среди+специалистов

изменяться по направлению
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• trend

направление (пласта)
простирание
уклон
направляться
простираться
(геол.)
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

Синонимы

• простирание
• уклон
• направляться
• простираться

EN

• trend

направление развития
тенденция
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

Синонимы

• тенденция

EN

• trend

тектоническая линия
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

EN

• trend
• trend line

тренд
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

тренд
Длительная («вековая») тенденция изменения экономических показателей. Когда строятся экономико-математические модели прогноза, Т. оказывается первой, основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие, например, сезонные колебания. Тренд выявляется с помощью различных приемов статистической обработки временных рядов, позволяющих отделить кратковременные (сезонные, случайные и т.п.) изменения и колебания показателей от общего направления процесса, характеризуемого этими показателями. Среди способов выявления Т. наибольшее распространение имеют метод наименьших квадратов и разные способы выравнивания временных рядов (по средней, скользящей средней и т.д.). Линейный тренд имеет вид yt = a + bt, где t — время, a и b — параметры, которые можно выявить методом наименьших квадратов. График такой функции — прямая. Степенной тренд может иметь вид yt = Atb, где параметры A и b находятся из линейной регрессии после логарифмирования: lnyt = ln A + b ln t. При b > 1 степень роста показателя выше, чем у линейного тренда, при b < 1 — ниже, чем у линейного. При подборе кривых, отражающих Т. временного ряда, применяются также многочлены разных степеней, экспоненты. См. Выравнивание временных рядов, Фильтр.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

EN

• time trend
• trend

тренд
График изменения параметра (параметров) технологического процесса.
Различают тренд реального времени и исторический тренд.
[ http://kazanets.narod.ru/PLC_PART1.htm]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• trend

тренд
Составляющая погрешности, медленно меняющаяся на интервалах времени, соизмеримых с характерным временем работы гироскопического устройства.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 118. Г ироскопия. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• гироскопия

Обобщающие термины

• характеристики гироскопических систем

EN

• trend

ход (кривой)
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• trend

2.1.35 свидетельство: Документ, официально подтверждающий какой-либо факт, имеющий юридическое значение, либо право лица (об окончании учебного заведения).

2.2. В настоящем руководстве применены следующие сокращения на русском языке:

2.3. В настоящем руководстве применены следующие сокращения на английском языке:

Источник: РД 52.21.703-2008: Руководство по образованию и обучению специалистов в области авиационной метеорологии

интеллектуальный учет электроэнергии
-
[Интент]

Учет электроэнергии

Понятия «интеллектуальные измерения» (Smart Metering), «интеллектуальный учет», «интеллектуальный счетчик», «интеллектуальная сеть» (Smart Grid), как все нетехнические, нефизические понятия, не имеют строгой дефиниции и допускают произвольные толкования. Столь же нечетко определены и задачи Smart Metering в современных электрических сетях.
Нужно ли использовать эти термины в такой довольно консервативной области, как электроэнергетика? Что отличает новые системы учета электроэнергии и какие функции они должны выполнять? Об этом рассуждает Лев Константинович Осика.

SMART METERING – «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ» ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Определения и задачи
По многочисленным публикациям в СМИ, выступлениям на конференциях и совещаниях, сложившемуся обычаю делового оборота можно сделать следующие заключения:
• «интеллектуальные измерения» производятся у потребителей – физических лиц, проживающих в многоквартирных домах или частных домовладениях;
• основная цель «интеллектуальных измерений» и реализующих их «интеллектуальных приборов учета» в России – повышение платежной дисциплины, борьба с неплатежами, воровством электроэнергии;
• эти цели достигаются путем так называемого «управления электропотреблением», под которым подразумеваются ограничения и отключения неплательщиков;
• средства «управления электропотреблением» – коммутационные аппараты, получающие команды на включение/отключение, как правило, размещаются в одном корпусе со счетчиком и представляют собой его неотъемлемую часть.
Главным преимуществом «интеллектуального счетчика» в глазах сбытовых компаний является простота осуществления отключения (ограничения) потребителя за неплатежи (или невнесенную предоплату за потребляемую электроэнергию) без применения физического воздействия на существующие вводные выключатели в квартиры (коттеджи).
В качестве дополнительных возможностей, стимулирующих установку «интеллектуальных приборов учета», называются:
• различного рода интеграция с измерительными приборами других энергоресурсов, с биллинговыми и информационными системами сбытовых и сетевых компаний, муниципальных администраций и т.п.;
• расширенные возможности отображения на дисплее счетчика всей возможной (при первичных измерениях токов и напряжений) информации: от суточного графика активной мощности, напряжения, частоты до показателей надежности (времени перерывов в питании) и денежных показателей – стоимости потребления, оставшейся «кредитной линии» и пр.;
• двухсторонняя информационная (и управляющая) связь сбытовой компании и потребителя, т.е. передача потребителю различных сообщений, дистанционная смена тарифа, отключение или ограничение потребления и т.п.

ЧТО ТАКОЕ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ»?

