Основные научно-методические принципы формирования дерева решений в рамках системы автоматизированного проектирования угольных шахт

Основные научно-методические принципы формирования дерева решений в рамках системы автоматизированного проектирования угольных шахт

Д.А. Стадник, канд. техн. наук, доц. Горный институт НИТУ «МИСиС»

Ю.Н. Кузнецов, д-р техн. наук, проф. Горный институт НИТУ «МИСиС»

Н.Н. Монастырев, инж. Горный институт НИТУ «МИСиС»

Центральное место в области автоматизации решения задач проектирования горнотехнических систем в настоящее время занимает проблема создания цифровых моделей, обеспечивающих адекватное представление качественных и количественных характеристик освоения георесурсов. Проектирование новых угледобывающих предприятий и принятие проектных решений в рамках уже функционирующих шахт осуществляется в условиях значительной неопределенности исходной информации. При этом следует учитывать, что число факторов, влияющих на эффективность принятия проектного решения, также велико, и попытка их корректного учета может привести к разработке крайне сложной и трудно интерпретируемой модели [3].

В настоящее время интеллектуальные системы находят все более широкое применение в горнодобывающих отраслях экономики страны. В основном это относится к системам реального времени, управляющим производственными процессами и реализующим организационные решения в зависимости от изменения внешних условий. К таким системам, в частности, можно отнести интеллектуальные системы управления очистными работами, транспортными потоками, а также системы обеспечения производственной безопасности [1].

В области автоматизированного проектирования также наблюдается сдвиг парадигмы в направлении внедрения элементов искусственного интеллекта. Так, современные системы автоматизированного проектирования (САПР) должны обладать свойством самообучения и саморазвития, что позволит более эффективно задействовать их в конкретных областях производства [4].

Интеллектуальные системы, содержащие в своей структуре механизмы разрешения неопределенности и учета многокритериальности, могут оказывать поддержку в области принятия решений при проектировании угледобывающих предприятий и принятии решений непосредственно на стадии их эксплуатации.Фрагмент дерева решений для выбора и обоснования рациональной схемы вскрытия угольных месторождений

Наиболее часто интеллектуальные системы применяются для решения задач, в которых основная их сложность обусловлена использованием неформализованных или слабо формализованных знаний специалистов-практиков и где логическая обработка информации превалирует над вычислительной [2, 5, 6].

В статье показана возможность формализации знаний на примере создания дерева решений для выбора и обоснования рациональных схем вскрытия запасов угольных месторождений, фрагмент которого представлен на рисунке. В основе этой модели лежит первоначальное разделение схем вскрытия на многогоризонтные и одногоризонтные. Данное разделение осуществляется в зависимости от размеров шахтного поля по падению.

Поскольку применение штольни в качестве основной вскрывающей выработки ограничивается в основном районами с гористой или холмистой местностью, то на начальном этапе модель анализирует возможность реализации этого варианта исходя из характеристики рельефа местности.

После разделения схем вскрытия на многогоризонтные и одногоризонтные модель реализует дедуктивный подход к решению задачи. При этом схема вскрытия запасов вертикальными стволами с применением (или без применения) дополнительных вскрывающих выработок считается наиболее распространенным и наиболее универсальным (общим) вариантом. Первоначально модель осуществляет поиск возможности реализации других вариантов схем вскрытия, в частности, схемы вскрытия запасов наклонными стволами (с наличием дополнительных вскрывающих выработок или без таковых). Если этот способ оказывается неэффективным по горно-геологическим условиям, модель переходит к анализу различных вариантов схем вскрытия запасов вертикальными стволами. При этом также реализуется дедуктивный подход: сначала рассматриваются наименее распространенные схемы вскрытия, а если поиск не дал результатов, рассматривается более общий вариант, который можно реализовать в большинстве горно-геологических условий.

Хотя порядок работы модели определяется необходимостью выбора схемы вскрытия, а в основу классификации схем вскрытия положена классификация по типу главной вскрывающей выработки, модель оперирует только горно- геологическими условиями, делая вывод на основании полученных ответов, которые выступают в роли ограничителей и сужают пространство поиска при переходе к каждой следующей вершине графа.

Представленный на рисунке фрагмент дерева решений для выбора и обоснования рациональной схемы вскрытия запасов угольных месторождений не претендует на полноту и исчерпывающую информативность, поскольку перед авторами стояла задача – показать возможность формализации знаний в области проектирования горных предприятий. При этом рассмотрены только некоторые, наиболее общие и наиболее распространенные схемы вскрытия запасов шахтных полей, а реализация модели всегда приводит к однозначному решению. На самом же деле всегда рассматривается несколько альтернативных вариантов решений и почти всегда возможно реализовать несколько вариантов вскрытия.

Например, схема вскрытия запасов вертикальными стволами и капитальным квершлагом применима и в том случае, если вскрытие можно осуществлять наклонными стволами. Кроме этого, в реальных условиях при выборе схемы вскрытия рассматриваются не только горно-геологические, но и горнотехнические, а также экономические факторы, которые могут иметь приоритет.

С другой стороны, в качестве реализуемого всегда принимается только один вариант вскрытия, а выбор осуществляется по какому-либо критерию эффективности. В данном случае есть основание предполагать, что таким критерием является максимальная эффективность функционирования предприятия, запасы которого вскрыты в соответствии с заданными горно-геологическими условиями.

Знания в данном случае носят процедурный характер, то есть остаются неявными, заключенными в структуре дерева решений. Современные же экспертные системы все больше оперируют знаниями, представляемыми в декларативной форме.

В заключение следует отметить, что вышеописанный фрагмент дерева решений для выбора и обоснования рациональной схемы вскрытия запасов угольных месторождений – масштабируемый и может быть легко дополнен новыми уточняющими вопросами. Предложенная модель может быть использована при создании научно-методической базы автоматизированного проектирования горнотехнических систем.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ:
1.Беккер М., Филипп М., Мартин Ю. Интеллектуальные системы автоматизации лавы с прямым выходом на шахтную диспетчерскую: новая технология для международной угольной промышленности // Майнинг Репорт Глюкауф на Русском языке. 2015. Т. 4. C. 10–15.
2. Гаврилова, Т.А. Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Изд-во Радио и связь, 1992. 200 c.
3. Мельник В.В., Агафонов В.В., Гребенкин С.С. др.]. Организационно-технологическое и научно-методическое обеспечение проектирования угледобывающих предприятий. Донецк: ВИК, 2015. 380 c.
4. Приемышев А. В., Крутов В. Н., Треяль В. А., Коршакова О.А. Компьютерная графика в САПР. СПб: Изд-во Лань, 2017. 196 c.
5. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. Под ред. В.Л. Стефанюк. Москва: Изд-во «Мир», 1989. 388 c.
6. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: Изд-во БХВ-Петербург, 2003. 389 c.
Ключевые слова: модель, горнотехническая система, угольная шахта, автоматизация проектирования, управление горным производством, интеллектуальная система, поддержка принятия решений, формализация знаний, схема вскрытия, дерево решений

Журнал "Горная Промышленность"№6 (136) 2017, стр.84