Д.т.н. Туленбаев М.С., к.т.н. Чернявская Н.П., Наметбаев Г.Ш.

Таразский государственный университет им. М.Х.Дулати, Казахстан

Компьютерное моделирование химико-аналитических измерений в информационных системах экомониторинга

Современная концепция информационных систем экологического мониторинга предполагает наличие развитой структуры системы сбора данных об окружающей среде. Основой систем являются аналитические лаборатории, мобильные и/или стационарные, оснащенные измерительными средствами, позволяющиими определить степень загрязнения окружающей среды. Современные высокоинформативные аналитические приборы российских и зарубежных фирм: хроматографы, спектрофотометры, рентгенофлуориметры и др. примерно одинаковы. Различия состоят в качестве комплектующих, электронной эргономике, интеллектуальной составляющей и, естественно, в цене /1/. В настояшее время российские приборостроители предприняли переход от производства аналитических приборов к серийному выпуску многоцелевых компьютеризованных химико-аналитических комплексов (ХАК) типа «ИНЛАН» (ИНЛАН - сокращенно от интеллектуального лабораторного анализа). ХАК- определяется, как сертифицированная совокупность материальной(средства измерений, вычислительная техника, стандартные образцы, вспомогательное оборудование и т.п.) и интеллектуальной(методики, программный продукт, эргономика) составляющих химического анализа. Аналитические комплексы не просто позволяют заменить одни приборы на другие, более совершенные, а создают в экоаналитических лабораториях новую технологическую среду, позволяющую превратить химико-аналитические лаборатории в подобие производственных участков, дающих быстро и дешево химико-аналитическую информацию.

Таким образом, в экоаналитическом комплексе системно объединены непосредственно приборы, программно-математическое обеспечение (ПМО), средства метрологического обеспечения, комплект методик анализа и все периферийные устройства, необходимые для реализации этих методик. В связи с этим, вопросы аттестации ПМО и средств метрологического обеспечения ХАК становятся весьма актуальными. Универсальным и гибким решением в таких случаях является компьютерное моделирование (имитация) исходной информации с последующей оценкой ПМО на имитационных сигналах ХАК.

Имитационное (компьютерное) моделирование сигналов ХАК должно учитывать наличие искажающих факторов в аналитической системе прибора, а так же положений компонентов и воспроизводимость их при статистических исследованиях.

Обрабатываемую информацию химико-аналитических комплексов (ХАК) можно рассматривать как аддитивную смесь полезного сигнала (где - вектор параметров, подлежащих оцениванию), базисного сигнала и помехи /2/:

. (1)

В качестве модели компоненты полезного сигнала используются детерминированные функции, при этом с целью сокращения размерности вектора , целесообразно применять более простые, хотя и более грубые, модели. Например, в хроматографии, масс- спектрометрии и т.п. часто используется гауссова модель:

, (2)

где вектор образован параметрами интенсивности А, положения и ширины .

При моделировании по (2) для учета влияния расположения узлов дискретизации относительно сигнала, параметр изменяется случайным образом на величину , где - случайное число, равномерно распределенное в диапазоне /0,1/.

Базисный сигнал (дрейф) часто аппроксимируется полиномом 1-ой или 2-ой степени:

, (3)

где коэффициенты полинома подлежат оцениванию.

Помехи в обрабатываемой информации химико-аналитических комплексов представлены различного рода шумами, наводками и выбросами. Шумы рассматриваются, как правило, как стационарные случайные процессы Гауссова типа с известными корреляционными функциями. Для их формирования используются имитаторы случайных чисел из стандартного математического обеспечения ЭВМ, обеспечивающие генерацию нормально и равномерно распределенных некоррелированных случайных последовательностей и . При этом очень важно, что бы генератор действительно обеспечивал характер расчетной последовательности .

Для формирования последовательностей с заданными корреляционными функциями используется цифровой фильтр, в рекурсивной форме представляемый в виде /3,4/:

, (4)

где - весовые коэффициенты; - последовательность нормально распределенных некоррелированных случайных чисел на интервале /0-1/. Обычно .

Фильтры (4) не имеют методической погрешности, весовые коэффициенты можно выразить в явном виде через параметры корреляционной функции (табл. 1).

Значения дискрет шума на выходе имитатора будет определяться:

(5)

Наводка в сигналах ХАК представляется моделью гармонического сигнала со случайной амплитудой и фазой:

(6)

где - среднеквадратичное значение шума; - масштабный коэффициент.

Таблица 1

Алгоритмы формирования коррелированного шума

	Алгоритм	Параметры моделирующего алгоритма

Величины и задаются масштабным преобразованием элементов последовательности .

Выбросы представляются в виде коротких импульсов (меньше ) большой амплитуды (протяженный импульс - для коротких). О характере распределения импульсной помехи обычно известно мало, поэтому его часто аппроксимируют нормальным или лапласовским распределением. Учитывая, что выбросы действуют на фоне шума, то суммарное распределение помехи можно представить в виде:

(7)

где - имеет смысл вероятности появления импульсной помехи.

Дисперсия составляющей принимается в раз () больше дисперсии шума, т.е. .

Распределение (7) реализуется на двух последовательностях и , причем первая позволяет задать моменты появления выбросов, а вторая – определяет их величину:

(8)

Таким образом, моделирование стохастической составляющей обрабатываемой информации ХАК сводится к реализации (5) или (8).

В соответствии с предложенной методикой разработан программный комплекс IMIT для моделирования выходного сигнала ХАК.

Литература:

1. Бузановский В.А., Рыжнев В.Ю. и др., Российские экоаналитические комплексы // Экология и промышленность России. 2000. №1, с.4-9

2. Русинов Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества веществ. Л.: Химия, 1984. 160 с

3. Туленбаев М.С. Спектральные алгоритмы обработки сигналов химико-аналитических комплексов в геоинформационных системах экомониторинга. // Вестник НАН РК, Алматы, 2010. №1, с.11-17.

4. Туленбаев М.С. Моделирование сигналов химико-аналитических комплексов экологического мониторинга. // Вестник ТарГУ имени М.Х. Дулати «Природопользование и проблемы антропосферы», 2008г., №3

5. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике -М.: Сов.радио, 1971.- 328с.

6. Шукаев Д.Н. Анализ и моделирование информационных процессов – Учебник для магистрантов. Алматы: Эверо. 2005, 188 с.