Морские информационно-управляющие системы. Май 2015, № 1 (7) by Dimitry Lukash

морские системы

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ

ОАО «КОНЦЕРН «МОРИНСИС-АГАТ»

морские системы

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ

Межотраслевой корпоративный научно-технический журнал

редакционная коллегия:

ИЗДАТЕЛЬ:

АНЦЕВ Георгий Владимирович генеральный директор-генеральный конструктор АО «Концерн «Моринсис-Агат», член президиума Морской коллегии при Правительстве РФ, главный редактор

Акционерное общество «Концерн «Моринформсистема-Агат»

КОБЫЛЯНСКИЙ Валерий Владимирович заместитель генерального конструктора по инновационной политике АО «Концерн «Моринсис-Агат», заместитель главного редактора НОВИКОВ Евгений Станиславович главный конструктор направления АО «Концерн «Моринсис-Агат» БЕКИШЕВ Анатолий Тимофеевич генеральный директор-генеральный конструктор ОАО «НПП «Салют» БОНДАРЬ Михаил Владимирович главный научный сотрудник ОАО «ЦНИИ «Курс» ГОЛУБЕВ Анатолий Генадьевич доктор технических наук, ОАО «КГФИ» ГЛАДИЛИН Алексей Викторович директор института ФГУП «АКИН» КОПАНЕВ Александр Алексеевич генеральный директор ОАО «НПФ «Меридиан» МАКЛАЕВ Владимир Анатольевич генеральный директор ОАО «НПО «Марс» НЕМЫЧЕНКОВ Владимир Сергеевич генеральный директор, председатель научно-технического Совета ОАО «Тайфун» ПИРОГОВ Всеволод Анатольевич первый заместитель директора института по научной работе ФГУП «АКИН» ПРИХОДЬКО Иван Михайлович технический директор ОАО «НИИ «Атолл»

КОЛОНКА РЕДАКТОРА Фундаментальные исследования усиления света вынужденным излучением привели к со‑ зданию квантовых оптических генераторов‑лазеров – устройств, генерирующих когерентные электромагнитные волны за счет вынужденного испускания света активной средой, находящей‑ ся в оптическом резонаторе. Этот пример приводят всегда, когда хотят популярно объяснить, зачем нужны фундаментальные научные исследования. О том, насколько широко используются лазеры в нашей жизни, сейчас знает практически каждый. Конечно, они нужны для того, чтобы человечество лучше знало, как устроены окружающий мир и сам человек, что такое жизнь, и какова наша взаимосвязь с Создателем. То есть, прежде всего, фундаментальные научные изыскания в различных областях науки направлены на то, что‑ бы человечество стало мудрее. В то же время внедрение результатов исследований в повседнев‑ ную жизнь человека делает ее более комфортной. Область исследования и освоения Мирового океана не является исключением. Открытие синоптических вихрей в океане позволило лучше понимать закономерности формирования климата на Земле. Исследования в области морской геологии сделали возможной добычу полезных ископаемых со дна океана. Биологически актив‑ ные вещества, которые можно выделить из морской флоры и фауны, обладают уникальными фи‑ зиотерапевтическими свойствами и стали незаменимы при создании современных эффективных лекарственных препаратов. Эти примеры можно продолжить. К сожалению, в последние три десятилетия решение прагматических технических задач в об‑ ласти освоения Мирового океана существенно превалирует над фундаментальными исследова‑ ниями. Эту тенденцию нельзя считать положительной. Самым существенным провалом является резкое снижение качества и количества работ в области физики океана как в нашей стране, так и за рубежом. Открытие тонкой термохалинной структуры не привело к революционному изме‑ нению в представлениях о механизмах перемешивания и процессах формирования водных масс в океане. Акустика застряла на теоретических работах 60‑х годов прошлого века по распростране‑ нию волн в слоистых средах. Практически полностью отсутствуют серьезные работы по неравно‑ весной термодинамике морской воды и процессам переноса ионов. Конечно, глубокое изучение этих вопросов будет востребовано уже в самое ближайшее время. Надеемся, что российская океанологическая наука, имеющая большие традиции в этой области, не останется в стороне. Анцев Георгий Владимирович главный редактор

