ГНУЧКИЙ АЛГОРИТМ У СИСТЕМІ ПОШУКУ ТА ВІДБОРУ ІНФОРМАЦІЇ ПРО ДЕФЕКТИ ТИПУ ТРІЩИН - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

ГНУЧКИЙ АЛГОРИТМ У СИСТЕМІ ПОШУКУ ТА ВІДБОРУ ІНФОРМАЦІЇ ПРО ДЕФЕКТИ ТИПУ ТРІЩИН

03.09.2021 21:12

[1. Информационные системы и технологии]

Автор: Мисюк Р.В., аспірант, кафедра системного проектування, Національний університет імені Івана Франка, м. Львів; Юзевич В.М., доктор фізико-математичних наук, професор, кафедра системного проектування, Фізико-механічний інститут ім. Г. В. Карпенка НАН України, м. Львів, відділ теоретичних основ механіки руйнування, провідний науковий співробітник, Національний університет імені Івана Франка, м. Львів


Основним матеріалом в підземних металоконструкціях (ПМК) є метал, який схильний до утворення тріщин та корозійного руйнування. В деяких випадках виникнення дефектів може призвести до повного припинення функціонування відповідної системи (ПМК). Цьому сприяють потоки рідин та газів. Тому важливою проблемою є швидке виявлення дефектів у підземних металоконструкцій і прогноз ресурсу ПМК [1, 2].

Геолокація досліджуваної ділянки дає можливість моніторити параметри, які надсилаються до веб-сервіса. Відповідна інформація є надзвичайно корисною для оператора, який має змогу контролювати процес дослідження ПМК, використовуючи вебсайт або мобільний додаток. Основним типом передачі інформації є HTTP запити [3]. Тому Інтернет повинен бути доступний на всіх етапах роботи із системами (ПМК). Сенсори з мікроконтролером чи мікрокомп’ютером відповідають за відбір інформації та надсилання даних до веб-сервісу. Оскільки інформація про поляризаційні потенціали, електричні струми, зовнішні чинники, критерії міцності є досить важливою для геолокації ПМК, тому ці дані можна надсилати веб-сервісу, використовуючи GSM модем, який може інтегруватися з мікрокомп’ютером чи мікроконтролером. Після отримання даних веб-сервіс проводить перевірку правильності та в подальшому надсилає для зберігання в базу даних зібрану інформацію (рис. 1) [4].




Гнучкість пошуку полягає у можливості динамічної зміни сховища даних. У випадку, коли виникають деякі проблеми з базою даних (БД), альтернативою є використання інформації про взаємодію БД із файлами. Оскільки підхід взаємодії БД із файлами дає змогу швидко відфільтрувати дані та отримати коректну відповідь, то пошук тексту для такого типу сервісу не потребується. Кількість відібраних даних може бути досить велика, проте вхідні дані містять в основному цифрову інформацію. Тому пошук та впорядкування цифрової інформації відбувається досить швидко.

Відповідно до рис. 1. можна відзначити, що головний механізм системи пошуку та відбору інформації відбувається у блоці «Веб-сервіс». Згідно цього алгоритму можна вносити зібрані дані, відстежувати, обробляти та отримувати результат. Результатом роботи блоку «Веб-сервіс» є статус коди. Статус код- 201 (Створений) з’являється під час успішної обробки запиту, після чого дані передаються у блок «База даних». Якщо ж під час обробки даного запиту виникла помилка, у такому випадку статус код буде 400-500 в залежності від типу помилки. Для виправлення помилки, що виникла під час обробки даного запиту, необхідно працювати із JSON-файлами. У JSON-файлах описані всі поля, з якими веб-сервіс звертається до блоку «База даних» та отримує відповідь (рис. 2). Помилку потрібно виправляти, відстежуючи запит-відповідь до веб-сервісу.




