Моделирование системы обработки информации при реагировании на сообщения об инциденте

Современные системы реагирования на возможные техногенные инциденты требуют использования актуальных и эффективных методов обработки информации и поддержки принятия решений, что особенно актуально в условиях высокой динамики развития инцидентов и ограниченного времени для реагирования.

Аэрокосмические объекты характеризуются повышенной сложностью технологических процессов и высокими требованиями к надёжности и безопасности эксплуатации. К таким объектам относятся стартовые комплексы, сборно-испытательные корпуса, хранилища компонентов ракетного топлива, а также инфраструктура, связанная с подготовкой и запуском ракет-носителей. Возникновение аварийных ситуаций на подобных объектах сопряжено с использованием пожаро- и взрывоопасных материалов, сложных инженерных систем и криогенных сред, что требует учёта специфики как технологического оборудования, так и условий его эксплуатации при организации реагирования.

Недостаточная оперативность и неточность в обработке поступающей информации могут привести к несвоевременному или неадекватному реагированию, что, в свою очередь, повышает риск тяжёлых последствий. В этой связи особую актуальность приобретает разработка моделей и методов, направленных на повышение эффективности систем реагирования за счёт структурирования информационных потоков и оптимизации процедур принятия решений.

Исследование системы обработки информации при реагировании на сообщения об инцидентах, разработка моделей и алгоритмов, которые позволят повысить эффективность систем реагирования за счет структурирования информационных потоков и оптимизации процессов принятия решений, в том числе в условиях характерных для ракетно-космической отрасли. Разработка специализированных алгоритмов обработки первичных данных в структурированную кодовую информацию, адаптированных терминологий и категорий ракетно-космической отрасли позволяет обеспечить точную идентификацию инцидентов и надежность распределения ресурсов.

Согласно определению К. Шенонна [1], под информацией понимаются не любые сведения, набор символов и знаков, а лишь те, которые снимают полностью или уменьшают существующую до их получения неопределенность (неизвестность). Как отмечает Н. Н. Моисеев [2], как бы широко не интерпретировалось понятие «информация», главное ее свойство в том, что она уничтожает незнание о чем-либо. Под кодированием информационного потока будем понимать процесс преобразования данных из одной формы в другую, пригодную для управления и (или) использования в управлении [3].

Ключевым направлением совершенствования является разработка специализированных алгоритмов преобразования первичных данных об инциденте (в том числе получаемых от технических средств мониторинга) в формализованную, структурированную информацию, соответствующую терминологии и классификациям, принятым в области обеспечения безопасности. Такой подход позволяет обеспечить точную идентификацию характера инцидента, обоснованное распределение ресурсов и повышение надёжности управленческих решений на всех этапах реагирования.

При управлении сложными системами, определение связей и взаимосвязанных параметров может быть достаточно широким. Для слабоструктурированных систем и систем с большим количеством внутренних связей и сложной структурой взаимодействий между элементами системы имеет смысл в построения иерархии, где более общие связи разделяются на частные связи [4; 5].

Основная часть

Задача правильного моделирования состоит в поиске практически обоснованного и оптимального соотношения между уровнем детализации модели (и, как следствие, достоверности результатов моделирования) и требуемых для этого ресурсов [6].

В настоящий момент, для повышения эффективности принятия управленческих решений и обработки информации при реагировании на чрезвычайные ситуации и происшествия, используются различные системы, модели и алгоритмы:

Системы диагностирования и прогнозирования используются для определения вероятных причин происшествия и прогнозирования его последствий. Такие системы обычно основаны на использовании статистических методов, анализе временных рядов, методах машинного обучения и других методах.

Системы поддержки принятия решений предназначены для помощи руководителям и оперативному персоналу в принятии правильных решений в условиях неопределенности и стресса. Такие системы обычно основаны на использовании экспертных систем, моделей принятия решений, методов анализа данных и других методах.

Алгоритмы управления рисками используются для оценки и управления рисками при возникновении чрезвычайных ситуаций и происшествий. Такие алгоритмы обычно основаны на использовании математических моделей риска, статистических методов, методов принятия решений и других методах.

Системы мониторинга и управления используются для контроля за состоянием системы и принятия мер в случае возникновения отклонений. Такие системы обычно основаны на использовании датчиков и сенсоров, методов обработки данных, методов принятия решений и других методов.

Методология

Моделирование и симуляция для анализа различных сценариев развития происшествий и оценки эффективности принимаемых мер. Такие методы обычно основаны на использовании математических моделей, имитационного моделирования, методов машинного обучения и других методов.

Моделирование процессов реагирования на сообщения об инцидентах требует применения инструментов, обеспечивающих наглядность, строгую формализацию и возможность последующей автоматизации. В настоящей работе для описания процессов используется нотация BPMN (Business Process Model and Notation), являющаяся стандартизированным графическим языком моделирования бизнес-процессов, разработанным для визуализации последовательности операций, взаимодействия участников и потоков информации в рамках организационной деятельности.

