RU2232429C1 - Способ автоматизированного обучения эффективному поиску причин нарушений хода технологических процессов - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к компьютерным средствам обучения операторов и эксплуатационного персонала технологических установок и контроля их знаний и навыков эффективного и безопасного ведения технологических процессов. В способе автоматизированного обучения эффективному поиску причин нарушений хода технологических процессов, включающем компьютерную систему, формирующую гибкое информационное пространство и снабженную базой знаний, предусматривающей систематизацию причин и соответствующих им симптомов нарушений хода технологических процессов, причем система снабжена устройством генерации задач диагностики, включающих набор причин и симптомов, устройством генерации причин и соответствующего им начального симптома, предоставляемого обучаемому, устройством оценивания правильности сделанных обучаемых гипотез и значимости выбранных обучаемым информационных запросов, устройством оценивания знаний и навыков обучаемого в режимах тренировки и экзамена, устройством настройки пользователем параметров оценивания гипотез, информационных запросов, знаний и навыков обучаемого, устройством протоколирования экзамена, интерфейсом обучаемого с устройством генерации причин и начального симптома, с устройством оценивания гипотез и информационных запросов, с устройством оценивания знаний и навыков обучаемого, интерфейсом пользователя с базой знаний, с устройством оценивания гипотез и информационных запросов, с устройством оценивания знаний и навыков обучаемого, с устройством настройки параметров оценивания, с устройством протоколирования экзамена, причем гибкое информационное пространство формируют путем пополнения пользователем базы знаний за счет обобщения известных типовых нарушений хода технологических процессов, анализа нарушений на реальных технологических установках конкретного предприятия, моделирования ситуаций на компьютерных тренажерах и привлечения экспертных оценок специалистов, генерируют отдельные задачи диагностики, содержащие набор причин и симптомов нарушения хода технологических процессов, генерируют причины нарушений, генерируют и предъявляют обучаемому первоначальный симптом, соответствующий заданной причине, принимают от обучаемого гипотезы относительно выбранной причины и информационные запросы о значениях симптомов, совершаемые оператором с целью диагностики заданной причины, предоставляют обучаемому информацию о правильности полученных гипотез и о значениях запрошенных симптомов, оценивают правильность полученных гипотез и значимость совершенных информационных запросов, по результатам решения задачи диагностики в режиме тренировки и экзамена оценивают знания и навыки обучаемого, предоставляют пользователю возможность настраивать параметры оценивания информационных запросов, знаний и навыков обучаемого, предоставляют пользователю детальный протокол экзамена по каждому обучаемому для анализа и аттестации знаний и навыков обучаемого. Способ позволяет заполнить существующий пробел между теоретическими основами обучения базовым навыкам безопасности и эффективного управления технологическими процессами и современными информационными технологиями.

Description

Изобретение относится к компьютерным средствам обучения операторов и эксплуатационного персонала технологических установок и контроля их знаний и навыков эффективного и безопасного ведения технологических процессов (ТП).

Обучение операторов ТП - одно из важнейших средств повышения безопасности и эффективности производства. Умение быстро обнаружить отклонение ТП от нормы, выявить его причину, спрогнозировать последствия, наметить программу действий по устранению или смягчению этих последствий и, наконец, правильно и своевременно выполнить эти действия - свидетельства готовности оператора к управлению технологическим объектом в аварийных и предаварийных режимах. Как следует из вышесказанного, навык управления ТП является комплексным, состоящим из нескольких более простых, таких как поиск причин, прогнозирование последствий, планирование действий и т.д., часть из которых в свою очередь может быть разложена на еще более элементарные, базовые, навыки.

