Сейсмоакустический мониторинг крупных природно-технических систем тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.12 ВАК РФ

Национальная академия наук Украины Институт геофизики им. С. И. Субботина

На правах рукописи

ОСАДЧУК Аскольд Евгеньевич

СЕЙСМОАКУСТИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ КРУПНЫХ ПРИРОДНО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность — геофизика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Киев

Институт кибернетики имени В. М. Глушкова НАН Украины

1995

Диссертацией является рукопись.

Работа выполнена в Институте геофизики имени С. И. Субботина HAH Украины. •

Научный руководитель: доктор физико-математических наук МОСТОВОЙ С. В.

Официальные оппоненты: доктор технических наук ВОРОНИН А. Н„

доктор физико-математических наук ДЯДЮРА В. А.

Ведущая организация: Киевский государственный

университет им. Т. Г. Шевченко.

0 -fi 0(?АСХ C'/'JC -Защита состоится «—'-» —-7- 199 5 г.

в «—ч. на заседании специализированного ученого совета Д 01.95.01 при Институте геофизики имени С. И. Субботина HAH Украины по адресу:

252680 Киев-142, проспект Палладина, 32.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.

-/У ( — Автореферат разослан «—-—» ———/- 199 5 г.

Ученый секретарь специализированного ученого совета ГЕЙКО В. С.

Общая характеристика работа

Актуальность проблемы. Существует класс задан предсказания состояния объекта, изменение которого может привести к катастрофическим последствиям. От успешного решения такта задач зависит уровень риска, связанного с эксплуатацией этих объектов, или степень надежности построения таких объектов в экологически опасных зонах. Примером такта объектов могут служить плотины, шахты, атомные электростанции, заводы, производящие экологически опасную продукцию, сейсмически опасные зоны Земного шара и т.д. Очевидно, что для достаточно сложных объектов невозможно построить точный прогноз их поведения, основыпаясь лишь на теоретическом моделировании их структуры и свойств. Необходимо учитывать неадекватность годели собственно объекту н сложный характер взаимосвязи объекта с окружающей средой. Для того, чтобы учесть это, необходимо осуществлять моннторинг объекта наблюдения. Отсутствие мониторинга приводит к утрате связи между деятельностью и ее результатами, что в конечном итоге неизбежно приводит к возникновению чрезвычайных ситуаций.

[.'ель и задачи исследований Цель диссертационной работы состоит в рагработкз концепции сейсмоау.устического мониторинга : рупкых природно-технических систем, создание математической модели мониторинга, базирующейся на выбранной концепции, и воплощение полученной модели и действующей системе.

Конкретные задачи исполненной работы предусматривали:

- разработать концепцию сейсмоакусткчсского мониторинга природно-технических систем, базирующуюся на основе комплексного подхода к изучаемой проблеме и объединяющую в себе ряд различных традиционных и нетрадиционных подходов;

- рагработ;. .'ь математические модели и математическое, обеспечен не интерактивной системы мониторинга согласно с принципами пыбраит.й концепции;

создать систему мониторинга, включая алгоритмические, программные и физические средства, базирующуюся на выбранном подходе;

- провести модельные испытания системы и создать деиств\ мш\ и. систему контроля состоя.чпя строительных конструкций объекта "Укрытие".

Научная носизиа. Предлагается комплексная концепция мониторинга, основанная на ряде нетрадиционных методов, таких как преобразование, стоционарнс п случайного процесса а точечный поток событт

обеспечивающих возможность обработки и предварительного аь.ишза данных в реальном масштабе времени. На основе концепции созданы оригинальные математические кодели и алгоритмы, воплощен, .е в системе мониторинга.

Практическая ценность и реализация работы. Разработанная концепция, математические мо ли и алгоритмы были заложены в основу построения уникальной системы контроля _ состояния строительных конструкций объекта "Укрытие". Первый вариант системы был установлен на объекте "Укрытие" в 1991 г. Накоплен ряд данных, позволяющих оценивать состояние объекта.