СОДЕРЖАНИЕ CONTENT

МОРСКИЕ ИНФОРМАЦИОННО–УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ No. 1 (7) / 2015 Современная радиолокация: состояние и перспективы Г.В. Анцев, В.А. Сарычев АО «Концерн «Моринсис-Агат» ОАО «НПП «Радар ммс» 4

Математические модели противоборства систем как ключевой элемент центров компетенций В.М. Константиновский, А.К. Красников, Е.С. Новиков АО «Концерн «Моринсис-Агат»

Мультиагентные технологии и самоорганизация сетей связанных расписаний для управления ресурсами в реальном времени П.О. Скобелев, И.В. Майоров ГК «Генезис знаний»

Когерентная четырехфотонная спектроскопия низкочастотных колебаний молекул в воде А.Ф. Бункин, С.М. Першин АО «Концерн «Моринсис-Агат» ИОФ им. А.М. Прохорова РАН

О возможностях исследования структуры воды с использованием синхротронного излучения В.В. Кобылянский АО «Концерн «Моринсис-Агат»

Влияния циклонов над Камчаткой на распределение электронов в ионосфере В.В. Богданов, А.В. Кайсин, А.Л. Полюхова, А.А. Романов ИКИР ДВО РАН ОАО «Российские космические системы» 80

Перспективы донной сейсморазведки в Российской Федерации Н.П. Лаверов, Ю.В. Рослов, А.В. Тулупов, М.А. Воронов, Л.И. Лобковский, О.Ю. Ганжа Российская академия наук ООО «Сейсмо-Шельф» Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН ИЦТИЗ МФТИ 40

Морская связь на северо-востоке РФ с использованием антенн вращающейся поляризации В.П. Сивоконь ИКИР ДВО РАН

Современные морские гиганты Технический обзор М.В. Арфаниди АО «Концерн «Моринсис-Агат»

Интеграционная шина: переход к единому информационному пространству корабля Е.Л. Полян, К.В. Сёмин, М.Ю. Храмов ЗАО НПК «Агат-Аквариус» АО «Концерн «Моринсис-Агат» 52

92 Научно-техническая конференция «Состояние, проблемы и перспективы создания корабельных информационноуправляющих комплексов» 58

СОВРЕМЕННАЯ РАДИОЛОКАЦИЯ:

СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ Радиолокация давно стала состоявшейся наукой, и ее достижения сегодня во много связаны с совершенствованием действующих радиолокационных технологий. История, современный уровень радиолокации и ее традиционные проблемы подробно изложены в [1–12, 14]. В данной работе нас будут интересовать выявленные, но не зафиксированные в указанных публикациях, магистральные направления радиолокационной теории и практики. АО «Концерн «Моринсис-Агат»* Москва

ОАО «Научно-производственное предприятие «Радар ммс»* Санкт-Петербург

Г.В. Анцев В.А. Сарычев * участники Технологической платформы «Освоение океана» 4