Проблемы изучения механизма принятия человеком решений в нештатной производственной ситуации и выработки методик обучения принятию своевременных и правильных решений находятся в ведении инженерной психологии (когнитивного инжиниринга). Психологи показали, что обучение операторов комплексному навыку принятия решений может быть сведено к обучению составляющим его элементарным навыкам с последующим их объединением. Эти результаты, полученные учеными, главным образом, английской и советской школ и подтвержденные специально организованными экспериментами, известны уже в течение более чем 30 лет. Но для претворения их в реальную педагогическую практику требовались соответствующие технические средства, которых до недавнего времени не существовало. Появление персональной вычислительной техники и ее быстрое распространение и удешевление в течение последних лет позволило вернуться к проблеме и подойти к ее решению с практических позиций.

Научной базой тренинга навыков диагностики причин нештатных производственных ситуаций является инженерная психология (когнитивный инжиниринг). Исследования, проведенные в этой области еще в 1970-х годах, были направлены, в частности, на выяснение механизмов поведения индивида при обнаружении им отклонений в работе технического объекта от заданной нормы. Было установлено, что диагностический навык является комплексным, составным и представляет собой сложное сочетание нескольких более простых, “базовых”, навыков. Наиболее важные из них - навык распознавания причины отклонения по наблюдаемым последствиям и навык прогнозирования последствий отклонения (“Что, если...”). Было показано, что механизм решения человеком-оператором задачи диагностики представляет собой т.н. “метод генерации и проверки гипотез”, состоящий в следующем. Оператор последовательно выдвигает гипотезы о причинах нарушения хода ТП (для чего ему нужен развитый навык “Поиск причин”); проверяет соответствие выдвинутой гипотезы наблюдаемым симптомам отклонений (при этом оператор прогнозирует поведение ТП при наступлении текущей гипотезы, т.е. использует навык “Что, если...”); затем, если прогнозируемое поведение противоречит наблюдаемым симптомам, оператор отклоняет или модифицирует гипотезу до тех пор, пока не будет найдена истинная причина отклонений. Тренинг именно такого механизма диагностики позволяет качественно улучшить работу оператора в ситуациях нарушения хода ТП. Однако отсутствие в то время необходимой технической базы (весьма ограниченные возможности вычислительной техники при ее высокой стоимости) не позволили довести полученные научные и методологические результаты до практического применения.

В настоящее время в качестве компьютерных средств обучения базовым навыкам управления ТП в нештатных ситуациях известен способ автоматизированного обучения Troubleshooting Trainer (Тренажер поиска неисправностей) фирмы Simulation Dynamics (США, www.simulationdynamics.com, последнее обновление 06.02.2003). Способ ориентирован на отработку базовых навыков поиска причин отклонения от нормы и планирования действий по устранению последствий такого отклонения.

При внешнем соответствии целям обучения диагностике этот продукт обладает рядом существенных отличий от описанной выше схемы решения оператором диагностической задачи. В способе Troubleshooting Trainer обучаемый должен выбрать причину неисправности из предлагаемого набора, а после правильного ответа указать меры по ликвидации (или смягчению) ее последствий. При этом этап прогнозирования последствий неисправностей отсутствует. Иными словами, реализована лишь методика “Поиск причин...”, и не реализована методика “Что, если...”. Это само по себе существенно обедняет методическую базу обучения, а кроме того, не позволяет реализовать комплексный механизм генерации и проверки гипотез, включающий в качестве составного этапа прогнозирование последствий наступления различных гипотетических нарушений хода ТП. В качестве еще одной особенности способа Troubleshooting Trainer следует отметить использование мнемосхемы ТП в качестве схемы привлечения внимания обучаемого к месту возникновения неисправности. Для технологических установок, снабженных компьютерными системами управления, на которых операторы активно пользуются мнемосхемами при ведении ТП, такой подход в определенной степени оправдан, хотя неисправность на самой технологической схеме незаметна - требуется обратиться к показаниям приборов. Однако на установках, управление которыми ведется с помощью приборной панели (щита управления), операторы привыкли ориентироваться исключительно по приборным шкалам.

