Экспертные системы в химической технологии

                                       МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Тверской государственный технический университет»

(ТвГТУ)

Кафедра биотехнологии и химии

 

Курсовая работа

на тему:

 

«Экспертные системы в химической технологии»

 

 

Выполнил: студент 5 курса

группы БТ 1003

Ешетаева Ж.К.

Принял: д.т.н., профессор

Косивцов Ю.Ю

 

 

                                                     Тверь 2014

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………………………….3 
                                                Введение

 

     Экспертные системы- это интеллектуальные системы, способные в диалоге с ЛПР на ОЕЯ на основе использования специальных знаний и правил проведения рассуждений выполнять экспертизу, давать консультации, генерировать и обосновывать рациональные смысловые решения по каким-либо не формализован-ным задачам некоторой ПО. Эти системы позволяют эффективно применять ЭВМ в тех областях интеллектуальной творческой деятельности, где знания представлены в описательной форме и где затруднительно, а иногда и невозможно, использовать математический аппарат.

     Появление  ЭС- это закономерный этап в развитии исследований в области ИИ, так как в этих системах практически реализованы многие научные достижения ИИ, в том числе касающиеся общих методов решения НФЗ, компьютерного представления и использования знаний, введения системой диалога с пользователем –непрограммистом на ОЕЯ и др. Принципиальной особенностью ЭС является представление и применения знаний электронным образом. Тем самым создаются предпосылки для интенсификации использования такого важного интеллектуального ресурса, как накопленные в различных областях.

           Все интеллектуально-диалоговые  системы (ИДС) представляют собой  сложные человеко-машинные системы, или системы эргатического типа. В структуре ИДС как эргатических систем наряду с разнообразными программно- техническими средствами вычислительной техники содержится в виде самостоятельной подсистемы некоторое ЛПР или коллектив непрограммирующих пользователей ЭВМ. Создание ИДС позволяет объединять разум человека и искусственный интеллект ЭВМ для достижения общей цели – поиска рациональных решений различных классов НФЗ,  поставленных ЛПР перед человеко-машинной системой. ИДС могут весьма эффективно имитировать интеллектуальную творческую деятельность ЛПР только в какой -то конкретной ПО.   

Развитие теории ИИ и создание ИДС обеспечивают широкую компьютеризацию общества, практически реализуемую благодаря новой информационнной технологии.

 

 

 

 

 

1.Современные направления научных исследований в области искусственного интеллекта

      Исследования  в области искусственного интеллекта (ИИ0 проводят сегодня по нескольким основным направления, перечисленные ниже.

1. Разработка моделей представления знаний (МПЗ) в различных ПО. Создание принципов построения баз знаний (БЗ), представляющих собой программную, или компьютерную, реализацию различных МПЗ для определения ПО.
2. Создание методов и процедур имитации на ЭВМ человеческих рассуждений при поиски смысловых (семантических) решений НФЗ на основе переработки знаний;имитация на ЭВМ процессов обучения человека.
3. Разработка методов понимания ЭВМ естественного языка, процедур диалого-вого общения человека с ЭВМ на естественном языке, а также методов автоматизированного перевода иностранных текстов.
4. Разработка автоматизированных процедур доказательства теорем в различных разделах математики( алгебра, геометрия, тригонометрия, логика, теория множеств и др.); поиска аналитического дифференцирования и интегрирова-ния;эквивалентного преобразования математических выражений и др.
5. Создание методов: распознания зрительных образцов, зрительных сцен и звуковых сигналов; выделения полезных сигналов в условиях помех; прогно-зирования тренда (тенденций) изменения сигналов при функционировании сложных объектов.
6. Разработка методов автоматизированного программирования и проверки правильности написания (составления ) программ для ЭВМ; разработка процедур интеллектуального поиска фактографической и документальной информации в больших базах данных (БД).
7. Разработка методов планирования и составлений расписаний для сложных организационно – производственных процессов и технологических операций; разработка процедур ситуационного управления сложными технологичес-кими системами при неопределенности исходной информации, в том числе – процедур управления физическими действиями очувствленных интегральных роботов.
8. Создание моделей и процедур поиска решений для различных головоломок и игр ( « крестики-нолики», шашки, шахматы, «го» и др.); процедур компью-терной имитации художественного творчества (сочинение литературных, музыкальных и живописных произведений).
9. Создание специальных языков программирования ИИ и языков программирования «инженерии знаний», или языков представления знаний (

ЯПЗ).