Основные принципы радиолокации Радиолокационные технологии наблюдения, непосредственно влияющие на онтологию радиолокационной системы (РЛС), базируются на следующих принципах: • использование таких свойств электромагнитных волн и эффектов их взаимодействия с фоноцелевой обстановкой, как постоянная скорость и прямолинейность (в однородной среде) распространения электромагнитных волн (используется для измерения дальности и угловых координат), эффект Доплера (используется для измерения скорости), принцип Гюйгенса-Френеля (используется для формирования и варьирования физического или сигнального поля, выставляемого вокруг РЛС), когерентность сигнала (используется для оптимальной обработки радиолокационных сигналов, чтобы повысить энергетический потенциал и точностные характеристики наблюдения), возможность сохранения гармонической структуры в процессе радиолокационных преобразований у узкополосных сигналов; • ориентация на физическое формирование, излучение, прием и обработку пространственно-временных радиолокационных сигналов с использованием различных радиоэлектронных устройств; • использование возможностей, доставляемых адекватным гомоморфным кодированием параметров фоноцелевой обстановки в характеристики радиолокационного сигнала; • использование возможности организации процедур сравнения принятых радиолокационных сигналов с эталонными, подготовленными для излучения, что повышает как качество информационного контакта, так и его способность сопротивляться разрушению в ходе радиоэлектронного противодействия, а также качественно обновлять номенклатуру используемых сигналов, например, за счет резкого наращивания занимаемой ими полосы частот или даже перехода к видеосигналам;

• возможность эффективного оценивания только координатных характеристик цели в отличие от некоординатных, где реальные успехи достигаются только после оценки координатных характеристик элементов (фрагментов)цели за счет процедур высокого разрешения; • использование возможностей современной вычислительной техники для воспроизведения физических функций формирования и обработки сигналов, а также для осуществления виртуальных режимов (например, синтезирования антенного раскрыва, поляризационного сканирования, интерферометрического наблюдения, CCD–Coherent Change Detection – режима выявления целей и оценки их некоординатных характеристик по изменениям в радиолокационном изображении), где на основе зафиксированных в эксперименте результатов в процессоре формируются нереализованные в эксперименте условия наблюдения; • возможность непосредственной мгновенной оценки ряда координатных параметров цели – дальности, радиальной скорости, направляющих косинусов, производной направляющих косинусов, а также поляризационной структуры рассеянных целью сигналов, которые формируют эффективные технологии получения радиолокационных изображений (портретов [5]), выявляющих информационно-насыщенные структуры фоноцелевой обстановки (рис. 1); • возможность в качестве зондирующего сигнала (подсвета) использовать сигналы, сформированные сторонними радиоэлектронными системами: радиопередающими станциями цифрового и аналогового телевидения, радиовещания, сотовых систем связи, КВ‑радиостанций, сигналов глобальных навигационных систем и других. Наибольший интерес представляет работа по сигналам наземного цифрового телевидения, поскольку сигналы этой системы занимают относительно широкую полосу (до 10 МГц), что позволяет получить лучшее разрешение целей по дальности, чем при использовании сигналов других доступных источников излучения. Цифровая

Рис. 1. Примеры возможностей современной радиолокации: а – радиолокационное изображение земной поверхности с разрешением 1,5 м, полученное со спутника; б – оцифрованное радиолокационное изображение русла реки 5

природа кодирующего сигнала, и, как следствие, его достаточно равномерный амплитудный спектр позволяют добиться постоянства характеристик обнаружения. Благодаря отсутствию собственного передатчика обеспечивается скрытность работы, экологичность функционирования при меньших экономических и эксплуатационных затратах. Однако мощный прямой сигнал подсвета и создаваемый им мешающие отражения являются серьезными помехами. Считается, что характеристики принятого ра‑ диолокационного сигнала ограничены следующим перечнем: амплитуда, фаза, частота, время задер‑ жки, поляризация, угол прихода волны, временная и спектральная структуры, динамика измене‑ ния указанных характеристик по времени и про‑ странству. Современные РЛС оперируют шестью составляющими ресурса: пространство, время, частота, поляризация, энергия (мощность), нако‑ пленная и предоставленная в виде данных инфор‑ мация об объектах фоноцелевой обстановки. Задача РЛС заключается в уменьшении неопределенности в знаниях об объектах фоноцелевой обстановки; неопределенности, вызванной, главным образом, внутренними особенностями систем, внешними воздействиями посторонних средств, а также влиянием параметров окружающей среды, посредством которой осуществляется радиолокационное взаимодействие с фоноцелевой обстановкой в рамках предоставляемого ресурса. Под некоординатными (некинематическими) параметрами (характеристиками) целей понимается информация о типе, классе объекта радиолокационного наблюдения, его размерах, электрофизических свойствах поверхности, структурных свойствах, а также о намерениях тех, кому этот объект «принадлежит». Иногда их называют атрибутивными данными цели. Эти параметры играют главную роль при осуществлении распознавания целей или, более широко, при мониторинге фоноцелевой обстановки, потому что, по определению, в задачу мониторинга обязательно входит еще идентификация и интерпретация наблюдаемой обстановки. Не менее важно по некоординатным характеристикам объектов планировать и осуществлять те или иные действия (например, поражение целей). Контроверзой некоординатным параметрам выступают, конечно, координатные, под которыми понимаются традиционные характеристики радиолокационных целей: факт наличия, число элементов в сложной цели, дальность, скорость, высота полета, параметры маневра, перегрузки, угловые координаты, пространственное расположение, динамика. В философии (точнее, науковедении) сегодня любую научную дисциплину рассматривают с теоретической и прагма6

