Модели и алгоритмы обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности

Кувашкина, Татьяна Анатольевна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Модели и алгоритмы обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности
ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Модели и алгоритмы обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности"

На правах рукописи

КУВАШКИНА ТАТЬЯНА АНАТОЛЬЕВНА

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ГЕОИНФОРМАЦИИ В МАСШТАБИРУЕМОМ БАНКЕ ДАННЫХ ГОРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 25.00.35 - «Геоинформатика»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2005

Работа выполнена в Московском государственном горном университете

Научный руководитель: доктор технических наук

Щек Валерий Михайлович

Официальные оппоненты: профессор, доктор технических наук

Вознесенский Александр Сергеевич,

кандидат геолого-минералогических наук Жидков Сергей Николаевич

Ведущая организация: Федеральное государственное унитарное предприятие «Проектно-конструкторский и научно-исследовательский институт по

«Гипроуглеавтоматнзация»)

Защита состоится 17 ноября 2005 года в 139® часов на заседании диссертационного совета Д 212.128.08 в Московском государственном горном университете (МГГУ) по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ.

Реферат разослан 17 октября 2005 года.

автоматизации

угольной

промышленности»

(ФГУП

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212,128.08, доктор технических наук

В.М. Шек

2006-4 ТЗооТ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Современные горнопромышленные комплексы (совокупности производств на определенной территории, предназначенных для разведки, добычи и переработки минерально-сырьевых ресурсов и объединенных единой межотраслевой административно-хозяйственной структурой) - сложные многофакторные образования природного и технологического происхождения. Управление такими комплексами, характеризующимися большими объемами разнородной информации, является сложной задачей, решение которой во многом зависит от методов, моделей и алгоритмов обработки и представления информации.

Эффективность работы большинства крупных компаний, в том числе горнодобывающих, тесно связана с умением управленческого персонала оперативно и качественно обрабатывать большие объемы информации, поступающей из различных источников и используемой для решения как локальных (оперативных), так и корпоративных (стратегических) задач. Для выполнения поставленных задач в таких больших иерархических системах требуется систематизировать разнородную информацию. Поэтому необходимо сформировать единую интегрированную систему сбора, хранения, обработки и передачи пространственно-атрибутивных данных любому лицу и подразделению горнопромышленного комплекса для использования при решении всех задач.

Таким образом, разработка новых, основанных на объектно-ориентированной методологии моделей, методов и алгоритмов обработки пространственно-атрибутивной информации о горных объектах является актуальной задачей.

Целью исследования является повышение эффективности управления горнодобывающими предприятиями за счет своевременной и качественной обработки пространственно-атрибутивной информации с использованием ГИС-технологий.

Идея работы заключается в создании механизма динамической распределенной обработки информации в горнопромышленных системах с использованием объектно-ориентированной методологии.

Объектом исследования являются интегрированные горнопромышленные системы (комплексы) различных уровней иерархии.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их

новизна:

1. Разработана архитектура масштабированного банка информации горнопромышленной системы на базе объектно-ориентированной методологии, позволяющего хранить и осуществлять распределенную обработку разнородной пространственно-атрибутивной информации о горно-геологических и горнотехнических элементах системы;

2. Создана масштабированная по уровням иерархии горнопромышленных систем динамическая модель формирования и обработки пространственно-атрибутивной информации, позволяющая унифицировать процессы выбора и использования СОМ-модулей обработки данных при решении технологических и экономико-организационных задач;

3. Предложен метод размещения информации, упрощающий процессы создания и использования моделей-объектов и моделей-процессов при решении производственных задач;

4. Созданы алгоритмы иерархической обработки информации в масштабируемом банке данных горной промышленности, отличающиеся формированием промежуточной, нижнеуровневой и нормативной информации с помощью моделей-объектов непосредственно в процессе технико-экономических расчетов.

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается: корректным использованием методов системного анализа, сопоставимостью результатов тестовых расчетов по разработанным методам и ранее выполненных расчетов по стандартным методикам.

Научная значимость работы заключается в разработке моделей, методов и алгоритмов обработки пространственно-атрибутивной информации на базе объектно-ориентированной методологии.

Методы исследований. В работе использованы методы: системного анализа; объектно-ориентированной методологии разработки и компьютерного моделирования сложных систем на основе информационных технологий; теории вероятностей и математической статистики; ГИС-методы пространственного анализа, хранения, преобразования и отображения пространственно-распределенных данных.

Практическая значимость работы состоит: в разработке моделей, методов и алгоритмов обработки динамической пространственно-атрибутивной информации по горно-геологическим и горно-технологическим объектам нескольких уровней иерархии систем, позволяющих выполнять соответствую-

щие унифицированные расчеты на всех стадиях разведки и эксплуатации месторождений полезных ископаемых.

Апробация работы. Основное содержание работы и ее отдельные положения докладывались на научных симпозиумах «Неделя горняка» (г. Москва, 2002-2005 гг.), семинарах кафедры АСУ Московского государственного горного университета.

Разработанные модели и алгоритмы обработки геоинформации использованы при создании цифровой модели Воркутинского угольного месторождения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований. Общий объем диссертации составляет 190 страниц, в том числе 37 рисунков и 12 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе анализируются сложившиеся на текущий момент системы и методы обработки горно-геологической и экономико-технологической информации. Исследуются информационные технологии, использующиеся при управлении горнопромышленными комплексами. Рассмотрен широкий спектр производственных задач: подсчет запасов полезных ископаемых (ПИ); оптимизация размещения элементов и процессов функционирования систем транспорта ПИ, материалов и породы, перемещения людей, проветривания. Проанализированы способы и методы графоаналитического описания состояния системы горных выработок, расстановки и обслуживания сооружений, трубопроводов и оборудования, пространственно-временного взаимодействия людей в процессе работы. Отмечено, что каждая система использует как свою индивидуальную, так и общую (совместную с несколькими другими системами) пространственно-аналитическую информацию.

При применении локальных автоматизированных систем используются, как правило, файловые и (или) реляционные базы данных (БД) для хранения и обработки всей необходимой информации. При объединении таких систем в интегрированные АСУ встает острая проблема преобразования нескольких локальных БД в одну интегрированную БД. Ее решение необходимо проводить с учетом ряда требований.