Степень личного участия автора l выполненных работах. Автор непосредственно участвовал в построении концепции сейсмоакустического мониторинга (совместно с С.В.Мостовым), разработке математических моделей и методов (совместно с С.В.Мостовым, В.С.Мостовым), алгоритмическое и программного обеспечения (совместно с В.С.Мостовым и А.Торянк-ом). Проводился анализ модельных и натурных данных, полученных в результате мониторинга(дг1шые НИИСК).

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на III семинаре "Нетрадиционные методы изучения неоднородностей Земной коры"(г. Москва, 1993г.), на VI семинаре "Нетрадиционные методы изучения неоднородностей Земн.л коры"(г. Москва, 1994г.), на рабочих совещаниях по проблемам безопасности объекта "Укрытие" (г. Чер >>ыль, 1993г.,1994г.), на семинаре в НИИСК (г. Киев, 1995г.), 2nd Workshop on "Application of artificial intelligence techniques in eciemolegy and engineering t-.emobgy" (Walferdangs, Luxembourg, 4-6 October 1995).

11ублнкацнн. По теме диссертации опубликовано 3 работы (всего 6), в печати находится 3 статьи.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, общим объемом 117 страниц, в том ч^сле 35 рисунков, 8 _ страниц списка литературы, включающего 96 наименований.

Работа выполнена в отделе математического моделирования геофизических полей Института геофизики им. С.И.Субботина HAH Украины под руководством доктора физико-математических наук С.В. Мостового.

Автор глубоко благодарен С.В.Мостовоиу и В.С.Мостовому за постоянное участие в подготовке и обсуждении работы, А.Е.Гай, АИ.Венгеру, С.П.Неснну, А.Соломину, А.Торянику, чье сотрудничество

на всех стадиях подготовки, апробации л выполнении работы определило ее результативность.

Содержание работы.

Введение. Приводится постановка проблемы мониторинга и текущее состояние исследовании в данном направлении. Формулируются цели и конкретные задачи работы.

Глава 1. Концепция сейсмоакустического мониторинга крупнмх прнродно-техннчесхнх ».истем.

Полное решение такой задачи мониторинга распадается на решение шести частных задач.

Во-первых, возникает необходимость исследования (не связанных с предвестниками) нестационарных и стационарных помех, сопутствующих измерению каждого иэ прогностических параметров, и в реальном масштабе времен:! оптимально осуществлять процедуру фильтрации всех прогностически параметров с учетом статистических свойств помех. Для этого на этапе обучения модели фильтрации нестационарных помех необходима параллельная их регистрация и построение оптимальных оценок параметров модели связи помехи и прогносткческс > параметра для построения оптимальных оценок параметров фильтра.

Формально эта задача имеет вид:

= 0) где z(i) нестационарная, регистрируемая помеха, y(t) - процесс, на фоне которого наблюдается редкий сигнал, интересующий исследователя, L -оценка оператора связи между нестационарной помехой и случайным стационарным процессом г.(С). В линейном приближении эта задача выглядит так:

г

/-[-(')] = \h{i)z(t - f)(/r. t e (0,0)

с

здесь 3 - область наблюдения, интегральный оператор с ядром h(t) осуществляет связь нестационарной помехи с наблюдаемым процессом. Предполагается, что оператор физически осуществим, т.е. г) имеет конечную энергию, сосредоточению на интервале длиной Т, и удовлетворяет условиям причинности. Задача сводится к оценхе по достаточно длинной предыстории 3 ядра h(t). Схема наблюдения в дальнейшей сводится к регистрации ;(;). y(l) и обработке по формуле (1).

Bo-RTopwx, на этапе обучения для совокупности прогностических параметров, отфильтрованных от нестационарных помех (например, по критерию минимума дисперсий на выходе филотра), исследовать форму и интенсивность потока сигналов в связи с происходящими событиями. Модель а этом случае имеет ви,,.

>(r) = S(/,5)+ *(/). (2)

Здесь 5(f)- полезный сигнал, зависящий от множества параметров а; e(t) - стационарный случайный rip^'iecc с известными статистическими характеристиками. Задача заключается в оптимальной оценке вектора параметров а.