Приведем определение, данное в тематическом докладе комитета ЭРРА «Нормативные аспекты СМАРТ ИЗМЕРЕНИЙ», подготовленном известной международной компанией КЕМА:
«…Для ясности необходимо дать правильное определение смарт измерениям и описать организацию инфраструктуры смарт измерений. Необходимо отметить, что между смарт счетчиком и смарт измерением существует большая разница. Смарт счетчик – это отдельный прибор, который установлен в доме потребителя и в основном измеряет потребление энергии потребителем. Смарт измерения – это фактическое применение смарт счетчиков в большем масштабе, то есть применение общего принципа вместо отдельного прибора. Однако, если рассматривать пилотные проекты смарт измерений или национальные программы смарт измерений, то иногда можно найти разницу в определении смарт измерений. Кроме того, также часто появляются такие термины, как автоматическое считывание счетчика (AMR) и передовая инфраструктура измерений (AMI), особенно в США, в то время как в ЕС часто используется достаточно туманный термин «интеллектуальные системы измерений …».
Представляют интерес и высказывания В.В. Новикова, начальника лаборатории ФГУП ВНИИМС [1]: «…Это автоматизированные системы, которые обеспечивают и по-требителям, и сбытовым компаниям контроль и управление потреблением энергоресурсов согласно установленным критериям оптимизации энергосбережения. Такие измерения называют «интеллектуальными измерениями», или Smart Metering, как принято за рубежом …
…Основные признаки Smart Metering у счетчиков электрической энергии. Их шесть:
1. Новшества касаются в меньшей степени принципа измерений электрической энергии, а в большей – функциональных возможностей приборов.
2. Дополнительными функциями выступают, как правило, измерение мощности за короткие периоды, коэффициента мощности, измерение времени, даты и длительности провалов и отсутствия питающего напряжения.
3. Счетчики имеют самодиагностику и защиту от распространенных методов хищения электроэнергии, фиксируют в журнале событий моменты вскрытия кожуха, крышки клеммной колодки, воздействий сильного магнитного поля и других воздействий как на счетчик, его информационные входы и выходы, так и на саму электрическую сеть.
4. Наличие функций для управления нагрузкой и подачи команд на включение и отключение электрических приборов.
5. Более удобные и прозрачные функции для потребителей и энергоснабжающих организаций, позволяющие выбирать вид тарифа и энергосбытовую компанию в зависимости от потребностей в энергии и возможности ее своевременно оплачивать.
6. Интеграция измерений и учета всех энергоресурсов в доме для выработки решений, минимизирующих расходы на оплату энергоресурсов. В эту стратегию вовлекаются как отдельные потребители, так и управляющие компании домами, энергоснабжающие и сетевые компании …».
Из этих цитат нетрудно заметить, что первые 3 из 6 функций полностью повторяют требования к счетчикам АИИС КУЭ на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ), которые не менялись с 2003 г. Функция № 5 является очевидной функцией счетчика при работе потребителя на розничных рынках электроэнергии (РРЭ) в условиях либеральной (рыночной) энергетики. Функция № 6 практически повторяет многочисленные определения понятия «умный дом», а функция № 4, провозглашенная в нашей стране, полностью соответствует желаниям сбытовых компаний найти наконец действенное средство воздействия на неплательщиков. При этом ясно, что неплатежи – не следствие отсутствия «умных счетчиков», а результат популистской политики правительства. Отключить физических (да и юридических) лиц невозможно, и эта функция счетчика, безусловно, останется невостребованной до внесения соответствующих изменений в нормативно-правовые акты.
На функции № 4 следует остановиться особо. Она превращает измерительный прибор в управляющую систему, в АСУ, так как содержит все признаки такой системы: наличие измерительного компонента, решающего компонента (выдающего управляющие сигналы) и, в случае размещения коммутационных аппаратов внутри счетчика, органов управления. Причем явно или неявно, как и в любой системе управления, подразумевается обратная связь: заплатил – включат опять.
Обоснованное мнение по поводу Smart Grid и Smart Metering высказал В.И. Гуревич в [2]. Приведем здесь цитаты из этой статьи с локальными ссылками на используемую литературу: «…Обратимся к истории. Впервые этот термин встретился в тексте статьи одного из западных специалистов в 1998 г. [1]. В названии статьи этот термин был впервые использован Массудом Амином и Брюсом Волленбергом в их публикации «К интеллектуальной сети» [2]. Первые применения этого термина на Западе были связаны с чисто рекламными названиями специальных контроллеров, предназначенных для управления режимом работы и синхронизации автономных ветрогенераторов (отличающихся нестабильным напряжением и частотой) с электрической сетью. Потом этот термин стал применяться, опять-таки как чисто рекламный ход, для обозначения микропроцессорных счетчиков электроэнергии, способных самостоятельно накапливать, обрабатывать, оценивать информацию и передавать ее по специальным каналам связи и даже через Интернет. Причем сами по себе контроллеры синхронизации ветрогенераторов и микропроцессорные счетчики электроэнергии были разработаны и выпускались различными фирмами еще до появления термина Smart Grid. Это название возникло намного позже как чисто рекламный трюк для привлечения покупателей и вначале использовалось лишь в этих областях техники. В последние годы его использование расширилось на системы сбора и обработки информации, мониторинга оборудования в электроэнергетике [3] …
1. Janssen M. C. The Smart Grid Drivers. – PAC, June 2010, p. 77.
2. Amin S. M., Wollenberg B. F. Toward a Smart Grid. – IEEE P&E Magazine, September/October, 2005.
3. Gellings C. W. The Smart Grid. Enabling Energy Efficiency and Demand Response. – CRC Press, 2010. …».
Таким образом, принимая во внимание столь различные мнения о предмете Smart Grid и Smart Metering, сетевая компания должна прежде всего определить понятие «интеллектуальная система измерения» для объекта измерений – электрической сети (как актива и технологической основы ОРЭМ и РРЭ) и представить ее предметную область именно для своего бизнеса.

