Вестник Кольского научного центра РАН. 2014, №1.

Рис. 2. Схема решения задачи поддержки оперативного управления процессами обогащения минеральных полезных ископаемых На основе анализа ретроспективных данных мониторинга проводится классификация (кластеризация) этих пространств с целью выделения областей, соответствующих определенным состояниям процесса. В пространстве Y определяются области «желаемых» исходов Y+, соответствующие регламентным значениям как характеристик продуктов разделения, так и параметров процесса. Структура базы данных мониторинга позволяет определить для каждой представленной в базе «точки» Y; пространства Y соответствующую ей «точку» X; пространства X. С практической точки зрения это означает, что по данным мониторинга всегда можно определить, при каких условиях был получен тот или иной результат. Следующим шагом технологии является формирование моделей, описывающих отображения областей пространства X в области пространства Y. Полученные модели при оперативном управлении обеспечивают предсказание характеристик выходов Yt по текущим значениям входов Xt, а в случае негативного прогноза позволяют оперативно определить наиболее рациональный вариант воздействия на процесс, обеспечивающий возвращение выходных характеристик к требуемым значениям (рис. 2). Технология сокращения размерности формируемых моделей Технология использования методов Data Mining для формирования моделей отображения пространства входов производственного процесса обогащения минерального сырья на пространство его выходов отрабатывалась на примере данных, полученных SCADA-системой iFix в ходе мониторинга производственного процесса флотации АНОФ-2 (апатитонефелиновой обогатительной фабрики) ОАО «Апатит». Все наблюдаемые параметры были подразделены на контрольные, управляющие и индикаторы. С целью снижения размерности задачи применен факторный анализ по двум критериям: критерию Кайзера и критерию «каменистой осыпи». В результате вместо исходного набора переменных (более 70) появилась возможность анализировать данные по 4 выделенным факторам. Далее отобранные параметры были подвергнуты кластерному анализу. В результате выделены два кластера состояний, один из которых соответствует ситуациям, когда имело место отклонение контрольных параметров от регламентных значений. Причины отклонений контрольных показателей от регламентных значений определялись с помощью корреляционного анализа. В качестве меры зависимости между переменными использовался коэффициент корреляции Пирсона. В результате в анализируемой группе установлены управляющие параметры, оказывающие наибольшее влияние на контрольные. Значимость влияния подтверждена результатами последующего регрессионного анализа. При анализе выбранных параметров использовалась пошаговая регрессия, в ходе которой на каждом шаге в модель включается либо исключается какая-то независимая переменная. Таким образом выделяется множество наиболее «значимых» переменных и появляется возможность сократить число переменных в формируемой модели. Полученные результаты доказывают, что принятая в проекте схема применения методов Data Mining позволяет снизить размерность формируемых моделей за счет выбора наиболее значимых параметров из имеющегося набора данных оперативного мониторинга процессов разделения минералов. Технология интеграции инструментальных средств моделирования Специфика задач формирования моделей обогатительных процессов предполагает реализацию большого объема вычислений. В связи с этим актуально определение наиболее рациональных вариантов организации вычислительного процесса. Для решения обозначенной проблемы предложена концепция и архитектура информационной системы, которая должна обеспечить интегрированное представление и систематизацию классов решаемых задач и разнородных исполнителей (используемых программных средств) [2]. В качестве формальной основы для автоматизированного синтеза спецификации исполнительной среды решено использовать прикладную онтологию, представляющую собой систему понятий решаемых задач. В рамках онтологии сложная задача декомпозируется на подзадачи, реализация которых возможна с помощью существующих программных средств. Определенные в онтологии 17