие на человека 4 2
 
 Выводы. Модель онтологии для определения класса опасности загрязняющего вещества содержит двухуровневую иерархию классов.
 
2.3. Модель базы знаний для выбора метода очищения почвы
Постановка задачи. Создать БЗ по методу очищения почвы для инженера-эколога.
Назначение прототипа ЭС –  это консультирование по подбору метода очищения почвы.
Сфера применения прототипа ЭС – это строительные компании, военные объекты, агропромышленность.
Цель прототипа – подбор наиболее подходящего метода для очистки почвы, который будет отвечать требованиям поставленных потребителем.
Исходные данные: опасные вещества, метод по месту применения, уровень загрязнения, цена реализации метода.
Опасные вещества: органические и неорганические ЗВ, отходы, диоксины, галогены, альдегиды, фенолы, кетоны, радионуклиды, тяжелые металлы, летучие загрязняющие вещества [21].
Методы очищения почвы делятся по месту применения на: in situ – почва очищается непосредственно на месте; ex situ – выкапывается и очищается на специально оборудованных мобильных установках или предприятиях.
Ожидаемые результаты: эффективный выбор метода очищения почвы по принятым требованиям.
Идентификация ПрО.  Основные виды антропогенного воздействия на почвы следующие:
- эрозия (ветровая и водная);
- загрязнение;
- вторичное засоление и заболачивание;
- опустынивание;
- отчуждение земель для промышленного и коммунального строительства.
Один из распространенных видов загрязнения – поступление в различные среды тяжелых металлов (большой группы химических элементов с атомным весом более 50).
Основные загрязнители почвы:
- пестициды (ядохимикаты);
- минеральные удобрения;
- отходы и отбросы производства;
- газо-дымовые выбросы загрязняющих веществ в атмосферу;
- нефть и нефтепродукты.
Концептуальная модель ПрО. Классы ПрО представлены в табл. 2.5.
 
Таблица 2.5
Классы БЗ
Класс Количество экземпляров класса Уровень иерархии
классов
Метод очистки 59 1
Конечная очистка почвы 4 2
Загрязняющее вещество 9 2
Загрязнение 3 2
Цена 5 2
 
Дерево логических возможностей для выбора метода очищения почвы представлено на рис. 2.26.
 
Выводы. Демонстрационный вариант БЗ по определению метода очистки почвы основан на анализе следующих параметров: опасного вещества, метода по месту применения, уровня загрязнения и цены реализации метода за м3.
 
 
2.4. Модель базы знаний для выбора маршрута транспортировки нефтепродуктов
 
Постановка задачи.
Создать БЗ для выбора автозаправочной станции (АЗС) с целью доставки топлива для реализации с учетом расчета оптимального маршрута и некоторых экологических ограничений.
Назначение прототипа ЭС ─ это консультирование по выбору маршрута транспортировки нефтепродуктов.
Сфера применения прототипа ЭС ─ автозаправочные комплексы, отвечающие за своевременное обслуживание  АЗС.
Цель прототипа ЭС  ─ это повышение качества результата выбора пользователем маршрута.
Исходные данные (факторы):
- для главной цели: время перевозки, жилая зона на маршруте, необходимый объём топлива, количество заправок, одновременно ожидающих обслуживания, модель автоцистерны расположение заправки;
- для подзадачи выбора автоцистерны: количество секций, общий объем секций, расход топлива.
Ожидаемые результаты: эффективный выбор АЗС.
Идентификация ПрО. Современная АЗС − это торгово-сервисный комплекс (АЗК), включающий в себя такие функции, как заправка топливом, торговля сопутствующими товарами, мойка и мелкий ремонт автомобилей, кафе. Бензин здесь — только часть ассортимента [22].
В основе построения БЗ лежит функциональный анализ критериев выбора маршрута, который предполагает расчет оптимального маршрута и времени для доставки топлива.
Рассмотрим критерии выбора маршрута.
1. Время перевозки топлива.
2. Жилая зона на маршруте. Этот фактор учитывается для минимизации влияния на население, так как автоцистерна загрязняет воздух выхлопными газами. Будет учитываться наличие жилой зоны и плотность ее заселения.
3. Необходимый объем топлива. Для выбора оптимального варианта доставки необходимо также учитывать требуемый объём топлива с целью оптимизации затрат на транспортные и амортизационные затраты транспортировщика.
4. Количество заправок, одновременно ожидающих обслуживания. При выборе оптимального варианта доставки необходимо также учитывать количество заправок, которые можно обслужить за один выезд, с целью оптимизации затрат на транспортные и амортизационные затраты транспортировщика.
5. Модель автоцистерны. Выбирая оптимальный вариант доставки, учитывается модель автоцистерны, отправляемая на маршрут, с целью оптимизации затрат на транспортные и амортизационные затраты транспортировщика.
6. Расположение заправки. Этот фактор учитывается для нескольких условий. Как для экологизации, так и для определения расходов и затрат на транспортировку
Критерии выбора автоцистерны:
1. Количество секций. На АЗС реализуется 4 разных вида топлива. В связи с этим возникает потребность в одновременной транспортировки различных видов топлива.
2. Общий объем секций. Для выбора оптимального варианта доставки необходимо сопоставлять требуемый объём топлива с объемом цистерны с целью оптимизации затрат на транспортные и амортизационные затраты перевозчика.
3. Расход топлива.  Этот фактор учитывается для нескольких условий. Как для экологизации, так и для определения расходов и затрат на транспортировку
Концептуальная модель ПрО. Классы ПрО представлены в табл. 2.7.
Таблица 2.7
Классы БЗ
Класс Количество экземпляров класса Уровень иерархии
классов
АЗС 11 1
Транспортировщик 17 2
 
