Экспертная система для контроля риска аварии объекта

Экспертная система (expert system) – это компьютерная программа, способная частично заменить эксперта-исследователя в решении задач контроля и управления риском аварии объекта. Современные экспертные системы разрабатывались исследователями искусственного интеллекта еще в 70-х годах 19 века, а предтечи экспертных систем были предложены уже в 30-х годах 18 века С. Н. Корсаковым. Он создавал механические устройства, которые позволяли находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по симптомам заболевания пациента

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений. Под базой знаний понимается совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Наиболее развиты экспертные системы в области медицины (они способны ставить редкие диагнозы больным с большой точностью) и оценки экологических последствий техногенных и геосферных влияний на окружающую среду. Основам применения, принципам работы и устройству экспертных систем посвящена глава в руководстве по оценке экологических последствий для развивающихся стран (EIA for Developing countries) [77], где подробно описан принцип работы системы.

В настоящее время активно разрабатываются экспертные системы в строительстве. Это связано с оживлением в области объектно-ориентированного программирования. Рони и Смит обосновали расширенную модель процесса проектирования за счет введения механизма обратной связи, состоящего из трех шагов: приобретение опыта, применение опыта и управление данными [78]. В области конструирования разработана экспертная система "HI-RISE", которая оптимизирует проектные решения зданий на ранних стадиях проектирования, обеспечивает выбор основных планировочных решений зданий (конфигурацию, сетку колонн, конструктивные решения).

Для исследования свойств строительных материалов разработана экспертная система "WADI", которая на основе динамических нагрузок, качества и свойств подпорных стен исследует возможные виды повреждений и дает рекомендации по их устранению [78].

В сфере планирования производственно - хозяйственной деятельности интерес представляет экспертная система "HOWSAFE", которая обеспечивает оценку целесообразности заключения контракта, осуществляет эффективное функционирование строительной фирмы. Интересна также и экспертная система "SPERIL", предназначенная для оценки разрушений и повреждений зданий от различного вида нагрузок и их сочетаний [79]. В РФ академические и отраслевые институты разрабатывают экспертную систему для инвестиционно строительного процесса, ряд из них находится в эксплуатации.

В этом разделе рассматривается структура экспертной системы по обеспечению конструкционной безопасности зданий и сооружений. Она – основной рабочий инструмент эксперта-исследователя при контроле величины риска аварии строительного объекта на разных стадиях его жизненного цикла. Ее разработчик, Байбурин Д.А., автор работ [5 и 6], так определил основные задачи созданной им экспертной системы:

– накопление в базе знаний данных о проектных решениях, нормативах, дефектах и соответствующих им уровней опасности;

–пополнение рядов оценок для известных (уже имеющихся в базе) элементов;

–корректировка оценок эксперта с учетом его квалификации, знаний и опыта, накопленного экспертной системой;

–применение встроенного математического аппарата для расчета риска аварии в процессе создания зданий и сооружений;

Принципиальная схема экспертной системы показана на рис. П 12 .

Ключевым элементом экспертной системы является эксперт. Он одновременно является “учителем” и “глазами” экспертной системы. Задача эксперта сводится к оценке проектных решений, отклонений и дефектов с последующим присвоением им уровней опасности. Он, опираясь на собственный опыт, результаты инструментального, визуального обследования, результаты испытаний и расчетов и руководствуясь правилами табл. 1 и 4 оценивает проектные решения или конструкции здания в процессе строительства и эксплуатации. Таким образом, формируется база данных по отдельному объекту. Предоставляемые данные об объекте формализуются и заносятся в базу знаний, происходит “самообучение системы” через естественное накопление опыта. Кроме того, эксперт может оценить влияние на конструкционную безопасность отклонений и дефектов, изложенных в нормативной и научной литературе (таких как схемы операционного контроля качества строительных, ремонтно-строительных и монтажных работ [30], рекомендации по оценке надежности строительных конструкций по внешним признакам [18]). При такой оценке целесообразно привлекать узких специалистов, имеющих большой опыт в оценке и понимании работы определенных типов конструкций. Так происходит искусственное накопление опыта. Все данные, предоставленные экспертом, попадают в базу знаний. База знаний представляет собой n-мерный массив систематизированных данных, где каждому отдельному решению (дефекту, отклонению) присвоен ранг опасности. Все данные делятся на классы, типы, группы, подгруппы для облегчения поиска и обработки нужной информации.