Наведемо опис роботи для системи, зображеної на рис. 2:

• Збирання початкових даних з сенсорів та мікрокомп’ютера (зовнішні чинники та виміряний корозійний струм на ділянках);

• Надсилання цих даних у JSON форматі веб-сервісу;

• Перевірка отриманих даних на веб-сервісі;

• Надсилання отриманих даних до бази даних;

• Обробка даних;

• Перевірка успішного додавання даних до бази даних;

• Візуалізація та аналіз отриманих результатів.

Крім цього, нижче наведемо опис гнучкого алгоритму для системи пошуку та відбору інформації у цьому контексті. Гнучкий алгоритм роботи в такій системі полягає у зміні місця зберігання даних під час виникнення проблем з доступом до бази даних. Вибір оптимального режиму роботи системи здійснюється на основі отриманого статусу кодів, що сигналізують збої у роботі бази даних чи неправильний формат отриманих даних. Якщо статус код є 200 (успіх), тоді працюємо з базою даних. У випадку виникнення клієнтської (400-ті) чи серверної помилки (500-ті) опрацювання отриманої інформації відбувається динамічно з файлу з метою уникнення втрат та полегшення пошуку несправностей у системі.

Як бачимо на рис. 1 для додавання даних до системи пошуку та відбору інформації було використано нереляційну базу даних ElasticSearch, оскільки обмін даними відбувають у форматі JSON та в поточній системі можна працювати з Великими даними [5].

Висновки: Розглянуто інформацію про підхід щодо систем відбору та пошуку  інформації про дефекти типу тріщин у підземних металоконструкціях (ПМК). Запропоновано цілісну систему, яка включає етапи зчитування, обробки даних та відображення цих даних для різних типів пристроїв. На основі гнучкого алгоритму досліджено можливість динамічної зміни джерела інформації. А саме, запропонований варіант роботи веб-сервісу для системи пошуку та відбору інформації про дефекти типу тріщин дозволяє запобігти втраті отриманих даних з давачів.

На основі такого підходу і результатів досліджень:

• представлено можливість застосування системи для ПМК;

• розглянуто можливість відбору даних, зберігання, пошуку та відображення результатів на клієнтській стороні;

• запропоновано обробляти у веб-сервісі та зберігати результати досліджень у базі даних з декількох досліджуваних ділянок ПМК;

• встановлено можливість засобами гнучкого алгоритму динамічно змінювати джерело інформації про підземних металоконструкцій у режимі реального часу;

• перевірено роботу веб-сервісу  з запущеною та виключеною базою даних;

• показано можливість використання ElasticSearch для великих обсягів даних, які стосуються ПМК.

Література:

1. Yuzevych V., Skrynkovskyy R., Koman B. Intelligent Analysis of Data Systems for Defects in Underground Gas Pipeline // 2018 IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). 2018. P. 134-138. doi: https://doi.org/10.1109/dsmp.2018.8478560. 

2. Yuzevych, V., Pavlenchyk, A., Lozovan, V., Mykhalitska, N., & Bets, M. (2020). Diagnostics of Temperature Regime of Technological Environments of Underground Pipelines in the Monitoring System of Oil and Gas Enterprises for Providing of Safe Exploitation. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), 9(1), 1301–1307. http://doi.org/10.5281/zenodo.3841334

3. Melnichuk M., Kornienko Y., Boytsova O. Web-service. restful architecture // Автоматизація технологічних і бізнес-процесів. 2018. Vol. 10, No. 1. P. 17-22. https://www.researchgate.net/publication/324382305_WEB-SERVICE_RESTFUL_ARCHITECTURE

4. Мисюк Р. В., Юзевич В. М. Система пошуку та відбору інформації про дефекти типу тріщин у базах знань // Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення. 2020. Випуск 53. C. 57-60.

5. Aiqin Y., Shiwei Z., Xianyi L., Junfeng Y., Moji W., Chen L. The research of policy big data retrieval and analysis based on elastic search // International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD): 2018. P. 43. doi: https://doi.org/10.1109/icaibd.2018.8396164.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення