авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |

«ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, 2009 615.07 УДК А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева ...»

-- [ Страница 11 ] --

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, 519. УДК А. Я. Гулиев Перспективы механизмов интеграции лабораторных информационных систем и медицинского оборудования Аннотация. Новые технологии, изменяющиеся требования и растущее по нимание важности интеграции оборудования и лабораторных информаци онных систем (ЛИС) делают интеграционную сферу еще более важной для изучения и практического применения. В статье рассматриваются суще ствующие проблемы и вопросы данной сферы. Рассматриваются текущие направления, даются предложения по развитию данной области.

1. Введение. Происхождение задачи интеграции лабораторных информационных систем и медицинского оборудования Автоматизация медицинских лабораторий началась достаточно давно. Уже до глобальной компьютеризации в клинико-диагности ческих лабораториях (КДЛ) появились автоматические анализато ры, обеспечивающие выполнение ряда операций по заранее опреде ленному алгоритму.

Анализаторы нового поколения позволили повысить производи тельность лабораторий и точность результатов исследований за счет уменьшения доли ручного труда и обработки образцов биологическо го материала.

Но использование таких анализаторов имело и обратную сторо ну — увеличение количества образцов, ежедневно проходящих через КДЛ, явилось причиной роста нагрузки на лабораторный персонал, и как следствие — рост числа ошибок при итоговом формировании сведений о результатах и отчетах, потеря полученных данных, ошиб ки соответствия, ведущие к тому, что пациенту выдаются результаты анализов другого пациента.

Таким образом, появилась необходимость в создании решения для управления Лабораторией, решения, которое помогло бы в ре шении описанных выше проблем, автоматизируя большинство или 2 А. Я. Гулиев все бизнес-процессы КДЛ. Данная задача явилась причиной для со здания нового типа информационной системы управления — лабора торной информационной системы. Задачей такой системы является информатизация следующих сфер Лаборатории:

• технологической (интеграция и организация работы автома тизированных аналитических приборов, роботизированных комплексов);

• организационно-управленческой;

• финансово-экономической;

• учетно-статистической;

• интеграционной (с внешними информационными система ми)[1].

В данной статье ставится задача рассмотреть возможные пер спективы технологической сферы Лаборатории.

2. Задачи, перспективы и решения Задачи интеграции лабораторной информационной системы и ме дицинского оборудования решаются мировым сообществом в течение последних 20 лет. За это время произошло значительное изменение в изощренности и сложности интеграционных интерфейсов области «оборудование — ЛИС».

В то же время до сих пор существуют заблуждения, касающиеся интеграции оборудования и информационной системы в лаборатории.

Приведем пример нескольких из них и предложим возможные реше ния для проблем, которые ведут к появлению такого рода мифов.

2.1. Мифы о процессе интеграции Миф №1. Процесс интеграции прост, нужен лишь драй вер для анализатора.

Этот миф имеет происхождение с самых первых дней интегра ции ЛИС и оборудования, когда разработчики начали использование драйверов1 для создания интеграции. В теории этот подход, казалось, имел большой смысл. Создайте драйвер для каждого анализатора и в скором времени у Вас будет интеграционное решение для большин ства лабораторного оборудования, но на практике это не работало.

1Драйвер — компьютерная программа, с помощью которой другая програм ма (в данном случае лабораторная информационная система) получает доступ к аппаратному обеспечению другого устройства.

Перспективы механизмов интеграции ЛИС и мед. оборудования Одна проблема состояла в том, что данные, которые выдают ся прибором, часто являются не окончательным результатом, перед передачей этих данных в ЛИС над ними должно быть произведено большое разнообразие операций. Например, перед передачей в систе му результаты должны быть округлены, скомбинированы или откор ректированы исходя из факторов растворимости вещества. В таком случае, должен был быть создан драйвер, способный на определен ные вычисления.

Причиной другой проблемы является то, что лаборатории ис пользуют свое оборудование многими различными способами. В свою очередь, различные конфигурации анализатора могут привести к данным, выдаваемым в различном формате. Обычный драйвер, ко торый написан для анализатора, сконфигурированного по умолча нию, может не работать с анализатором, настройки которого пусть даже немного отличаются от первого.

Когда учтены все эти вариации, то становится очевидно, что ба зирование на «драйвер-решениях» ведет к бесконечному числу драй веров, каждый из которых написан для определенной конфигурации определенного анализатора и определенных задач. Это в точности то, что обнаружила индустрия лабораторных информационных систем.

Следствием этого стала необходимость поиска новых решений, речь о которых пойдет далее в разделе 2. Миф №2. Интеграционные механизмы снижают кон троль врача-лаборанта над результатами.

Этот миф обычно наблюдается в ситуациях, где интеграционный механизм был создан без изучения и учета требований и подходов.

Большинство таких интеграционных механизмов просто переда ют данные из анализатора в ЛИС, не обеспечивая возможности для взаимодействия со специалистом лаборатории. Отсюда появляется мнение о том, что интеграционные интерфейсы не предоставляют достаточный контроль над данными.

Один из вариантов решения данной проблемы.

Интеграционный интерфейс для ЛИС должен быть разработан так, чтобы он мог работать в любом из двух основных способов.

Один из них состоит в том, чтобы интерфейс работал как «черный ящик», при котором врач-лаборант никогда не взаимодействует с про граммным обеспечением (ПО), которое соединяет анализатор с ЛИС.

4 А. Я. Гулиев Это хороший выбор, если интерфейс объединен с достаточно функ циональным программным обеспечением прибора. Специалист лабо ратории может работать с программным обеспечением анализатора, выполнять необходимые вычисления и затем выборочно сообщить о результатах в ЛИС. Если программное обеспечение достаточно функ ционально и гибко, то нет никакой потребности для врача-лаборанта даже видеть интерфейсную программу [2].

В то же время есть много других ситуаций, когда решение с «чер ным ящиком» не является лучшим выбором. Например, данные из одного прибора должны быть объединены с данными из второго, или должны быть выполнены вычисления, которые не поддерживаются программным обеспечением анализатора.

В некоторых случаях программное обеспечение анализатора не обеспечивает селективность, которая требуется специалисту лабора тории. В таком случае может подойти решение, при котором интегра ционный интерфейс позволяет сотруднику лаборатории просмотреть результаты и выбрать правильные диапазоны для каждого элемента.

В этих и других случаях врач-лаборант желал бы иметь интер фейс, с которым можно взаимодействовать, тот, который может об работать данные анализатора и затем предоставить их специалисту для просмотра. Такой тип интерфейса представляет специалисту ла боратории большой контроль над данными, поступающими в ЛИС.

К счастью, уже сейчас имеются наработки такого рода интер фейсов, которые могут работать в обоих режимах. С одними ана лизаторами они будут работать как «черный ящик», с другими как обработчики данных, обеспечивая специалистам настолько полный контроль над данными, насколько требуется.

Миф №3. Лабораторное оборудование поставляется с из начальной возможностью интеграции с ЛИС.

Многие поставщики декларируют в рекламных материалах то, что «интеграция с ЛИС» является одной из возможностей их обору дования.

К сожалению, это большая редкость, чтобы программное обеспе чение анализатора обеспечивало истинный интеграционный интер фейс для ЛИС. В действительности, это часто означает, что ПО ана лизатора выдаст файл в ASCII кодировке и в фиксированном фор мате. В таком случае все равно требуется некоторое интеграционное Перспективы механизмов интеграции ЛИС и мед. оборудования решение. И поиском такого решения приходится заниматься лабора тории. Как следствие, лаборатории начинают требовать, чтобы ин терфейс стал частью полного пакета программного обеспечения обо рудования.

Один из вариантов решения данной проблемы.

Ответом на такое требование должно стать создание партнер ской программы для производителей лабораторного оборудования.

Программа такого рода должна предоставлять производителям воз можность простого способа для поставки интеграционного решения как части их комплексного решения для лабораторий.

Со стороны производителей такой функционал может быть ре ализован через API-интерфейс, позволяя врачу-лаборанту подклю чать любую ЛИС, выбирать из нее рабочие листы и отсылать резуль таты обратно в лабораторную информационную систему, не покидая программу.

Чем больше производителей оборудования примет данную техно логию, тем ближе к истине будут их утверждения касательно легкой интеграции их оборудования с ЛИС.

2.2. Другие перспективы и решения Уже сейчас происходит объединение новых технологий и новых требований, чтобы пересмотреть многие из наших понятий о том, каков интерфейс «оборудование — ЛИС», что он делает и как он ра ботает. Это развитие в интерфейсной технологии помогает создавать новые решения, которые обеспечивают продвинутые функциональ ные возможности, которые проще внедрять и использовать.

В первые годы интеграции оборудования, когда большинство свя зующих интерфейсов программировалось персоналом лаборатории, считалось достаточным иметь интерфейс, который обеспечивал пере дачу данных из прибора в ЛИС. В настоящее время, проблемы, такие как безопасность данных, соответствие регулирующим законам, необ ходимость эффективно управлять большими объемами данных, же лание уменьшить нагрузку на персонал, добавляют дополнительные уровни сложности к процессу интеграции. Интерфейсы «оборудова ние — ЛИС» развились до уровня, на котором могут рассматриваться как инструменты для управления данными, а не просто механизмы передачи данных.