Во-первых, необходимо соблюдать правило однократного ввода единичного объема информации, используемой различными подсистемами (приложениями) в системах реального времени.

Во-вторых, современные интегральные автоматизированные системы управления (ПАСУ) являются сложными открытыми системами, которые должны обеспечивать возможность использования имеющихся данных новыми, дополнительно вводимыми (присоединяемыми) подсистемами.

В-третьих, возможная модернизация одной или нескольких подсистем таких интегральных АСУ в процессе ее эволюционного развития может потребовать изменения вида, порядка и частоты передачи исходных данных в эти подсистемы из интегральной БД.

В-четвертых, в интегральных АСУ иерархической архитектуры подсистемы разных уровней иерархии зачастую используют одинаковые по сути (названию) показатели, но имеющие различный содержательный смысл.

ИАСУ горнопромышленных систем имеют следующие особенности: подавляющее большинство подсистем работают с пространственными данными; координацию пространственных решений отдельных подсистем осуществляют с помощью единой цифровой модели месторождения (полной или в пределах горного отвода предприятия) ПИ; особую значимость имеют подсистемы промышленной безопасности.

Поэтому целесообразно иметь один иерархический (масштабируемый) банк данных (МБнД), построенный по объектно-ориентированной методологии (данные представлены в виде объектов-модулей), информация выдается по запросам с использованием уровневых информационных моделей для каждого пользователя (приложения) в соответствующем виде.

Сейчас особое внимание уделяется компьютеризации горной промышленности, о чем свидетельствует большое количество информационных систем, разработанных в последнее время для данной области. Распространенные информационные системы (Государственный банк цифровой геологической информации, «Атлас», МГАИС, БАТАМШЕ, 81ЖРАС, вЕМСОМ, МШЕЗСАРЕ, и др.) не удовлетворяют в полном объеме потребностям совокупности пользователей горнопромышленных систем.

Поэтому необходимо разработать принципы обработки иерархической информации в горнодобывающей промышленности с учетом особенностей, присущих данной отрасли.

Задача обработки пространственно-распределенных данных в иерархических системах является предметом многочисленных исследований. Наиболее значительный вклад в развитие методов ее решения внесли Пучков Л.А., Потресов Д.К., Федунец Н.И., Шек В.М., Бахвалов Л.А., Богомолов С.Н.,

Бычков И.В., Гутштейн М.И., Гиршгорн СЛ., Морозова В.В., Погребное Н.Н., Скотаренко С.С., Самборская А.П., Ткаченко В.В., Трощенко В.В., Ша-ев А., Улисков Е.А. и др. В работах перечисленных авторов были построены теоретические основы разработки информационных систем и принципов обработки и интеграции распределенной информации. С другой стороны, развитие объектно-ориентированной методологии и ГИС-технологий построения информационных систем повлекло за собой необходимость разработки новых методов и алгоритмов обработки геоинформации. Поэтому задачами диссертационного исследования являются:

/ анализ и выявление особенностей обработки информации в горнопромышленных системах;

выбор, корректировка и разработка способов представления и хранения пространственно-атрибутивных данных об объектах горной промышленности;

^ определение компонентов и геоинтерфейса масштабируемого банка данных;

^ разработка информационной модели масштабируемого банка данных горной промышленности;

^ разработка моделей, методов и алгоритмов обработки геоинформации в масштабируемых банках данных с использованием ГИС-технологий;

V разработка метода создания и использования СОМ-объектов (графических и комбинированных моделей-примитивов) с применением ГИС-технологий;

^ нахождение способа включения пространственно-атрибутивной модели месторождения полезных ископаемых в масштабируемый банк данных.

По результатам анализа установлено, что современная разрабатываемая ИАСУ должна: реализовываться на базе объектно-ориентированной методологии, системного подхода и геоинформационного принципа построения; информационные объекты системы должны содержать в себе объектно-ориентированные методы обработки (обладать свойствами инкапсуляции и полиморфизма, рефлексивности и абстрагирования; иметь компонентную архитектуру); отражать и учитывать особенности объектов горной промышленности (высокую подвижность объектов, пространственное размещение). Система должна быть открытой, ориентированной на обработку больших объемов разнородной информации и значительное число пользователей; ав-

томатически обновлять информацию в банке по многоуровневому иерархическому принципу; позволять получать трехмерное отображение горных объектов; позволять осуществлять динамическое подключение внешних модулей, реализованных на языках, поддерживающих технологии OLE/COM.

Во второй главе рассмотрены принципы обработки пространственной информации в вышеупомянутых информационных системах, указаны недостатки организации системы данных. Предложена новая форма организации данных в МБнД, отражены особенности его построения.

Масштабируемый банк данных (МБнД) - это объектно-ориентированный банк данных, в котором пространственно-атрибутивная информация обрабатывается с соблюдением принципа её одновременной классификации по иерархическому, пространственному и временному признакам.

Особенности построения МБнД горнопромышленной системы заключаются в следующем:

- применена объектно-ориентированная методология представления данных о каждом объекте горнопромышленной системы;

- масштабируемый банк информации горнопромышленной системы содержит данные о природных и техногенных объектах (рис. 1);

- информация упорядочивается иерархически, с соблюдением пространственного и временного масштабирования;

- МБнД имеет универсальный механизм работы с разнообразной пространственной и атрибутивной информацией в рамках любых горнопромышленных систем.

В группу «природные» отнесены такие объекты, как месторождения ПИ, свиты пластов, пласты, рудные тела, блоки. В группу «техногенные» - шахта (рудник, карьер), которую можно декомпозировать на выемочные блоки и участки. Таким образом, к группе «природные» относятся естественные элементы месторождения (тела ПИ, геологические нарушения, вмещающие породы). К группе «техногенные» относятся искусственные объекты (горные выработки, оборудование и сооружения в выработках).