БИЗНЕС И «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ»

В результате изучения бизнес-процессов деятельности ряда сетевых компаний и взаимодействия на РРЭ сетевых, энергосбытовых компаний и исполнителей коммунальных услуг были сформулированы следующие исходные условия.
1. В качестве главного признака новой интеллектуальной системы учета электроэнергии (ИСУЭ), отличающей ее от существующей системы коммерческого и технического учета электроэнергии, взято расширение функций, причем в систему вовлекаются принципиально новые функции: определение технических потерь, сведение балансов в режиме, близком к on-line, определение показателей надежности. Это позволит, среди прочего, получить необходимую информацию для решения режимных задач Smart Grid – оптимизации по реактивной мощности, управления качеством электроснабжения.
2. Во многих случаях (помимо решения задач, традиционных для сетевой компании) рассматриваются устройства и системы управления потреблением у физических лиц, осуществляющие их ограничения и отключения за неплатежи (традиционные задачи так называемых систем AMI – Advanced Metering Infrastructure).
Учитывая вышеизложенное, для электросетевой компании предлагается принимать следующее двойственное (по признаку предметной области) определение ИСУЭ:
в отношении потребителей – физических лиц: «Интеллектуальная система измерений – это совокупность устройств управления нагрузкой, приборов учета, коммуникационного оборудования, каналов передачи данных, программного обеспечения, серверного оборудования, алгоритмов, квалифицированного персонала, которые обеспечивают достаточный объем информации и инструментов для управления потреблением электроэнергии согласно договорным обязательствам сторон с учетом установленных критериев энергоэффективности и надежности»;
в отношении системы в целом: «Интеллектуальная система измерений – это автоматизированная комплексная система измерений электроэнергии (с возможностью измерений других энергоресурсов), определения учетных показателей и решения на их основе технологических и бизнес-задач, которая позволяет интегрировать различные информационные системы субъектов рынка и развиваться без ограничений в обозримом будущем».

ЗАДАЧИ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УЧЕТА»

Далее мы будем основываться на том, что ИСУЭ позволит осуществить следующие функции в бытовом секторе:
• дистанционное получение от каждой точки измерения (узла учета) у бытового потребителя сведений об отпущенной или потребленной электроэнергии;
• расчет внутриобъектового (многоквартирный жилой дом, поселок) баланса поступления и потребления энергоресурсов с целью выявления технических и коммерческих потерь и принятия мер по эффективному энергосбережению;
• контроль параметров поставляемых энергоресурсов с целью обнаружения и регистрации их отклонений от договорных значений;
• обнаружение фактов несанкционированного вмешательства в работу приборов учета или изменения схем подключения электроснабжения;
• применение санкций против злостных неплательщиков методом ограничения потребляемой мощности или полного отключения энергоснабжения;
• анализ технического состояния и отказов приборов учета;
• подготовка отчетных документов об электропотреблении;
• интеграция с биллинговыми системами.

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ УЧЕТ»