Говоря о мифах интеграции, мы уже определили, что интегра ционные интерфейсы являются наиболее эффективным подходом, 6 А. Я. Гулиев нежели базирование на «драйвер-решениях». Более того, мы опреде лили некоторые функциональные особенности, которым должен об ладать такой интерфейс.

Теперь рассмотрим остальные требования и потенциальные ре шения таких интерфейсов.

На сегодняшний день интеграционные интерфейсы должны обла дать функционалом, позволяющим получать типовые рабочие списки из ЛИС, создавать из них последовательности для систем обработ ки данных анализатора, оценивать и проверять типовые результаты анализов и затем надежно передавать данные в ЛИС. Все это должно достигаться в среде, которая позволяет лабораториям удовлетворять нормативным регулирующим требованиям, гарантирующим безопас ность и точность передаваемых данных. Более того, данные интер фейсы должны не только удовлетворять вышеперечисленным требо ваниям, но и быть более легкими в использовании.

Одним из примеров прозрачности и контроля при решении вы шеперечисленных задач, может стать направление развития, которое обеспечит возможность создания пунктов в меню системы данных анализатора, которые обеспечивают прямой доступ к взаимодейству ющим функциям прибора. Интеграционный интерфейс теперь будет казаться частью общего приложения анализатора, и врач-лаборант сможет автоматически создавать типовые последовательности из ра бочих списков ЛИС, запускать их анализ и сообщать ЛИС о типовых результатах без необходимости покидать приложение анализатора.

Им не придется иметь какое-либо знание о ЛИС или интеграцион ном интерфейсе, поэтому данная возможность сделает работу более легкой [3].

В то же время, безусловным плюсом интерфейсного подхода при интеграции является то, что при их использовании значительно упро щается процесс проектирования и разработки лабораторных инфор мационных систем, поскольку появления такого рода интерфейсов могут явиться катализатором для выработки единого стандарта вза имодействия интеграционных интерфейсов и ЛИС различных разра ботчиков.

Наряду с потребностью в интеграционных интерфейсах, которые проще в использовании, существует необходимость в решениях, ко торые так же проще внедрять. Решением данной задачи является переход от интерфейсов, требующих обширного программирования Перспективы механизмов интеграции ЛИС и мед. оборудования к конфигурируемым решениям, которые обеспечивают гибкость, не требуя программирования.

2.3. Примеры и решения Рассмотрим возможную архитектуру решения, использующего интеграционный интерфейс для решения вышеописанных задач.

Рис. 1. Взаимодействие ЛИС и интеграционного интерфейса Данная схема (Рис.1) показывает возможную топологию, одним из элементов которой является независимый интеграционный интер фейс.

Как видно из схемы, интерфейс, с одной стороны, взаимодейству ет с ЛИС посредством общепринятого протокола XML, значительно упрощая интеграцию с системой. С другой стороны он полностью берет на себя управление парком оборудования лаборатории. При боры с портом RS-232 подсоединяются с использованием простого преобразователя сигнала, не требуя отдельного компьютера. Прибо ры, основанные на PC, подключаются через принт-драйвер и данные от них проходят процесс разбора системой [4].

У интеграционного интерфейса могут быть и дополнительные функциональные особенности в зависимости от того, какой парк оборудования необходимо подключить(например, он может давать 8 А. Я. Гулиев врачу-лаборанту возможность взаимодействовать с данными, либо, напротив, функционировать как «черный ящик»).

А вот пример решения, реализованного специалистами из компа нии Online Lims (рис.2). Как видно со скриншота их интеграционного интерфейса, он представляет собой намного больше, чем связь между базой данных и приборами, предоставляя возможности для управле ния данными с приборов:

• Данные из приборов в крупноформатной таблице;

• Автоматическое или ручное внесение данных из приборов;

• Автоматическое вычисление аналитических результатов;

• Определение пользователем количества цифр после запя той;

• Возможность просмотра необработанных данных из прибо ра;

• Экспорт результатов в различные форматы файлов [5].

Рис. 2. Интерфейс решения Online Lims Перспективы механизмов интеграции ЛИС и мед. оборудования Другой пример — специалисты американской корпорации Labtro nics Inc. ввели концепцию «установочных шаблонов», которые ис пользуют наборы флажков и выпадающих меню для определения интерфейса. «Установочный шаблон» может установить параметры по умолчанию, такие как серверы, методы анализатора, базы дан ных, методы входа в систему и т.д. Специалисты компании считают, что шаблоны не только упрощают внедрение и использование, но и сразу дают представление о том, как сконфигурирован интерфейс, упрощая процессы его изменения и поддержки [6].

Еще одним примером возможной топологии может служить сле дующая иллюстрация (рис.3).

Рис. 3. Топология ЛИС при основной интеграцион ной составляющей Данная иллюстрация показывает вариант, когда интеграционный интерфейс берет на себя часть задач, которые на сегодняшний день чаще выполняются ядром ЛИС.

На самом же деле, фактор взаимодействия с приборами и, со ответственно, получения результатов, может являться достаточной 10 Guliev A. Y.

причиной для того, чтобы рабочие листы, контроль качества и неко торые другие функции управлялись не ЛИС, а интеграционным ин терфейсом. В таком случае он полностью берет на себя задачи управ ления лабораторной составляющей.

Поскольку интеграционные интерфейсы становятся все более сложными, Лаборатории понимают важность развития полного по нимания их требований к интерфейсам, как части их проекта по информатизации.

3. Выводы В прошлом обычной практикой лабораторий было оставить ин теграцию оборудования и ЛИС на конец проекта автоматизации или вообще не интегрировать ЛИС и медицинское оборудование, чтобы снизить издержки. Теперь же лаборатории понимают, что хорошо спланированный подход к интеграции является ключевым для полу чения максимальной выгоды от внедрения ЛИС.

Лаборатории поняли, что в большинстве случаев игнорирование требований по интеграции ЛИС и оборудования во время этапов вы бора и внедрения решения приводит к ошибкам в осуществлении и внедрении конкретного проекта. Когда проект подходит к интегра ционной части, то эти ошибки приходится исправлять или через из менение самой ЛИС или создавая более сложные интерфейсы.

Понимание требований и вариантов интеграции оборудования и информационной системы в начале проекта автоматизации упрощает интеграцию оборудования с системой и повышает вероятность того, что учреждение получит максимальную выгоду, эффективно управ ляя передачей данных между оборудованием и ЛИС.

Новые технологии, изменяющиеся требования и новое понима ние интеграции оборудования и ЛИС делают интеграционную сферу очень интересной для изучения и практического применения.

Список литературы Сайт компании ООО «УниверЛаб» (http://www.univerlab.ru). [1] Сайт компании Autoscribe Ltd (http://www.autoscribe.co.uk). 2. [2] Scientific Computing World (http://www.scientific-computing.com). 2. [3] Сайт компании VelQuest (http://www.velquest.com). 2. [4] Сайт компании Online LIMS (http://www.online-lims.com). 2. [5] Сайт компании Labtronics (http://www.labtronics.com). 2. [6] Сайт компании Stone Bond Technologies (http://www.stonebond.com).

[7] Перспективы механизмов интеграции ЛИС и мед. оборудования Исследовательский центр медицинской информатики ИПС РАН Guliev A. Y.. Future trends of laboratory information management systems and laboratory instruments integration mechanisms // Proceedings of Program Systems institute scientific conference “Program systems: Theory and applications”.

— Pereslavl-Zalesskij, 2009. — p. ??. — ISBN ???-?-??????-??-? (in Russian).

Abstract. New technologies, changing requirements, and a new awareness of the value of instrument-to-LIMS interfacing, make this a very important field for research and practical application. Existing problems and questions are considered in the article. Current trends are being reviewed, suggestions on development are given.

:

ISBN ???-?-??????-??-?. -, УДК 004. А. Е. Пинжин Реализация системы логического вывода на основе структурных функциональных моделей для ряда логических исчислений Рассматривается подход к приведению Хорновских правил, Аннотация.

выраженных на языках ряда логических исчислений (логики высказыва ний, логики первого порядка и дескриптивной логики) к конструкциям теории структурных функциональных моделей. Применение предлагаемого способа интерпретации позволяет использовать алгоритм вывода на струк турых функциональных моделях для доказательства ряда логических тео рем в перечисленных логиках. Представлены результаты эксперименталь ного сравнения производительности с существующими алгоритмами.

1. Введение В настоящее время наблюдается значительный интерес к методам интеллектуальной обработки информации. Среди этих методов весо мое место занимают алгоритмы, обеспечивающие дедуктивное дока зательство логических теорем на основе заданного набора высказва ний. Несмотря на длительную историю развития и накопленный опыт в этой области, эффективность алгоритмов логического вывода оста ется актуальной проблемой. Подход, представленный в [1], предлага ет альтернативный алгоритм вывода на основе теории структурных функциональных моделей (С-моделей) [2]. Первоначально этот ал горитм разрабатывался с целью синтеза структурных программ. В [3] показано, каким образом функциональные связи С-модели могут быть интерпретированы в виде дизъюнктов Хорна. Основной целью настоящей статьи является обоснование возможности трансформа ции задач вывода, сформулированных на базе С-моделей, в логиче ские теоремы классической логики высказываний (ЛВ), логики пер вого порядка (ЛПП), а также дескриптивной логики (ДЛ). Пред ставлено общее описание реализации машины вывода на С-моделях и результаты опытного сравнения производительности с некоторыми существующими алгоритмами вывода на перечисленных логиках.