Пространственная модель «природных» объектов МБнД имеет блочную структуру. В качестве элементарных блоков (базисных объектов модели) используется призма, сечение которой представляет правильный шестиугольник, а основаниями являются участки граничной поверхности рудных

ГОРНОПРОМЫШЛЕННАЯ СИСТЕМА

Природные

Месторождение

Горный отвод (шахтное поле)

Техногенные

Шахта (карьер, рудник)

Элементарный

.1 блок Рис. 1. Архитектура масштабированного банка информации горнопромышленной системы

(уюльных) и породных тел (пластов). Из базисных объектов-моделей строятся более сложные объекты (пласты, свиты и т.п.) посредством методов ком-плексирования и «склеивания» моделей нижних уровггей для дальнейших исследований.

«Техногенные» объекты описываются с помощью ГИС-технологий и векторной графики.

Особенностью МБнД является наличие репозитория, поэтому в любой момент времени при управлении объектами на любой стадии жизни системы (проектирование горнопромышленного предприятия, строительство, эксплуатация и консервирование) имеется возможность использовать готовые проектные решения (аналоги), которые были созданы ранее для других предприятий, имеющих сходные природные условия.

Разработана информационная модель МБнД горной промышленности (рис. 2), имеющая следующие особенности:

- базируется на объектно-ориентированной основе представления данных, сохраняемых и обрабатываемых в виде объектов-модулей;

- для моделирования объектов используются модели-объекта, модели-процессы и модели-моникеры;

- информация агрегируется из элементарных объектов (модулей), которые являются моделями данных. Модель-обьект содержит в себе основные данные и необходимые для их обработки собственные методы, с помощью которых проводится настройка парамегров экземпляра модели при решении конкретных производственных задач.

Классификация объектов одного множества происходит по трем направлениям: по уровням иерархии («крупности») объекта; по пространственному положению; по временному фактору.

Таким образом, «ячейки» банка наполняются, придерживаясь административно-функционального принципа разделения объектов по «крупности», с учетом геометрического расположения объекта и временного фактора.

Нужно отметить, что количество и типы уровней иерархии можно выбрать в зависимости от вида решаемых с помощью МБнД задач, то есть технология масштабирования не имеет «жесткой» привязки к организационным объектам. Настройка уровней производится при генерации рабочего экземпляра МБнД.

МАСШТАБИРУЕМЫЙ БАНК ДАННЫХ

Рис. 2. Модель данных МБнД

Атрибутивная информация

Идентификатор Атрибут 1 Атрибут2 Атрибут п

Простран«венная:информация

Классификация модулей

1 Зольность

2 Водопроницаемость

3 Трещиноватость

4 Содержание серы

5 Марка угля

К Угол падения пласта

К+1 Длина выработки

ь Комбайн проходческий

1+1 Конвейер ленточный

N ¡Скорость подвигания забоя

Для подтверждения универсальности предложенных методов, моделей и алгоритмов в работе рассмотрены типичные, сильно отличающиеся друг от друга производственные задачи (подсчет запасов ПИ, проектирование технологических схем добычи, расчет сметных затрат строительства горного объекта).

В третьей главе диссертационной работы рассмотрены варианты использования разработанных моделей, методов и алгоритмов обработки масштабируемой информации на примерах подсчета запасов ПИ и проектирования технологических схем добычных работ.

Рассмотрим схему подсчета запасов ПИ на нескольких уровнях иерархии горнопромышленной системы с использованием объектно-ориентированной методологии (рис. 3).

Предположим, что необходимо рассчитать движение запасов1 угля определенной марки за период АТ на территории некоторого региона (например, Кузбасса). Здесь функционируют несколько объединений, каждое из которых имеет некоторое (от одного до десятка) количество предприятий (шахт, разрезов). Допустим, что период ДТ длится с 1 по 25 число месяца.

Монитор С (уровень региона) в соответствии с полученным от ЛПР заданием вызывает (генерирует экземпляр) модуль-процесс С для выполнения расчетов. Модуль-процесс С делает запрос в БД уровня С о наличии соответствующего отчета. В случае, если ДТ является стандартизированным (месяц, квартал, год), из БД передаются этому модулю статистические данные (отчет) за требуемый период времени. Модуль-процесс С делает соответствующую выборку данных по требуемой марке и передает ее ЛПР. При «нестандартном» периоде ДТ движение запасов определяется как изменение (разность) состояния запасов между моментами Тк и Т„.

Модуль-процесс, используя свой интерфейс 05, выбирает с помощью модуля-моникера С из БД уровня С состояние запасов искомой марки угля по объединениям региона на Т„ - первое число месяца (статистический учет запасов). Данные о состоянии запасов этой марки угля по объединениям на Тк (25 число) модуль-моникер С запрашивает через межуровневый интерфейс у модуля-процесса В.

1 Под термином «движение запасов (ресурсов)» будем понимать изменение состояния запасов (ресурсов) за определенный период времени ДТ. Под термином «состояние запасов (ресурсов)» в данном случае будем понимать положение всех градаций запасов (ресурсов) на определенную дату.

б, 8,9,10

1,2,4,5,6,7,8,9

1б1 ^Х 1еТ "

.-Дамп»-"!]

1с! 1еТ ' 1

С Л <"-

01 1£1 ¡е1 3 }

►ЛПР

1. Подсчет кондиций 6 Расчет предварительно оцененных запасов (С2)

2 Расчет ТЭП и ТЭО кондиций 7. Расчет потерь ПИ

3. Расчет и движение промышленных запасов (вскрытые, подготовленные, готовые к выемке) а Расчет прогнозных ресурсов категории Р1

4 Расчет балансовых запасов 9 Расчет прогнозных ресурсов категории Р2

5 Расчет забалансовых запасов 10. Расчет прогнозных ресурсов категории РЗ

Рис. 3. Технология подсчета запасов ПИ на базе ООМ

Получив задание от ЛПР или с вышележащего уровня (N„,3), монитор С осуществляет анализ уровня моделей-объектов, с которыми необходимо работать (рис. 4). Если этот уровень отличен (меньше) от С, то монитор С передает задание (СЗ) монитору В. В противном случае монитор С запускает модуль-процесс С, который осуществляет поиск информации в репозитории (Рс). При наличии данных в репозитории последние обрабатываются и формируется отчет для ЛПР. В противном случае активируется модуль-моникер С, который осуществляет поиск данных в БД уровня С. Если таковых нет на этом уровне, то формируется запрос (Ст3) монитору В. Монитор В, найдя необходимую информацию с помощью своего набора модулей-процессов и модулей-моникеров, передает ее на уровень С (ВтР). Полученную информацию модуль-моникер С преобразует в формат уровня-приемника и передает ее модулю-процессу С для осуществления расчетов движения запасов. Затем полученные результаты оформляются в виде отчета, который передается ЛПР и одновременно записывается в динамический репозиторий (Рс). Полученные результаты (СР, СтР) при необходимости передаются на вышележащий уровень (14).

