Ирина Эланс
Экспертные системы в химической технологии
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
СОДЕРЖАНИЕ
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-
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
- 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.
- 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.
- Разработка методов понимания ЭВМ естественного языка, процедур диалого-вого общения человека с ЭВМ на естественном языке, а также методов автоматизированного перевода иностранных текстов.
- 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.
- 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.
- 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).
- 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.
- 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).
- 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.
- 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
Задачи автоматизированных синтеза рациональных технологических схем неоднородных ХТС – наиболее сложные из НФЗ, для которых возможно применения ЭС.
Существует
множество декомпозированых
Особенность
знаний, используемых при синтезе
ХТС, заключается в том, что это
всегда как декларотивные, так
и процедурные знания. Декларативные
знания отражают
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
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
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»).
Экспертная система «НЕАТЕХ», разработанная в Питсбургском университете [90], предназначена для синтеза оптимальной ТС, входящей в СР со связанными тепловыми потоками. В этой системе реализованы модели представления декларативных и процедурных знаний, предусмотрена числовая оценка сгенерированных решений. Первоначально ЭС генерирует исходную ТС, которая затем, в диалоговом режиме, модифицируется ЛПР и количественно оценивается с помощью цифрового моделирования. Система является демонстрационным прототипом; объем БЗ —115 ПП.
В Цинхуа университете (Китай) разработана РЭС «SPHEN» («Synthesis of Practical Heat Exchanger Network») синтеза оптимальных ТС, обладающих малой чувствительностью к изменению коэффициентов теплопередачи ТА, скоростей и температур горячих и холодных потоков ТС [100]. В «SPHEN» знания представлены в виде ПП и вычислительных процедур. Для генерации оптимальных технологических схем ТС используются эвристическо-декомпози-циоиные методы и метод «температурного сближения» («pinch»-метод). Система «SPHEN» программно реализована на языках ФОРТРАН и GCIJSP. Взаимодействие различных языков программирования реализуется с помощью дисковых файлов, внешних функций, каналов и соединений.
2.2. Консультирующие экспертные системы к химической технологии
Среди консультирующих ЭС рассмотрим системы выбора катализатора; расчета параметров фазового равновесия МКС; составления композиций агрохимикалиев.
Гибридная система «DECADE» («Desining for Catalyst Development») — демонстрационный протопит ЭС выбора катализатора, разработанный в Карнеги-Меллон университете.
Для выбора катализатора необходимо ответить натри основных вопроса: какие свойства материала катализатора влияют на протекание реакции, как именно влияют и каково взаимное влияние компонентов катализатора на протекание реакции. Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо провести стехиометрический и термодинамический анализы, иметь классификацию реакций, классификацию химических связей между компонентами вещества, модели механизмов процессов, протекающих на поверхности катализатора. Необходимая информацию является неоднородной, или гибридной, по типам подзадач, по методам, используемым для их решения. Некоторые подзадачи формализуемы, существуют алгоритмы их решения, которые должны быть включены в ЭС.
Для реализации системы «DECADE» выбрана специальная модель структуры БЗ — типа «доски объявления», или «классной доски» . Эта модель состоит из структуры данных («классной доски»), которая содержит информацию (контекст), позволяющую взаимодействовать между собой набору различных источников знаний. Последние существуют в «DECADE» раздельно и независимо. Они соответствуют подзадачам декомпозиции и входят в правую и левую часть ПП. Контекст —набор входов, содержащих информацию о процедуре решения (понимание наблюдений, ожидания, гипотезы, решения, цели, интерпретации, суждения и ожидания). Общее управление в «DECADE» осуществляет один из источников знаний —«Центр Внимания» (ЦВ).
Посто того как ЛПР выбирает тип решаемой подзадачи, правило «пересылки цели» пересылает на КД описание цели решения. Затем на КД пересылаются ИЗ, которые могут достичь цели, и оценки предлагаемых решений. ЦВ анализирует все предложенные оценки и присваивает приоритеты. ИЗ с наивысшим приоритетом объяв ляется начальной целью. Если ИЗ решает поставленную задачу, управление передается либо ЦВ для перехода к другой подзадаче, либо пользователю —в случае полностью решенной задачи. Если ИЗ не может решить задачу (например, из-за недостаточности данных), управление передается ЦВ для поиска ИЗ со следующим приоритетом. Кроме того, в каждом ИЗ имеется набор ПП (метазнаний), отображающих особенности внутреннего управления.
Модель КД позволяет реализовать ЭС с помощью различных языков программирования и даже на различных ЭВМ, кроме того, используются различные МПЗ и управляющие стратегии для решения разных подзадач.
В Карнеги-Меллон университете разработан прототип ЭС для консультаций при выборе методов расчета фазового равновесия в системах пар/жидкость — «CONPHYDE» («Consultant for Physical Property Designing»). Данная ЭС управляет выбором констант равновесия между жидкой и газовой фазами для имитационного моделирования процессов разделения, исходя из требуемой точности и ожидаемых концентраций, температур и диапазонов давлений. Знания в «CONPHYDE» представлены гибридной схемой, сочетающей ПП и СГ, аналогичной схеме представления «PROSPECTOR».
Механизм вывода основан на использовании коэффициентов уверенности в байесовской теории принятия решений для распространения вероятностей, связанных с данными. Система реализована на скелетном языке, т. е. оболочке ЭС — «KAS», и использует его средства объяснения.
В «CONPHYDE» используют три основных класса фактов:
физические свойства смесей (идеальные—неидеальные, азеот-ропные— неазеотропные, гетерогенные —гомогенные);
методы расчета равновесия (по закону Рауля, по коэффициенту активности, по коэффициенту фугитивности);
методы расчета минимального числа теоретических ступеней разделения (по минимальному флегмовому числу; графический метод).