2 А. Е. Пинжин 2. Основные определения Исходные данные для машины вывода на С-модели поставляются в виде набора схем. Для упрощения рассуждений будем рассматри вать простые схемы с подсхемами без вариантной части и рекурсив ных вхождений (более подробная информация представлена в [2]).

Определение 1. Структурная функциональная модель, представ ляет собой конечную совокупность схем = (1,..., ) Определение 2. Простой схемой объекта будем называть вы ражение вида (1) () = (0 (0 ), 1 (1 ),..., ( )| ), где – имя схемы, 0, 1,..., – собственные атрибуты (величи ны) схемы ;

0, 1,..., – собственные подсхемы схемы, опре деляющие тип соответствующих им атрибутов. Внутренние атрибу ты схемы, принадлежащие атрибуту :, выражаются записью.0,...,.. Каждый тип атрибута, встречающийся в определениях схем С-модели, должен являться примитивным (например, целое число, строка), либо соответствовать схеме, принадлежащей. Вы ражение в завершающей части описания схемы скрывает мно жество функциональных связей схемы.

Определение 3. Функциональная связь (ФС) определяется выра жением вида : 1,..., 0, где – имя, 1,..., – аргументы, 0 – результат ФС. Необходимым ограничением для ФС является то, что атрибуты 0, 1,..., должны являться собственными атрибу тами схемы. Постановка задачи планирования в С-модели может быть представлена следующим образом:

(2) = ( (), 0, 0 ), где – непервичный атрибут схемы, на которой ставится задача, 0 и 0 – наборы имён соответственно исходных и искомых атрибутов, принадлежащих.

3. Интерпретация С-модели Традиционная интерпретация С-модели, содержащей про стые схемы, построенные согласно 1, задает:

для каждой элементарной схемы первичный тип ;

для каждой ФС – некоторое отображение : 1 · · · 0.

Вывод на основе С-моделей для ряда логических исчислений Согласно методу интерпретации спецификаций, приведенному в [3], иерархия вложенных атрибутов может быть представлена следу ющим образом:

().(01 (01 ),..., 0 (0 ));

.01 (01 ).01.(11 (11 ),..., 1 (1 ));

..., где все. Переход к примитивным типам позволяет задать интерпретации для различных логических исчислений.

3.1. Логика высказываний Каждой примитивной величине ставится в соответствие при митивное высказывание, а функциональный символ интерпрети руется как знак логического следствия. Тогда множество ФС схемы может быть представлено в виде следующего выражения:

0 01 · · · 0,..., 1 · · ·, т.е. в виде набора Хорновских дизъюнктов:

(3) 0 ¬01... ¬0,..., ¬1... ¬ Задача планирования 2, при 0 = {1,..., }, 0 = {+1,..., }, для постановки задачи проверки выполнимости набора высказыва ний (sat-problem) интерпретируется как 0 0 и, совместно с 3, соответствует:

(4) 1,...,, ¬+1,..., ¬ Приведенная интерпретация позволяет использовать алгоритмы вы вода на С-модели [1] для автоматического доказательства весьма об ширного множества теорем.

3.2. Логика первого порядка Во многих классических работах, например [4], описывается ме тод приведения вывода на логике первого порядка (ЛПП) к выводу в логике высказываний. Приведем некоторый набор высказываний ЛПП, находящихся в стандартной форме и сформулируем задачу вы вода:

(0 () 01 () · · · 0 (),..., () 1 () · · · (), (5) 1 (),..., (), ¬+1 (),..., ¬ ()) Вполне очевидно, что пропозиционализация этих высказываний при водит теорему к виду 3, 4, а значит и к 2.

4 А. Е. Пинжин 3.3. Дескриптивная логика Интерпретация задачи вывода для дескриптивной логики (ДЛ) представляет интерес, в частности, в связи с интенсивным развитием парадигмы Semantic Web, где дескриптивная логика находит широ кое применение. В ряде источников, например [5], приводится сопо ставление логики первого порядка и дескриптивной логики (ДЛ). Из вестно, что выражения ДЛ могут быть приведены к высказываниям ЛПП, если они не вовлекают в предикаты более двух переменных. В таблице 1 приведены некоторые базовые правила трансформации.

ДЛ ЛПП T F () (() ()) (() ()) (() ()) Соответствие выражений ДЛ и ЛПП Таблица 1.

Хорновские правила в ДЛ записываются в виде аксиом вида:

0 01 · · · 0, что эквивалентно следующему выражению ЛПП:

0 () 01 () · · · 0 () Задача категоризации в ДЛ: 0 ? аналогичным образом трансформируется в выражение ЛПП. Все это в совокупности поз воляет сформулировать следующую постановку проблемы 5 в виде правил ДЛ:

0 01 · · · 0,..., 1 · · ·, (6) 1 (),..., (), +1 (),..., () 4. Экспериментальные результаты Реализация машины вывода на С-модели подробно описана в [1].

Приведем здесь лишь краткое описание основных модулей програм мы (рис. 1).

Вывод на основе С-моделей для ряда логических исчислений Структура машины вывода на С-модели Рис. 1.

Для целей сопоставления производительности были разработаны конвертеры формата данных С-модели в различные форматы [6], [7], [8], [9], используемые машинами вывода, выбранными для опытного сравнения. В таблице 2 приведен список реализаций машин вывода, вид логики и формат исходных данных.

Машина вывода Логическое исчисление Формат данных miniSat (sat4j) ЛВ cnf Darwin 1.4.1 ЛПП tme paradox2.2 ЛПП tptp-fof iProver0.2 ЛПП tptp-fof Pellet ДЛ owl-rdf Форматы данных машин вывода Таблица 2.

6 А. Е. Пинжин Поясним выбор реализаций машин вывода. Пакет Sat4j содер жит реализацию алгоритма miniSat, который показал максималь ную производительность согласно итогам конкурса по решению SAT проблемы в 2006 г. [10]. Darwin, Paradox, iProver – являются номи нантами конкурса CADE (Conference on automated deduction) ATP System Competition (CASC) 2007, проводимого ежегодно в рамках конференции по автоматизированному логическому выводу [11]. От метим, что реализацию Vampire 8.0/9.1 не удалось задействовать по причине закрытого описания входных параметров. Пакет Pellet счи тается одним из наиболее эффективных среди свободно распростра няемых реализаций машин вывода на ДЛ [12]. Для целей сравнения выполнялась генерация и последующая конвертация схем с количе ством ФС от 10 до 250 и равным числом входных атрибутов. Ар гументы и цели ФС связывались таким образом, чтобы обеспечить необходимость обработки всех элементов при осуществлении вывода.

Результаты испытаний приведены на рис. 2. Отметим, что при изме рении времени работы алгоритмов на ЛПП и ДЛ учитывается время загрузки исходных данных (согласно требованиям CASC [11]), поэто му на графике (а) результаты работы алгоритма вывода на С-модели отличаются от аналогичных результатов (б) и (в).

Вывод на основе С-моделей для ряда логических исчислений (а) (б) (в) Cравнение производительности машин выво Рис. 2.

да (а – на ЛВ, б – на ЛПП, в – на ДЛ) 8 А. Е. Пинжин 5. Заключение Безусловно, приведенные результаты испытаний нельзя считать точным показателем относительной производительности алгоритмов.

Основной целью проведения тестов являлось обоснование того, что предлагаемый алгоритм может быть использован для вывода в раз личных логиках, показывает сопоставимые показатели эффективно сти и способен составить конкуренцию существующим реализациям.

Особо следует отметить, что в расчет издержек не включались за траты на представление исходной модели в виде специальных струк тур данных (компиляция схем), на которых основан алгоритм вывода на С-моделях. Эти структуры подготавливаются однократно и могут быть использованы для постановки любых задач, допустимых в дан ной модели, однако возможность внесения изменений в подготовлен ные структуры данных остается предметом дальнейших исследова ний. Из этого следует, что на текущий момент практическое приме нение предлагаемого алгоритма структурного вывода обосновано и эффективно для достаточно устойчивых моделей.

Список литературы [1] Новосельцев В. Б., Пинжин А. Е. Реализация эффективного алгоритма // Известия Томского поли синтеза линейных функциональных программ технического университета. – Т. 312, № 5, 2008, c. 32–35. 1, 3.1, – [2] Новосельцев В. Б. Теория структурных функциональных моделей // Си бирский математический журнал. – Т. 47, № 5, 2006, c. 1014–1030. 1, – [3] Новосельцев В. Б. Эффективный нерезолютивный вывод для ограниченного исчисления хорновских дизъюнктов // Известия Томского политехнического университета. – Т. 312, № 5, 2008, c. 94–97. 1, – [4] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA). – 2-е изд.: Вильямс, 2007. — 381–384 c. 3. – [5] Baader F., Calvaneze D., McGuiness D. L., Nardi D., Patel-Schneider P. F.

