CC BY
110
УДК 551.32, 551.311.8
П. Г. Михайлов, Е. А. Ломтев, А. У. Аналиева, М. С. Гусманова
РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ СОЗДАНИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА СЕЛЕОПАСНОСТИ В ГОРНЫХ И ПРЕДГОРНЫХ РАЙОНАХ
P. G. Mikhaylov, E. A. Lomtev, A. U. Analieva, M. S. Gusmanova
DEVELOPMENT OF THE CONCEPT OF CREATION AND FUNCTIONING OF MONITORING MUDFLOW IN THE MOUNTAINOUS AND FOOTHILL AREAS
Аннотация. Актуальность и цели. Рассмотрены вопросы создания системы мониторинга (СМ) возникновения и развития процессов селеобразования в горных и предгорных территориях. Показано, что для повышения эффективности и надежности функционирования СМ она должна иметь многоуровневую структуру. Сформулированы технические требования к комплексу программно-аппаратных средств СМ. Материалы и методы. Предложена методика синтеза единичных и интегральных критериев опасности, основанная на математическом аппарате квалиметрии. Показано, что информативность СМ в наибольшей степени обеспечивается ее нижним уровнем, уровнем датчиков физических величин (ДФВ), устанавливаемых в критических точках контролируемой системы. Определен и исследован состав и номенклатура комплекса технических средств СМ, сформулированы качественные требования к основным параметрам ДФВ, при этом доказано, что описание их количественных параметров зависит от конфигурации и местоположения конкретного объекта. Результаты. Предложена концепция построения многоуровневой СМ и прогнозирования селевой опасности. Определен состав и номенклатура основных типов технических и программных средств, используемых на различных иерархических уровнях СМ. При этом на нижнем уровне целесообразно использовать многофункциональные ДФВ, а на верхнем - обучаемые искусственные нейронные сети, способные оценивать и прогнозировать состояние объектов мониторинга. Выводы. Определена концепция создания многоуровневой интеллектуальной СМ возникновения и развития процессов селеобразования. Показано, что информативность СМ в наибольшей степени обеспечивается ее нижним уровнем, уровнем ДФВ, устанавливаемых в критических точках контролируемой системы. Сделаны выводы о возможности реализации многоуровневой СМ на основе многофункциональных микроэлектронных ДФВ и нейросетевых технологий. Разработана структура и определены функции СМ.
Abstract. Background. The problems of creating a monitoring system (MS), the emergence and development of mudflow processes in mountain and foothill areas. It is shown that it needs to have a layered structure to improve the efficiency and reliability of the MS. Formulated technical requirements for complex software and hardware MS. Materials and methods. The method of synthesis of single and integrated hazard criteria, based on the mathematical formalism of quality control. It is shown that the information content of MS in the most lower level it is provided, level sensors of physical quantities (SPQ) mounted at the critical points of the system controlled. Identify and study the composition and nomenclature of the technical means
MS, formulated quality requirements for the basic parameters of SPQj thus proved that the description of the quantitative parameters, depending on the configuration and location of a particular object. Results. The concept of building a multi-level MS and debris flow hazard forecasting. The composition and nomenclature of the main types of hardware and software used at different hierarchical levels MS. At the same time on the lower level should be used multifunctional SPQ, but on top - trained artificial neural network, the ability to evaluate and predict the state of the monitoring sites. Conclusions. It defines the concept of creating a multi-level intellectual MS emergence and development of mudflow processes. It is shown that the information content of MS in the most lower level it is provided, SPQlevel established at the critical points of the system controlled. Conclusions about the feasibility of a multi-level MS based on the multi-functional microelectronic SPQ and neural network technology. The structure and the functions of MS.
Ключевые слова: мониторинг, информация, искусственные нейронные сети, радиоканал, сель, чрезвычайная ситуация, комплекс, система, техническое средство, датчик, программа, гора, цель, критерии, модели.
Key words: monitoring, information, INS, radio, agricultural, emergency, complex system, technical means, the sensor, the program, the mountain, the purpose, criteria, models.