Дерево объектов онтологии для выбора АЗС представлено на рис. 2.36.
Выводы. Реализована демонстрационная модель БЗ для задачи выбора АЗС, на которую необходимо сделать выезд с целью доставки топлива для реализации. Для расчета оптимального маршрута учитывается как задача минимизации расстояния и расходов на транспортировку, так и некоторые экологические ограничения.
 
2.5. Модель базы знаний для выбора системы очистки воды
 
Постановка задачи.
В последнее время очень актуальным является вопрос качества питьевой воды, ведь от этого зависит здоровье человечества.
Обладая свойствами универсального растворителя, вода постоянно несет большое количество самых различных ионов, состав и соотношение которых определяется условиями формирования источника воды.Разработать модель БЗ для выбора систем очистки воды.
Назначение прототипа ЭС ─ это консультирование по подбору систем очистки воды (на примере: коммерческих систем "ECONOM"  "EXTRA" [23]).
Сфера применения прототипа ЭС ─ это различные муниципальные системы водоподготовки, лаборатории анализа воды.
Цель прототипа ЭС  ─ подбор наиболее оптимального варианта системы очистки воды.
Исходные данные:
- анализ воды;
- системы очистки воды.
Ожидаемые результаты (список возможных значений цели консультации):
От выбора системы очистки воды во многом зависит качество воды, которую потребляет население. Такой прототип ЭС обеспечивает эффективный выбор наиболее приемлемой и выгодной системы очистки воды по критериям, выбранным пользователем.
Идентификация предметной области. Единственно точный и надежный способ проверки воды на качество, пригодность для питья – это анализ воды. Анализ воды позволяет узнать качество воды.
Один из наиболее надежных и эффективных способов очищения воды – это установка фильтрационной системы. Именно для расчета фильтрационной системы необходим анализ воды.
Виды анализов воды:
- сокращенный анализ воды;
- полный химический анализ воды;
- определение отдельных групп показателей качества воды в соответствии с требованиями заказчика и спецификой использования воды.
Показатели условно можно разделить на группы:
- органолептические показатели (запах, привкус, цветность, мутность);
- токсикологические показатели (алюминий, свинец, мышьяк, фенолы, пестициды);
- показатели, влияющие на органолептические свойства воды (рН, жесткость общая, нефтепродукты, железо, марганец, нитраты, кальций, магний, окисляемость перманганатная, сульфиды);
- химические вещества, образующиеся при обработке воды (хлор остаточный свободный, хлороформ, серебро);
- микробиологические показатели (термотолерантные колиформы или Е.соli, ОМЧ).
Таким образом, чтобы ответить на вопрос о пригодности воды для питья необходимо оценить образец как минимум по вышеуказанным параметрам. На основании результатов проведенного анализа можно выбрать систему очистки воды.
Технология обратного осмоса применяется для опреснения и обессоливания воды.
Выбор системы очистки воды основывается на результатах анализа воды:
- анализ органолептических показателей;
- анализ токсикологических показателей;
- анализ показателей, влияющих на органолептические свойства воды;
- анализ химических веществ, образующихся при обработке воды;
- анализ микробиологических показателей.
Концептуальную модель проведения анализа воды для оценки предложений для выбора систем очистки воды можно представить в виде дерева объектов онтологии (рис. 2.44). Здесь дужкой помечена вершина типа "И", а отсутствие дужки – "ИЛИ".
2.6. Модель базы знаний для идентификации чрезвычайной ситуации
 