        Языки программирования ИИ разделяют на два класса: языки функционального программирования, или процедурно – ориентированные (например, «СИ», «ЛИСП», «РЕФАЛ», «УТОПИСТ»); объектно – ориенти-рованные (например, («ROSS», «SMALLTALK», «LOOPS»).

      Языки програмированния инженерии знаний (языки ПЗ) разделяют на два типа: универсальные и скелетные . Выделяют следующие классы универсальных языков:на основе логики (например, « ПРОЛОГ», «APES», «ДИСК» и др.);на основе фреймов ( например, FRI, KEE, SRL); на основе ПП (например,AL/X, EXPERT). К склелетным, или инструментальным, языкам ПЗ относятся  KRL, ORS-5, ROSIE и др.

 

10. Создание принципов построения интеллектуальных диалоговых систем (ИДС) и автоматизированных систем, ориентированных на переработку знаний для поиска решений неформализованных задач в различных ПО – в том числе интеллектуальных информационно – поисковых систем (ИПС), диалоговых расчетно-логических систем, систем ситуационного управления и экспертных систем (ЭС).

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2. Характеристики основных типов экспертных систем в                химической технологии

2.1 Экспертные системы  автоматизированного синтеза оптимальных  химико-технологический системи

 

      Задачи автоматизированных синтеза рациональных технологических схем неоднородных ХТС – наиболее сложные из НФЗ, для которых возможно применения ЭС.

        Существует  множество декомпозированых эвристическо-эволюционных  меодов автоматизированных синтеза  оптимальных ХТС. Обычно они основаны на использовании разнообразных знаний в виде определенного набора ЭП, не всегда приводящему к оптимальному решению. Указанные методы, однако, не позволяют не модифицировать, расширять и гибко использовать набор этих ЭП, так как знания в них непосредственно связаны с процедурами с поисками решения.

       Особенность  знаний, используемых при синтезе  ХТС, заключается в том, что это  всегда как декларотивные, так  и процедурные знания. Декларативные  знания отражают неформализованную  частьпостановки задачи синтеза  ХТС, тогда как процеурные знания  представляют собой, алгоритмы расчетапарамметров  состояния и свойств технологических  потоков, параметров основных Ео  генерируемой технологической схемы  ХТС. Таким образом,ЭС синтеза  неоднородноых ХТС по способам  представления знаний всегда  должны быть гибридными (ГЭС), или  интегрированными.

          Экспертная система «PIP»( Process Invention Procedure)разработана в 1986 г. В Центре проектирования и управления ХТС Массачусетсского университета. Эта интегрированная ЭС генерации рациональных технологических схем ХТС, из которых после их анализа с помощью специальных программ цифрового моделирования (« FLOWTRAN», «PROCESS», «DeSinG2000», «ASPEN» и др.) выбирают оптимальную технологическую схему.

        Система  «PIP» является исследовательским прототипом, который позволяет инженеру- проектировщику при синтезе ХТС быстро выбирать альтернативные варианты ХТП, структуру технологических связей, значения основных проектных переменных. Система использует сочетания декларативных знаний- в виде программ для проектных и экономических расчетов.

       Решение задачи синтеза ХТС в системе «PIP» находится с использованием иерархических эвристическо – эволюционных процедур. В «PIP» создана шестиуровневая иерархия процедур и знаний.  С помощью ЭП выделяется укрупненный блок синтезируемой ХТС и определяются все технологические потоки, связанные с этим блоком. Затем с помощью процедур и знаний определяются значения проектных переменных, рассчитываются материальный баланс, конструкционные параметры ЕО. Далее выполняется технико– экономический расчет ХТС на данном уровне по полученных значениям проектных переменных. Если ХТС, сгенерированная на этом уровне иерархии, целесообразна, ее технологическая схема уточняется при помощи того же алгоритма, но на более низком уровне. В качестве управляющей стратегии поиска оптимального решения используют иерархические процедуры направленного перебора. Система  «PIP» реализована на IBM типа PC . Она имеет слишком обширную ПО, что позволяет использовать знания лишь общего характера, по «здравому смыслу»; в остальном «PIP» реализует практически полный перебор всех возможных альтернатив, ибо в БЗ заложено очень мало специальных ЭП.