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

тической позиций. Теоретическая позиция – это точка зрения на научную дисциплину, когда она представляет некую замкнутую систему со своим понятийным, логическим и теоретическим каркасом. Прагматическая позиция рассматривает влияние этой научной дисциплины на человеческую деятельность, то есть на другие научные дисциплины. В последнем случае говорят о существовании некой метатеории, в рамках которой данная исследуемая теория представляет как определенная структура, включаемая в ту или иную технологию метатеории и ее обосновывающий. По понятным причинам, объекты исходной теории (в радиолокации объекты радиолокационного наблюдения – цели) в метатеории проявляют себя, в основном, атрибутивными (для радиолокационных целей – некоординатными) характеристиками и свойствами. Исходя из такого представления, пользователи радиолокационной информации имеют дело уже с метатеориями для радиолокации, где основной выступает как раз некоординатная информация об объектах радиолокационного наблюдения (целях). Сегодня радиолокационные технологии в основном обслуживают как раз отмеченные «метатеоретические» приложения, что сказалось как на характере проводимых сегодня исследований, так на том, что в технических университетах практически исчезли кафедры радиолокации, а соответствующие материалы даются студентам в разнообразных курсах по радиоэлектронным системам. В очень авторитетном и обстоятельном справочнике по радиоэлектронным системам [17] разделы по радиолокации эффектно разбросаны по общесистемным главам.

Некоординатные характеристики целей и интеллектуальность РЛС По нашему мнению, основной водораздел между традиционной и «современной» радиолокацией как раз определяется сегодняшним стремлением оценивать именно некоординатные характеристики объектов радиолокационного наблюдения. Более того, если РЛС выявляет, оценивает и использует при своем функционировании именно некоординатные параметры, то обычно заявляют о задействовании принципов искусственного интеллекта и о создании интеллектной РЛС (здесь мы следуем научной школе академика РАН С. Н. Васильева, избегающей употребление термина «интеллектуальный» всуе [18]). Именно такая точка зрения на проявление искусственного интеллекта сегодня все увереннее заявляет о себе в теории систем [19]. Значимость некоординатной информации о радиолокационных целях постоянно нарастает на практике, и когда появляется возможность непосредственного ее получения, то такие технологии вытесняют традиционные схемы радиолокационного наблюдения. Например, функции наблюдения в концепции CNS/ATM гражданской авиации по существу базируются на применении вторичной радиолокации со спутниковой трансляцией данных [20].