Необходимо отметить, что алгоритмы функционирования модулей других уровней (А, В, >Г) аналогичны. Некоторым своеобразием функционирования отличается нижний уровень иерархии (А). Данное отличие заключается в следующем (рис. 5). В базе уровня А сосредоточена пространственная информация по предприятиям, характеризующаяся координатами и граничными контурами объектов (границы горного отвода и выхода пластов под наносы, тектонические нарушения, выемочные столбы, целики и др.), которые используются при вычислении объемных характеристик при помощи ГИС-модулей. На уровне А осуществляется подсчет запасов ПИ на базе блочной модели (шестигранных призм). Необходимо отметить, что отличительной особенностью алгоритма является то, что он разработан с учетом пространственной и атрибутивной (мощность пласта, зольность и др.) информации в каждом элементарном блоке. То есть модули-моникеры обрабатывают как атрибутивные, так и пространственные данные, что существенно влияет на точность конечного результата моделирования.

При передаче информации с уровня на уровень (¡=А, ...,М) изменяется качественный состав данных, косвенно определяемый соотношением пространственной и атрибутивной информации.

Рис. 4. Алгоритм подсчета запасов ПИ на уровне региона

Рис. 5. Алгоритм подсчета запасов ПИ на уровне угледобывающего

предприятия

Если на уровне А преобладает пространственная информация (геологические разрезы, схемы газоносности, трещиноватости и т. д.), то уровню С присущи в большей степени атрибутивные массивы информации и в меньшей степени - пространственные (карты, схемы). Если рассматривать отраслевой уровень N, то картографическая информация носит иллюстративный характер с отображением двумерного пространственного местоположения месторождений. То есть на этом уровне месторождение рассматривается как объект, характеристиками которого являются: занимаемая площадь, величина ресурсов и запасов, а также интенсивность и степень отработанности на данный момент времени.

Модуль-процессы (А, Б, С, N) осуществляют расчеты состояния или движения запасов по нескольким направлениям (характеристикам): сортности (маркам угля) i е [1 ... М], по степени подготовленности рудного тела к отработке (вскрытые, подготовленные) j е f 1 ... N], а также на определенную дату (начало месяца) или за определенный период времени (декада, месяц, квартал, год) t е [1 ... Т]. Возможно введение дополнительных критериев (характеристик) группирования запасов.

Подсчет запасов ПИ осуществляется на каждом уровне иерархии по формулам вида

^^(ГТСЛ{А,В,С„С2}, (1)

|P4JVCJylX^{A,B,C1,C2,PI}> (2)

4'4'4'Cjy1X1Jt{A,B,C1,C2,P1,PJ}> (3)

iel jeJ teT J J

4J4'*CJY1Xv{AtB,CI,Cï,P1,PÎFP,}, (4)

iel feJ teT J 1

где T - логическая сумма информационных элементов;

Cj - коэффициент достоверности информации (С, е [0... 1]);

у, - удельная масса i-ro ПИ, т/м3;

ХЦ1 - объем ПИ, м3.

Далее полученный результат сохраняется в виде метафайла (отчета), состоящего из совокупности атрибутивных и пространственных элементов.

Введение новой технологии определения запасов (ресурсов) обусловлено тем, что каждый уровень иерархии систем характеризуется разными временными срезами состояния запасов (ресурсов). Так, например, на уровне предприятия ячейки таблиц (см. рис. 3.) заполнены данными, соответствующими

временным периодам, кратным декаде, месяцу, кварталу и году, а в некоторых случаях и дню. На уровне региона ячейки базы данных содержат информацию о состоянии запасов (ресурсов) за отчетный период, равный кварталу или году, и не хранятся данные по малым временным периодам (день или декада). Таким образом, для определения величины запасов (ресурсов) за период, отличающийся от стандартного для данного уровня иерархии, всегда возникает необходимость пересчета требуемых величин в нужном «формате».

Использование предложенной технологии значительно упрощает процессы решения производственных задач, поскольку система осуществляет распределенную обработку информации оперативно и с требуемой точностью при любом самом углубленном анализе состояния запасов ПИ.

Для каждого горного (угольного) объекта (уровня) (предприятие, объединение, регион) создается свой класс модулей-процессов, которые осуществляют типичные для данного уровня расчеты (см. формулы 1-4). Количество модулей-процессов (А, Б, С) соответствует, как правило, количеству объектов, принадлежащих данному уровню иерархии горнопромышленной системы. То есть количество модулей-процессов категории А соответствует количеству предприятий (шахт, разрезов) входящих в состав объединений, а количество модулей-процессов категории Б - количеству объединений конкретного региона.

Нужно отметить, что при реализации такого подхода к хранению информации в алгоритме подсчета запасов ПИ могут использоваться и другие узаконенные методы определения величин запасов ПИ.

Использование разработанных моделей и алгоритмов стало возможным в результате встраивания в МБнД цифровой модели месторождения ПИ, созданной на базе ГИС-технологий. Анализ конкретных производственных технико-экономических ситуаций и принятие наилучших решений фактически должны быть основаны на моделировании состояния и поведения горных объектов с использованием этой модели.

Так, на рис. 6 представлена геоинформационная модель участка пласта ¡4, отрабатываемого шахтой «Северная» ОАО «Воркутауголь».

Ее использование в рамках предлагаемой объектно-ориентированной технологии обработки пространственно-атрибутивной информации может осуществляться следующим образом.