В-третьих, построить в рлальном масштабе времени процед;;оы .i ..¡¡мального принятия решения о прогнозе, основанные на предыстории ^уегистрированного векторного случайного процесса и результатах, полученных на этапе обучения, когда устанавливается связь между ,уфам«трами сигнала-предвестника и будущего события.

Формально эта задача выглядит как оценка оператора L, связывающего вектор параметров а в модели (2) с вектором параметров р будущего события. Оценка оператора осуществляется по выбранному критерию, Hcjipinut' максимуму правдоподобия либо максимуму апостериорной вероятности, на множестве St(I,а) и и,(р),. к еК зарегистрированных сигнало- предвестников и сейсмических событий чк(р), здесь К - множество событий.

В-четвертых, выделить из множества Гг. вранных целей прогноза параметров ткрормат.шные.т.е. те из них, которые дают устойчивую статистическую связь с последующими событиями.

Эта задача сводится к оптимальной оценке оператсра L, связывающего а из модели (2) и р, но только таких, что невязка не превышает в выбранной метрике порога h, т.е.

¡£(5)-P|sa.

Пятым важным моментом является анализ огромных объемов самой разной информации в реальном масштабе времени. Это порождает две проблемы. Первая - выделение фрагментов непрерывно поступающей информации, которая в дальнейшем рассматривается каА сигнал (задача неидентифицироваиного обнаружения). Вторая - измерение параметров сигнала.

Шестым, и последним пунктом, отметим собственно no^rpot:i.ie оператора прогноза, отображающего предысторию потока сигнала в вектор параметров будущего события.

Перечисленные шесть типов задач, рассматриваемые н едином сорокупности, будем называть математической моделью мониторинга.

Глава 1. Математические модели и методы преобразования информации.

Возникают два типа задач: обнаружение и измерение потока сигналов' и задача оценки параметров формы отдельных енгиалоз либо две задачи совместно. Пе, ,ая из перечисленных задач сводится, в конечном итоге, к оценке апостериорной интенсивности потока сигналов, втооая, при условии стационарности поступления сигналов на регистрирующую аппаратуру, - к оценке спектральных характеристик регистрируемых процессов. В обоих случаях важным является определить пь:ход объекта из стационарного состояния, его разладку. В дальнейшем разладку будем называть сигналом. Эти сигналы нуж.ю разбить на классы, связанные и несвязанные с будущим событием и, если он окажется из класса предвестников, то параметры его отобразить на параметры будущего события.

»Здесь мы рассмотрим аспекты работы системы, срезанные с задачей оценки моментов вступления отдельных сигналоп по апостериорной интенсивности потока.

2.1. Постановка задачи.

Для математического моделирования эмиссии сигналов, связанных с процессом образования дефектов, воспользуемся моделью волнового поля(З).

При формировании модели поля нужно учитывать, что оно представляет собой суперпозицию физически осуществимых сигналов. В к/цкдой точке наблюдения множество сигналов может быть упорядочено во времени в поток. Модель сейсуцческого поля yij,x), оснозанная на потокопом представлении процесса его формирования, может быть представлена н в:1де y(t,x) = ¿¿[с;' (i.A^fr))] г n(t,x), (3)

Здесь С - матрица параметров, описывающих формы отдельных чолн; А -матрица параметров, описывающих фронты отдельных вол;;.

Если дъ! ха;;;дой волны возможна аппроксимация вида

г(х)) = (г, Ф)) = с VC,-(*)).