Рис. 2. Примеры современных РЛС: а – самолет дальнего радиолокационного обнаружения А‑50; б – радар Х‑диапазона морского базирования; в – стационарная надгоризонтальная радиолокационная станция «Воронеж-М» дальнего обнаружения; г –морская навигационная радиолокационная станция; д – радиолокационные установки на Шпицбергене; е–мобильный радиолокационный комплекс «Небо-М» No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Аналогичные соображения могут быть высказаны в связи с развитием систем опознавания, способных гарантировать помехозащищенность для реальных условий эксплуатации. Традиционной радиолокации соответствует нынешний этап развития радиолокационной системотехники, основными чертами которой являются: комплексный характер решаемых задач, синкретизм представлений, деятельный объект исследования и проектирования, обращенность ко всем этапам и фазам инженерной деятельности, учет фактора окружающей среды, использование средств имитационного моделирования [21]. Разработка РЛС является многокритериальной задачей, требующей при ее решении учета множества противоречивых факторов; при исследовании приходится искать компромисс между конфликтующими требованиями. Радиолокационный канал структурно охватывает все стадии формирования радиолокационной информации вплоть до получения оценок координатных и некоординатных параметров. Ключевым моментом здесь является необходимость включения в его структуру радиолокационной цели, трассы распространения и помех. Та часть радиолокационного канала, которая находится под полным контролем РЛС, выступает как ее информационная платформа. Оценка некоординатных характеристик требует формирования и накопления соответствующего тезауруса, который также со своим формирователем включается в структуру радиолокационного канала. Применительно к распределенным целям в качестве тезауруса выступают радиолокационные портреты цели, содержащие данные о составе (структуре) цели, яркости ее локальных центров рассеяния, их поляризационных и иных характеристик [5, 8, 15]. Поскольку современные РЛС (рис. 2) насыщаются элементами искусственного интеллекта, то в структуре радиолокационного канала все чаще выявляется цифровой аватар, понимаемый как прослойка между оператором и окружающей средой в виде цифрового посредника с искусственным интеллектом. Такой посредник, основанный на цифровом процессоре (или использующий процессорные мощности распределенного пользования), каналах связи и выборе протоколов является интеллектуальным когнитивным интерфейсом между радиолокационной информацией и оператором. В частности, он призван препарировать предоставляемую оператору информацию, убирая из нее все лишнее и чересчур детальное для реализации той или иной функции. В целом радиолокационный канал задает онтологию РЛС.

РЛС как объекты микроэлектроники и их встраивание в другие информационные системы Уже появляются РЛС, которые, без особых натяжек, могут быть названы системами на кристалле. Более корректно в этом контексте заявлять об использовании технологической платформы «система в корпусе». Твердотельная ре8

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

волюция привела к тому, что такие радиолокационные системы объединяют в себе собственно радиолокационную, приемную и вычислительную подсистемы, и такие системы проектируются как единое целое. В подобных радиолокационных системах сегодня нуждаются беспилотные летательные аппараты [22], высокоточное оружие, сенсоры транспортных навигаторов, средства охраны и мониторинга, медицинская техника. Вместе с тем, во многих нынешних информационных (инфокоммуникационных) системах превалирующую роль играют как раз радиолокационные сенсоры, особенно когда решаются оборонные задачи. Этому способствует то обстоятельство, что радиолокация гораздо быстрее, чем другие радиоэлектронные дисциплины, превратилась в системотехническую дисциплину, имеющей четкую системную ориентацию. Она также быстрее, нежели другие радиоэлектронные дисциплины, втягивается в орбиту обслуживающих радиолокацию дисциплин: науковедения, системологии, инфологии, кибернетики, теории искусственного интеллекта, анализа данных, теории алгоритмов, программирования, теории эксплуатации, метрологии, микроэлектроники, теории адаптации, теории сигналов, радиофизики, системного инжиниринга и т. п., в результате чего радиолокация уже давно превратилась в новую научную дисциплину – радиолокационную системотехнику, методы которой и опыт создания сложных радиолокационных систем сейчас активно используются при создании других радиоэлектронных систем. Как видно из перечисления научных дисциплин «вокруг радиолокации», они в той или иной степени обслуживают все стадии жизненного цикла РЛС. Именно радиолокационная системотехника явилась в нашей стране первым полигоном для демонстрации эффективности идей теории систем (см. [23], а также [12], где рассмотрен статус и достижения радиолокационной кибер‑ нетики). Радиолокационная системотехника приобретает качественно иную специфику, если РЛС располагается на подвижной платформе, которой требуется управлять по данным радиолокационного наблюдения. Сюда, прежде всего, относятся задачи радиолокационного наведения и самонаведения. В этом случае, можно говорить о соответствующей логистике, особенно если процедуры радиолокационного наблюдения и оценки параметров цели требуют специфических траекторий движения носителей РЛС и ракурсов наблюдения цели для формирования соответствующего траекторного сигнала [1, 2, 4–10, 17]. В последнем случае можно заявлять о логистике обеспечения радиолокационного наблюдения.