The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, and Applications:

Cambridge University Press, 2003. — 154–156 c. 3. [6] SAT DIMACS Challenge – Satisfiability: Suggested Format: Электронный ре сурс, 1993, Режим доступа:

ftp://dimacs.rutgers.edu/pub/challenge/satisfiability/doc/satformat.tex. [7] TME input specification: Электронный ресурс, Режим доступа:

http://www.uni-koblenz.de/ag-ki/Systems/Protein/tme-syntax.txt. [8] TPTP syntax v3.5.0: Электронный ресурс, Режим доступа:

http://www.cs.miami.edu/ tptp/TPTP/SyntaxBNF.html. [9] OWL Web Ontology LanguageGuide: Электронный ресурс, 2004, Режим до ступа: http://www.w3.org/TR/owl-guide/. Вывод на основе С-моделей для ряда логических исчислений [10] SAT-Race 2006: Runtime comparison of all SAT-Race solvers: Электронный ре сурс, 2006, Режим доступа: http://fmv.jku.at/sat-race-2006/analysis.html. [11] The CADE ATP System Competition, The 21st International Conference on Automated Deduction: Электронный ресурс. – Bremen, Germany, 17, Режим – доступа: http://www.cs.miami.edu/tptp/CASC/21/. [12] Sirin E., Parsia B., Grau B. C., Kalyanpur A., Katz Y. Pellet: A Practical OWL-DL Reasoner, № CS 4766. – University of Maryland, College Park, USA, – 2005. Томский Политехнический Университет A. E. Pinzhin. Realization of a reasoner based on structural functional models // Proceedings of Program Systems institute for several types of logical calculus scientific conference “Program systems: Theory and applications”. — Pereslavl Zalesskij, 2009. — p. ??. — ISBN ???-?-??????-??-? (in Russian).

Presented an approach for transformation of Horn clauses, expressed in several Abstract.

logical calculus (propositional logic, first-order logic and descriptive logic) into structural functional models theory constructions. Proposed interpretation method allows to use infer ence algorithm based on structural functional models for proving logical theorems expressed in the logics listed above. Experimental results of performance comparison with existing algorithms are shown.

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, 519.68+316. УДК С. А. Амелькин, С. В. Знаменский Информационная поддержка организации сложной совместной деятельности Аннотация. Проблема организации информационной поддержки слож ной совместной деятельности рассматривается на примере экспертизы на учных проектов в конкурсах. Формулируются базовые требования, предъ являемые к информационной системе.

Проблема информационной поддержки организации сложной совместной деятельности возникла [1] в ходе реализации информаци онной системы учебных практик и научно-практических конферен ций Университета города Переславля имени А.К.Айламазяна. Алго ритмы решения такой проблемы могут использоваться в других ви дах деятельности, но наиболее рельефно она проявляется на примере экспертизы научных проектов.

1. Принципы эффективной экспертизы проектов Постановка задачи. Рассмотрим конкурс научных проектов, объявленный некоторым фондом. На конкурс подано n проектов.

Пусть целью конкурса является отбор таких m n проектов, кото рые наилучшим образом удовлетворяют условиям конкурса. Отбор проектов осуществляется k экспертами, каждому из которых пред лагается для оценки l проектов (kl n). Условия конкурса пред ставляют собой набор критериев, степень соответствия которым для каждого из проектов оценивается экспертами.

Требуется определить:

(1) Алгоритм выбора проектов, предлагаемых каждому из экс пертов;

(2) Методику проведения экспертизы, которая включает прави ло измерения соответствия проекта каждому из критериев, условия обмена информацией между экспертами и авторами проекта;

(3) Алгоритм сведения оценок экспертов в общую оценку и пра вило выбора m лучших проектов.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 09-07-00407.

2 С. А. Амелькин, С. В. Знаменский Процесс проведения экспертизы должен удовлетворять следую щим взаимно противоречивым принципам:

1а. Принцип компетентности. Эксперт должен работать толь ко с теми заявками, по которым он может составить компетентное мнение.

1б. Принцип независимости. Эксперт не должен быть связан с авторами проекта деловыми обязательствами (например, работать в одной и той же организации) во избежание конфликта интересов.

2а. Принцип равенства. Окончательное решение должно вы рабатываться единовременно назначенными экспертами на равных основаниях.

2б. Принцип репутации. Влиятельность эксперта должна уве личиваться при активном и результативном участии в экспертизе проектов и, наоборот, падать при проявлениях некорректного, непро фессионального или пассивного поведения в ходе экспертизы. Авто ры и эксперты с устойчиво низкой репутацией могут подпадать под дополнительные ограничения.

3а. Принцип оценки. Количество отобранных проектов может быть меньше m при низком общем уровне качества заявок, поэтому необходимо учитывать абсолютные показатели качества проектов.

3б. Принцип сравнения. Количество отобранных проектов не может быть больше m, даже при высоком общем уровне качества проектов. Поэтому на множестве всех проектов должно быть на ос новании оценок экпертов определено отношение полного строгого по рядка. Это означает, что один и тот же эксперт не может выставить двум проектам одинаковые оценки.

Многочисленные существующие системы основаны на стратифи кации данных с использованием балльных шкал оценок, по которым эксперт с обоснованием квалифицирует заявку и которые являются основание для принятия решений руководящим органом. Если балль ная шкала достаточно прозрачная и обоснованная, то по ней оказы вается слишком много работ и одинаковой интегральной оценкой, что приводит к принятию окончательного решения без учета мнений специалистов, что приводит к произвольному решению задачи отбо ра проектов, а значит, к неоправданному повышению риска ошибки из-за отсутствия компетентности в далеких областях.

Для предотвращения возможности совпадения результатов экс пертизы требуется ввести единую шкалу с достаточно большим (тре буются тысячи) числом градаций итогового числового показателя.

Организация совместной деятельности Даже если кто-то создаст такую шкалу, наивно рассчитывать на то, что каждый эксперт ее глубоко изучит и безупречно правильно при менит к каждой заявке. Получается, что использование такой шкалы резко повышает вероятность неудачного решения. Эксперт должен не только ставить семантически значимую абсолютную оценку проекту, но и сравнивать заявки, и мотивировать результаты сравнения. По этому оправдано использование сложных шкал оценки, сочетающих стратификацию и составление линейного порядка в каждой страте на основе заданного отношения предпочтения.

4а. Принцип анонимности. Участие эксперта в оценке должно быть надежно анонимным. Доступная авторам и другим экспертам информация не должна позволять вычислить эксперта.

4б. Принцип открытости. Максимально возможная часть ме ханизма принятия решений должна быть открыта для прозрачного оперативного контроля правильности работы экспертами и заявите лями в ходе рассмотрения заявки. После принятия решения коррект ность работы в целом должна быть доступна контролирующим ор ганам в форме, удобной для проверки правильности учета мнений экспертов.

5а. Принцип согласия. Эксперты должны выработать общее согласованное с автором мнение о каждой заявке.

5б. Ограничение времени экспертизы. Процесс экспертизы проектов должен быть завершен в определенный срок. Продолжи тельность экспертизы не может быть слишком большой, так как в противном случае возникает неопределенность проведения исследо вательских работ (отсутствие финансирования в начале проекта не позволяет начинать работы по проекту, затем, в случае положитель ного решения, сроки выполнения работ оказываются неоправданно сжатыми).

Экспертиза затрагивает интересы больших коллективов и при нимающий решение эксперт должен быть надежно защищен от воз можных попыток силового давления со стороны заявителей. Как бы тщательно ни прорабатывались формы заявок, неизбежны ситуа ции, в которых обмен информацией между экспертами или получе ние дополнительной информации от автора позволяет избежать гру бой ошибки в оценке работы. Отсюда, в частности, вытекает, что традиционные подходы, основанные на сборе экспертных оценок с 4 С. А. Амелькин, С. В. Знаменский последующей обработкой, характеризуются существенной вероятно стью ошибки. В любой момент может всплыть информация, требую щая немедленной корректировки результата.

Сформулированные принципы трудно совместимы в рамках еди ной системы. Например, открытость противоречит анонимности. Ра зумеется, контролирующие органы должны a posteriori иметь воз можность выборочно раскрывать экспертов, но только оставляя об этом четкий след в системе.

В следующем параграфе будет показано, что очевидные проти воречия между принципами могут быть по сути разрешены надле жащей системой информационной поддержки.

2. Схема организации экспертизы Оставляя за рамками данной публикации подготовку условий конкурса, включающих требования к заявке и формирование кор пуса экспертов, сосредоточимся на совместной выработке решения.

Начинается она с распределения работ между экспертами. Это должно делаться непредсказуемо, но с учетом возможностей экспер тов, которые должны быть выяснены при получении от них согласия на работу.

Эти возможности должны ограничивать назначения как по ко личеству, так и по тематике, не допуская перегрузки эксперта и на значения ему выходящих за рамки его компетенции заявок.

2.1. Назначения на экспертизу Для назначений на экспертизу известны два демократических подхода • автоматический случайный выбор [2] на основе сопоставле ния профилей экспертов и заявок (профили могут включать в себя коды рубрик по рубрикатору проектов, ключевые сло ва и фразы, а также явное перечисление рассмотренных ра нее проектов, наиболее близких по тематике);

• выбор заявок самими экспертами с последующим дораспре делением неразобранных заявок.

Первый подход часто приводит к неудачным назначениям из-за несовершенства классификаций и неполноты наборов ключевых слов.

Второй часто приводит к тому, что мнения эксперта объективно не Организация совместной деятельности принимаются во внимание (например, если все выбрали 5 одинаковых заявок из 100).

(1) Распределение по профилям применяется для предваритель ного отбора статей с трехкратным (к примеру) перекрытием по количеству и как правило не включающий своих заявок и заявок от (в том числе бывших) соавторов и (в том числе бывших) сотрудников.