ни

то вектор параметров С определяет форму этой волны при выбранном наборе функчий V, (', г(г)), f. Л/, где г(г) - момент воуп лення данной

волны. В частности, множество функций г(г)) может быть

подмножеством ортогонального базиса на некотором интервале (г' ),т(х) + Г). Например, если ьолна аппроксимируется 2/п + 1 членами ряда Фурье, то

ífrr(x)) =£<:,*(/. п*))«-*'

l—m

Функция - характеристическая Функция интервала

(т(лг), т(ж) + Г), т.е. равная 1 на этом интервале и 0 - вне его. Множество А/ содер*.:.т целые числа от -т до т. Зависимость момента вступления волны г(дг) от координаты х предполагаем а виде

к

Ф0 = 2>,?>,(*) = » i-i

где ф{х) - набор функций, аппроксимирующих зависимость момента вступления волны от координаты х; п - размерность вектора параметров а и вектора функций <р{х) . Если свести вектор строки я,г для всех волн, предварительно упорядочив их по одной из компонент вектор-, параметров моментов вступления в прямоугольную матрицу А размерностью q х п, где д - количество волн, попавших в область наблюдения, то. зависимости моментов вступления всех волн и виде функций х(х) - {г,(г)}( — получим следующим образом:

Ар(г) = т(г)

В матрицу сведем все функции, аппроксимирующие формы . иступивших в область наблюдения ноли, так что

В выражении (i) n(t,x) - аддитивная помеха; Sp - оператор' вычисления следа матрицы.

Параметры, определяющие форму каждой полны, входят в модель (3) линейно. Дли них построим оптимальные оценки в предположении нормального распределения n(t,x) при условии заданной матрицы А и. априори нормального распределения матрицы параметрои С. Критерием оптимальности выбираем максимум апостериорной вероятности ' Нужно отметить, что реальная система наблюденнй г.олволяет iX-гнстрировать поле у(1,х) лишь в конечном множестве точек х, ...xL, В таком случке поле, представляется векторным случайным процессоя у(l) = {){t.xl)}l ^.

В зависимости от целей интерпретации оцениваются либо дмнпмпчсскне параметры модели - е>то матрица параметров С, либо

кинематические - это матрица параметров А. В обоих случаях введение дополнительной информации об оцениваемых параметрах необходимо, так как в противном случае задача неразрешима, потому что в результате постановки эксперимента п распоряжении исследователя имеется лишь зарегистрированное в Ь точках пространства поле.

Представление интерпретатора о потоке волн можно ввести в виде априорного распределения матрицы кинематических параметров Л. Упорядочение строки проведено по первому в строке элементу, тогда первый столбец в матрице Л будет поток точек в обычном см1 ..ле. Остальные элементы строки примем 'ормально распределенным вектором. Это будет означать, что форма годографа, т.е. моментов вступления волны в точки наблюдения, будет определяться элементами строки мат, цы А начиная со второго, а его положение - порвь.м элементом.

2.2.0бнаружение сигнала. В автоматическом режиме система осуществляет оценку естественного фона как стационарного с\уча:"уого процесса, обнаружение сигналов па этом фоне - как разладку этого процесса. '

Простейшим является алгоритм оценки нормы процесса у(») п метрике 1,(Т) и ¿^(Г), здесь Т длительность скользящего окна. Решение о раа'дке принимается при условии ЗуМЦ^.,^ "¡!>'(03А(ОГ) £ Я, г те / может принимать значения 1 и 2; Н - выбираемый уровень значимости.

'«¡|А(„.Г)

Следующим го сложности является алгоритм оценг.н ннтенсипно и пуассоноЕскою потока пересечении уровня и случайным процессом >'(<).

Предположение о стационарсчггн микросейсммческого фона позволяет надеяться на хорошее согласие распределения количества пересечений высокого уровня аа фиксированным отрезок времени с распределением Пуассона. Это приводит к простым выражениям дли функции правдоподобия и простому алгоритму нендентнфинированного обнаружения сигналов.

Предлагается следующая модель. Стационарный микросепсмический фон для уровня и дает луассоновский поток пересечений с интенсивностью л, которая определяется через нулевой и второй спектральные моменты фона л, и по формуле (4), как сроднее число пересечений уровня и за время Г, отнесенной к Т.

Появление сигнала вносит разладку в стационарный процесс и меняет интенсивность на у .