Применяемый в способе Troubleshooting Trainer подход несомненно способствует углублению знаний оператором технологического оборудования и системы управления технологической установки и формированию у него верных причинно-следственных связей и навыков логического мышления. В то же время этот подход не отражает более глубокие механизмы деятельности оператора в ходе поиска обнаруженной им/ею проблемы, отработка которых важна на последующих этапах обучения; не учитывает он и внешние факторы, под влиянием которых приходится действовать оператору в нештатной ситуации.

Задачей предлагаемого изобретения - обучающего способа “ДИАГНОСТ” - является развитие компьютерной методики диагностики за счет внесения в нее новых, важных для обучения элементов.

Исследования выявили два следующих важных момента. Во-первых, процесс поиска причины отклонения от нормы протекает в условиях стресса, вызванного ощущением у оператора возникшей опасности. Это может быть опасность материальных потерь для предприятия вследствие неправильного ведения ТП или риск для жизни или здоровья людей (в частности, опасность лично для себя). Очень важен также т.н. “стресс ограниченного времени на решение проблемы”, который будет проанализирован ниже. Во-вторых, поиск причины отклонения представляет собой не одноразовую догадку, а мыслительный процесс, в ходе которого оператор выдвигает гипотезы, проверяет их и в итоге останавливается на наиболее правдоподобной, отвергая остальные. Таким образом, поиск проблемы - это деятельность, в ходе которой оператор анализирует имеющуюся информацию, принимает решения о необходимости поиска новой информации (т.е. формирует информационный запрос) и, наконец, реализует соответствующие действия (например, смотрит на показания приборов или ставит задачу помощнику проверить работу удаленного оборудования) - и все это в условиях стресса. В способе “ДИАГНОСТ” моделируется процесс поиска проблемы в виде последовательности действий, аналогичных действиям оператора на реальной технологической установке. Обучаемому указывается на отклонение некоторого параметра ТП от нормы и предлагается несколько причин этого отклонения, из которых лишь одна правильная. Но в отличие от способа Troubleshooting Trainer, где обучаемый должен решить диагностическую задачу за один “ход”, здесь он имеет право запросить у системы информацию о значениях других параметров, связанных с данным по технологическим потокам установки. Сделав запрос, обучаемый получает дополнительную информацию, позволяющую с большей достоверностью определить правильную причину отклонения. При этом, однако, каждый новый информационный запрос увеличивает количество набранных обучаемым штрафных баллов. Поэтому обучаемый на каждом шаге процесса поиска отклонения оказывается перед дилеммой: приобрести дополнительную информацию, “заплатив” за нее увеличением числа штрафных баллов, или попытаться угадать причину с риском назвать неправильную и заработать на этом гораздо большее количество штрафных баллов, чем за несколько лишних запросов. Подчеркнем, что риск неправильного ответа связан как с неверным пониманием причинно-следственных связей (обучаемый называет причину, противоречащую уже имеющейся у него симптоматике), так и с недостаточностью информации (имеющиеся симптомы возможны вследствие не только одной причины).

В ходе тренинга с помощью способа “ДИАГНОСТ” оператор обучается запрашивать такую дополнительную информацию, которая позволила бы ему/ей быстрее (т.е. за меньшее количество шагов) найти однозначный ответ. Таким образом, в способе “ДИАГНОСТ” реализованы оба вышеуказанных момента, важных для продвинутого обучения поискам проблем: (1) моделируется состояние стресса и (2), поиск проблемы реализован в виде последовательности принимаемых обучаемым решений. Моделирование состояния стресса заложено в механизме начисления штрафных баллов. Каждый новый “ход” обучаемого и связанное с ним начисление штрафа имитирует время, затраченное на поиск отклонения. Ощущение цейтнота, т.е. острого недостатка времени на диагностирование проблемы, - это тот вид стресса обучаемого, который может быть наиболее эффективно имитирован в реализованной на персональном компьютере (не требующей специального дорогостоящего оборудования) системе обучения. Выбирая между необходимостью дополнительной информации и ее ценой, оператор научается ставить правильные вопросы, т.е. извлекать ту информацию, которая наиболее эффективным способом приближает его к решению задачи. Специалисты признают, что именно такое умение отличает высококлассного оператора от “просто хорошего”.