(2) Эксперту предлагается ранжировать заявки по уровню ком петентности в них.

(3) Назначения выравниваются с максимально возможным уче том мнений эксперта (заявку придется рассмотреть даже ес ли каждый эксперт нашел более близкие ему по тематике) На сегодня этот подход представляется наиболее эффективным, но задача оптимального распределения заявок на экспертизу слиш ком сложна для того, чтобы говорить об окончательности решения.

2.2. Фазы экспертизы Когда работам назначены эксперты, обязанные принять по ним окончательные решения, рассмотрение каждой заявки переходит в ознакомительную фазу, цель которой составить согласованное с ав тором объективное совместное заключение по каждой заявке, лако нично и полно отражающее как наиболее сильные и наиболее слабые ее стороны. Задача формулирования заключения решается организа цией анонимного обмена информацией между экспертами и автором.

Ознакомительная фаза завершается утверждением согласован ного заключения и заявка переходит в фазу принятия решений по заявкам.

Интерфейс эксперта должен помочь ему ценой минимальных уси лий достичь согласия с другими экспертами и довести разделение своей части заявок до окончательного и согласованного. При этом интерфейс не должен подталкивать эксперта к необдуманным реше ниям.

2.3. Интерфейс эксперта В качестве инструмента согласования экспертных мнений по ста тье предлагается интерфейс анонимной дискуссии, нацеленный на 6 С. А. Амелькин, С. В. Знаменский (1) согласованное со всеми экспертами и автором экспертное за ключение по каждой экспертируемой заявки, корректность отражения в котором наиболее сильных и слабых сторон проекта подтверждены автором и каждым экспертом.

(2) совместное решение экспертов по принятию или отказе.

Эксперту для этого должны быть доступны:

(1) Предложенные экспертами варианты заключений на те за явки, на которые данный дал свой вариант заключения.

(2) Возможность пометки заведомо некорректного (пристраст ного, непрофессионального) заключения ("желтая карточ ка";

эксперт, получивший такую от половины других экс пертов заявки отстраняется от экспертизы).

(3) Статистика пометок других экспертов на каждом заключе нии.

(4) Возможность написания замечаний по заключениям.

(5) Возможность отправить автору запрос на дополнительную информацию.

(6) Возможность просмотра полученной от автора дополнитель ной информации.

(7) Возможность изменить свое заключение либо выделить чу жое заключение как лучшее.

Когда эксперты согласуют проект заключения по заяв ке, оно становится доступным автору с возможностью моти вированно оспорить (вдруг от экспертов ускользнула суще ственная особенность) или согласиться.

После получения согласия автора с заключением экспер тов у эксперта добавляются возможности:

(8) Видеть текущий конкурс (отношение суммарного требуемо го объема финансирования по заявкам, по которым не при нято решение, к нераспределенной в данный момент сумме).

(9) Отметить заявку как одну из лучших, достойных поддержки (эксперт готов подписать положительное заключение).

(10) Отметить заявку как одну из худших, не достойных под держки (эксперт готов подписать отрицательное заключе ние).

Организация совместной деятельности (11) После отметки заявки должно становиться видно наличие противоположных отметок и остаться возможность поме нять свое мнение на противоположное. Многократное ис пользование этой возможности должно отрицательно сказы ваться на репутации эксперта, компенсируя положительный эффект от достижения согласия по статье.

2.4. Сложность реализации Сочетание перечисленных принципов в одной информационной системе является трудной задачей, не имеющей устойчивого реше ния. Любое найденное решение проявит свои недостатки и потребует перестройки системы. Поэтому интерфейс эксперта потребует внесе ния изменений и усовершенствований в ходе эксплуатации.

Требуется разработать устойчивую к таким перестройкам систе му. Прежде, чем сформулировать требования к такой системе, рас смотрим общий план ее функционирования.

Неоднозначная формализуемость перечисленных принципов да ет основание обобщить постановку задачи и вести речь о системе поддержки сложной совместной деятельности, которая в равной ме ре может быть ориентирована на решение этой или иных сходных задач.

2.5. Оценка и сравнение проектов В процессе дискуссии между экспертами и автором проекта вы рабатывается заключение о качестве данного проекта. Такое заклю чение, данное в словесной форме, требуется формализовать для то го, чтобы иметь возможность сравнения проектов. Процесс аноним ной дискуссии позволяет получить требуемую информацию о каче ственных характеристиках каждого проекта, возможность организа ции дискуссии, позволяющей сравнить проекты, сомнительна. Дей ствительно, в процессе дискуссии не предусмотрено согласование по зиций авторов нескольких проектов, кроме того, вероятность полу чения согласованного мнения экспертов убывает с увеличением чис ла экспертов. Вместе с тем, наличие небольшого числа экспертов, оценивающих один и тот же проект, не позволяет ввести отношения предпочтения. Поэтому, задача формализации оценки и сравнения проектов может быть решена в три этапа:

8 С. А. Амелькин, С. В. Знаменский • Определение оптимального числа экпертов, оценивающих один проект, а также среднего количества проектов, пред лагаемых одному эксперту;

• Построение пространства оценок проектов, введение на этом пространстве метрики и отношения предпочтения;

• Определение средней оценки по множеству экспертов для каждого проекта. Заполнение матрицы парных сравнений проектов, проверка на транзитивность. Составление линей ного порядка на множестве проектов.

Такой алгоритм аналогичен алгоритму восстановления оценок объектов методами коллаборативной фильтрации [3].

3. Требования к информационной системе Базовая функциональность • Персонализация бизнес-процесса: все относительно важные текущие дела каждого сотрудника, вплоть до участия в от крытых обсуждениях, должны быть всегда на виду. Инди кация важности дела должна немедленно отражать измене ния приоритетов руководства, отмены заданий, завершение работ, изменение состава рабочей группы или роли в ней пользователя и изменение приоритетов конкретного контек ста для пользователя.

• Cтандарты качества ISO 9000-9001 и ГОСТ Р ИСО 15489:

ролевое обсуждение и корректный учет всех мнений при принятии решений.Любому решению предшествует прото колируемый обмен открытыми и порой конфиденциальными сообщениями в ходе ролевой дискуссии и прозрачное авто матическое сведение всех выраженных оценок в новый ста тус документа.

• Трекинг вклада каждого сотрудника: общая динамика ак тивности и результативности участников, а также точный учет и формальная оценку кто и насколько задерживает об суждение и другие дела.

Фундаментальная проблема Cтруктура, содержание деятельности и отчасти даже цели ор ганизации непредсказуемо изменчивы и потому ценность различных фрагментов текущей информации для будущей деятельности невоз можно сравнивать.

Организация совместной деятельности Отсюда необратимые потери доступа к неожиданно вновь оказав шейся ценной информации. Масштабы потерь возрастают с усилени ем защиты от несанкционированного доступа. Особые требования:

(1) Полная ретроспективность: любой запрос может быть дан с дополнительным указанием (прошедшего) момента времени и ответ на него должен быть ровно таким, каким он был бы на указанный момент. Разумеется, в контекстах с ограничен ным доступом ретроспективный запрос также ограничива ется в соответствии с сегодняшним статусом пользователя.

Изменить прошлое невозможно ("парадокс времени").

(2) Контекстная автономность: каждый организационный кон текст (т.е. вся организация, любое подразделение, комис сия, совет, рабочая группа, класс проектов, конкретное де ло или мероприятие, требующее ролевого взаимодействия различных сотрудников) допускает произвольные измене ния структуры и обрабатывающего программного кода. По бочные эффекты на результатах обработки запросов, не свя занных с этим контекстом, недопустимы.

В рамках контекстно автономной системы любые подразделения могут при полном сохранении информационной поддержки дробить ся, сливаться, переподчиняться, обретать или терять самостоятель ность, открываться или засекречиваться и произвольно перепрофи лироваться. На поддержке остальных подразделений это никак не будет сказываться.

Система может взаимодействовать с внешними системами и сер висами.

В модульной системе организация или рабочая группа обычно использует различные модули (почта, чат, вики, календарь, распи сание,...), любые изменения в ролевом доступе требуется произво дить в нескольких модулях. Если система контекстно-автономна, то сложность точного своевременного внесения связанных изменений в каждый модуль концентрируется в рамках контекстов. Администри рование доступа становится прозрачным и действенным.

4. Заключение Контекстно-автономная система «edu.botik» разрабатывается си лами студентов УГП имени А. К. Айламазяна [4] и проходит опыт ную эксплуатацию на базе Переславского научно-образовательного 10 С. А. Амелькин, С. В. Знаменский комплекса. Работающий прототип успешно используется для под держки перекрестного рецензирования работ, представляемых на на учные конференции. [5, 6].

Список литературы [1] Знаменский С. В. Хорошо масштабируемое автономное администриро вание доступа // Тр. междунар. конф. "Программные системы: теория и приложения Переславль-Залесский, октябрь 2006. – Т. 1. – М.: Наука, – – Физматлит, 2006, c. 155-169. (document) [2] Степанов Д. Н. Алгоритм назначения рецензентов как часть проведе ния научных конференций при поддержке информационной системы UPIS // Международная конференция "Программные системы: теория и прило жения Переславль-Залесский, апрель 2008. – Т. 1. – Переславль-Залесский:

– – изд.-во «Университет города Переславля», c. 155-169. 2. [3] Wang J., de Vries A., Reinders M. J. T. Unifying Userbased and Itembased Collaborative Filtering Approaches by Similarity Fusion. – Seattle, Washington, – USA, 2006. 2. [4] Знаменcкий С. В., Живчикова Н. С., Титова Е. В. Описание системы «Бо тик». – Переславль-Залесский, 2009, доступ: http://wiki.botik.ru/IS4UGP/.