Функцию правдоподобия сигнала, приводящего к изменению интенсивности потока на у, если наблюдалось за время Т п точек пересечений, определи?.! как отношение ве(. .лтности п пересечении уровня и при условии, что у из них связаны с сигналом, к вероятности того, что все п пересечений связаны со стационарным потоком микросейсм

А!п у) = = =_"Л_,

-,г> рл(Т) {.п-тхгу

Здесь Р„ (Т - вероятность п событий в пуассоновском потоке за время Т, Л (л, у) - функции правдоподобия.

Эта фу и к имя имеет седловую точку, координаты которой на горизонтальной плоскости у = 0,и = ЯГ , а значение Л в этой точке равно 1. 1пЛ(п,у) = 1пГ(п +1) - 1пГ(л + 1) - / 1аЯГ, здесь Г(п) - гамма функция.

В задаче обнаружения нас могут интересовать два случая:

1. При полученном в результате измерения в скользящем окне Т п пересечений, правдоподобия разладки стационарного случайного процесса, т.е. речь идет об нендентифнцчрованиом обиаруг чии сигнала.

2. Г1|„1 известном сигнале, т.е. чзпсстном значении у, нужно определить те значения п, при которых его можно обнаружить, т.е. правдоподобие присутствия сигнала превосходит заданный порог Н.

Все вышесказанное определяет алгоритм обнаружения сигнала как разладку стационарного случайного процесса мнкросейсмнческого фона. Для выбранного уровня и м^кросейсмический фон проектируете« на пуассононскнн поч^к пересечения этого уровня, интенсивность которого определяется по формуле (4). Для заданного уровня значимости правдоподобия Н определяется область 5 значений п и у, для Л(и,/) 'г //. Решающее правило заключается в том. что если для оценю! интенсивности п найдется {л,у) е 5, то принимается решение, что в области наблюдения Г мнкросейсмнческого фона присутствует сигнал, в противном случае считаем, что разладка случайного процесса не произошла и сигнала нет.

2.3. Спектральные преобрагования. ;

Ограничение модуля спектра. Пусть есть функция /(/) и ее спектральное, представление F(X), т.е. функции /(/) и F(X) связаны

прямым F(X) = \e"w)f{t)dt и обратным /(/) = — f e'w4\X)dX

л- 171 г

преобразованием Фурье.

Нелинейное преобразование спектра в одномерном случае заключается в том, что модуль |.F(A)' ограничивается значением и. Для модуля вводим новую (функцию F{/\), и /(/) ее обратное преобразование Фурье, такую, что

Это означает, что функция F(X) совпадает с F(X) на множестве значений аргумента, для которых |/"(A)j не превышает и и рапно 1/е'"''Г<л' для X, на которых модуль ¡/*ХЯ)| превышает уровень и.

По теореме Планшереля для функций f (l) н gil) со спектральными функциями F(X) и G(X) для скалярного прогаЕедения, которое обозначаем круглыми скобками, справедливо равенство (/(/),#( l)) = (G(X),F(X)).

Пусть О множество значений X, на котором ^(Я)] превышает или равно и, тогда во временной области вти изменения дадут

\т - /и] = тЧ<№! -

Из последнсо выражения следует, что изменен^,, пносимые таким преобразованием, зависят от множества £2, на котором осуществлялось ограничение спектра, и от значения уровня и.

Полосовая ф'ильтрацня. В ятом случае формальное описание такого преобразования имеет вид

1>(Д),Д еЛ1 / О, 0, АеО.

Степень вмешательства оператора в интерактивном режиме определим по норме в метрике

^.¡ПД)-/-^ = / (Я-(Д) - ЯАЖЯУ.) - Г(Я)УЯ+= ИД)|„ •

Квадрат нормы разности /(0 - /(') будет

\Р{Х)Т{ХУ1Х = \\FUidX . ||/(/) -7(/)|3. а о

Коррекция формы сигнала. В интерактивном режиме возможно изменение формы сигнала уме'-.шепнем модуля спектра на фиксированным уровень и .

ШЩ-иуч'и^Ц/гЩ >кл еЛ1 /О,

' 1 0, ЛеП.