Условные обозначения

Надписи возле скважины: в центре: о - устье скважины;. - точка пересечения почвы пласта 1361 - Номер скважины, номер точки опробования в горной выработке -357 - Абсолютная отметка почвы пласта, м

1,25 .о 1,20 - Мощность пласта, м (слева - угольи. масса, справа - общепластовая) 21,6 - Зольность угольной массы, % 23,8 - Зольность общепластовая, %

Надписи характеристики скважины, ючки опробования (снесенные от пункта): п-2953 - Номер скважины, торной выработки, точки опробования в горной выработке -342,28 - Абсолютная отметка почвы пласта, м 0,75 - Мощность угольной и горной массы, м 24,5 - Зольность угольной и горной массы, % .— - 300 - Изогипса пласта, м - 1,2-Изопахита пласта

— 25 - Изолиния пластовой зольности, %

-— Линия выхода пласта под наносы —< - Горизонтальная горная выработка

- - - Техническая граница шахтного поля; © Гл. с - Вертикальный ствол и его назначение

I Ч - Контур охранного целика - Контур отработанных запасов до 1990 г

- Контур отработанных запасов после 1990 г " Контур списанных запасов

-Проектные торные выработки — " - Сброс "Л" - тектонические нарушения

_ 14 аза пласта —"Лш1йя разделения по углу падения 25

--- Транспортное оборудование В - Бункер перегружатель

(ленточные конвейеры) паааеэ - Комплекс датчиков - Свежая струя воздуха . . „ Г: •:: - Комплекс очистного оборудования _ -исходящая струя воздуха- (комбайн

, секции крепи, скребковый конвейер)

9 - Вейтилятор главного проветривания

ШЭ- - Передвижная трансформаторная подстанция ел - Дегазационное оборудование

Модуль-процесс «Добыча» МДс планирует с учетом имеющихся директив и ограничений (например, по производительности скипового ствола Ск. с. Сев. и Гл. с. А-Я) уровень добычи с южного крыла пласта ¡4.

Через модуль-моникер МмДс задание на планирование добычных работ этого крыла получает модуль-процесс МДз (уровень блоков). Используя геоинформационные модули обработки пространственно-атрибутивной информации (основные типы которой приведены в условных обозначениях рис. 6), модуль-процесс МДв осуществляет оптимальный раскрой участка на выемочные столбы по простиранию (лава 544-ю) и падению (лавы 444-ю, 644-ю и др.). При этом производится предварительное комплексирование оборудования для выемочных столбов.

Вызываемый через модуль-моникер МмДв модуль-процесс уровня «Лава» МДл с учетом конкретных горногеологических условий выемочного столба (гипсометрия пласта, наличие пропластков и нарушений, состояние непосредственной и основной кровли, крепость угля и пород пропластков и др.) определяет окончательный состав выемочного комплекса, средств авто-

матизированного контроля среды и связи, подачи электроэнергии и воды, составляет паспорт лавы.

В обратном порядке составляются уточненные планы добычных работ крыла (МДв) и шахты (МДс).

После этого запускается монитор «Транспорт угля» МТс для расчета конвейерной линии горизонта -80 м. По описанному выше алгоритму подключаются модули-мониторы МТв и МТа, рассчитывающие соответственно параметры конвейерных линий крыла и конвейерных уклонов 444-ю и 644-ю. В дальнейшем (через определенный период времени) мониторы МТс1 будут рассчитывать параметры (производительность, длину ставов, пункты перегрузки, автоматику, силовое оборудование) транспортеров по конвейерным уклонам 544-ю и 844-ю.

Далее, «поднимаясь» по уровням иерархии, система транспорта корректируется и реализуется.

Так же рассчитываются системы вентиляции, энергоснабжения, водоснабжения, поддержания горных выработок, обеспечения безопасности производства (план ликвидации аварий, профилактические работы), связи и др.

Цифровая модель Воркутинского угольного месторождения, построенная с учетом объектно-ориентированной методологии (ООМ), использовалась при отработке мульдовой части данного месторождения.

Система с МБнД является универсальным механизмом работы с разнородной пространственно-атрибутивной информацией. Она позволяет сократить объем ввода и хранения информации, увеличить скорость обработки транзакций, сократить штат сотрудников, занимающихся решением производственных задач (проектированием, подсчетом запасов ПИ).

Эти преимущества показаны также на примере расчета сметных затрат строительства горного объекта посредством ООМ.

В четвертой главе показана технология расчета сметных затрат строительства горного объекта на базе объектно-ориентированной технологии.

Решение данной задачи начинается с выделения уровней иерархии объектов. В данном случае объектами иерархии являются: локальный объект строительства, пусковой комплекс, очередь строительства, стройка в целом. Процесс составления сметы можно отобразить как дерево с поуровневой реализацией расчетов, таким способом осуществляя масштабирование объектов осмечивания.

Сметные нормативы, как и ряд других нормативов, применяются для конкретного объекта в зависимости от уровня иерархии: федеральный уровень (государственные федеральные сметные нормативы); отраслевой уровень (производственно-отраслевые сметные нормативы); территориальный уровень (территориальные сметные нормативы); индивидуальный уровень (фирменные сметные нормативы).

Схема расчета сметы на разных уровнях иерархии с использованием объектно-ориентированной методологии представлена на рис. 7.

В примере на отраслевом уровне рассчитывается смета А, на территориальном уровне - смета Б, на уровне фирмы - смета N. Схема взаимодействия мониторов (А, Б, >0, модулей-процессов и модулей-моникеров мевду собой аналогична описанной ранее.

Нужно отметить, что модули-моникеры обращаются не только к нормативной базе, которая содержит в себе базовые параметры и коэффициенты, но и к пространственным данным. Например, местоположение строящегося объекта определяет коэффициенты климатические и накладных расходов, »

расстояния до источников строительных материалов и оборудования, нормы расходов материлов и др. Таким образом, важным компонентом при расчете ^

сметных затрат являются пространственные данные (геоинформация).

В случае получения новых коэффициентов, не отраженных в нормативной базе, монитор дает задание модулю-моникеру пополнить базу новым значением.