– [5] Сайт Международной конференции «Программные системы: теория и приложения». – Переславль-Залесский, 2009, доступ: http://edu.botik.ru/ – psta2009/. [6] Сайт Молодежной научной конференции «Наукоемкие информационные технологии». – Переславль-Залесский, 2009, доступ: http://edu.botik.ru/ – sit2009/. Исследовательский центр системного анализа ИПС РАН S. A. Amelkin, S. V. Znamenskij. Informational Support of Complex Collabo ration // Proceedings of Program Systems institute scientific conference “Program systems: Theory and applications”. — Pereslavl-Zalesskij, 2009. — p. ??. — ISBN ??? ?-??????-??-? (in Russian).

Abstract. Scientific project expertise activity is an example of complex collaboration ac tivity. The problem of informational support of this activity is considered. The basic requirements for the information system are proposed.

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, УДК И. В. Гордин Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения — ключевые категории экологической информатики Аннотация. Мониторинг источников загрязнения — важнейшее направ ление экологической кибернетики и информатики. Однако значительная часть источников не контролируется. Программы природоохранных меро приятий оказываются сосредоточенными только на управлении теми пото ками загрязнений, которые оказались под контролем. В результате эффек тивность программ существенно снижается. Проблема изучается на приме ре охраны водных ресурсов.

Универсальным принципом синтеза оптимальных систем управ ления на всех иерархических уровнях решения задачи устойчивого развития регионов и планеты в целом является надежность эколо гического мониторинга по всем значимым параметрам. Однако для ряда объектов не только отсутствуют системы надежного мониторин га, но неадекватны сами представления о необходимом и достаточном множестве координат, которые должны идентифицироваться и кон тролироваться. Рассмотрим эту проблему экологической информати ки на примере систем управления качеством водных ресурсов.

Со второй половины прошлого века все развитые страны пред приняли колоссальные усилия с целью радикального оздоровления экологической и санитарно-эпидемиологической ситуации на своих водных объектах. Пик водоохранного строительства в России при шелся на 1970-1980-е годы и ознаменовался выдающимися достиже ниями в деле сокращения сброса сточных вод за счет повсемест ного строительства городских и поселковых очистных сооружений, мощных систем очистки и оборотного водоснабжения во всех отрас лях промышленности, замкнутых систем водопользования для це лых промрайонов с городскими жилыми массивами и прилегающими сельхозугодиями [1], [3], [4].

2 И. В. Гордин И, естественно, главный научный и практический интерес пред ставляет конечная эффективность проводимых мероприятий, их фак тическое влияние на качество воды в бассейнах. Однако даже в пе риод наиболее интенсивного водоохранного строительства экологиче ский мониторинг не фиксировал улучшения качества воды по целому ряду важнейших показателей. Как объяснение этого факта неэффек тивности колоссальных капиталовложений в гидроэкологии возник ли три гипотезы, сыгравшие значительную роль в развитии приро доохранной теории и практики [2], [4].

Первая гипотеза: строящиеся очистные сооружения по ряду ингредиентов неэффективны. Самым масштабным доказательством этого положения является неспособность станций механико-биохи мической очистки, т.е. подавляющего большинства городских, посел ковых и общезаводских очистных сооружений, задерживать азот и фосфор. При этом водоохранное строительство оказывается индиф ферентным к предельно актуальной проблеме эвтрофирования (цве тения) водоемов.

Практическим выводом первой гипотезы является необходимость совершенствования локальных, общезаводских, городских очистных сооружений (ГОС), строительство станций доочистки сточных вод, прошедших механико-биохимическую очистку. И на этом направле нии достигнуты выдающиеся технологические результаты. В част ности, в табл. 1 представлены характеристики одной из отечествен ных систем доочистки [1]. Данная автоматизированная установка эффективно удаляет из сточных вод взвешенные вещества, органи ку, патогенную микрофлору, аммоний. Фосфаты проходят установку практически беспрепятственно, и для их удаления система дополнена специальным автоматизированным блоком физико-химической обра ботки.

Радикальным решением экологических проблем полагается со здание оборотных систем водоснабжения и замкнутых систем водо пользования промрайонов на базе повторного использования в про мышленном и сельскохозяйственном производстве кондиционирован ных городских и промышленных сточных вод.

Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения Загрязняющие Вход Выход системы вещества системы Первая Вторая ступень ступень Взвешенные, мг/л 7,0-14,0 4,8-7,0 0,5-2, Органические, мг БПК /л 6,0-18,0 4,0-8,0 1,6-4, Микробное число, 36-85 14-23 6- тыс.клеток/мл Аммоний, мг/л 5,5-9,2 3,0-4,9 0,3-1, Фосфаты, мг/л 5,1-7,7 4,8-7,2 4,6-7, Таблица 1. Эффективность автоматизированной системы доочистки Вторая гипотеза: действующая система мониторинга не спо собна зафиксировать все изменения, которые происходят в бассейнах под влиянием негативных и позитивных антропогенных воздействий.

С этим нельзя не согласиться, когда из тысяч примесей нормируют ся только сотни и только 20-30 из них надежно измеряются. Причем пространственно-временная сетка этих измерений назначается не из соображений регистрации тех или иных переходных процессов по тео реме Котельникова, а исключительно из возможностей химлаборато рий.

Практический вывод: необходимость создания технически совер шенных систем мониторинга, позволяющих всесторонне отследить и проанализировать последствия проводимых водоохранных меропри ятий.

Надо заметить, что если в технологических проработках (вклю чая и аспект автоматического регулирования технологических про цессов) мы долгое время соперничали с развитыми странами, то в об ласти гидроэкологического мониторинга отставание всегда было яв ным. И главная причина - аналитическая база. Уже начиная с 1970-х годов США надежно идентифицировали в природных водах более 1500 органических соединений.

Третья гипотеза, разрабатываемая с позиций экологической информатики, главной причиной неэффективности природоохран ных программ считала неадекватность их исходной информационной базы. И в первую очередь, неполноту блока «Источники загрязненя»

[1], [2].

Источники загрязнения всегда были одним из главных предметов теоретической и практической экологии. Многообразие источников 4 И. В. Гордин требовало самых разных классификационных признаков: гидравли ческая и массовая мощность;

физико-химический и биохимический состав стока;

принадлежность к генерирующей отрасли, предпри ятию;

степень токсикологической, санитарной, эпидемической, эко логической опасности;

точечность, канализованность, распределен ность, диффузность;

стационарность (временная), нестационарность, стационарность (пространственная), мобильность, штатность, ава рийность и т.д.

Но системный анализ показывал, что для объяснения сложив шейся в водоохранном проектировании и строительстве ситуации в названное классификационное пространство необходимо ввести прин ципиально новые координаты из области информатики. При опре делении источников загрязнения бассейна разработчики водоохран ных проектов используют известную форму 2тп-водхоз, достаточно детально учитывающую контролируемые канализационные выпуски.

При этом действия неконтролируемых источников загрязнения бас сейна как бы не существуют. Нарушаются важнейшие положения си стемного анализа (определение полной группы событий, определение полного вектора возмущающих воздействий).

Опираясь на общие положения кибернетики и информатики, тре тья гипотеза не является вместе с тем теоретической абстракцией.

Она разрабатывается по мере все более детального эксперименталь ного изучения невидимых, неучитываемых поступлений загрязняю щих веществ в природную гидросферу (и канализованных, и диф фузных). Приведем два эпизода анализа этих латентных процессов, которыми автор занимался в Кузбассе в докризисный период.

На заводе «Электромашина» (Прокопьевск) синтезировалась ав томатизированная станция нейтрализации сточных вод гальваноце ха. Здесь возникали интересные кибернетические задачи управления потоками. Кислотные стоки использовались взамен товарных реа гентов в реакторах восстановления шестивалентного хрома бисуль фитом натрия (оптимум проведения реакции рН = 2,5), щелочные направлялись в реакторы окисления цианидов (оптимум проведения реакции рН = 11,5) и т.д. Создание таких АСУ ТП является одной из самых творческих задач автоматического регулирования процес сов очистки сточных вод.

В ходе исследования системы водоотведения в карту экспери ментального контроля наряду с производственными выпусками был Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения включен и замыкающий колодец неконтролируемой ливневой кана лизации промплощадки. Концентрации металлов колебались пример но одинаково как в производственных сточных водах, так и в условно чистом стоке ливневой канализации. Выделялись только аварийные прорывы технологического раствора меди через автоматизирован ный электрокоагулятор. По ХПК, БПК, нефтепродуктам ливневой сток оказался несоизмеримо хуже производственного. В то время как максимумы нефтезагрязненности производственных сточных вод не поднимались выше 5-6 мг/л, в ливневой канализации зафиксирова ны концентрации до 9600 мг/л. Первым потоком предстояло заняться на базе АСУ ТП, чтобы сделать его еще менее опасным для природ ной гидросферы. Вторым вообще не надо заниматься, поскольку он проходит в отчетности 2тп-водхоз по графе «условно-чистый». Эти локальные сопоставления заставили серьезно усомниться вообще в правильности путей, на которых техническая кибернетика ищет вы ход из гидроэкологического кризиса.