Оценим квадрат нормы разности /*'(Л) н /'(Я) в метрике :

|Г(А) - /Х-3-)]2 = Г[(|Я-(Л)| - и)е""<» - ЯЯ)][(|Я-(А)| - - УЩ1Х +

о хт о

Мы получили, что |/(0- /С')]2

нужни отмстить, что |^(Я)[ финитная функция и т«(Л') равно длине носителя этой функции.

2.4. Корреляционный анализ.

Оценка задержек прихода сигналов на различные датчики. Для оценки разности моментов прихода енгнала на датчики сети наблюдения использовался критерий максимума корреляционной функции. Для / -го датчика принимаем следуюх о модель процесса регистрации енгнала:

'*(/-г,),/ > г,,/ еЗ, О, / £ :,

и п(1) - стационарный вргодичный случайный процесс, для которого возможно принять следующие допущения:

£'(П,(/),„,(0) = 0,£(г;,(/)) = 0, £(п, (/).",(' + г)) -- Я,'(г), 3- область наблюдения, Е- символ математического ожидания. Для выбранной модели процесса корреляционная функция

-3 з

= г, +т)+5(/-г,)я,(/+ г) +

+ 51/ - г; + г)л,(г) + п, (г)я; и 4- г)];.'/ =

= Л'(г> - г>,0М/ + - г, + Т)ПДОА Л'(Г).

>',(') = *('- г,) + ",(') где 5(1-т,)-

так как для вргоднческого процесса при больших 3 сторон и последний интегралы равны Е(п1 и),п) (/)) = (/)) ; при г = т)-т1 первый интеграл равен квадрату нормы сигнала. .!(/) и К(г) ||ри таком значении т имеет глобальный экстремум. Отсюда следует алгоритм определения значения - г,. Вычисляется корреляционная функция Л'(г), отыскинается ее глобальный экстремум и точка г, в которой А"(г) имеет глобальный экстремум, - это значение х] - г, = Д/^,, разности времен прихода сигнала на I -й и j -и приемники.

Коррекция мач^кцы разностей моментов Еступления отдельных сигналов. При вычислении Дмы не учитывали, что 3 не всегда достаточно для получения оценок £(«,(/)), E(nl^J),nJ{t у тУ) и оценка Л^ может оказаться отличной от Д/^ из-за этого обстоятельства и из-аа эффектов, связанных с неидентичностью функций в областях достаточно коротких, но существенно влияющих на значение оценок Аг^ вблизи кондов интерна.«! (0,3). Поэтому, в случае неравенства ¡\1Я и Лприменяем анализ на это равенство и в случае Д/и к Л/^ эти значения для анализа в дальнейшем не используются.

• Глава 3. Описание системы сейсмоакустпческого мониторинга

3.1. Назначение и общая схема системы.

Система контроля состояния строительных конструкций представляет собой комплекс аппаратных и программных средств обработки сейсмоакустическга наблюдений от блоков датчиков, вмурованных в тело объекта. Система предназначена ,1'я

- автоматизации обработки всех сейсмоакустическлх наблюдений с целью анализа механического состояния несущих конструктивных племен гон объекта в услоьлях сейсмических и производственных (антропогенных) шумов, включая пеленгацию к оценку параметров источникоь сеисмоакустнческнх полей объекта на фоне нестационарных помех; идентификацию и локализацию сигнала-предвестника кОэмолшых разрушений объекта, осуществляемые путем простралствспнр-врсменнон обработка ссйсмолкустическон информации на ЭВМ а реальном масштабе времени; интегральную оценку состояния объекта;

- выдачи на »край дисплея легко я быстро интерпретируемой (оперативной) информации о текущем состоянии объекта и сто

конструктивных элементов. на основе вышеупомянутой обработки наблюдений;

- проведения детального анализа выделенных сигналов и фрагментов фо,ш (включая корреляционный, спектральный, статистический анализ и т.д.) с целью определения тенденций изменения состояния объекта и прогноза его поведения.

Система включает в себя две основных подсистемы:

1) подсистему сбора и предварительной аналоговой обработки;

2) ст^зд цифровой обработки сеГхмоакустических полей (СЦОСП).