Из всех чрезвычайных ситуаций (ЧС), которые характерны для горных и предгорных районов всех стран, самыми масштабными и опасными являются сели. При этом высокая се-леопасность характерна для таких стран, как Россия, Казахстан, Киргизия, Таджикистан, Китай, Афганистан и др. Так, для России селеопасными районами являются предгорья Кавказа, Алтай, остров Сахалин, Камчатка [1]. А в Казахстане зоны формирования и разрушительного воздействия селей охватывают около 15 % всей территории [2].
Следует отметить, что большинство стихийных катастроф - сели, оползни, обвалы -имеют природно-техногенный характер. Это, в первую очередь, проводимые без учета физико-географических особенностей распашка склонов гор, бессистемная, с грубыми нарушениями технологии прокладка дорог, выпас скота, вырубка лесов и кустарников. Выпадение высокоинтенсивных осадков и прорыв высокогорных озер нередко становятся причиной формирования мощных селевых потоков, которые одновременно с развитием деградационных процессов и почвенной эрозии уничтожают в горных долинах лесные массивы и горные луга. Такого рода явления наблюдаются повсеместно в горных районах Тянь-Шаня, Памира, Сахалина и Кавказа [3].
Положение усугубляется тем, что в горах постоянно присутствует угроза возникновения катастрофических природных явлений: обвалов, оползней, разрушительных паводков и селей, водяных и снежных потоков, лавин, внезапных ледниковых подвижек, неблагоприятных климатических явлений. Условия формирования и закономерности распространения этих явлений недостаточно изучены, поэтому сама опасность возрастает по мере увеличения антропогенных нагрузок. В некоторых странах в опасных областях расположены очень крупные города и промышленные и культурные центры: Сочи, Алматы, Тбилиси и др.
Охарактеризуем показатели контролируемого объекта - селевого потока (сель). Сель представляет кратковременный паводковый или прорывной водный поток с высоким содержанием грязекаменного материала. Причины их возникновения - интенсивные и продолжительные ливни, бурное таяние снега и льда в горах, прорывы ледниковых озер. В результате прорыва перемычки запрудного озера или перенасыщения влагой грунта в верховьях реки образуется поток, в который по мере его продвижения вниз по долине вовлекается смываемый материал. Процесс развивается лавинообразно, сотни тысяч кубических метров пульпы и обломков горных пород представляют реальную опасность, и даже селезащитные сооружения не всегда выполняют удерживающую и отводящую функции [4-6]. Основными причинами возникновения селей являются:
- интенсивные продолжительные ливни;
- быстрое таяние снегов и ледников;
- обрушение в русло большого количества грунта, скальных пород;
- прорыв озер, искусственных водоемов;
- землетрясение и вулканическая деятельность;
- антропогенный фактор - вырубка лесов на склонах, взрывные работы, разработка месторождений, массовое строительство.
Ежегодные обследования селеопасных территорий и объектов проводятся специальной службой МЧС с целью получения количественных данных об изменениях, происходящих в селевом бассейне. Эти данные получают путем более подробных визуальных исследований состояния объектов, составляющих селевой комплекс (водосборные поверхности, озера, почва, растительность, русло возможного движения селевого потока и проч.), являющихся наиболее информативными показателями. Периодические наблюдения проводятся с целью оценки динамики селеобразующих параметров, чаще всего гидрометеорологических.
Указанные визуальные и инструментальные обследования селевой обстановки проводятся группами специалистов - «полевиков», деятельность которых в условиях горной местности сопряжена с опасностью, поэтому чрезвычайно нужна автоматизация измерений и контроля с целью сведения к минимуму участия человека в процессе мониторинга селевой опасности [7].
Концепция создания автоматизированной системы мониторинга селевой опасности должна базироваться на принятых государственных и ведомственных законах, стандартах и представлять собой территориально распределенную аппаратно-программную структуру, обеспечивающую постоянное наблюдение, контроль и своевременное оповещение населения и гарантированного доведения до каждого человека сигналов и экстренной информации об угрозе или возникновении ЧС, а также правилах поведения и способах защиты в такой ситуации [6, 8, 9].