Другой промплощадкой исследования феномена неконтролируе мого загрязнения стал Томь-Усинский ремонтно-механический завод (Междуреченск). Территория завода занимает 28,5 га, в том числе:

застройка 5 га, твердые покрытия 0,7 га, зеленые насаждения 1,5 га.

Источники водоснабжения предприятия: городской водопровод — тыс.м3 /год, технический водозабор из Томи — 80 тыс.м3 /год. Сброс хозяйственно-бытовых сточных вод в городскую канализацию — тыс. м3 /год, производственных на заводские очистные сооружения — 30 тыс.м3 /год. Таким образом, безвозвратные потери составляют тыс.м3 /год, т.е. 41% общего водопотребления.

Такой водохозяйственный баланс вызвал серьезные сомнения.

Были проведены детальные расчеты реальных потерь воды. Потери на испарение и капельный унос в градирнях оценены в 7,5 тыс.м3 /год, расход на полив территории и зеленых насаждений 3 тыс.м3 /год, про чие расходы 0,5 тыс.м3 /год. Итого 11, но никак не 61 тыс.м3 /год. К неизвестно куда девающимся 50 тыс.м3 /год сточных вод необходимо прибавить как минимум 65 тыс.м3 /год тало-дождевых вод, форми рующихся на площадке. Таким образом, из 202 тыс.м3 /год годово го объема водоотведения 30 тыс.м3 /год реально контролируются и очищаются на заводских сооружениях, 57 тыс.м3 /год контролируют ся только количественно (перекачиваясь на ГОС) и 115 тыс.м3/год (57%) оказываются абсолютно неконтролируемыми. Как они уходят 6 И. В. Гордин в природную гидросферу и сколько привносят в нее загрязняющих примесей, неизвестно.

Графики загрязненности выходящих с завода потоков изображе ны на (рис.1).

Рис. 1. Динамика среднемесячных концентраций за грязняющих веществ в сточных водах Томь–Усин ского завода: 1 — производственный сток, 2 — очи щенный производственный сток, 3 — хозяйственно бытовой сток, 4 — сток дренажного канала-коллек тора Сезонный ход концентраций взвешенных и нефтепродуктов гово рит о несомненном проникновении в производственную канализацию талых и дождевых смывов промплощадки. Свой вклад вносит пост Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения мойки автотранспорта, особенно загрязняемого в весеннюю распути цу. Достаточно эффективная очистка в условиях весенней перегрузки дается ценой избыточного зашламовывания грязеотстойника и фло таторов, забивания фильтров. В работоспособное состояние систему возвращает июльская промывка, характеризующаяся резким всплес ком выходных концентраций. Менее заметный, но тоже зафиксиро ванный след оставляет осенняя и летне-осенняя грязь площадки и в хозяйственно-бытовой канализации. Спецификой хозбытового стока завода являются высокие концентрации нефтепродуктов, не снижа ющиеся ниже 2 мг/л. Это объясняется изобилием ГСМ в цехах и на территории завода, интенсивной работой моек, душевых кабин, пра чечной спецодежды. Весной резко нарастает загрязненность стока от мойки полов в цехах и бытовых помещениях. Главным путем про никновения грязи в хозбытовую канализацию является вынужден ное открытие ее колодцев для ликвидации подтопления территории.

В колодцы хозяйственно-бытовой и производственной канализации уходит около 20 тыс.м3 годового объема тало-дождевых вод. Значит, остается неясной судьба 95 тыс.м3 образующегося в промзоне стока.

Ответ на этот вопрос дали специально организованные кругло годичные измерения загрязненности дренажного канала-коллектора завода. Как и большинство дренажных систем, канал полагается условно-чистым, пропускающим 130 тыс.м3 /год фильтруемых в него природных болотных вод. Нет никаких сомнений, что именно через этот канал в Томь уходят ненайденные 95 тыс.м3 /год сточных вод за вода, включая основной объем поверхностного смыва с территории.

Подведем итоги действительного водохозяйственного баланса.

Контролируемо с завода уходят только 30 тыс.м3 /год очищенных производственных сточных вод с остаточной, официально фигуриру ющей в отчетах 2тп-водхоз, концентрацией после сорбционных филь тров 5-10 мг/л по взвешенным и 0,1-0,2 мг/л по нефтепродуктам.

Всего за год этот официальный сброс составляет по самой завышен ной оценке 300 кг взвеси и 6 кг нефтепродуктов. Реально же с учетом тало-дождевой перегрузки имеем 420 кг и 9 кг соответственно. Но это мелкие погрешности технологического контроля в сравнении с тем, что в городскую канализацию уходит неконтролируемо 6,7 т взвеси и 165 кг нефтепродуктов. Этот поток осложняет работу ГОС, но все таки он подпадает под контроль Росприроднадзора, хотя бы на этом «обезличенном» этапе. Воды дренажного канала поступают в Томь 8 И. В. Гордин без всякого контроля. А это еще 8,8 т взвешенных и 429 кг нефтепро дуктов. Ее нетрудно рассчитать. Степень бесконтрольности процесса генерации взвешенных примесей: 1 — 0,3/(0,42 + 6,7 + 8,8) = 1 — 0,3/15,9 = 98%. По нефтепродуктам степень неконтролируемости ис точника загрязнения равна: 1 — 6/(9 + 165 + 429) = 1 — 6/603 = 99%. Эти объективные соотношения не попадают в поле зрения во дохозяйственных и природоохранных органов, Росприроднадзор по лагает, что он контролирует ситуацию и способен к эффективным управляющим воздействиям.

Современную остаточную загрязненность сточных вод Кузбас са, контролируемо выходящих с ГОС, и загрязненность малых рек, протекающих в городской черте и являющихся фактически коллек торами неконтролируемых сбросов, отражает (рис.2) [1].

Рис. 2. Концентрации загрязняющих веществ в очи щенных сточных водах и в малых реках, протекаю щих через города Кузбасса Как видим, по большинству показателей сток ГОС значительно чище рек, в которые он сбрасывается. В этой экологически тупиковой ситуации глубокая очистка стока ГОС ошибочно считается Роспри роднадзором стратегическим достижением.

Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения Повышенная загрязненность малых рек в черте промышленных городов России повсеместно формируется в результате функциониро вания санкционированных и несанкционированных прямых канали зационных выпусков с предприятий, не имеющих локальных очист ных сооружений, скрытых врезок производственных сточных вод в ливневку, аварийных технологических сбросов, ночных сбросов жид ких отходов из накопителей суточного регулирования и т.д. И да же если в каком-нибудь городе не останется никакой промышлен ности, что для ряда городов с 2009 года становится реальной пер спективой, то, несомненно, останутся стационарные утечки и аварии хозяйственно-бытовой канализации, которые также создают допол нительное неконтролируемое загрязнение водных объектов. И, конеч но, всегда присутствует поверхностный, диффузный смыв с террито рий.

Много усилий было предпринято для привлечения внимания к проблеме неконтролируемого загрязнения и его влияния на конеч ную эффективность водоохранных программ и систем управления состоянием водных ресурсов. Однако, когда феномен неконтролиру емого загрязнения получил всеобщее признание, былое невнимание к нему стало восприниматься как экологический нонсенс. Поэтому целесообразно дать комментарии, уточняющие историю вопроса.

Во-первых, отнесение на протяжении десятилетий некоторых классов сточных вод к условно-чистым не следует считать однознач ным признаком невнимания. Скорее, это интуитивное формирование водоохранной стратегии с оптимальной очередностью мероприятий.

Первоочередные — хозяйственно-бытовые и производственные сточ ные воды, перспективные — ливневая канализация, термальные воды теплоэнергетики, сбросные воды ирригационных систем и др. Надо помнить, что игнорирование проблемы зарождалось на фоне колос сального канализованного сброса абсолютно неочищаемых сточных вод городов и промрайонов.

Во-вторых, многие неконтролируемые источники загрязнения не игнорировались, а считались временным явлением, которое будет ликвидировано по тем же схемам, что и канализованные потоки.

Так, экологическим кошмаром стала гигантомания животноводче ских комплексов, приведшая к беспрецедентным диффузным смывам 10 И. В. Гордин в гидросферу. Но эта опасность возникла не вследствие игнорирова ния проблемы, а, напротив, как попытка ухода от антиэкологично сти малых ферм. Разработчики проектов были уверены, что высоко технологичная очистка и утилизация сконцентрированных отходов крупных животноводческих комплексов — вполне решаемая задача.

В-третьих, хотя концептуально проблема неконтролируемого за грязнения загонялась в тень, водоохранная практика немало делала для ее решения. Во всяком случае, больше, чем сейчас, когда все теоретически прояснено и практически доказано, но разрушена тех нологическая база решений.

Эколого-экономической драмой рассматриваемой фазы развития природоохранной стратегии явилось то обстоятельство, что водоохранные программы по инерции ориентировались на «ужас»

канализованных и контролируемых сточных вод, а качество воды в бассейнах уже определяли неконтролируемые, главным образом диф фузные, источники.

Казалось, что наметившаяся тенденция в дальнейшем будет толь ко усугубляться вследствие прогресса в очистке сосредоточенных по токов и неуклонного расширения диффузно загрязняемых террито рий, особенно в условиях все более «небрежной» разработки неф тегазовых месторождений Сибири. Промышленный спад 1990-х сде лал эту тенденцию еще более выраженной, сельскохозяйственный — несколько сгладил.