В хранилище документов, которое является частью банка данных, сохраняются локальные сметы, из которых потом посредством модуля-процесса следующего уровня формируются сметы более высокого уровня (объектные или стройки в целом). Хранилище документов предусмотрено для существования возможности корректировки сметы нижних уровней, при расчете смет вышележащего уровня. Кроме того, это позволяет рассчитывать сметы на базе смет-прототипов, а не с нуля. В зависимости от типа задания и наличия в хранилище смет-прототипов процесс расчета сметных затрат будет протекать по одному из имеющихся сценариев, на «своем» уровне или с обращением к модулям нижележащих уровней.

При этом в хранилище сметы хранятся не как статические документы в виде таблиц, которые не подлежат изменениям, а как метафайл, состоящий из совокупности фрагментов смет, которые используются программой при генерации отчета.

Пространственная информация

Нормативная база

Рис. 7. Формирование смет с использованием ООМ

При таком подходе к расчету смет не нужно хранить разнообразные сборники цен и расценок на виды работ: зная методику формирования той или иной цены, мы можем использовать модуль, который будет вычислять ее «на лету». За счет этого уменьшается объем промежуточной хранимой информации, заключенной в справочных таблицах, в которых зафиксированы величины цен. В предложенном методе эти величины будут промежуточными расчетными данными.

При этом алгоритме расчета отпадает необходимость поддерживать в актуальном состоянии базу сборников цен на всевозможные виды работ, чем сейчас занимается специальный штат-сотрудник проектной организации.

При использовании объектно-ориентированной методологии для обработки информации в МБнД соотношение хранимых в МБнД параметров к рассчитываемым в несколько десятков раз меньше.

В ходе эксперимента были получены графики (рис. 9), отражающие преимущества системы с МБнД при расчете сметных затрат.

Преимущества системы, с МБнД и ООМ обработки информации, в сравнении с существующими иерархическими системами обработки информации, заключаются в следующем:

1. Штат расчетчиков крупной проектной организации сокращается на 75%;

2. Объем занимаемого системой дискового пространства сокращается на треть;

3. Скорость модульной обработки транзакций (рис. 8) возрастает в 6-8 раз по сравнению с процедурно-ориентированными подходами.

Полученные результаты исследований были использованы при формировании расчетно-сметной документации строительства рудника «Мир» АК «Алроса», позволив существенно снизить трудозатраты на расчет смет.

Предложенные алгоритмы, алгоритмы модели и методы обработки горно-технологической информации опробованы при моделировании работы угольных шахт Воркутинского месторождения.

Созданная технология структуризации данных универсальна, так как одни и те же объекты и методы применимы благодаря объектно-ориентированному моделированию, ко всем горным объектам и системам, независимо от их месторасположения и характера функционирования.

Скорость обработки транзакций процедурно-ориентированной системой

Рис. 8. Производительность систем ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе с применением ООМ и технологии ГИС решена важная научно-практическая задача разработки методов и алгоритмов обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности.

Основные результаты работы, полученные лично автором:

1. На основе проведенного анализа выбран наиболее рациональный способ представления и хранения данных об объектах горной промышленности, отличающийся использованием масштабирования информации по уровням иерархии систем и времени;

2. Выявлены своеобразия обработки пространственно-атрибутивной информации в горнопромышленных системах;

3. Разработана информационная модель МБнД горной промышленности, позволяющая работать с горно-геологическими и горнотехническими объектами в пространстве и во времени;

4. Разработан алгоритм обработки информации в масштабируемых банках данных горнопромышленных систем с использованием технологий ГИС;

5. Разработан метод создания и использования СОМ-объектов (мониторов, модуль-процессов и моникеров) при решении различных задач горной промышленности, отличающийся применением масштабирования объектов в зависимости от уровня принятия решений;

6. Созданы алгоритмы и технология обработки геоинформации в МБнД, позволяющие работать с пространственно-атрибутивной горной информацией в реальном времени.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Шек В. М., Кувашкина Т.А. Обзор инструментальных средств ГИС // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГТУ. - 2002. -№10.-С. 126-129.

2. Кувашкина Т. А. Использование ГИС-технологий в шахтных вентиляци-онно-дегазационных системах // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГГУ. - 2004. - №4. - С. 148-156.

3. Каледина Н.О., Кувашкина Т.А. Разработка геоинформационной системы мониторинга шахтных вентиляционно-дегазационных систем // Электронная конференция по подпрограмме «Топливо и энергетика» научно-технической программы «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники»: Тезисы докладов. - М.: Издательство МЭИ, 2004. - С. 100.

4. Дранишников П. С., Кувашкина Т.А., Конкин Е. А. Использование ГИС-технологий при подсчете запасов полезного ископаемого // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГГУ. - 2004. - № 4. - С. 171-173.

5. Шек В. М., Петровичев Е.И., Дранишников П. С., Кувашкина Т. А., Хара-хан О. Г., Конкин Е. А., Литвинов А. Г., Велесевич С. В., Соболева М. Ю. Создание модели воркутинского месторождения на базе ГИС Arc View // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГГУ. - 2004. -№6.-С. 203-205.

6. Кувашкина Т.А., Шек В. М. Информационная модель масштабируемого банка данных горной промышленности // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГГУ. - 2005. - № 6. - С. 188-191.

7. Щек В. М., Петровичев Е.И., Дранишников П. С., Кувашкина Т. А., Хара-хан О. Г., Конкин Е. А., Литвинов А. Г., Велесевич С. В., Соболева М. Ю. Создание объектно-ориентированных моделей месторождений полезных ископаемых // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГТУ. - 2005. - № 7. - С. 218-222.

8. Кувашкина Т.А., Шек В. М. Особенности построения масштабированного пространственно-атрибутивного банка данных горнопромышленной системы // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: МГГУ. -2005.-№8.-С. 221-225.

Подписано в печать 11.10.2005 г. Формат 60x90/16

Тираж 100 экз. Объем 1 п.л. Заказ № _

Типография Московского государственного горного университета, 119991, Москва, Ленинский пр-т, 6

18/19

РНБ Русский фонд

2006-4 16007

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Кувашкина, Татьяна Анатольевна

44 Введение.

1. Анализ предметной области и постановка задач исследования.

1.1 Горная промышленность как объект управления.

1.2 Технологии обработки информации в иерархических системах.

1.3 Интеграция банков данных.