Следует отметить, что на современном этапе развития систем мониторинга селеопасно-сти повышение информативности и оперативности контроля и оповещения могут быть достигнуты путем:
- компьютеризации информационных процессов;
- минимизации влияния человеческого фактора;
- объединения и задействования существующих и новых аппаратно-программных средств и информационных технологий в единую систему.
Эта концепция может быть реализована и штатно функционировать при наличии следующих элементов программно-аппаратного оснащения:
- комплекса математических моделей, в том числе и динамических, описывающих возникновение и развитие ЧС на контролируемом объекте или территории;
- распределенных телекоммуникационных сетей, локальных систем контроля и диагностики существующих источников природных и техногенных ЧС (включая Интернет, мобильную связь, многофункциональные датчики и автономные измерительные системы), сопряженных с аппаратно-программными системами более высокого уровня;
- автоматизированных систем приема-передачи информации о многофакторном состоянии контролируемого объекта,
- программно-аппаратной экспертной системы принятия решений, основанной на использовании технологий искусственных нейронных сетей и математического аппарата нечетких множеств.
Структура предлагаемой автоматизированной многоуровневой системы мониторинга селевой опасности, применимой для горных и предгорных районов, показана на рис. 1 [10].
Представленная на рис. 1 система мониторинга состоит из трех условных иерархических уровней:
- первый - низовой, уровень представляет собой конкретные объекты наблюдения с установленными на них датчиками физических величин (давления, температуры, уровня, влажности и др.);
- второй - радиопередающие и радиоприемные устройства с антенно-фидерным хозяйством, выполняет функции организации постоянных информационных каналов между датчиками и мониторинговым центром приема и обработки информации о селеопасности;
- третий - наивысший уровень, на котором производится прием, обработка, накопление и анализ всей информации, поступающей с объекта мониторинга.
Рис. 1. Структурная схема системы мониторинга селеопасности: 1 - объекты мониторинга;
2 - датчики физических величин; 3 - радиостанция стационарная; 4 - радиостанция подвижная;
5 - радиостанция носимая; 6 - радиомодем; 7 - видеокамера с передачей по радиоканалу; 8 - радиоканал; 9 - базовая станция УКВ-связи; 10 - распределитель - преобразователь радиосигналов;
11 - мониторы пункта обработки информации центра мониторинга ЧС; 12 - внутренний интерфейс;
13 - база данных; 14 - внутренняя линия связи
Кратко рассмотрим функции и особенности всех уровней аппаратно-программной системы мониторинга селеопасности с указанием технических требований и возможностей их реализации.
Первый - низший системный уровень
От первого уровня зависит очень многое в работе всей системы в целом, так как именно датчики физических величин (ДФВ) выполняют основополагающую роль - получение достоверной первичной информации о состоянии объекта мониторинга при любых влияниях многочисленных внешних факторов. Исходя из этого сформулируем качественные требования к основным параметрам ДФВ и пути их достижения:
1. Номенклатура ДФВ должна быть достаточной для измерения основных факторов се-леопасности, каковыми, в зависимости от объекта контроля, являются: уровень воды в моренных озерах и водохранилищах, высота снежного покрова, влажность воздуха и почвы, температура воды, воздуха и снежного покрова, расход воды в горных стоках, давление воды в водохранилищах и др.
Для реализации указанных требований непосредственно и вблизи объектов мониторинга предполагается установка следующих датчиков:
- атмосферного давления;
- температуры воздуха;
- относительной влажности воздуха;
- количества выпавших осадков;
- температуры воды;
- уровня воды;
- расхода воды;
- высоты снега;
- мутности воды;
- температуры слоев снега;
- температуры поверхности снега;
- высоты снежного покрова;
- сейсмодатчиков.
2. Точность измерения у ДФВ должна быть средней, около 1-2 %.
3. Электропитание датчиков должно осуществляться от солнечной панели днем и от встроенного аккумулятора ночью, при этом переход должен осуществляться или автоматически, или по радиокомандам.
4. Конструктивное исполнение ДФВ должно быть герметичным и антивандальным.
5. С целью обеспечения надежной работы в течение длительного времени ДФВ должны быть многоканальными для обеспечения возможности продолжения функционирования при отказе одного из каналов.