Несмотря на то, что BPMN изначально ориентирована на моделирование бизнес-процессов, её гибкость и стандартизованная структура позволяют эффективно применять её в других областях, включая моделирование оперативного реагирования в системах управления чрезвычайными ситуациями. В рамках данного исследования BPMN используется как средство визуализации логики обработки информации и координации действий между участниками процесса при поступлении сообщения об инциденте.

Нотация BPMN включает набор унифицированных графических элементов – события, действия, шлюзы и потоки, которые позволяют точно отображать как последовательные, так и параллельные ветви процесса, а также условия принятия решений. Это делает BPMN особенно подходящей для моделирования событийно-ориентированных процессов, характерных для систем реагирования на инциденты.

С помощью BPMN в работе построена модель процесса реагирования на сообщение об инциденте, включающая этапы приёма вызова, идентификации события, оценки угрозы, мобилизации сил и средств и передачи информации между участниками. Такая модель позволяет не только документировать существующие процедуры, но и выявлять узкие места, оптимизировать взаимодействие и формировать основу для последующей автоматизации информационных потоков (рис. 1).

Результаты исследования

Основными элементами на данном этапе являются процессы идентификации события и определение величины угрозы, формируемые эскалационными событиями. При идентификации угроз формируется два обязательных параллельных события: идентификация места расположения события, получения пространственных геоинформационных данных и непосредственно информация о характере инцидента, позволяющая провести первичную идентификацию угрозы. Необходимо отметить, что поступающая информация может быть получена как от средств технического мониторинга (системы автоматической противопожарной защиты объекта, автоматизированных средств управления технологическим процессом, ТСМ), так и от непосредственно очевидца, обнаружившего инициирующее события.

Нормативно определено [7], что выезд подразделений пожарной охраны осуществляется в безусловном порядке независимо от вида пожарной охраны, при этом первоначальное количество привлекаемых конкретных подразделений, сил и средств определяется диспетчером, инициирующим начало процесса реагирования на инцидент и последующую его ликвидацию.

Рис. 1. Общая модель реагирования на сообщение об инциденте в нотации BPMN (ТСМ – технические средства мониторинга, СиС – силы и средства)

Fig. 1. General model of response to an incident message in BPMN notation (TMM – technical monitoring means, FM – forces and means)

Основной задачей на уровне идентификации угрозы является сбор и анализ информации как о месте, так и характере события для принятия оптимального решения о соответствующем реагировании, проводится ментальное моделирование ситуации и возможной динамики развития в зависимости от полученных в сообщении данных. При достаточном уровне информации об инциденте и объекте пожара, реагирование и соответственно количество привлекаемых сил и средств пожарной охраны происходит в соответствии с разрабатываемыми ранее документами предварительного планирования и присвоенным объекту условным априорным значением ранга пожара. Важно отметить, что ранг пожара может меняться в процессе его тушения. Если ситуация ухудшается или становится более сложной, ранг может быть повышен, что потребует дополнительного привлечения сил и средств. И наоборот, если пожар удается взять под контроль, ранг может быть понижен.

Общая модель ликвидации инциденте в нотации BPMN приведена на рис. 2.

Общее описание процедуры по обеспечению вызова экстренных оперативных служб по единому номеру «112» определено нормативно в межведомственных документах [7] и документах МЧС России [8]. В реальности процедура может незначительно отличаться в зависимости от конкретных условий и требований региона. Анализ процедуры (действий) по обеспечению вызова экстренных оперативных служб позволяет выделить следующие основные элементы (функциональные блоки):

Шаг 1. Прием вызова: когда поступает звонок на номер «112», он перенаправляется в центр обработки вызовов системы «112». Оператор центра принимает звонок и записывает необходимую информацию от абонента.

Шаг 2. Определение службы: после приема вызова оператор определяет, какая служба должна быть вызвана для разрешения ситуации. Это может быть полиция, скорая помощь, пожарная служба или другая экстренная служба.

Рис. 2. Общая модель реагирования на инцидент в нотации BPMN (СиС – силы и средства)

Fig. 2. General model of incident response in BPMN notation (FM – forces and means)

Рис. 3. Алгоритм по обеспечению вызова экстренных оперативных служб по единому номеру «112» (ДДС – дежурно-диспетчерская служба, ЕДДС – единая дежурно-диспетчерская служба) [4]

Fig. 3. Algorithm of the procedure (actions) for calling emergency services on a single number “112” (DDS – duty dispatch service, SDDS – single duty dispatch service) [4]

Шаг 3. Передача информации: оператор передает полученную информацию соответствующей службе. Это может включать описание ситуации, местоположение, контактные данные и другую важную информацию.