Но с началом некоторого производственного подъема 2000-х го дов вследствие обвального разрушения очистных сооружений лидер ство опять захватил канализованный производственный и хозяй ственно-бытовой сток, ввергая нас в пучину экологического кризиса образца середины прошлого века, когда потоки неочищенных хозяй ственнобытовых и производственных сточных вод прямо из канали зационных труб сливались в природные водоприемники. Промыш ленные системы очистки при дополнительных ремонтных затратах как-то продержались только за счет пониженной нагрузки. Но го родские, поселковые очистные сооружения, нагрузка на которые не снижалась в период производственного спада 1990-х годов и продол жает увеличиваться, находятся в состоянии критическом.

Эту фазу может сменить еще более опасная. Начинается она с то го, что типовые канализованные потоки в отличие от своих аналогов прошлого века уже никак нельзя считать надежно контролируемыми Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения ни по расходу, ни по составу сточных вод. Одним из ярчайших при меров новейшего вида неконтролируемого загрязнения водных объ ектов, включая источники централизованного водоснабжения, явля ется потайной канализованный сброс массовой дачно-коттеджной за стройки [1], [3], [5].

Ситуация усугубляется тем, что из-за физического износа и раз рушения не только очистных сооружений, но и подводяще-отводящих сетей непрерывно увеличивающуюся часть потоков уже нельзя счи тать и канализованными. К великому сожалению, мы наблюдаем, как целые классы канализованных сточных вод, ранее надежно утили зируемых или глубоко очищаемых перед сбросом, во всяком случае надежно контролируемых, присоединяются к экологически коварной категории неконтролируемых источников загрязнения.

Сегодня экологическую ситуацию «поддерживает на плаву» усу губление общего экономического кризиса. Однако по опыту 1990 х гг. можно уверенно сказать, что экологически позитивное сниже ние производственной нагрузки будет компенсироваться нарастани ем бесконтрольности сброса отходов оставшимися производствами и жилищно-коммунальным хозяйством.

Несмотря на официальное признание третьей гипотезы научной общественностью и природоохранными ведомствами, до сих пор встречаются отдельные попытки занижения научно-методологичес когo значения информационных категорий «контролируемость-не контролируемость», попытки отождествления их с физическим при знаком «точечность-диффузность». Некоторые специалисты видят методологическую плодотворность информационного подхода толь ко в том, что к одному классу («неконтролируемые») отнесены все исходно распределенные потоки независимо от степени их последу ющей канализации. Другие полагают, что категории информатики полезны только тем, что содействует обоснованию мониторинговых разработок, компьютеризации природоохранных технологий. В этих оценках не улавливается главный смысл перехода к информационно му признаку классификации, к классификации по признаку влияния на результативность природоохранных программ через их исходную информационную базу. А этот аспект следует считать важнейшим, принципиальным ровно настолько, насколько принципиален вопрос о конечной эффективности природоохранных мероприятий, об их ре альном влиянии на качество окружающей среды.

12 И. В. Гордин Сегодня, когда природоохранное строительство недопустимо свернуто, как будто бы не время размышлять об оптимизации проек тирования. Однако даже в этих условиях принцип системной оценки всей совокупности источников загрязнения должен быть основопо лагающим принципом разработки программ строительства и синтеза систем управления. При этом тенденция снижения информационной обеспеченности неизбежно заставляет переходить к укрупненным, ва риантным, вероятностным расчетам и алгоритмам управления. Но ни в коем случае не к детальным проработкам и регулирующим воздей ствиям по информационно обеспеченным блокам с игнорированием системного взгляда на формирование антропогенной нагрузки.

Экология должна распрощаться со стереотипом «потерянного ко шелька»: «теряем там, где темно» (загрязняем биосферу неконтроли руемыми, неидентифицируемыми, латентными потоками), «а ищем, где светло» (пытаемся выправить ситуацию все более совершенными решениями в области технологии очистки и утилизации контролиру емых потоков загрязнения).

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, проект № 07-02-00043а.

Список литературы [1] Гордин И.В. Кризис водоохранных зон России. – М.: Физматлит, 2006. — – 196 c. (document) [2] Гордин И.В. Методологическое значение классификации источников загряз нения биосферы по информационному признаку // Вестник IASS «Инфор матика, экология, экономика», № 1, 2001, c. 12-18. (document) [3] Гордин И.В. Современная динамика загрязнения окружающей среды // Экономика природопользования, № 3, 2003, c. 26-34. (document) [4] Гордин И.В. Фазы развития и актуальные проблемы эколого-экономической оптимизации водоохранной системы РФ // Экономика и математические методы, № 4, 2003, c. 17-27. (document) [5] Гордин И.В. Система мониторинга процесса застройки водоохранных зон // Вестник IASS «Информатика, экология, экономика», № 1, 2007, c. 48-52. (document) Неконтролируемость и неидентифицируемость загрязнения Igor V. Gordin. Uncontrolled and unidentificated pollution — key categories of ecological computer science // Proceedings of Program Systems institute scientific conference “Program systems: Theory and applications”. — Pereslavl-Zalesskij, 2009.

— p. ??. — ISBN ???-?-??????-??-? (in Russian).

Abstract. Monitoring of sources of pollution — the major direction of ecological cyber netics and computer science. However the considerable part of sources is not supervised.

Programs of nature protection actions appear those streams of pollution concentrated only on management which have appeared under the control. As a result efficiency of programs essentially decreases. The problem is studied on an example of protection of water resources.

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, УДК И. В. Гордин Компьютеризация общества как фактор разрешения экологических противоречий Аннотация. Экологическая кибернетика активно изучает роль компью теризации в формировании антропогенной нагрузки на биосферу. Множе ство потребностей человечества сегодня удовлетворяется с использовани ем компьютерных технологий, ослабляя негативные экологические воздей ствия (от транспорта, целлюлозно-бумажной промышленности и т.д.). Удо влетворение многих потребностей переходит в виртуальное пространство, полностью исключая ущерб для биосферы и ресурсов планеты. Компьютер становится реальным экологизатором жизни на Земле.

Экологическая кибернетика плодотворно использует компьютер ные технологии для решения своих стратегических и оперативных задач, начиная с имитационных математических моделей мировой динамики (климат, демография, экология и экономика) и заканчивая включением компьютерных блоков в системы автоматического регу лирования эксплуатационных режимов очистных сооружений. Вме сте с этими техническими аспектами все более актуальным становит ся гуманитарное осмысление процесса компьютеризации как эколого цивилизационного феномена.

Компьютеризация является одной из ведущих составляющих на учно-технического прогресса, играя важную роль как в негативном, так и позитивном влиянии последнего на экологию планеты. Негатив ное влияние технократической цивилизации исторически первично и остается главным фактором деградации и разрушения биосферы.

Вместе с тем, осознав эту опасность, человечество сумело найти и рычаги защиты окружающей среды с использованием технических средств.

Сегодня научно-техническому прогрессу отводится огромная роль в сдерживании и компенсации глобальных и локальных эколо гических угроз [1-5]. Именно благодаря ему мы вытесняем из про изводственных процессов, а значит из окружающей среды и своего организма, смертельно опасные вещества (рис.1). Именно он позво ляет обезвредить производственные и хозяйственно-бытовые отходы, 2 И. В. Гордин которые ещё совсем недавно повсеместно убивали природу и человека (рис.2, рис.3).

Рис. 1. Физиологические реакции населения на эко логизацию производственных процессов в промыш ленности и сельском хозяйстве Компьютеризация общества и разрешения экологических противоречий Рис. 2. Радикальное улучшение качества волжской воды ниже Тверского промузла в период наиболее ин тенсивного водоохранного строительства Рис. 3. Сокращение сброса загрязнений в водные объекты Санкт-Петербурга и соответствующее сни жение бактериальной загрязненности Невы 4 И. В. Гордин И компьютер играет всё более важную роль в оптимизации стра тегий защиты природной среды, конкретных проектных решений, становится функционально необходимым звеном АСУ ТП природо охранных комплексов. При этом нельзя не заметить поразительный разрыв между фантастическими достижениями человечества в об ласти компьютерной техники и беспомощностью в решении самых насущных экологических проблем (включая обеспечение даже мини мальных условий здоровой жизни, начиная с чистоты воды и возду ха).

На современном этапе развития цивилизации в философской оценке баланса экологически негативного и позитивного воздействия научно-технического прогресса главным является то, что именно он породил экологический кризис, а решает возникшие проблемы выбо рочно и частично. В этом глобальном аспекте данный пессимизм от носится и к процессу компьютеризации в той мере, в которой она спо собствовала технико-экономическому развитию экологически опас ных отраслей. Но в последнее время компьютеризация многое сде лала для того, чтобы человечество глубоко осознало гибельность не укротимого технического прогресса.

Непрерывно нарастает роль компьютерных исследований в про гнозировании экологических последствий развития техники и выбо ре оптимальных путей предотвращения экологических катаклизмов.

Так, именно компьютеризация экологических исследований позволи ла найти аргументы, заставившие сверхдержавы отказаться от со блазна ядерного выяснения отношений. Несколько подробнее остано вимся на этом примере выдающегося компьютерного исследования, предотвратившего вполне вероятную экологическую катастрофу.



Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.