6. С целью повышения достоверности получаемой с ДФВ информации они должны иметь или элементы самодиагностики, или их схемотехническое исполнение должно позволять проводить диагностику по тестовому сигналу, переданному из мониторингового центра на датчик по радиоканалу [11].
7. Очень важным требованием, которое появилось сравнительно недавно, по мере развития нового класса - микроэлектронных датчиков (МЭД), - это обеспечение многофункциональности измерений, при этом одним датчиком одновременно в одной точке можно измерить несколько разнородных величин, например: давление и температуру, влажность и температуру и проч. [12, 13]. Примеры вариантов интеграции в одном чувствительном элементе (ЧЭ) ДФВ нескольких сенсорных элементов, одновременно измеряющих различные параметры, приведены на рис. 2 и 3.
8. Для длительного функционирования в условиях применения автономных источников питания, например аккумуляторов небольшой емкости, ДФВ должны потреблять малую мощность в активном режиме и сверхмалую - в дежурном (спящем) режиме.
9. Важнейшим требованием к ДФВ, используемых в системе мониторинга, является обеспечение высокой временной и параметрической стабильности, а также повышенный ресурс работы.
10. Обмен информацией между сетью ДФВ и мониторинговым центром может производиться также с использованием беспилотного летательного аппарата (БПЛА), который при облете сканирует и запоминает накопленную датчиками информацию. Данный вариант предпочтителен в том случае, когда радиосигналы в зоне мониторинга имеют сильное затухание и ослабление, что часто случается в условиях горной местности. При этом БПЛА часто оснащают web-камерами, которые в реальном масштабе времени ведут видеосъемку объекта мониторинга с указанием времени и координатной привязки к месту съемки.
в)
г)
Рис. 2. Структурные и блок-схемы многофункциональных датчиков: а, б - пьезорезистивный датчик давления и температуры (ТЭ - термоэлемент; ПРЭ - пьезорезистивный элемент; ППЧЭ - полупроводниковый чувствительный элемент; СК - схема компенсации); в, г - пьезоэлектрический датчик давления и вибраций (ВЧЭ - виброчувствительный элемент; ПЧЭ - пьезочувствительный элемент; ПМ - пьезомодуль)
Рис. 3. Функциональная схема совмещенного датчика давления, вибраций и температуры с использованием интегрального пьезомодуля (ИПМ): М - мембрана;
ТЧПЭ - термочувствительный пьезоэлемент; ПЭР, ПЭК - рабочий и компенсационный пьезоэлементы;
УЗ - усилитель заряда; У - усилитель напряжения
Второй - интерфейсный уровень
В качестве среды для передачи данных ДФВ в мониторинговый центр целесообразно использовать высокочастотную линию радиомодемной связи. Это обусловлено большим объемом передаваемой информации, в том числе с видеокамер.
Для управления сиренами и громкоговорителями оповещения о возникновении ЧС целесообразно использование УКВ-радиосвязи, так как она менее затратная, а также из-за того, что в структурах МЧС широко распространены носимые УКВ-радиостанции. Другие современные средства связи (мобильная, спутниковая и др.) по экономическим критериям нецелесообразно использовать из-за дороговизны, так как приемо-передающие устройства системы должны работать круглосуточно. Для повышения устойчивости и надежности связи для ДФВ, оснащенных радиопередающими модулями, могут быть использованы апробированный на практике системы типа звезда и стандарт типа ZigBee [14]. Оптимизация параметров интерфейса в зависимости от условий применения, включая рельеф местности и расстояний, требует отдельного рассмотрения вне рамок данной статьи.