БЗ содержит 37 ПП выбора 15-ти вычислительных методов, основанных на расчете коэффициента активности и уравнений состояния в зависимости от вещества, температуры и давления.
В химической технологии часто возникают задачи выбора типовых конструкций аппаратов, их узлов и деталей, а также конструкций двигателей, распределительных устройств, тарелок колонн и т. д. по каталогу, ГОСТу, справочнику в зависимости от уже рассчитанных значений параметров ХТП.
ЭС выбора конструкций аппаратов для ХТП производства инертных газов (в основном азота) представляет собой демонстрационный прототип. В качестве исходных параметров исполь зуются мощность производства и чистота продукта. Данные ЭС включают 20 ПП.
Консультирующая ЭС для проектирования колонн ректификации создана в Токийском университете.
Гибридная ЭС составления композиций агрохимикалис в помогает химику разрабатывать композиции (формы выпуска) новых биологически активных препаратов. Процедура принятия ЭС решений состоит из двух этапов: 1) определение типа используемой композиции; 2) определение способа придания интересующему химика препарату выбранной формы. В настоящее время в БЗ имеются ПО для определения вида композиции и способа изготовления эмульгируемого концентрата.
Обеспечено взаимодействие ЭС с несколькими ФОРТРАН-программами, выполняющими различные расчеты, например расчет растворимости.
Данная ГЭС написана для ЭВМ Apollo на диалекте языка ЛИСП (Domain LISP) -версии мобильного стандартного ЛИСПа (Portable Standart LISP), принятой на ЭВМ.
Структура ЭС отражает структуру НФЗ составления композиции агрохимикалиев. Одна из полезных особенностей ЭС заключается в том, что в каждой точке ветвления решения Л ПР может отвергнуть сделанный ЭС выбор, а также выбрать нужное количество проходимых ветвей.
Дедуктивная часть БЗ содержит ПП. Факты, выведенные путем логических дедуктивных рассуждений, и факты, полученные в ответ на запросы, обращенные к ЛПР, запоминаются в похожих структурах БД. Поскольку точки ветвления решения задачи также представляют собой логические дедукции, они запоминаются в структурах данных, аналогичных фактам. Точки ветвления содержат дополнительный поток управляющей информации, относящейся к иерархии НФЗ. Для дедуктивной части БЗ разница между фактами и точками ветвления очевидна.
Верхний уровень в структуре факта—это имя факта, например АКТИВНЫЙ_ИНГРЕДИЕНТ. В каждый факт входят различные свойства, допустимые для этого факта, например РАСТВОРИ-МОСТЬ_В_ВОДЕ. Для каждого свойства в памяти хранится некоторая информация. Во всех свойствах содержится атрибут ЗНАЧЕНИЕ, который инициализируется нулем или недопустимой величиной. Указывается также способ получения ЗНАЧЕНИЯ. В данной версии системы приняты три способа: СПРОСИТЬ, ВЫВЕСТИ и ВЫЗВАТЬ.
Для ускорения работы ЭС ПП выполнены в виде непосредственно исполнимых Лисп-кодов. Предложения ЕСЛИ содержат предикаты. После вычисления предикаты принимают значения «истина» или «ложь». Если все предложения ЕСЛИ истинны, выполняются предложения ТО. Они содержат ДЕЙСТВИЯ, меняющие ЗНАЧЕНИЯ других фактов. ПРЕДИКАТЫ и ДЕЙСТВИЯ —это основные элементы для всех ПП. Ограничения на количество содержащихся в ПП предложений ЕСЛИ или ТО отсутствуют. Если необходимо получить более мощное правило, можно легко добавить строительные блоки, написав новые ПРЕДИКАТЫ или ДЕЙСТВИЯ.
Структура ПП позволяет также выполнять простые булевы функции. Предложения ЕСЛИ логически перемножаются (операция И). Различные предложения ТО, являющиеся частями предложения ЕСЛИ с одним и тем же номером, логически складываются (операции ИЛИ). Операция логического отрицания (НЕ) не существует, но ее можно имитировать с помощью предикатов в предложении ЕСЛИ, имеющих противоположный смысл (т. е. БОЛЬШЕ — эквивалент .НЕ МЕНЬШЕ).
ДЕЙСТВИЯ приводят к двум типам предложений ТО'. Первый тип влияет на значение только одного свойства. Второй тип предложений ТО связан со всеми текущими точками ветвления. БВР работает с многозначной логикой, т. е. проводит нестрогие рассуждения. В предложениях ТО каждого ПП содержатся коэффициенты уверенности (КУ). Уравнение для комбинирования положительных уверенностей имеет вид :
КУ = старое_значепие + новое_значение = (старое_значение * но-вое_значение).
Смешанные положительные и отрицательные уверенности просто складываются. Достоинство таких функций заключается в том, что их значения лежат в интервале от -1 до 1.
ЭС проводит также строгие рассуждения при помощи действия ПОЛОЖИТЬ-РАВНЫМ в предложении ТО. Это действие позволяет установить значение КУ, равное +1 (истина) или -1 (ложь), независима от вычисленных ранее значений.
ЭС способна помочь химикам надежно определить, какой ТИП композиции следует изготовлять. Однако единственная ветвь дерева решений, обеспеченная ПП, —это ветвь, соответствующая эмульгируемым концентратам. Система может определить, какие растворители следует испытать для изготовления эмульгируемого концентрата. Эти решения в значительной степени опираются на ПП и расчеты растворимости.
Работа над ПП для выбора эмульгаторов находится в начальной стадии .