1.4 Применение ГИС-технологий в управлении горным предприятием (горной промышленностью).

1.5 Постановка задач исследования.

2. Разработка масштабируемого банка данных горной промышленности

2.1 Принципы обработки пространственной информации.

2.2 Особенности построения масштабированного пространственно-атрибутивного банка данных горнопромышленной системы.

2.3 Информационная модель масштабируемого банка данных горной промышленности.

Выводы.

3. Разработка алгоритмов обработки масштабируемой информации

3.1 Подсчет запасов полезных ископаемых на базе объектно-ориентированной методологии.

3.2 Алгоритмы обработки масштабируемой информации.

3.3 Временное масштабирование при моделировании.

3.4 Комплексирование объектов с применением ГИС-технологий.

Выводы.

4. Разработка моделей и методов обработки информации.

4.1 Технология масштабированного расчета сметы.

4.2 Алгоритм расчета сметных затрат.

4.3 Эффективность обработки информации системой с МБнД.

Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Модели и алгоритмы обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности"

Актуальность проблемы. Современные горнопромышленные комплексы (совокупности производств на определенной территории, предназначенных для разведки, добычи и переработки минерально-сырьевых ресурсов и объединенных единой межотраслевой административно-хозяйственной структурой) — сложные многофакторные образования природного и технологического происхождения. Управление такими комплексами, характеризующимися большими объемами разнородной информации, является сложной задачей, решение которой во многом зависит от методов, моделей и алгоритмов обработки и представления информации.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

4 использования СОМ-модулей обработки данных при решении технологических и экономико-организационных задач;

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается: корректным использованием методов системного анализа, сопоставимостью результатов тестовых расчетов по разработанным ме-* тодам и ранее выполненных расчетов по стандартным методикам.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Кувашкина, Татьяна Анатольевна

Основные результаты работы, полученные лично автором:

2. Выявлены своеобразия обработки пространственно-атрибутивной информации в горнопромышленных системах;

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Кувашкина, Татьяна Анатольевна, Москва

1. Аксенов Е. Качество информации: от чистки данных к модели предприятия. // PC WEEK/RE № 36, 2002, с. 30-31.

2. Аленичев В.М., Суханов В.И., Хохряков B.C. Моделирование природ-но-сырьевых технологических комплексов (горное производство) / Под ред. B.JI. Яковлева. Екатеринбург: УрО РАН, 1998. 147с.

3. Алтаев Ж.С. ГИС и земельный кадастр Казахстана 2. // ArcReview -современные геоинформационные технологии №2, 2005, с. 7-10.

4. Баранов Ю. Б., Берлянт А. М., Капралов Е. Г., Кошкарев А. В., Серапи-нас Б. Б., Филиппов Ю. А. Геоинформатика: толковый словарь основных терминов. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. - 244 с.

5. Богомолов С.Н., Улисков Е.А. О построении территориальных информационных систем на базе геоинформационных технологий. // Сборник научных трудов «Математические методы в геоинформационных технологиях». Ярославль, 2000.

6. Большая Советская энциклопедия, М.: изд-во «Советская энциклопедия», 1972.

7. Борзенко А. Сети хранения данных. // PC WEEK/RE № 7, 2001, с. 35-36.

8. Бродская И.М., Любимский Э.З., Ухов JI.B. Модель гистоиерархическо-го объектно-ориентированного справочника для документной информационно-поисковой системы. Препринт Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 1994 № 102.

9. Бродская И.М., Любимский Э.З., Ухов Л.В. Реализация гистоиерархиче-ского объектно-ориентированного справочника средствами документной информационной системы ИРИС. Препринт Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 1995 № 136.

10. Букринский В.А. Геометризация недр. Практический курс. М.: Издательство МГГУ, 2003. - 234 с.

11. Бычков И.В. Корпоративная интеллектуальная технология обработкипространственно-распределенных данных в задачах управления регионом. Автореферат на соискание ученой степени доктора технических наук по направлению 25.00.35 Геоинформатика. Кемерово, 2003.

12. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998.

13. В. Чистяков СОМ//Технология клиент-сервер №2, 2002, с. 11-14.

14. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. М.: ГИС-Ассоциация, 1999, 204 с.

15. Геоинформационные системы. Обзорная информация. М.: ЦНИИГА-иК- 1992.-52 с.

16. Глазунов В.В., Ефимова H.H., Марченко А.Г. Геоинформационные системы. Учебное пособие. Санкт-Петербургский горный институт им. Плеханова, 2002, 82 с.

17. Горная Энциклопедия Том 2, М.: изд-во «Советская энциклопедия», 1986.

18. Григорьев М.Н., Попов В.Б., Остроумов Д.М. Геолого-экономическая оценка минерально-сырьевой базы на основе кластерных карт. // Аг-cReview 2002 современные геоинформационные технологии № 1, 2002, с. 9.

19. Гутштейн М.И., Гиршгорн C.JI. Новый подход к проектированию банков данных. Семантическая объектно-ориентированная технология. // Геоинформатика №1, 1999, с. 21-28.

20. Дейл Роджерсон Основы СОМ / Пер. с англ. М.: Издательство «Русская Редакция» ТОО «Channel Trading Ltd.», 1997. - 376 с.

21. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н., Цветков В .Я. Геоинформатика. М.: МАКС Пресс, 2001. - 349 с.

22. Интернет-сайт: http://www.gisa.ru/8764.html. Тимерханов С. X., Костров В.А. Система «Атлас» фундамент ГИС предприятия.

23. Интернет-сайт: http://www.oe-it.ru. Восточный экспресс система комплексной автоматизации учета и управления предприятием. Рекламный буклет.

24. Капутин Ю.Е. Информационные технологии планирования горных работ (для горных инженеров). СПб.: «Недра», 2004. - 424 с.

25. Килячков А.П. Технология горного производства. М.: Недра, 1992.

26. Коган И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений.-М.: Недра, 1974.

27. Колганов В.Ф. Практика применения программного обеспечения «DE-TAMINE» в АК «AJIPOCA». // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2003. - № 8. - с. 192-195.

28. Косяков C.B. Геоинформационные системы в управлении и производстве. Учебное пособие. Иваново: Издательство Ивановского государственного энергетического университета, 2001. - 99 с.