Третий - верхний уровень
На этом уровне происходит прием и обработка сигналов, поступающих с первого системного уровня. Здесь же с использованием оригинальных методик, алгоритмов и программ производится анализ параметров контролируемого объекта (единичные факторы или критерии) и вырабатываются обобщенные критерии (интегральные), которые служат в качестве основных показателей состояния и поведения контролируемой системы. Механизм выработки интегральных критериев базируется на использовании математических аппаратов искусственных нейронных систем (ИНС), нечетких множеств и экспертных методов [15-17]. В качестве примера использования технологий ИНС приведем математические модели формирования интегральных критериев системы из единичных характеристик ДФВ (рис. 4) [18, 19]:
Щ= а у +... + qm £ a1 +... + т£ дп
(1)
Жп = a^ Ь}
d^
" J , ^
= ПаГП■...П,
(2)
1
где I = 1... п, ] = 1./, I = 1... д, т = 1... ^ - количество элементов групп массивов характеристик ДФВ.
¡Ш.А
ад Ь1 с!,, о 0,„т
У1Ш
Т
'у
©
а)
ЦЦ"Ч
шу
П
\Л/п
б)
Рис. 4. Схема синтеза моделей интегральных критериев: а - аддитивного; б - мультипликативного
Обобщающий функционал, который может служить оценочным критерием чрезвычайной обстановки, имеет вид
Я = ¥
((, ф,),
(3)
где ¥ - преобразующая функция; А, - элемент множества информационно-энергетических и конструктивных характеристик; у, - коэффициент значимости параметра А,; ф, - массив внешних факторов, воздействующих на тот или иной параметр А;-. Развернуто функционал может быть представлен в виде
Я =
(( • А%2 •...• )( +ф2 +... + фи)
= А* •ф! • А^2 •...• А1* + А*1 • А^2 •Ф2...А" +... + А/1 • А^2 •...• А^ •фт • А^ = £П А*ФJ. (4)
]=1 1
Таким образом, важной особенностью предлагаемой автоматизированной мониторинговой системы является интеллектуальный блок выдачи рекомендаций о состоянии контролируемого объекта и прогноза его поведения, который работает на основе математических моделей с использованием обученных ИНС, что позволяет в значительной степени уменьшить число ошибочных тревог.
Для ускорения внедрения и успешного функционирования верхний программно-аппаратный уровень мониторинговой системы должен обеспечивать:
- масштабируемость - все компоненты системы в процессе эксплуатации могут быть расширены функционально и количественно;
- простоту модернизации - в будущем систему можно будет модернизировать без значительных затрат;
- резервируемость - обеспечение восстановления данных в случае их утери либо поломки оборудования, отключения электропитания и проч.;
- открытость системы;
- возможность доработки в соответствии с новыми требованиями.
При реализации системы мониторинга будут получены следующие результаты:
- более точное прогнозирование возникновения селевых и лавинных явлений, что приведет к уменьшению материального ущерба и человеческих жертв, вызванных ЧС природного характера;
- своевременное информирование населения, организаций и властных органов о состоянии объектов мониторинга;
- оперативное оповещение населения в минимальные сроки с момента выявления критических уровней ЧС.
Список литературы
1. Заруднев, В. М. Лавинно-селевая опасность бассейнов рек Теберда, Большой Зеленчук, Мзымта и защита от лавин и селей горнолыжных комплексов Домбай, Архыз, Красная Поляна / В. М. Заруднев, А. Д. Салпагаров, И. И. Хома. - Кисловодск : Северокавказское издательство МИЛ, 2007. - 288 с.
2. Замай, В. И. Проблемы мониторинга селевой опасности горных районов Казахстана /
B. И. Замай // Проблемы автоматики и управления. - 2014. - № 2. - С. 31-40.
3. Казаков, Н. А. Грязекаменные сели катастрофических объемов в низкогорье острова Сахалин / Н. А. Казаков, Ю. В. Генсиоровский // Селевые потоки: катастрофы, риск, прогноз, защита : тр. Междунар. конф. - Пятигорск : Изд-во Севкавгипроводхоза, 2008. -
C. 45-48.
4. Баринов, А. В. Чрезвычайные ситуации природного характера и защита от них /
A. В. Баринов. - М. : Мир, 2004. - 204 с.
5. Перов, В. Ф. Селеведение : учеб. пособие / В. Ф. Перов. - М. : Изд-во МГУ, 2012. - 272 с.
6. Шеко, А. И. Закономерности формирования и прогноз селей / А. И. Шеко. - М. : Недра, 1980. - 296 с.