Постановка задачи. Ежедневно во всем мире происходят природные, катаклизмы, аварии и террористические теракты. От того, сориентируется ли человек в проблеме, знает ли он как ему действовать в сложившейся ситуации, не растеряется ли он, как быстро начнет что-то предпринимать могут зависеть жизни.
Определение чрезвычайной ситуации (ЧС) для ее дальнейшего устранения – это важный момент, от которого могут зависеть многие жизни и благополучие окружающей среды [24].
Целью создания прототипа ЭС – это определение чрезвычайной ситуации. После чего можно предпринимать действия о способе ее устранения в зависимости от масштаба происшествия и его вида. По совокупности выявленных требований будет осуществляться выбор из БЗ соответствующих чрезвычайных ситуаций.
Назначение прототипа ЭС ─ это консультирование по вопросу определения ЧС для консультативного обслуживания граждан.
Сфера применения прототипа ЭС ─ это различные муниципальные системы.
Цель прототипа ЭС  ─ определение ЧС по первичным признакам, характеристикам и описаниям.
Исходные данные:
модель БЗ основывается на функциональном анализе типов ЧС и их характеристик.
Ожидаемые результаты (список возможных значений цели консультации):
Такой прототип ЭС позволит лицу принимающему решение быстро сориентироваться в ситуации.
Идентификация предметной области. Чрезвычайная ситуация – это обстановка на определенной территории, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, катастрофы, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или повлекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружающей природной среде.
ЧС классифицируются по причинам возникновения, по скорости распространения, по масштабу.
ЧС любого типа в своем развитии проходят четыре типовые стадии (фазы).
К ЧС техногенного характера относятся:
- аварии на АЭС с разрушением производственных сооружений и радиоактивным заражением территории;
- аварии на химически опасных объектах с выбросом, утечкой сильно действующих ядовитых веществ (СДЯВ) в окружающую среду (ОС);
- аварии в научно-исследовательских учреждениях (на производственных предприятиях) осуществляющих разработку, изготовление, переработку, хранение и транспортировку бактериальных средств и препаратов или иных биологических веществ с выбросом в ОС;
- авиационные катастрофы, повлекшие за собой значительное количество человеческих жертв и требующие проведения поисково-спасательных работ;
- столкновение или сход с рельсов железнодорожных составов (поездов в метрополитенах);
- аварии на водных коммуникациях, вызвавшие значительное число человеческих жертвы, загрязнение ядовитыми веществами акваторий портов, прибрежных территорий, внутренних водоемов;
- аварии на трубопроводах, вызвавшие массовый выброс транспортируемых веществ и загрязнение ОС в непосредственной близости от населенных пунктов;
- аварии на очистных сооружениях;
- гидродинамические аварии;
- пожары, возникающие в результате взрывов на пожароопасных объектах.
ЧС природного характера могут возникать в следствие:
- геофизических явлений (землетрясений и извержений вулканов);
- геологических явлений (сель, обвал, оползень);
- метеорологических, в том числе агрометеорологических, явлений (буря, ураган, смерч);
- гидрологических явлений (наводнение);
- морских гидрологических явлений (цунами, шторм);
- природных пожаров (лесные, торфяные);
- явлений космического происхождения (космическое излучение большой интенсивности).
Среди ЧС экологического характера выделяют:
1. ЧС связанные с изменением состояния суши (почвы, недр, ландшафта);
2. ЧС, связанные с изменением состава и свойств атмосферы (воздушной среды);
3. ЧС, связанные с изменением состояния гидросферы (водной среды).
К ЧС социального характера относятся:
- войны;
- локальные и региональные конфликты;
- голод;
- крупные забастовки.
Концептуальная модель предметной области определения ЧС представлена в виде дерева объектов онтологии (рис. 2.52). Определение ЧС основывается на исследовании признаков и показателей возникшей ситуации.
 
2.7. Модель базы знаний для поиска источников загрязнения водных ресурсов
 
Постановка задачи. В связи с развитием мирового хозяйства потребление воды растет стремительными темпами. Оно удваивается каждые 8 − 10 лет. Одновременно увеличивается степень загрязнения вод, то есть происходит их качественное истощение.
Разработать модель БЗ для определения источников загрязнения водных ресурсов.
Назначение прототипа ЭС: ─ консультирование по вопросу определения источника загрязнения водных ресурсов.
Сфера применения прототипа ЭС ─ это различные муниципальные системы водоподготовки, лаборатории анализа воды.
Цель прототипа ЭС  ─ определение источника загрязнения в зависимости от тех вредных веществ, которые присутствуют на объекте.
Класс решаемых проблем: анализ деятельности объекта, на котором производятся исследования, анализ и диагностика источника с точки зрения составляющих веществ.
Исходные данные: анализ воды.
Идентификация предметной области. Под загрязнением водоемов понимается снижение их биосферных функций и экономического значения в результате поступления в них вредных веществ. Источниками загрязнения признаются объекты, с которых осуществляется сброс или иное поступление в водные объекты вредных веществ, ухудшающих качество поверхностных вод, ограничивающих их использование, а также негативно влияющих на состояние дна и береговых водных объектов [25].
Основные виды и источники загрязнения вод представлены в табл. 2.11.
Таблица 2.11
 
Основные виды и источники загрязнения вод
 
Наименование Источники Последствие
1 2 3
Химические загрязнения
Пестициды и их разновидности, нитраты, нитриты, азот, фосфор Удобрения, используемые в сельском хозяйстве, попадающие в воду из почвы Накапливаются в планктоне и рыбе, по цепочке питания попадают в организм человека, вызывая опасные заболевания
Нефть и нефтепродукты Стоки нефтеперерабатывающих заводов, крушение грузовых танкеров перевозящих нефтепродукты, утечки 12 г. нефти делают непригодной для употребления 1 тонны воды
Тяжелые металлы (ртуть, цинк, никель, хром, свинец и другие) Вымывание грунтовых пород подземными водами; выхлопные газы; и выбросы производства Взвешенные частицы тяжелых металлов, накапливаясь в тканях организма, вызывают необратимые нарушения работы мозга
Органические и неорганические ядовитые вещества Природные отложения, сельскохозяйственные удобрения, промышленные отходы, Переизбыток данных веществ в организме вызывает врожденные аномалии плода, генетические мутации
Физико-механические загрязнения
Радионуклиды (уран, стронций, плутоний, торий, цезий) Применение изотопов в медицине, ядерные взрывы и аварии на АС Нарушает процессы кроветворения, вызывает онкологические заболевания
       
 
 
Выбор источника загрязнения водных ресурсов основывается на исследовании загрязненной местности объекта, и делиться на следующие виды загрязнений влияющих на состояние водных ресурсов:
1. Химические загрязнения.
2. Биогенные загрязнения.
3. Физико-механические загрязнения.
 
2.8. Модель базы знаний для анализа интегральной оценки состояния окружающей природной среды региона
 