Остановимся подробно на одном из атрибутов ИСУЭ, который считаю ключевым для основного электросетевого бизнеса.
Особенностью коммерческого учета электроэнергии (КУЭ) распределительных сетевых компаний является наличие двух сфер коммерческого оборота электроэнергии – ОРЭМ и РРЭ, которые хотя и сближаются в нормативном и организационном плане, но остаются пока существенно различными с точки зрения требований к КУЭ.
Большинство сетевых компаний является субъектом как ОРЭМ, так и РРЭ. Соответственно и сам коммерческий учет в отношении требований к нему разделен на два вида:
• коммерческий учет на ОРЭМ (технические средства – АИИС КУЭ);
• коммерческий учет на РРЭ (технические средства – АСКУЭ).
Кроме того, к коммерческому учету, т.е. к определению тех показателей, которые служат для начисления обязательств и требований сетевой компании (оплата услуг по транспорту электроэнергии, купля-продажа технологических потерь), следует отнести и измерения величин, необходимых для определения показателей надежности сети в отношении оказания услуг по передаче электроэнергии.
Отметим, что сложившиеся технологии АИИС КУЭ и АСКУЭ по своей функциональной полноте (за исключением функции коммутации нагрузки внутри систем) – это технологии Smart Metering в том понимании, которое мы обсуждали выше. Поэтому далее будем считать эти понятия полностью совпадающими.
Подсистема ИСУЭ на РРЭ, безусловно, самая сложная и трудоемкая часть всей интеллектуальной системы как с точки зрения организации сбора информации (включая измерительные системы (ИС) и средства связи в автоматизированных системах), так и с точки зрения объема точек поставки и соответственно средств измерений. Последние отличаются большим многообразием и сложностью контроля их и метрологических характеристик (МХ).
Если технические требования к ИС на ОРЭМ и к ИС крупных потребителей (по крайней мере потребителей с присоединенной мощностью свыше 750 кВА) принципиально близки, то в отношении нормативного и организационного компонентов имеются сильные различия. Гармоничная их интеграция в среде разных компонентов – основная задача создания современной системы ИСУЭ любой сетевой компании.
Особенностью коммерческого учета для нужд сетевого комплекса – основного бизнеса компании в отличие от учета электроэнергии потребителей, генерирующих источников и сбытовых компаний – является сам характер учетных показателей, вернее, одного из них – технологических потерь электроэнергии. Здесь трудность состоит в том, что границы балансовой принадлежности компании должны оснащаться средствами учета в интересах субъектов рынка – участников обращения электроэнергии, и по правилам, установленным для них, будь то ОРЭМ или РРЭ. А к измерению и учету важнейшего собственного учетного показателя, потерь, отдельные нормативные требования не предъявляются, хотя указанные показатели должны определяться по своим технологиям.
При этом сегодня для эффективного ведения бизнеса перед сетевыми компаниями, по мнению автора, стоит задача корректного определения часовых балансов в режиме, близком к on-line, в условиях, когда часть счетчиков (со стороны ОРЭМ) имеют автоматические часовые измерения электроэнергии, а подавляющее большинство (по количеству) счетчиков на РРЭ (за счет физических лиц и мелкомоторных потребителей) не позволяют получать такие измерения. Актуальность корректного определения фактических потерь следует из необходимости покупки их объема, не учтенного при установлении тарифов на услуги по передаче электроэнергии, а также предоставления информации для решения задач Smart Grid.
В то же время специалистами-практиками часто ставится под сомнение практическая востребованность определения технологических потерь и их составляющих в режиме on-line. Учитывая это мнение, которое не согласуется с разрабатываемыми стратегиями Smart Grid, целесообразно оставить окончательное решение при разработке ИСУЭ за самой компанией.
Cистемы АИИС КУЭ сетевых компаний никогда не создавались целенаправленно для решения самых насущных для них задач, таких как:
1. Коммерческая задача купли-продажи потерь – качественного (прозрачного и корректного в смысле метрологии и требований действующих нормативных документов) инструментального или расчетно-инструментального определения технологических потерь электроэнергии вместе с их составляющими – техническими потерями и потреблением на собственные и хозяйственные нужды сети.
2. Коммерческая задача по определению показателей надежности электроснабжения потребителей.
3. Управленческая задача – получение всех установленных учетной политикой компании балансов электроэнергии и мощности по уровням напряжения, по филиалам, по от-дельным подстанциям и группам сетевых элементов, а также КПЭ, связанных с оборотом электроэнергии и оказанием услуг в натуральном выражении.
Не ставилась и задача технологического обеспечения возможного в перспективе бизнеса сетевых компаний – предоставления услуг оператора коммерческого учета (ОКУ) субъектам ОРЭМ и РРЭ на территории обслуживания компании.
Кроме того, необходимо упорядочить систему учета для определения коммерческих показателей в отношении определения обязательств и требований оплаты услуг по транспорту электроэнергии и гармонизировать собственные интересы и интересы смежных субъектов ОРЭМ и РРЭ в рамках существующей системы взаимодействий и возможной системы взаимодействий с введением института ОКУ.
Именно исходя из этих целей (не забывая при этом про коммерческие учетные показатели смежных субъектов рынка в той мере, какая требуется по обязательствам компании), и нужно строить подлинно интеллектуальную измерительную систему. Иными словами, интеллект измерений – это главным образом интеллект решения технологических задач, необходимых компании.
По сути, при решении нового круга задач в целевой модели интеллектуального учета будет реализован принцип придания сетевой компании статуса (функций) ОКУ в зоне обслуживания. Этот статус формально прописан в действующей редакции Правил розничных рынков (Постановление Правительства РФ № 530 от 31.08.2006), однако на практике не осуществляется в полном объеме как из-за отсутствия необходимой технологической базы, так и из-за организационных трудностей.
Таким образом, сетевая компания должна сводить баланс по своей территории на новой качественной ступени – оперативно, прозрачно и полно. А это означает сбор информации от всех присоединенных к сети субъектов рынка, формирование учетных показателей и передачу их тем же субъектам для определения взаимных обязательств и требований.
Такой подход предполагает не только новую схему расстановки приборов в соответствии с комплексным решением всех поставленных технологами задач, но и новые функциональные и метрологические требования к измерительным приборам.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИСУЭ

Внедрение ИСУЭ даст новые широкие возможности для всех участников ОРЭМ и РРЭ в зоне обслуживания электросетевой компании.
Для самой компании:
1. Повышение эффективности существующего бизнеса.
2. Возможности новых видов бизнеса – ОКУ, регистратор единой группы точек поставки (ГТП), оператор заправки электрического транспорта и т.п.
3. Обеспечение внедрения технологий Smart grid.
4. Создание и развитие программно-аппаратного комплекса (с сервисно-ориентированной архитектурой) и ИС, снимающих ограничения на развитие технологий и бизнеса в долгосрочной перспективе.
Для энергосбытовой деятельности:
1. Автоматический мониторинг потребления.
2. Легкое определение превышения фактических показателей над планируемыми.
3. Определение неэффективных производств и процессов.
4. Биллинг.
5. Мониторинг коэффициента мощности.
6. Мониторинг показателей качества (напряжение и частота).
Для обеспечения бизнеса – услуги для генерирующих, сетевых, сбытовых компаний и потребителей:
1. Готовый вариант на все случаи жизни.
2. Надежность.
3. Гарантия качества услуг.
4. Оптимальная и прозрачная стоимость услуг сетевой компании.
5. Постоянное внедрение инноваций.
6. Повышение «интеллекта» при работе на ОРЭМ и РРЭ.
7. Облегчение технологического присоединения энергопринимающих устройств субъектов ОРЭМ и РРЭ.
8. Качественный консалтинг по всем вопросам электроснабжения и энергосбережения.
Успешная реализации перечисленных задач возможна только на базе информационно-технологической системы (программно-аппаратного комплекса) наивысшего достигнутого на сегодняшний день уровня интеграции со всеми возможными информационными системами субъектов рынка – измерительно-учетными как в отношении электроэнергии, так и (в перспективе) в отношении других энергоресурсов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Новиков В.В. Интеллектуальные измерения на службе энергосбережения // Энергоэксперт. 2011. № 3.
2. Гуревич В.И. Интеллектуальные сети: новые перспективы или новые проблемы? // Электротехнический рынок. 2010. № 6.