Поставленная задача решается тем, что в предлагаемом способе автоматизированного обучения эффективному поиску причин нарушений хода технологических процессов (“ДИАГНОСТ”), включающем компьютерную систему, формирующую гибкое информационное пространство и снабженную базой знаний, предусматривающей систематизацию причин и соответствующих им симптомов нарушений хода технологических процессов, причем система снабжена устройством генерации задач диагностики, включающих набор причин и симптомов, устройством генерации причин и соответствующего им начального симптома, предоставляемого обучаемому, устройством оценивания правильности сделанных обучаемых гипотез и значимости выбранных обучаемым информационных запросов, устройством оценивания знаний и навыков обучаемого в режимах тренировки и экзамена, устройством настройки пользователем параметров оценивания гипотез, информационных запросов, знаний и навыков обучаемого, устройством протоколирования экзамена, интерфейсом обучаемого с устройством генерации причин и начального симптома, с устройством оценивания гипотез и информационных запросов, с устройством оценивания знаний и навыков обучаемого, интерфейсом пользователя с базой знаний, с устройством оценивания гипотез и информационных запросов, с устройством оценивания знаний и навыков обучаемого, с устройством настройки параметров оценивания, с устройством протоколирования экзамена, при этом гибкое информационное пространство формируют путем пополнения пользователем базы знаний за счет обобщения известных типовых нарушений хода технологических процессов, анализа нарушений на реальных технологических установках конкретного предприятия, моделирования ситуаций на компьютерных тренажерах и привлечения экспертных оценок специалистов, генерируют отдельные задачи диагностики, содержащие набор причин и симптомов нарушения хода технологических процессов, генерируют причины нарушений, генерируют и предъявляют обучаемому первоначальный симптом, соответствующий заданной причине, принимают от обучаемого гипотезы относительно выбранной причины и информационные запросы о значениях симптомов, совершаемые оператором с целью диагностики заданной причины, предоставляют обучаемому информацию о правильности полученных гипотез и о значениях запрошенных симптомов, оценивают правильность полученных гипотез и значимость совершенных информационных запросов, по результатам решения задачи диагностики в режиме тренировки и экзамена оценивают знания и навыки обучаемого, предоставляют пользователю возможность настраивать параметры оценивания информационных запросов, знаний и навыков обучаемого, предоставляют пользователю детальный протокол экзамена по каждому обучаемому для анализа и аттестации знаний и навыков обучаемого.

Основные функциональные возможности способа “ДИАГНОСТ”:

1. Ведение базы данных обучаемых операторов (регистрация нового оператора, выбор оператора из предлагаемого перечня).

2. Выбор режима обучения (тренировка, экзамен).

3. Ведение протокола действий обучаемого.

4. Возможность просмотра обучаемым технологической схемы, описания или получения другой графической или текстовой информации в ходе решения задачи.

5. Возможности ручного и автоматического заполнения базы знаний.

6. Возможность автоматического оценивания системой каждого сделанного обучаемым информационного запроса и представление этой оценки обучаемому.

7. Автоматическое оценивание системой знаний обучаемого (в пятибалльной шкале на основе количества набранных обучаемым штрафных баллов).

8. Возможность настройки параметров системы оценивания инструктором по обучению (сколько штрафных баллов начисляется за информационный запрос, за проверку гипотезы и т.д., и какая итоговая оценка в пятибалльной шкале какому количеству набранных штрафных баллов соответствует).