7. Постановление Правительства РФ от 30 декабря 2003 г. № 794 «О единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций». - М., 2003.
8. Федеральный закон № 68 ФЗ от 21 декабря 1994 г. «О защите населения и территории от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». - М., 2003.
9. ГОСТ Р 22.1.02-1995. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения. - М., 1995.
10. Шкареда, В. Б. Правила нанесения на карты обстановки о чрезвычайных ситуациях : метод. пособие / В. Б. Шкареда, О. М. Помазков, В. В. Тимченко ; Южный региональный центр по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий. - Ростов н/Д, 2002. - 52 с.
11. Михайлов, П. Г. Исследование вопросов диагностики и контроля чувствительных элементов и измерительных модулей микроэлектронных интеллектуальных датчиков / П. Г. Михайлов, К. А. Ожикенов, А. О. Касимов // Доклады НАН РК. - 2014. - № 4. -С. 35-40.
12. Михайлов, П. Г. Микроэлектронный датчик давления и температуры / П. Г. Михайлов // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. - 2003. - № 11. - С. 29-31.
13. Михайлов, П. Г. Принципы построения датчиков с расширенными функциональными возможностями / П. Г. Михайлов, А. В. Варламов, В. П. Михайлова // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2009. - № 2. - С. 48-50.
14. Соколов, М. Аппаратные средства реализации беспроводных решений ZigBee/802.15.4 / М. Соколов, А. Гришин // Современная электроника. - 2006. - № 9. - С. 28-35.
15. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс : пер. с англ. / С. Хайкин. - 2-е изд. - М. : Вильямс, 2006. - 1104 с.
16. Камышинский, В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи /
B. И. Камышинский, Д. А. Смирнов. - М. : Горячая линия - Телеком, 2003. - 94 с.
17. Литвак, Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б. Г. Литвак. - М. : Патент, 1996. - 271 с.
18. Михайлов, П. Г. Стабильность микроэлектронных датчиков и технологий : моногр. / П. Г. Михайлов. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2003. - 231 с.
19. Михайлов, П. Г. Разработка моделей качества датчиков физических величин на основе квалиметрического подхода / П. Г. Михайлов, П. Н. Цибизов // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2012. - № 5 (130). - С. 99-104.
Михайлов Петр Григорьевич
доктор технических наук, профессор, генеральный директор, Научно-производственный центр «Контрольные измерительные технологии» (Россия, г. Пенза, ул. Кустодиева, 23) E-mail: [email protected]
Ломтев Евгений Александрович
доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: [email protected]
Mikhaylov Petr Grigor'evich
doctor of technical sciences, professor, general manager, Research and production center "Test and measurement technology " (23 Kustodieva street, Penza, Russia)
Lomtev Evgeniy Aleksandrovich
doctor of technical sciences, professor,
sub-department of information
and measuring equipment and metrology,
Penza State University
(40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Аналиева Ажар Уразбаевна
преподаватель,
Колледж экономики
и информационных технологий
при Казахстанском университете инновационных
и телекоммуникационных систем,
(Республика Казахстан, г. Уральск,
ул. М. Маметовой, 81)
Гусманова Мира Саменовна
магистр,
кафедра технических дисциплин, Казахстанский университет инновационных и телекоммуникационных систем (Республика Казахстан, г. Уральск, ул. М. Маметовой, 81)
Analieva Azhar Urazbaevna
lecturer,
College of Economy and Information Technology
of Kazakhstan University of Innovation
and telecommunication systems
(81 M. Mametovoy street, Uralsk,
Republic of Kazakhstan)
Gusmanova Mira Samenovna
graduate student,
sub-department of technical disciplines, Kazakhstan University of Innovation and Telecommunication Systems (81 M. Mametovoy street, Uralsk, Republic of Kazakhstan)
УДК 551.32, 551.311.8 Михайлов, П. Г.
Разработка концепции создания и функционирования системы мониторинга селе-опасности в горных и предгорных районах / П. Г. Михайлов, Е. А. Ломтев, А. У. Аналиева, М. С. Гусманова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 1 (15). - С. 15-23.