       Экспертная  система «CAP»(« Computer Aided Process Synthesis») является результатом развития работ в области эволюционно – эвристических методов автоматизированного синтеза оптимальных ХТС с использованием заданного варианта технологической схемы. Этот первоначальный вариант генерируется с помощью автоматизированной системы « AI», которая начинается процедуру синтеза с рассмотрения известных потоков сырья, и строит сначала материальные потоковые графы (МПГ)  по массовым расходам химических компонентов, а затем – МПГ по общим массовым расходам потоков ХТС.

      Начальный  вариант технологической схемы  далее эволюционно изменяется  в диалоговом режиме с учетом  результатов расчета материальных  и тепловых балансов и денежных  затрат. Система «CAP»  использует семь ЭП для модификации исходной технологической схемы.

       Экспертная  система «IDEA» («Initial Design and Economic Analyses») разработана  в Массачусетсском технологическом институте для синтеза ХТС производства одного продукта из заданного сырья с помощью автоматизированной системы « BALTAZAR», которая начинает работу с рассмотрения заданных продуктов реакции, сначала строит МПГ по общим массовым расходам, а затем –МПГ по расходам химических компонентов. Полученный первоначальный вариант технологической схемы модифицируется с помощью четырехуровневого эволюционного алгоритма, основанного на применении ЭП. Последним этапом синтеза ХТС является технико-экономический анализ.

     Система  «IDEA» программно реализована на языке ФОРТРАН, занимает 450 кбт памяти ЭВМ.  При решении НФЗ синтеза оптимальных неоднородных ХТС в целом часто выделяют НФЗ синтеза некоторых однородных подсистем.  Большое значение имеет НФЗ синтеза подсистем разделения многокомпонентных смесей (МКС). Не говоря о важном экономическом и инженерно – технологическом значении данной НФЗ, она является традиционным примером тестирования практически всех предлагаемых методов автоматизированного синтеза оптимальных ХТС. Фирма «Chioda Chemical Engineering and Construction» разработала ЭС генерации структуры технологической схемы систем ректификации МКС с использованием простых колонн ректификации. Данная ЭС основана на использовании традиционного набора ЭП, преобразованных в ПП. Используется, по – видимому, гибридный способом представления предметных знаний: в виде фактов и процедур расчета физико-химических параметров технологических потоков СР, входящих в ПП .

        Недостатком  этой ЭС является то, что она  генерируется лишь одну структуру  технологической схемы, полагаясь  на эффективность используемых ЭП. Причем стратегия расширения конфликтных ситуации при выборе ЭП – простейшая : приоритет ЭП соответствует установленному порядку их расположения в БЗ. Для решения задачи в БЗ используется 28 ПП, причем лишь половина из них связана с выбором структуры технологической схемы, остальные же – сервисные, служат для обращения к процедурам печати сообщений, таблиц и схем. Для решения задачи система использует шестиуровневую иерархическую процедуру, отображающую метазнания о ПО- теорию ЭС. В рассматриваемой ЭС реализована прямая управляющая стратегия поиска решений «от данных цели». Система создана на основе инструментальной ЭС «CHIPSI» с использованием языка OPS-5 для IBM3033. 

          На языке LOOPS написана ЭС синтеза СР . Для синтеза СР азеотропных и неазеотропных смесей, систем разделения МКС с применением экстрактивной ректификации, а также СР с взаимосвязанными тепловыми потоками разработана ГЭС «Rectification Knowledge Based Expert System plus Tools» [98], написанная на языках Micro—Prolog и ФОРТРАН с использованием инструментальной программной системы «APES», основанной на логике (операционная система «MS-DOS»).