[ http://www.news.elteh.ru/arh/2011/71/14.php]

Тематики

• счетчик электроэнергии

EN

• smart metering

искусственный интеллект
Способность вычислительной машины моделировать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом.
Примечание
Такими функциями являются, например, обучение и логический вывод.
[ ГОСТ 15971-90]

искусственный интеллект
Способность устройства или прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека.
Задачей искусственного интеллекта является придание системам способности обучаться и "думать". При этом, естественно предполагается, что алгоритм решения задачи, выполняемой искусственным интеллектом, не известен. Создание искусственного интеллекта является исключительно сложной задачей, в которой часто используется эвристика. Между тем, ее решение уже осуществляется по нескольким следующим направлениям:
создание эффективно функционирующих обучающих систем;
разработка многочисленных экспертных систем, определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области, и механизмом решения, позволяющим распознать систуацию, ставить диагноз, давать рекомендации к действию;
решение многих задач распознавания речи, что позволяет компьютерам понимать естественные языки, правда пока в ограниченной области применения;
внедрение в реальную жизнь технологии и идентификации отпечатков пальцев;
серьезные достижения в распознавании передних частей головы человека. Эти задачи уже решены для тех случаев, когда в этом заинтересованы сами люди, например, опознание для работы с банковских системах;
использование диагностических систем в исследовании явлений и процессов, например, для анализа крови, управления доменным процессом, изучения состояния нефтяных полей и т.д.
Важную роль в развитии искусственного интеллекта играют специально создаваемые для этой цели языки. Среди них следует выделить универсальный сетевой язык, язык LISP и язык PROLOG.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

искусственный интеллект
«условное обозначение кибернетических систем, моделирующих некоторые стороны интеллектуальной деятельности человека — логическое, аналитическое мышление» (СЭС, стр. 507).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• системы обработки информации
• экономика

EN

• artifical intellect
• artifical intelligence

искусственный интеллект
Способность вычислительной машины моделировать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом.
Примечание
Такими функциями являются, например, обучение и логический вывод.
[ ГОСТ 15971-90]

искусственный интеллект
Способность устройства или прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека.
Задачей искусственного интеллекта является придание системам способности обучаться и "думать". При этом, естественно предполагается, что алгоритм решения задачи, выполняемой искусственным интеллектом, не известен. Создание искусственного интеллекта является исключительно сложной задачей, в которой часто используется эвристика. Между тем, ее решение уже осуществляется по нескольким следующим направлениям:
создание эффективно функционирующих обучающих систем;
разработка многочисленных экспертных систем, определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области, и механизмом решения, позволяющим распознать систуацию, ставить диагноз, давать рекомендации к действию;
решение многих задач распознавания речи, что позволяет компьютерам понимать естественные языки, правда пока в ограниченной области применения;
внедрение в реальную жизнь технологии и идентификации отпечатков пальцев;
серьезные достижения в распознавании передних частей головы человека. Эти задачи уже решены для тех случаев, когда в этом заинтересованы сами люди, например, опознание для работы с банковских системах;
использование диагностических систем в исследовании явлений и процессов, например, для анализа крови, управления доменным процессом, изучения состояния нефтяных полей и т.д.
Важную роль в развитии искусственного интеллекта играют специально создаваемые для этой цели языки. Среди них следует выделить универсальный сетевой язык, язык LISP и язык PROLOG.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

искусственный интеллект
«условное обозначение кибернетических систем, моделирующих некоторые стороны интеллектуальной деятельности человека — логическое, аналитическое мышление» (СЭС, стр. 507).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• системы обработки информации
• экономика

EN

• artifical intellect
• artifical intelligence

56. Искусственный интеллект

Artifical intelligence

Способность вычислительной машины моделировать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом.

Примечание. Такими функциями являются, например, обучение и логический вывод

Источник: ГОСТ 15971-90: Системы обработки информации. Термины и определения оригинал документа

наружная реклама
Рекламные изображения, расположенные в области скопления публики. Именно так. Если поставить рекламный щит в пустыне, он не будет считаться наружной рекламой. Это медиа – старейшее из всех средств рекламы и, без сомнения, самое живучее. В принципе, любое изображение или знак, рекламирующее или представляющее что-то, можно смело называть наружной рекламой. Однако традиционно принято считать, что к наружной рекламе относятся средства, являющиеся носителями для распространения рекламных предложений. Такие как рекламные щиты, брандмауэры и т.п. Считается, что с точки зрения удельной стоимости этот вид рекламы является наиболее экономичным среди всех средств распространения рекламы. По информации OAAA (Ассоциации наружной рекламы США) в Штатах его стоимость порой составляет 0,5 USD за 1000 контактов. Размещением наружной рекламы занимаются отдельные компании, обычно их называют контракторами. Но в устной речи специалистов их очень часто называют сапплайерами (от английского supplier – поставщик). Мы в своих изданиях, в том числе профессиональном журнале о рынке наружной рекламы «Реклама. Outdoormedia» не используем этот термин.
[ http://www.lexikon.ru/rekl/a_eng.html]