3.2. Стенд цифровой обработки. СЦОСП включает в себя ПЭВМ и Устройство сканирования и ввода (УСВ) с нриберным интерфейсом и предназначен для цифрового преобразования многомерных аналоговых сигналов, поступающих с ч,НСР, и для ввода получении » данных в буферное ОЗУ ПЭВМ с. целью дальнейшей обработки информации согласно применяемому пакету программ, а также для выборочной регистрации и сохранения ааписен сигналов, содержащих вожние события. •

Рассмотрим состав системы и назначение отдельных фуу циональньк узлов подсистемы.

Каналы телеметрии предназначены для формирования входного многомерного сигнального процесса от сейсмоакустнческих датчиков, его силсния, фильтрации и передачи в Це1гтр обработки.

Коммутатор каналов предназначен для скоростного переключения каналов телеметрии на один быстродейств; ащкй АЦП и выработки импульсов тактирования н импульсов дискрети мнпн сигнального процесса в соответствии с частотой Накквнста.

Приборный интерфейс предназначен для цифрового пр.;обраэова ш аналогоиого сигнального процесса, приведении полученных цифровых данных к стандарту системной шины ПЭВМ и передаче атих данных в ОЗУ компьютера в реальном времени.

ПЭВМ предназначена для регистрации и обработки вводимых данных в реальном времени и выдачи на монитор информации, легко интерпретируемой оператором.

3.3. Программное обеспечение системы. Программгая часл'л системы орнентнровлиа на совместную работу с модулем УСВ на ПЭВМ 1ВМ РС АТ (с сопроцессором) под управлением МБ В ОБ версии ?.0 и выше.

Функционально система может быть представлена в виде трех модулей: сбор информации - основной режим работы системы, в котором производится выделение и регистрация событий; анализ информации -

предназначен для просмотра информации о последних зарегистрированных событиях; настройка системы - предназначена для изменения параметров алгоритмов обнаружения, режимов аппаратных и программных средств.

Программно система была реализована на языке Си и состоит на функций различного уровня: функции низкого уровня; сервисное функции; математические функции обработки информации.

К функциям низкого уровня относятся функции, обеспечивающие связь между ПЭВМ и устройством сканирования и ввода (УСВ).

Так функции ввода данных предназначены для ннн* 'ализации УСВ на ввод с циклическим ^просом каналов, зало шепнем выборкой буфера данных и установки в 1 флага - признака поступления новой порции данных в буфер (глобальная переменная). Кроме того, ф-. -¡кция анализирует состояние текущего времени и активизирует системную функцию прерывания по таймеру с частотой системных часов.

Сервисные функции предназначены для обеспечения удобства работы оператора при настройке системы и интерпретации получаемых даннггх. К иим относятся функции выбора1 из mpjuo, рсдактирова::1.я параметров настройки, представления записей базы данных, функций графического представления информации и т.д.

Математические функции обработки информации предназначены для осуществления п системе математических преобразовании, осуществляемых в соответствии с используемой концепцией мониторинга. К ним относятся:

- функции обнаружения разладки пуассоновского потока;

- функции прямого и обратного преобразования Фурье;

- хросс- и автокорреляционные функции;

- функции нелинейных преобразований спектра; . - функции параметризации сектра;

- статистические функции.

Все функции реализованы в дискретном варианте, для входшдх данных с заданным постоянным втагом дискретизации.

Глава 4. Контроль состояния строительных конструкций объекта "Укрытие"

В настоящее время единственно возможным способом контроля, не доступных для человека (по причине высокого уровня радиации) частей объекта "Укрытие", является "прослушивание" с помощью специальным образом организованной антенной решетхи, составленной из датчиков акустического диапазона частот. В Институте геофизики HAH Украины на объекте "Укрытие" такая система создана на баге замурованных в

объект в 1986 году .семи 3-х компонентных сейсмоакустических приемников (СВ-5,СГ-10), регистрирующих сигналы в диапазоне частот от 3 до 300 Г|' Система в рс .»льном масштабе времен!! обнаруживает акустические сигналы и идентифицирует ближайший к источнику сигнала датчик. Значимость работы вытекает из необходимости прогнозировать возможные разрушения Саркофага, под которым захоронена 'большая часть высокорадиоактивных отходов аварийного реактора.