Базы данных по объектам – это базы, составляемые в процессе проведения экспертизы отдельных зданий, сооружений или проектов. Они включают в себя данные об обнаруженных дефектах, отклонениях от норм, административные данные (назначение, адрес строительной площадки, срок строительства или эксплуатации); сведения об участниках строительства (заказчик-инвестор, генподрядчик, проектная организация, ответчик за инженерно-геологические изыскания, поставщики материалов и изделий); сведения конструктивного характера (тип здания, число этажей, тип фундамента и основных несущих конструкций); сведения о грунтовой обстановке (вид грунта основания, особые свойства грунта, характеристика грунтовых вод); сведения о примененных материалах и изделиях (тип, марка, прочностные характеристики) и сведения о нагрузках (полезная, временная, постоянная на фундамент, на несущие стены и перекрытия).

В основу расчетного блока положен свод правил по регулированию риска аварии, базирующийся на принципах квалиметрии [1]. Блок расчета – “черный ящик”, в котором содержатся математический и логический аппараты обработки данных и расчета риска аварии с учетом мнения эксперта и накопленных в базе знаний данных.

В результате обучения системы в базе знаний по каждому отдельному дефекту формируется статистический ряд оценок (мнений экспертов). При расчете риска аварии для отдельного объекта, накопленная база знаний экспертной системы повлияет на результат, а данные о дефектах и решениях пополнят базу знаний. В случае если эксперт примет ошибочное решение о назначении ранга опасности, экспертная система, прошедшая обучение, отбросит его оценку и оценит дефект, руководствуясь собственным опытом. Кроме того, экспертная система должна иметь пользовательский интерфейс, интуитивно понятный любому, даже малоопытному, пользователю персонального компьютера.

В общем случае для формализации информации применима база данных – это организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей [27]. База знаний представляет собой иерархическую базу данных, в которой верхний уровень занимают род конструкций (металлические, железобетонные), второй – тип конструкции и т. д. (на каждом следующем уровне количество элементов увеличивается).

Для правильного накопления информации в базе знаний необходимо четко формализовать и классифицировать проектные решения, дефекты и отклонения конструкций. Предлагаемый порядок формализации данных представляет собой пополняемый n-мерный массив данных, в котором каждому дефекту (отклонению, решению), соответствует статистический ряд рангов опасности, назначенных экспертами в результате обследований, измерений, расчетов или исходя из личного опыта. Такой массив можно представить в виде ветвящегося дерева (рис.8). На рисунке 8 представлен пример заполненных данных для возможных дефектов сборной железобетонной колонны по серии 1.020 высотой 5050 мм. Для упрощения поиска и пополнения информации каждой ячейке на каждом уровне присваивается порядковый номер. Так, чтобы получить статистические ряды экспертных оценок для этого типа колонн необходимо сформулировать запрос вида: 2-1-2-3. В представленном простейшем примере массив имеет 5 измерений, но для различных типов конструкций их число может достигать 20 в зависимости от подробности классификации. При обследовании объекта эксперт через пользовательский интерфейс находит тип конструкции и вид дефекта и пополняет статистический ряд оценок или же добавляет новые типы конструкций и дефекты и его оценка становиться первой в статистическом ряду. Для снижения влияния квалификации эксперта на оценку риска аварии предлагается применение опыта накопленного экспертной системой при предыдущих обследованиях, используя управленческие методы обобщения экспертных оценок. Чтобы повысить обоснованность величины риска аварии зданий и сооружений и учесть многочисленные факторы, оказывающие влияние на результат, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях специалистов по конкретным типам конструкций. Важно понимать, что ни один эксперт не может обладать знаниями и опытом, позволяющим безошибочно определить ранг опасности для любого проектного решения и конструкции. При пополнении статистического ряда рангов опасности проектных решений и дефектов осуществляется обработка результатов методом обобщения экспертных оценок [22]. Для учета квалификации эксперта предлагается ввести коэффициенты веса, представляющие собой коэффициент уверенности k_c в назначенном ранге опасности и коэффициенты знаний эксперта k_a, полученные в результате аттестации эксперта по типам конструкций на типовом аттестационном задании, утвержденном специалистами по различным типам конструкций. Необходимо отметить, что коэффициенты k_c и k_a являются вероятностными и их значение варьируются от 0 (полная неуверенность) до 1 (полная уверенность) и не имеют ничего общего с коэффициентами уверенности, предложенными Бухананом и Шортлиффом в 1975 г. и являющимися известной альтернативой байесовскому рассуждению.