Тематики

• реклама

EN

• outdoor advertising

наудачу
Работа, например реклама, которая выполняется для клиента без договора или заказа на работу и которая будет оплачена только в том случае, если она будет использована. Спрашивается, зачем заморачиваться? Кто не рискует, тот не пьет шампанское. На самом деле может быть много поводов именно по такой схеме работать с клиентом. Аргументы «за»: подрядчик – молодой неоперившийся птенец, только что закончивший дай бог какой-нибудь творческий вуз, а то и вовсе студент. Если повезет, можно заработать деньги и поиметь работу в портфолио. Также это актуально и для опытных специалистов, то они в качестве freelance могут получить заказ от очень крупного и серьезного клиента, если работа будет принята, то можно сорвать банк: очень хорошо заработать и значительно укрепить свою репутацию среди коллег. Не говоря уже о том, что есть еще и потенциальные клиенты, с которыми гораздо легче разговаривать, когда за плечами имеется большая и серьезная работа.
[ http://www.lexikon.ru/rekl/a_eng.html]

Тематики

• реклама

EN

• on speculation

управление аварийными сигналами
-
[Интент]

Переход от аналоговых систем к цифровым привел к широкому, иногда бесконтрольному использованию аварийных сигналов. Текущая программа снижения количества нежелательных аварийных сигналов, контроля, определения приоритетности и адекватного реагирования на такие сигналы будет способствовать надежной и эффективной работе предприятия.

Если технология хороша, то, казалось бы, чем шире она применяется, тем лучше. Разве не так? Как раз нет. Больше не всегда означает лучше. Наступление эпохи микропроцессоров и широкое распространение современных распределенных систем управления (DCS) упростило подачу сигналов тревоги при любом сбое технологического процесса, поскольку затраты на это невелики или равны нулю. В результате в настоящее время на большинстве предприятий имеются системы, подающие ежедневно огромное количество аварийных сигналов и уведомлений, что мешает работе, а иногда приводит к катастрофическим ситуациям.

„Всем известно, насколько важной является система управления аварийными сигналами. Но, несмотря на это, на производстве такие системы управления внедряются достаточно редко", - отмечает Тодд Стауффер, руководитель отдела маркетинга PCS7 в компании Siemens Energy & Automation. Однако события последних лет, среди которых взрыв на нефтеперегонном заводе BP в Техасе в марте 2005 г., в результате которого погибло 15 и получило травмы 170 человек, могут изменить отношение к данной проблеме. В отчете об этом событии говорится, что аварийные сигналы не всегда были технически обоснованы.

Широкое распространение компьютеризированного оборудования и распределенных систем управления сделало более простым и быстрым формирование аварийных сигналов. Согласно новым принципам аварийные сигналы следует формировать только тогда, когда необходимы ответные действия оператора. (С разрешения Siemens Energy & Automation)

Этот и другие подобные инциденты побудили специалистов многих предприятий пересмотреть программы управления аварийными сигналами. Специалисты пытаются найти причины непомерного роста числа аварийных сигналов, изучить и применить передовой опыт и содействовать разработке стандартов. Все это подталкивает многие компании к оценке и внедрению эталонных стандартов, таких, например, как Publication 191 Ассоциации пользователей средств разработки и материалов (EEMUA) „Системы аварийной сигнализации: Руководство по разработке, управлению и поставке", которую многие называют фактическим стандартом систем управления аварийными сигналами. Тим Дональдсон, директор по маркетингу компании Iconics, отмечает: „Распределение и частота/колебания аварийных сигналов, взаимная корреляция, время реакции и изменения в действиях оператора в течение определенного интервала времени являются основными показателями отчетов, которые входят в стандарт EEMUA и обеспечивают полезную информацию для улучшения работы предприятия”. Помимо этого как конечные пользователи, так и поставщики поддерживают развитие таких стандартов, как SP-18.02 ISA «Управление системами аварийной сигнализации для обрабатывающих отраслей промышленности». (см. сопроводительный раздел „Стандарты, эталоны, передовой опыт" для получения более подробных сведений).

Предполагается, что одной из причин взрыва на нефтеперегонном заводе BP в Техасе в 2005 г., в результате которого погибло 15 и получило ранения 170 человек, а также был нанесен значительный ущерб имуществу, стала неэффективная система аварийных сигналов.(Источник: Комиссия по химической безопасности и расследованию аварий США)

На большинстве предприятий системы аварийной сигнализации очень часто имеют слишком большое количество аварийных сигналов. Это в высшей степени нецелесообразно. Показатели EEMUA являются эталонными. Они содержатся в Publication 191 (1999), „Системы аварийной сигнализации: Руководство по разработке, управлению и поставке".

Начало работы

Наиболее важным представляется вопрос: почему так велико количество аварийных сигналов? Стауффер объясняет это следующим образом: „В эпоху аналоговых систем аварийные сигналы реализовывались аппаратно. Они должны были соответствующим образом разрабатываться и устанавливаться. Каждый аварийный сигнал имел реальную стоимость - примерно 1000 долл. США. Поэтому они выполнялись тщательно. С развитием современных DCS аварийные сигналы практически ничего не стоят, в связи с чем на предприятиях стремятся устанавливать все возможные сигналы".

Характеристики «хорошего» аварийного сообщения

В число базовых требований к аварийному сообщению, включенных в аттестационный документ EEMUA, входит ясное, непротиворечивое представление информации. На каждом экране дисплея:

• Должно быть четко определено возникшее состояние;

• Следует использовать терминологию, понятную для оператора;

• Должна применяться непротиворечивая система сокращений, основанная на стандартном словаре сокращений для данной отрасли производства;

• Следует использовать согласованную структуру сообщения;

• Система не должна строиться только на основе теговых обозначений и номеров;

• Следует проверить удобство работы на реальном производстве.

Информация из Publication 191 (1999) EEMUA „Системы аварийной сигнализации: Руководство по разработке, управлению и поставке".

Качественная система управления аварийными сигналами должна опираться на руководящий документ. В стандарте ISA SP-18.02 «Управление системами аварийной сигнализации для обрабатывающих отраслей промышленности», предложен целостный подход, основанный на модели жизненного цикла, которая включает в себя определяющие принципы, обучение, контроль и аудит.

Именно поэтому операторы сегодня часто сталкиваются с проблемой резкого роста аварийных сигналов. В соответствии с рекомендациями Publication 191 EEMUA средняя частота аварийных сигналов не должна превышать одного сигнала за 10 минут, или не более 144 сигналов в день. В большинстве отраслей промышленности показатели значительно выше и находятся в диапазоне 5-9 сигналов за 10 минут (см. таблицу Эталонные показатели для аварийных сигналов). Дэвид Гэртнер, руководитель служб управления аварийными сигналами в компании Invensys Process Systems, вспоминает, что при запуске производственной установки пяти операторам за полгода поступило 5 миллионов сигналов тревоги. „От одного из устройств было получено 550 000 аварийных сигналов. Устройство работает на протяжении многих месяцев, и до сих пор никто не решился отключить его”.

Практика прошлых лет заключалась в том, чтобы использовать любые аварийные сигналы независимо от того - нужны они или нет. Однако в последнее время при конфигурировании систем аварийных сигналов исходят из необходимости ответных действий со стороны оператора. Этот принцип, который отражает фундаментальные изменения в разработке систем и взаимодействии операторов, стал основой проекта стандарта SP18 ISA. В этом документе дается следующее определение аварийного сигнала: „звуковой и/или визуальный способ привлечения внимания, указывающий оператору на неисправность оборудования, отклонения в технологическом процессе или аномальные условия эксплуатации, которые требуют реагирования”. При такой практике сигнал конфигурируется только в том случае, когда на него необходим ответ оператора.

Адекватная реакция

Особенно важно учитывать следующую рекомендацию: „Не следует ничего предпринимать в отношении событий, для которых нет измерительного инструмента (обычно программного)”.Высказывания Ника Сэнд-за, сопредседателя комитета по разработке стандартов для систем управления аварийными сигналами SP-18.00.02 Общества ISA и менеджера технологий управления процессами химического производства DuPont, подчеркивают необходимость контроля: „Система контроля должна сообщать - в каком состоянии находятся аварийные сигналы. По каким аварийным сигналам проводится техническое обслуживание? Сколько сигналов имеет самый высокий приоритет? Какие из них относятся к системе безопасности? Она также должна сообщать об эффективности работы системы. Соответствует ли ее работа вашим целям и основополагающим принципам?"

Кейт Джоунз, старший менеджер по системам визуализации в Wonderware, добавляет: „Во многих отраслях промышленности, например в фармацевтике и в пищевой промышленности, уже сегодня требуется ведение баз данных по материалам и ингредиентам. Эта информация может также оказаться полезной при анализе аварийных сигналов. Мы можем установить комплект оборудования, работающего в реальном времени. Оно помогает определить место, где возникла проблема, с которой связан аварийный сигнал. Например, можно создать простые гистограммы частот аварийных сигналов. Можно сформировать отчеты об аварийных сигналах в соответствии с разными уровнями системы контроля, которая предоставляет сведения как для менеджеров, так и для исполнителей”.

Представитель компании Invensys Гэртнер утверждает, что двумя основными элементами каждой программы управления аварийными сигналами должны быть: „хороший аналитический инструмент, с помощью которого можно определить устройства, подающие наибольшее количество аварийных сигналов, и эффективный технологический процесс, позволяющий объединить усилия персонала и технические средства для устранения неисправностей. Инструментарий помогает выявить источник проблемы. С его помощью можно определить наиболее частые сигналы, а также ложные и отвлекающие сигналы. Таким образом, мы можем выяснить, где и когда возникают аварийные сигналы, можем провести анализ основных причин и выяснить, почему происходит резкое увеличение сигналов, а также установить для них новые приоритеты. На многих предприятиях высокий приоритет установлен для всех аварийных сигналов. Это неприемлемое решение. Наиболее разумным способом распределения приоритетности является следующий: 5 % аварийных сигналов имеют приоритет № 1, 15% приоритет № 2, и 80% приоритет № 3. В этом случае оператор может отреагировать на те сигналы, которые действительно важны”.

И, тем не менее, Марк МакТэвиш, руководитель группы решений в области управления аварийными сигналами и международных курсов обучения в компании Matrikon, отмечает: „Необходимо помнить, что программное обеспечение - это всего лишь инструмент, оно само по себе не является решением. Аварийные сигналы должны представлять собой исключительные случаи, которые указывают на события, выходящие за приемлемые рамки. Удачные программы управления аварийными сигналами позволяют добиться внедрения на производстве именно такого подхода. Они помогают инженерам изо дня в день управлять своими установками, обеспечивая надежный контроль качества и повышение производительности за счет снижения незапланированных простоев”.