29. Ладыженский Г.М. Архитектура корпоративных информационных систем. СУБД, № 5-6, 1997.

30. Лукичев C.B., Наговицын О.В. Система компьютерного моделирования объектов горной технологии GeoTech-3D // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2002. - № 5. - с. 204-207.

31. Машины и оборудование для угольных шахт. В.Н. Хорин, С.Х. Кло-рикьян, A.C. Солов и др. М., Недра, 1987.

32. Машины и оборудование для шахт и рудников. Справочник С.Х. Кло-рикьян, В.В. Старичнева, М.А. Сребный М.: издательство Московского государственного горного университета. 1994. -471 с.

33. Месторождения полезных ископаемых: Учебник для вузов / Ермолов В.А., Попова Г.Б., Мосейкин В.В. и др.; Под ред. В.А. Ермолова. М.: Издательство МГГУ, 2001. - 570 с.щ,

34. Методические указания по определению стоимости строительной продукции на территории Российской Федерации (МДС 81-1.99).

35. Миллер С., Сорокин А. Выбор программных и технических средств ГИС. //Компьютерра№21, 1996, с. 17-19.

36. Миронов К. В. Справочник геолога-угольщика. М., Недра, 1982, 311 с.

37. Мирончик В.М., Саечников В.А. Прогноз уровня затопления и экономического ущерба в пойме рек // ArcReview 2002 современные геоинформационные технологии №1, 2002.

38. ОСТ 12.44.258-84 Комбайны очистные. Выбор параметров и расчет сил резания и подачи на исполнительных органах. Методика. 1984. 107 с.

39. Отраслевая инструкция по выбору шнековых исполнительных органов очистных комбайнов. М.: ИГД им. A.A. Скочинского, 1997. - 33 с.

40. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

41. Подземная разработка пластовых месторождений / Михеев О.В., Витка-лов В.Г., Козовой Г.И., Атрушкевич В.А. М.: Издательство МГГУ, 2001.

42. Полежаев П.В. Анализ сметной стоимости работ и расчет ее снижения при формировании прибыли предприятия. Учебное пособие. Московская государственная геологоразведочная академия, М., 1997, 25 с.

43. Пучков JI.A. Шек В.М. Патент № 2130548. Способ определения количества полезного ископаемого в массиве горных пород.

44. Пучков JI.A., Федунец Н.И., Потресов Д.К. Автоматизированная системыма управления угольной промышленностью. М.: Недра, 1987.

45. Сборник сметных норм и расценок на строительные работы. Сб. 35. Горнопроходческие работы. Том 1. Сметные нормы и расценки на горнопроходческие работы (СНиП 4.02-91).

46. Система нормативных документов в строительстве. Основные положения (СНиП 10-01-94).т.

47. Скотаренко С.С., Самборская А.П., Морозова В.В., и др. Банки данныхминерально-сырьевой базы и технология их информационного взаимодействия. Обзорная информация. М.: ВНИИЭгазпром, 1992. - 33 с.

48. Степанов Б.В. Введение в геоинформационные системы (ГИС): Учебное пособие. М.: МГУ А, 2001. - 68 с.

49. Теория активных систем совершенствования хозяйственного механизма // Бурков В. Н., Кондратьев В. В., Цыганов В. В., Черкашин А. М. М.: Наука, 1984 г.

50. Территориальный комплексный кадастр природных ресурсов Красноярского края: состояние и перспективы / Сибгатулин В.Г., Грищенко В.А., Мирошников А.Е., и др. Красноярск: КНИИГиМС, 2004. 196 с.

51. Технология и механизация подземной добычи угля / И.Л. Черняк, С.А. Ярунин, Ю.И. Бурчаков М.: Недра, 1981.

52. Томаков П.И. Горные науки и промышленность / Хохряков B.C. Геоинформатика в горном производстве. М.: Недра, 1989.

53. Труды X Всероссийского угольного совещания.: Ростов-на-Дону, ВНИГРИуголь, 2001, 294 с.// Файдов O.E., Старокожева Г.И., Марченко Т.Н. Информационные технологии и геолого-экономический мониторинг запасов и ресурсов углей, с. 270-273.

54. Филиппова А. А. Геоинформационное моделирование распространениязагрязнений в горнопромышленном регионе. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Москва, 2004.

55. Финк A.A. Формирование показателей годовой программы шахты по очистным работам. // Сборник научных трудов института Гипроуглеав-томатизация «Совершенствование АСУ в угольной промышленности». -М., 1993, 181 с.

56. Цхай A.A., Трунова Т.Н. ГИС «Освоение месторождения». // ArcReview 2002 современные геоинформационные технологии № 1, 2002, с. 19.

57. Чаусов В., Андреев К. Платформа для интеграции АБС. // Банки и технологии, 2002, №1.

58. Черемисина E.H., Марченко В.В., Чесалов JI.E. и др. ГИС-технологии в геологическом изучении недр. М.: ВНИИгеосистем, 1996. - 120 с.

59. Шаев А., Миронов П., Лебеденко О. Концепция построения корпоративной геоинформационной системы. // ArcReview современные геоинформационные технологии №1, 2002, с. 10.

60. Шахраманьян М.А., Нигметов Г.М., Сосунов И.В. Применение ГИС-технологий для прогнозирования паводковой опасности. // Технологии гражданской обороны № 1. С. 62-68.

61. Шек В. М. Объектно-ориентированное моделирование горнопромышленных систем. М.: МГГУ, 2000, 304 с.

62. Шек В.М., Булатова A.A. Объектно-ориентированное моделирование стратегии бюджетного финансирования угольной отрасли. // Сборник научных трудов «20 лет кафедры Автоматизированные системы управления». М.: МГГУ, 2000, 187 с.

63. Шек В.М., Линник В.Ю. Автоматизированная система оценки характеристик угольных пластов и расчета параметров шнеков очистных комбайнов. // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2002. - № 5. - С. 211-214.

Информация о работе

Кувашкина, Татьяна Анатольевна
кандидата технических наук
Москва, 2005
ВАК 25.00.35

Диссертация

Модели и алгоритмы обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы