Применение байесовских сетей доверия для информационной поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений на предприятиях нефтегазохимического комплекса

• Автор: Нечеухин, Кирилл Константинович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 117 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Системный анализ процессов поддержки принятия экологоориентированных управленческих решений
1.1. Общая характеристика систем управления природоохранной деятельностью на объектах нефтегазохшшческого комплекса
1.2. Обзор существующих исследований в области систем поддержки принятия эколого-ориептированных управленческих решений для объектов нефтегазохшшческого комплекса
1.3. Обзор технологий представления экспертных знаний в услових
неопределенности
2. Математическое обеспечение процессоов логико-вероятностного вывода на основе байесовских сетей доверия
2.1. Основные концепции логико-вероятностных графических моделей
2.2. Математический аппарат логико-вероятносптого вывода на основе
байесовских сетей доверия
2.3. Корректировка топологии байесовской сети доверия
3. Информационное и алогоритмнческое обеспечение процедур поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений на основе байесовских сетей доверия
3.1. Информационное моделирование процессов поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений. Разработка
и формализация методик применения байесовских сетей доверия
3.2. Разработка обобщенной топологии байесовской сети доверия
3.3. Алгоритмы сбора и обработки данных и комплекс информационнологических моделей при использовании байесовских сетей доверия
3.4. Информагщонное обеспечение процедур эколого-экономической оценки
с использованием байесовских сетей доверия
4. Результаты применения байесовских сетей доверия для информационной поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений на примере предприятий нефтегазохимического комплекса
4.1. Эколого-экономическая оценка альтернатив природоохранных решений на примере объектов обустройства Киринского
газоконденсатного местороэ/сдения
4.2. Апробация модели байесовской сети доверия при поиске причин
нерегламептировапных воздействий на этапе строительства магистрального газопровода «Сахалин-Хабаровск-Владивосток»
4.3. Результаты внедрения системы поддержки принятия эколого-
ориентированных управленческих решений на объектах добычи и транспортировки углеводородов
Основные результаты, полученные в диссертационной работе
Литература

Введение
Актуальность работы. Управление охраной окружающей среды является сложным комплексным процессом, направленным на обеспечение экологической безопасности предприятий, выполнение требований природоохранного законодательства и положений корпоративных экологических политик компаний.
Активное развитие отечественного нефтегазохимического комплекса (НГХК), масштабность и многофакторность его негативного воздействия на окружающую среду ставят новые задачи по обеспечению экологической безопасности производственной деятельности и эффективному управлению охраной окружающей среды (ООС).
Исходя из организационной и технологической специфики объектов НГХК, можно выделить следующие проблемные области, возникающие при осуществлении управления природоохранной деятельностью:
• трудоемкость операций сбора и обработки больших объемов экологической информации в процессе поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений;
• территориальная распределенность производственных
подразделений и объектов производственного экологического мониторинга и контроля (ПЭМиК);
• необходимость привлечения широкого круга
высококвалифицированных специалистов-экспертов для оценки и интерпретации результатов ПЭМиК;
• потенциально высокая степень экологической опасности промышленных объектов и, соответственно, необходимость проведения эколого-экономической оценки в процессе планирования природоохранных мероприятий с целью минимизации величин возможных экологических ущербов.
Как следствие, принятие эколого-ориентированных управленческих решений осуществляется в условиях частичной неопределенности, вызванной отсутствием оперативной информации (по контуру обратной связи управляющей системы) о контролируемых показателях природоохранной деятельности, результатах ПЭМиК. Совокупность вышеописанных факторов требует высокой профессиональной квалификации лиц, принимающих решения (ЛПР). Объем профессиональных знаний в рассматриваемой области предполагает наличие значительного штата сотрудников, специализирующихся в различных областях охраны окружающей среды: обращение с отходами производства и потребления, охрана почв, водные отношения, оценка ущерба и юридическая квалификация выявленных экологических нарушений, оценка экологический рисков. Необходимость периодического привлечения широкого круга экспертов для оценки результатов ПЭМиК в процессе поддержки принятия решений негативно влияет на время реагирования управляющей системы в целом.
Одним из перспективных направлений, обеспечивающих решение вышеуказанных проблем, является разработка и внедрение современных информационно-аналитических систем управления охраной окружающей среды (НАС УООС) [23].
Развитие наукоемкого информационно-аналитического обеспечения в области охраны окружающей среды определено как один из основных механизмов совершенствования систем управления природоохранной деятельностью в рамках Основ государственной политики в области экологического развития России на период до 2030 года (утв. Президентом Российской Федерации 30.04.2012).
Информатизация управления охраной окружающей среды основана на системной интеграции компьютерных средств, информационных и коммуникационных технологий с целью получения новых общесистемных

p(f) = Оoc(a,f,d) * а(ааед) * a(did) * a(dhd) * a(dbd))1^
= j Yj v{fad)P^)v{^d) p(4)I 2 p(/N)Ka)pfe) p(d^) i (2.17)
.a,d a,d J
= {0,054014... |0,006905...}
После нормирования к единице получим:
Р(Я = (0,88665 ... |0Д1335 ...} (2.18)
Следовательно, апостериорная вероятность возникновения события / при наблюдаемом событии i составляет 0,887 или 88,7%, что свидетельствует о воспроизведении (моделировании) в сети следующей логики экспертного рассуждения: «если зафиксировано превышение по хлоридам, то вероятная причина, вызвавшая это превышение, могла оказать и побочные (а может и основные) воздействия на окружающую среду, в частности вызвать загрязнение нефтепродуктами».
Полученные результаты расчета могут быть проверены с помощью формулы полной вероятности и формулы Байеса непосредственно в модели БСД. Результаты работы алгоритма для определения всех переменных в сети были верифицированы с помощью программного продукта «Netica». Результаты расчетов с точностью округления результирующих вероятностей до 3 знака после запятой (максимальная точность данного программного продукта) по представленному алгоритму совпали с результатами, полученными в «Netica», в 100% случаев.
Априорное распределение всех полученных переменных в рассматриваемой сети представлено на рис 2.8.