Система, нацеленная на оператора

Тем не менее, даже наличия хорошей системы сигнализации и механизма контроля и анализа ее функционирования еще недостаточно. Необходимо следовать основополагающим принципам, руководящему документу, который должен стать фундаментом для всей системы аварийной сигнализации в целом, подчеркивает Сэндз, сопредседатель ISA SP18. При разработке стандарта „основное внимание мы уделяем не только рационализации аварийных сигналов, - говорит он, - но и жизненному циклу систем управления аварийными сигналами в целом, включая обучение, внесение изменений, совершенствование и периодический контроль на производственном участке. Мы стремимся использовать целостный подход к системе управления аварийными сигналами, построенной в соответствии с ISA 84.00.01, Функциональная безопасность: Системы безопасности с измерительной аппаратурой для сектора обрабатывающей промышленности». (см. диаграмму Модель жизненного цикла системы управления аварийными сигналами)”.

«В данном подходе учитывается участие оператора. Многие недооценивают роль оператора,- отмечает МакТэвиш из Matrikon. - Система управления аварийными сигналами строится вокруг оператора. Инженерам трудно понять проблемы оператора, если они не побывают на его месте и не получат опыт управления аварийными сигналами. Они считают, что знают потребности оператора, но зачастую оказывается, что это не так”.

Удобное отображение информации с помощью человеко-машинного интерфейса является наиболее существенным аспектом системы управления аварийными сигналами. Джонс из Wonderware говорит: „Аварийные сигналы перед поступлением к оператору должны быть отфильтрованы так, чтобы до оператора дошли нужные сообщения. Программное обеспечение предоставляет инструментарий для удобной конфигурации этих параметров, но также важны согласованность и подтверждение ответных действий”.

Аварийный сигнал должен сообщать о том, что необходимо сделать. Например, как отмечает Стауффер из Siemens: „Когда специалист по автоматизации настраивает конфигурацию системы, он может задать обозначение для физического устройства в соответствии с системой идентификационных или контурных тегов ISA. При этом обозначение аварийного сигнала может выглядеть как LIC-120. Но оператору информацию представляют в другом виде. Для него это 'регулятор уровня для резервуара XYZ'. Если в сообщении оператору указываются неверные сведения, то могут возникнуть проблемы. Оператор, а не специалист по автоматизации является адресатом. Он - единственный, кто реагирует на сигналы. Сообщение должно быть сразу же абсолютно понятным для него!"

Эдди Хабиби, основатель и главный исполнительный директор PAS, отмечает: „Эффективность деятельности оператора, которая существенно влияет на надежность и рентабельность предприятия, выходит за рамки совершенствования системы управления аварийными сигналами. Инвестиции в операторов являются такими же важными, как инвестиции в современные системы управления технологическим процессом. Нельзя добиться эффективности работы операторов без учета человеческого фактора. Компетентный оператор хорошо знает технологический процесс, имеет прекрасные навыки общения и обращения с людьми и всегда находится в состоянии готовности в отношении всех событий системы аварийных сигналов”. „До возникновения DCS, -продолжает он, - перед оператором находилась схема технологического процесса, на которой были указаны все трубопроводы и измерительное оборудование. С переходом на управление с помощью ЭВМ сотни схем трубопроводов и контрольно-измерительных приборов были занесены в компьютерные системы. При этом не подумали об интерфейсе оператора. Когда произошел переход от аналоговых систем и физических схем панели управления к цифровым системам с экранными интерфейсами, оператор утратил целостную картину происходящего”.

«Оператору также требуется иметь необходимое образование в области технологических процессов, - подчеркивает Хабиби. - Мы часто недооцениваем роль обучения. Каковы принципы работы насоса или компрессора? Летчик гражданской авиации проходит бесчисленные часы подготовки. Он должен быть достаточно подготовленным перед тем, как ему разрешат взять на себя ответственность за многие жизни. В руках оператора химического производства возможно лежит не меньшее, если не большее количество жизней, но его подготовка обычно ограничивается двухмесячными курсами, а потом он учится на рабочем месте. Необходимо больше внимания уделять повышению квалификации операторов производства”.

Рентабельность

Эффективная система управления аварийными сигналами стоит времени и денег. Однако и неэффективная система также стоит денег и времени, но приводит к снижению производительности и повышению риска для человеческой жизни. Хотя создание новой программы управления аварийными сигналами или пересмотр и реконструкция старой может обескуражить кого угодно, существует масса информации по способам реализации и достижения целей системы управления аварийными сигналами.

Наиболее важным является именно определение цели и способов ее достижения. МакТэвиш говорит, что система должна выдавать своевременные аварийные сигналы, которые не дублируют друг друга, адекватно отражают ситуацию, помогают оператору диагностировать проблему и определять эффективное направление действий. „Целью является поддержание производства в безопасном, надежном рабочем состоянии, которое позволяет выпускать качественный продукт. В конечном итоге целью является финансовая прибыль. Если на предприятии не удается достичь этих целей, то его существование находится под вопросом.

Управление аварийными сигналами - это процесс, а не схема, - подводит итог Гэртнер из Invensys. - Это то же самое, что и производственная безопасность. Это - постоянный процесс, он никогда не заканчивается. Мы уже осознали высокую стоимость низкой эффективности и руководители предприятий больше не хотят за нее расплачиваться”.

Автор: Джини Катцель, Control Engineering

[ http://controlengrussia.com/artykul/article/hmi-upravlenie-avariinymi-signalami/]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• alarm management