Рис. 8. Структура массива формализованных данных

Однако, в процессе совершенствования экспертной системы, возможно применение методов теории коэффициентов уверенности при не вероятностном подходе. При расчете риска аварии ранги опасности предлагается переводить в соответствующие им показатели надежности по таб..1 и 4, а окончательный результат получать по следующей формуле:

,

где n_s – показатель надежности, присвоенный экспертной системой с учетом накопленного опыта; n_i – i-й показатель надежности в статистическом ряду базы знаний; n_e – показатель надежности, назначенный экспертом; k_c – коэффициент уверенности; k_a – коэффициенты знаний эксперта; n – количество элементов в статистическом ряду.

Для учета влияния квалификации эксперта в различных типах конструкций каждый эксперт должен пройти процедуру аттестации, конечными показателями которой будут являться коэффициенты знаний в данных областях строительства.

Процесс аттестации эксперта представляет собой выполнение типового виртуального обследования зданий, в процессе которого эксперт по правилу табл.1 или 4 проставляет дефектам и проектным решениям ранги опасности, основываясь на описание этих дефектов (решениям) исходя из собственного опыта. Типовое задание должно содержать в себе описание дефектов металлических, железобетонных и каменных конструкций и их фотографии, и проектные решения, содержащие различные ошибки.

При формировании типового задания для каждого вида конструкций (решений) задействуются специалисты узкого профиля, имеющие более полное представление о работе конкретных конструкций, опыт работы при оценке дефектов и решений. Их суждения о ранге опасности, в виду их компетентности в данном вопросе, считаются эталонными. Для получения коэффициентов знаний используется сравнение оценок назначенных экспертом, проходящим аттестацию, с эталонными оценками и процент их соответствия заноситься в аттестат эксперта. Описанный здесь метод аттестации позволяет быстро оценить знания эксперта и может использоваться как критерий отбора при наборе экспертов в группу для проведения исследований величины риска аварии. Логичным будет обучение экспертов основам риск-менеджмента для повышения их квалификации в оценке зданий и сооружений различных типов и повышения скорости принятия решений о регулировании риска аварии, что немаловажно для промышленных отраслей, где строительные аварии могут вызвать масштабные экономические, экологические и социальные последствия. Хорошо обученные эксперты, пользуясь экспертной системой, смогут точно и оперативно определить риск аварии и в режиме «on-line» принять управленческое решение.

В приложении 4 книги, в таблицах 1 П4 и 2П4, приведены базы знаний экспертной системы, помогающие эксперту назначить адекватные ошибкам ранги опасности проектных решений и возведенных конструкций.

В заключении к этому разделу следует отметить, что экспертная система – это человеко-машинный комплекс, сочетающий в себе математические методы, законы физики, информационные технологии с опытом, инженерной интуицией и смекалкой людей, освоивших профессию «эксперт-исследователь». Экспертная система – наилучший инструмент для измерения риска аварии строительных объектов, и не только для измерения, но и для определения конкретных физических и юридических лиц – кто, когда и какой «вклад» «внес» в величину риска аварии объекта.