Для подтверждения возможности использования разработанной концепции отделом математического моделирования геофизических полей института геофизики им.С.И.Субботина Н/НУ совместно с НИИСК был проведен ряд вкспернментов по уточнению методик!, контроля обрушений строит \ьных конструкций объекта "Укрьггие". Эксперименты гроводилнсь па панели перекрытия. В серии экспериментов панель подвергалась различным внешним воздействиям: ударные воздействия в раа\ичных частях панели; ударные воздействия возле опор панели; вибрационное воздействие от работающего оборудования; свободная панель. По результатам эксперимента делается заключение о позможпости автоматического контроля обрушений строительных конструкций посредством спектрального анализа, регистрируемых в сейсмоакустическом частотном диапазоне; событий я параметризации анализируемых спектров.

Аппаратно-программные средства Системы могут быть использованы для анализа в реальном масштабе времени любых процессов в акустическом диапазоне частот.

Ос!ювные результаты работы.

1. Разработана концепция сенсмоакусгического мониторинга крупных природно-тсхничсских систем, базирующаяся ка основе комплексного подхода к изучаемой проблеме и объединяющая в себе ряд различных традиционных ч нетрадиционных подходов.

2. Согласно принципам выбранной концепции разработаны математические модели • и математическое обеспечение интерактивной системы мониторинга.. Непосредственно автором разрабатывались методы обнаружения сигналов, параметризации регистрируемых фрагментов воль о но г о г.оля и классификации. Созданные методы обнаружения рассчитаны для работы с данными в масштабе реального времени и базируются на чреобраэовянин стационарного случайного процесса в поток событии.

3. Создана система мониторинга, включая алгоритмические, программные и физические средства.

4. Разработанная система внедрена на объекте "Укрытие". Аппаратно-программные средства Системы могут быть нспольаопаны для анализа в реальном масштабе времени любых процессов в сейсмоакустическом диапазоне частот.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Мостовой C.B., Мостовой B.C., Осадчук А.Е. Интерактивная система мониторинга сооружений //Кибернетика и выч длительная • техника. -1993. - Выг.100. -С.64-69.

2. MostOYoy S.V., Mostovoy V.S., Osadchuk А.Е.. The mathematical mode! of forecasting seismic events //19 General Assembly of EGS, Grenoble 25-29 April. -1994.

3. Мостозой C.B., MocTonoi? B.C., Осадчук A.E.. Мониторинг сейсмоопасных зон н экологически опасных объектов с целью прогноза риска, // Геофизический журнал. - 1995. - N2. -С.60-64.

Осадчук А.6. Сснсмоахустнчний мошторннг великих прпродно-техшчннх систем.

Дисертг^1я на адобутгя вченого ступеня кандидата фшкко-матеиатичннх наук в« спешальшстю 01.04.12 - геофаика. 1нституг гескр1аики ¡м. СЛ.Субботша НАН Укрш'ни, Киш. 1995.

Захнщаеться pjxonnc на бал 3 наукових праць, яю включають результата побудови "онцепцн сенсмоакустичного мотториигу великих природно-техшчних систем. Запропоновано'математнчч модел1 та алгоритма чисельно! обробки, як1 рсалЬують вибрану концепдою. ОсоГ увага придмяетъся алгорн~мам обробки даних у реальному час;.

Osadchuk А.Е. Seismoacoustic monitoring of complex nature-technical systems.

Candidate of Phis. & Math. Sci. thesis, speciality 01.04.12 • geophysics. Institute of geophysics, NAS of Ukraine, Kiev, 1995.

Defended ¡з the manuscript based on 3 scientific рарегз containing the results of the developing seismoacoustic monitoring of complex nature-technical systems conception. Given mathematical models and algorithms of numerical data procession that realize builded conception. The niain attention is given to reai time algorithms of the data procession.

i

Ключов! слова: мошторннг, ceScMisHi методи, вккалеиня сигна.\1В.