А.С. Пиотровский, С.В. Прокопчина

С-ПбГЭТУ, Научное объединение Ученые за экологию, Россия

Лентрансгаз, Россия

В настоящее время на предприятиях отрасли силами лабораторий подразделений или по договорам со сторонними организациями ведется контроль за источниками выбросов и сбросов вредных веществ. Причем периодичность контроля весьма различна- от ежесуточного до одного раза в год. При этом результаты, как правило, служат для оперативного контроля и расчетов платежей. Огромный поток информации как во время, так и в пространстве ( при разбросе подразделений на определенной территории) остается невостребованным.

Для самих предприятий топливно-энергетического комплекса немаловажным является вопрос выработки оптимальной эколого-экономической стратегии, которая с одной стороны обеспечила бы соблюдение нормативно-правовых основных природоохранного законодательства, с другой стороны, обеспечила бы минимально необходимые финансовые затраты предприятия на природоохранные цели. Создание такой стратегии должно базироваться на объективной и полной информационной базе, содержащей необходимые данные и знания для выработки эффективных решений по экологической составляющей деятельности предприятия.

Система информационной поддержки для обеспечения экологической безопасности экологической безопасности и принятия оптимальных эколого-экономических решений должна позволять решать следующие задачи:

• сбор, объединение и отождествление разнородной по качеству, объему и значимости информации о номенклатуре и количестве выбросов и сбросов, накоплении отходов, экологических платежах, затрат на экологию, аварийных ситуациях и возмещении ущерба;
• анализ состояния экологичеcкой безопасности на предприятиях топливно-энергетического комплекса;
• обнаружение, классификация и оценка степени опасности экологической ситуации;
• прогнозирование развития экологических ситуаций;
• подготовка управленческих решений либо выработка рекомендаций по текущей ситуации;
• ведение банков данных о состоянии контролируемых объектов окружающей Среды и банков чрезвычайных ситуаций;
• визуализация и документирование информации;
• планировать мероприятия по повышению экологической безопасности топливно-энергетического комплекса;

Основным составляющим такой системы является программное обеспечение, которое автоматизирует решение перечисленных задач и в значительной степени определяет эффективность, а также сроки и стоимость создания системы экологического мониторинга.

Рисунки 1-5 иллюстрируют возможности результаты построения систем поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности и управления деятельностью по защите окружающей природной среды и оптимизации природопользования в данной производственной сфере.

Рис. 1. Шкала БИТ-технологий для интегрированной оценки содержания примеси сернистого ангидрида в воздушной среде

Рисунок 1 иллюстрирует процесс свертки информационных потоков измерительной информации, поступающей с газоанализаторов, результаты расчетных данных и экспертных оценок. При этом результатом является нечеткое значение концентрации примеси сернистого ангидрида ,определенное на основании БИТ-технологий и представленное в виде рядя гипотез на апостериорной шкале концентрации.

Рисунок 2 представляет развивающееся дерево влияющих на состояние воздушной среды факторов и их интегральных характеристик для конкретных локальных экосистем предприятий трансгаза. Когнитивная графика позволяет легко визуально оценить степень опасности ситуации (зеленый цвет соответствует нормальной, синий –напряженной, красный – опасной ситуациям). БИТ-технологии предусматривают возможность самому пользователю легко корректировать дерево факторов.

Рис.2. Развивающееся дерево факторов, влияющих на состояние воздушной среды

Рис. 3.Интерпретация ситуаций на основе БИТ-технологий

На рисунке 3 представлена интерпретация нечеткой эколого-экономической ситуации на отдельных участках линий транспортировки газа. Указаны альтернативные оценки ситуаций, их интерпретация, оценка степени экологической опасности и основные влияющие факторы с оценкой их состояния. Рисунок 4 позволяет детализировать информацию при рассмотрении каждого влияющего фактора подробнее.

Рис. 4. Интерпретация ситуации с детализированным рассмотрением влияния факторов на полученную

БИТ-оценку ситуации

Рис. 5 Динамическая модель выплат в экофонд за загрязнение природной среды.

[1] Недосекин Д.Д., Прокопчина С.В., Чернявский Е.А. Информационные технологии интеллектуализации измерительных процесов. СПб.: Энергоатомиздат, 1995. 187 с.

[2] Прокопчина С. В. Организация измерительных процессов в условиях неопределенности. Регуляризирующий байесовский подход. СПб. Сборник докладов Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-98, 22-26 июня 1998, т.1 с.30-44.

[3] Прокопчина С. В. Концепция байесовской интеллектуализации измерений в задачах мониторинга сложных объектов// Новости искусственного интеллекта, М., №3, 1997, с.7-56.

[4] Prokopchina S.V., Averkin A. N. The short essue of the soft measurement concept. SPb., Hidrometeoizdat, 1997, 38pp.

[5] Прокопчина С. В. Системы мониторинга и поддержки принятия решений в природоохране и природопользовании, СПб., 1998, 110 с.