База знаний способа “ДИАГНОСТ” может быть заполнена инструктором автоматизированного обучения. Она представляет собой матрицу, строки которой измеряемые параметры ТП (например, “давление в емкости Е-1”), а столбцы - возможные причины отклонений от нормы (например, “остановка компрессора ПК-1”). Клетками матрицы являются симптомы (например, “давление в емкости Е-1 сильно выросло”). В ходе первоначального заполнения базы знаний инструктор должен ввести в нее набор возможных неисправностей и отклонений (названия столбцов), набор измеряемых параметров (названия строк) и заполнить все клетки матрицы правильными ответами, с которыми система впоследствии будет сравнивать ответы, даваемые обучаемыми. Размеры матрицы практически не ограничены. Предусмотрена также возможность автоматического формирования матрицы симптомов с помощью компьютерного тренажера. При этом наборы неисправностей (отклонений) и измеряемых переменных инкорпорируются из компьютерного тренажера, а инструктору остается лишь заполнить клетки матрицы правильными ответами. Простота формирования базы знаний и отсутствие какой-либо привязки способа “ДИАГНОСТ” к конкретной технологической установке дает возможность наполнять ее знаниями о разнообразных ТП из самых различных отраслей промышленности: химии, нефтехимии, нефтепереработки, подготовки, транспортировки и хранения нефти и газа, энергетики, пищевой и целлюлозно-бумажной промышленности, т.е. всех тех отраслей, на объектах которых присутствует достаточное количество измеряемых переменных и могут быть сформулированы понятия “норма” и “отклонение от нормы”.

Способ “ДИАГНОСТ” используется для обучения операторов ТП в учебных центрах ОАО “Ачинский НПЗ”, ОАО “Новокуйбышевский НПЗ”. Опыт ее практического применения показал следующее:

- процесс обучения напоминает компьютерную игру, что вызывает интерес обучаемых, создает элемент соревновательности и в итоге повышает мотивированность операторов и эффективность обучения;

- по мере обучения операторов с помощью способа “ДИАГНОСТ” количество делаемых ими информационных запросов, приводящих к правильному ответу, уменьшается.

Это значит, что операторы начинают лучше ориентироваться в изучаемом ими ТП, лучше понимают причинно-следственные связи между событиями и в итоге быстрее и эффективнее решают задачи обнаружения причин неисправностей.

Claims (1)

1. Способ автоматизированного обучения эффективному поиску причин нарушений хода технологических процессов, включающий формирование посредством компьютерной системы, снабженной базой знаний, гибкого информационного пространства, причем база знаний предусматривает систематизацию причин и соответствующих им симптомов нарушений хода технологических процессов, отличающийся тем, что гибкое информационное пространство формируют путем пополнения пользователем базы знаний за счет обобщения известных типовых нарушений хода технологических процессов, анализа нарушений на реальных технологических установках конкретного предприятия, моделирования ситуаций на компьютерных тренажерах и привлечения оценок специалистов, при этом посредством устройств компьютерной системы генерируют отдельные задачи диагностики, содержащие набор причин и симптомов нарушений хода технологических процессов, причины нарушений, генерируют и предъявляют обучаемому первоначальный симптом, соответствующий заданной причине, и принимают от него гипотезы относительно выбранной причины и информационные запросы о значениях симптомов с целью диагностики заданной причины, оценивают правильность полученных гипотез и значимость совершенных информационных запросов и по результатам решения задачи диагностики в режиме тренировки и экзамена оценивают знания и навыки обучаемого, посредством интерфейса обучаемого с устройствами генерации причины начального симптома оценивания гипотез и информационных запросов, оценки знаний и навыков ему предоставляют информацию о правильности полученных гипотез и о значениях запрошенных симптомов, а посредством интерфейса пользователя с базой знаний с устройствами оценивания гипотез и информационных запросов, знаний и навыков обучаемого, настройки параметров оценивания ему предоставляется детальный анализ знаний и навыков по каждому обучаемому и возможность настраивать параметры оценивания информационных запросов, знаний и навыков.