Шаг 4. Обратная связь: оператор информирует абонента о том, какая служба будет вызвана и когда ожидать ее прибытия. Также оператор может предоставить рекомендации по действиям до прибытия службы.

Шаг 5. Мониторинг и контроль: центр обработки вызовов продолжает отслеживать ситуацию и контролировать ход реагирования экстренной службы. Если требуется дополнительная информация или изменение плана действий, оператор может связаться со службой или абонентом.

Шаг 6. Закрытие вызова: после разрешения ситуации оператор закрывает вызов и регистрирует его в системе. Информация о вызове сохраняется для последующего анализа и отчетности.

В общем виде описание процедуры (действий) по обеспечению вызова экстренных оперативных служб по единому номеру «112», определенной методическими рекомендациями, приведено [6; 7] на рис. 3.

При принятии решения о реагировании происходит формализация и кодирование в пожарно-технических, пожарно-тактических пространственных нотациях логико-лингвистических данных естественного языка, получаемых от заявителя, или интерпретация технических данных, получаемых от технических средств мониторинга.

Таким образом, в общем виде структура информационного потока, формируемого при реагировании на инцидент в системе управления, может включать информацию разного происхождения. На основании проведённого анализа, возможно выделить следующие основные группы: первичную информацию об инциденте, формализованные данные об инциденте, первичные оперативные данные, формализованные оперативные данные (рис. 4).

Обсуждение

Формирование общего объема информации происходит с момента получения сообщения об инциденте до полной ликвидации происшествия. Получение первоначальной информации позволяет инициировать процесс реагирования на инцидент и отправку к месту инцидента необходимого количества дежурных сил и средств ближайших подразделений пожарной охраны, при это чем больше поступающих данных получается формализовать в релевантную информацию, тем эффективней и адекватней становится управленческое решение на начальном этапе реагирования и сокращается время сосредоточения необходимых сил и средств.

Первичная информация об инциденте представляет собой исходные данные, полученные непосредственно от заявителя или систем мониторинга в момент возникновения чрезвычайной ситуации. Эта информация включает сведения о месте происшествия, времени возникновения инцидента, первоначальное описание на естественном языке, а также данные технических средств обнаружения (датчиков сигнализации, утечек компонентов ракетного топлива и т. д.). В аэрокосмической отрасли к источникам первичной информации могут относиться системы контроля герметичности, датчики утечек криогенных компонентов топлива и системы обнаружения возгораний на космодромах и ракетно-космических комплексах.

Необходимо отметить, что формализация данных об инциденте осуществляется в истории-чески сложившихся и установленных нормативно терминах, изложенных как в серии ГОСТов [9; 10] так и в ряде нормативных правовых актов [11]. Первичная идентификация инцидента основана на определении типа реализуемого риска и общего описания объекта инцидента в терминологии, определённой ГОСТом [9]. Формализация общей информации позволяет сократить время дальнейшей идентификации и применения релевантной информации. Данный подход также описан в исследованиях [12–15], проведенных ранее.

банные

ш

ю

X

Визуальные банные В пути следования

Рис. 4. Структура информации, получаемой при реагировании (ТСМ – технические средства мониторинга, СиС – силы и средства)

Формализованные банные об инциденте

Данные о Внешней сребе ( в \ п

Оперативные банные о СиС

~ Данные документов Dn ) предварительного планирования

Пербичные оперативные банные

ВызоВа

Fig. 4. Structure of information obtained during response (TMM – technical monitoring means, FM – forces and means)

Заключение

В ходе выполнения исследования проведён системный анализ процессов обработки информации при реагировании на сообщения об инцидентах. На его основе выделены ключевые компоненты информационного потока и предложена структура системы, обеспечивающая целостное и однозначное описание инцидентов в терминах предметной области.

Создана структура информационного потока, формируемого в процессе реагирования на аварийные ситуации подразделениями пожарной охраны, которая учитывает особенности предметной области и обеспечивает четкую организацию взаимодействия между компонентами системы.

Разработанная методика кодирования первичных данных об инцидентах позволяет обеспечить автоматизированную обработку информации с помощью аналитических систем, гарантируя надежную поддержку процесса принятия решений. Сформирован алгоритм обработки информации в условиях возникновения ситуаций, включающий постоянное выполнение этапов: идентификацию событий, оценку уровня угрозы, мобилизацию ресурсов и фиксацию динамики развития инцидента.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в реализации возможностей разработки моделей и алгоритмов для повышения оперативности и эффективности систем реагирования на возникновение ситуации через оптимизацию информационных потоков и повышение качества управленческих решений. Предложенные методы не только сокращают временные затраты на реагирование, но и значительно повышают точность прогнозирования развития аварийных ситуаций, что крайне важно для принятия решений в условиях дефицита времени. Полученные результаты могут быть эффективно применены при создании современных систем, поддерживающих принятие решений в области управления, как в аэрокосмической области, так и в других областях, требующих высокой оперативности и точности.