Постановка задачи. Определение интегральной оценки на таком неопределенном и многофакторном понятии как состояние окружающей природной среды является особо важной задачей. Эта задача в связи с многообразием исходных показателей и характеристик является сложной и вряд ли до конца разрешимой.
Один из подходов – экспертный, при котором группа квалифицированных специалистов на основе изучения множества исходных данных находит некоторое общее решение задачи.
Разработать модель БЗ для определения интегральной оценки состояния окружающей природной среды региона.
Назначение прототипа ЭС ─ это консультирование по выбору интегральной оценки состояния окружающей природной среды региона.
Сфера применения прототипа ЭС ─ это различные муниципальные экологические системы.
Цель прототипа ЭС  ─ подбор интегральной оценки состояния окружающей природной среды региона.
Исходные данные: интегральные оценки окружающей природной среды [26]:
- атмосфера;
- гидросфера;
- литосфера;
- биосфера.
Идентификация предметной области. Общая интегральная оценка состояния окружающая природная среда (ОПС) формируется из интегральных оценок ее составляющих, таких как атмосфера, гидросфера, литосфера, биосфера.
Для определения интегральной оценки экологического состояния по каждой из составляющих разработана система индикаторных показателей.
Индикаторными показателями могут быть также обобщенные оценки (индексы качества воды и атмосферы, коэффициенты загрязненности), интегрально оценивающие качество среды, которое характеризуется многими ингредиентами.
Весь диапазон изменения каждого из индикаторных показателей разбивается на пять под диапазонов, которые называются классами и характеризуются числами (баллами) от 1 до 5.
Класс 1 соответствует очень хорошему экологическому состоянию, 2 – хорошему, 3 – удовлетворительному, 4 – плохому и 5 – очень плохому состоянию.
Интегральные оценки разрабатывались по следующим составляющим и индикаторным показателям:
- Атмосфера (индикаторными показателями являются выбросы от стационарных источников и транспорта).
- Гидросфера (индикаторными показателями являются модуль стока, загрязненность воды по интегральным показателям, смыв с сельхозугодий, водоотведение, загрязненность питьевой воды).
- Литосфера, включая почвы, ландшафты, недра, отходы (индикаторными показателями являются распаханность, содержание гумуса, эродированность, лесистость, радиационное и химическое загрязнение и другие).
- Биосфера (индикаторными показателями являются природно-заповедный фонд, растительный и животный мир).
2.9. Модель базы знаний для подбора фильтра для очистки воздуха
 
Постановка задачи. Загрязнение воздуха принято разделять на аэрозольное (твёрдыми частицами) и молекулярное (газом). Частицы попадают в организм через дыхательную систему. Газовые или молекулярные загрязнители также попадают в организм с воздухом, затем, через лёгкие, в кровеносную систему, в конце концов, распространяясь по всему организму. Хотя сами эти вещества невидимы, многие формы загрязнения хорошо заметны. Это могут быть выхлопные газы грузовика, дым фабричной трубы или сигареты, пыль, поднятая проезжающим автомобилем. Негативное влияние, которое загрязнение оказывает на человека.
Разработать модель БЗ для выбора фильтра для очистки воздуха.
Назначение прототипа ЭС ─ это консультирование по подбору воздушного фильтра для помещения (на примере: коммерческих фильтров "SOFILAIR H13, H14", "S-Flo W P-Series" [27]).
Сфера применения прототипа ЭС ─ это различные муниципальные объекты, которые нуждаются в определении того или иного фильтра.
Цель прототипа ЭС  ─ определение типа фильтра в зависимости от тех загрязняющих  веществ, которые присутствуют в воздухе помещения.
Исходные данные: анализ воздуха.
Класс решаемых проблем: анализ и диагностика воздуха помещений с точки зрения составляющих веществ.
Ожидаемые результаты (список возможных значений цели консультации):
Список фильтров для очистки воздуха:
высокоэффективные воздушные фильтры: SOFILAIR H13, H14;
высокопроизводительный НЕРА фильтр;
воздушные фильтры тонкой очистки: S-Flo W P-Series, Hi-Flo A Series;
карманный фильтр CLOSE PLEAT GREEN Absolute;
компактный гофрированный фильтр Absolute.
Идентификация предметной области. Контроль источников загрязнения – очевидный способ обеспечения хорошего качества воздуха в помещении, который одновременно приводит к снижению расхода энергии.
 
Заключение
Проанализированы различные методы построения моделей баз знаний в экологической деятельности. Наибольшее распространение и эффективность получила модель, использующая иерархическую функциональную систему для представления знаний.
Предложенная концепция иерархической функциональной системы для представления знаний показала свою эффективность при разработке онтологий в различных информационных динамических предметных областях: медицина, экономика, мобильная связь и кластерный анализ многомерных данных.
 

 

 
 


 
2012 г. it-karkas.com.ua
Владимир Бурдаев

 
Контакты
Статьи
Новости
Инфо для пользователей
Ссылки
Карта сайта

 
Рейтинг@Mail.ru

Copyright 2018 - it-karkas.com.ua
Разработка сайта - alphastudio.com.ua