Радиофизика → РЛС Деятельность объекта исследования (цель+РЛС) и учет фактора окружающей среды призвана непосредственно анализировать радиофизика, успехи которой впечатляют и, самое важное, сегодня зафиксированы в соответствующих информационных технологиях проектирования (САПР). Обоснование процедур оценки координатных параметров не вызывает серьезных трудностей. Здесь физика достаточно хорошо освоена и понятна, а радиолокация воплотила соответствующие результаты в эффективные процедуры получения подобных оценок, базирующиеся на использовании аппарата функций неопределенности, распространенного на случаи определения угловых параметров, ускорений, траекторных параметров, поляризационной структуры. Хотя в последнее время появились так называемые сверхманевренные (интенсивно маневрирующие) цели, состояние которых описывается большим количеством координатных параметров, разрушающих «привычные» функции неопределенности и значительно усложняющих процедуры сопровождения целей и оценки их параметров вплоть до продольных и боковых ускорений, а также их производных. Эти факторы усиливаются при реализации режимов длительного когерентного накопления сигналов, когда это влияние проявляется в расширении сечений функции неопределенности по осям расстроек – по времени задержки и доплеровской частоте, уменьшении и смещении ее максимума. При анализе процедуры обнаружения целей в процессорах, использующих алгоритм преобразования Фурье, это проявляется в уменьшении амплитуды выходного сигнала, появлении множества «пиков» в выходном сигнале процессора. Указанные явления влияют на характеристики обнаружения, разрешающую способность, точность измерения дальности и скорости целей. Большие значения ускорений и их производных предъявляют более жесткие требованиях к точности и устойчивости функционирования соответствующих узлов РЛС. Процедуры оценки координатных и некоординат‑ ных параметров, как правило, между собой уве‑ ренно разделяются (факторизуются), а потому рассмотрение процедур по оценке некоординат‑ ных параметров можно связать только со случаем неподвижного объекта наблюдения.

Оценивание некоординатных параметров в радиофизике рассматривается на дифракционном уровне (в электродинамике), когда по характеристикам рассеянного поля или собственного излучения определяются граничные

условия (в нашем случае, форма, размеры, электрофизические свойства поверхности) объекта [15]. Очевидно, что успешно выполненная оценка граничных условий объекта наблюдения существенно облегчит определение всех некоординатных параметров цели. Интересна и иная постановка граничной задачи, когда по объекту и падающему на него полю оценивается рассеянное поле. При этом различают две постановки граничной задачи – в стационарном и нестационарном варианте. В стационарном варианте исследуется установившееся поле вокруг объекта, когда временная структура падающего (а при линейных граничных условиях на объекте – и рассеянного) поля представляет синусоиду. Если внимание концентрируется на процессах установления рассеянного поля (переходных процессах) при любой временной структуре падающего поля, то граничная задача считается заданной в нестационарном варианте. Та часть объекта, которая возбуждается падающим на него полем, выступает для рассеянного поля как его источник (излучающая система). Прежде всего, радиофизика дает ответ на вопрос – а нужно ли для однозначного воспроизведения граничных условий оценивать электромагнитное поле в каждой точке окружающего объект наблюдения пространства [15]. Если источники рассеянного поля сосредоточены в ограниченной области пространства (это происходит, когда размеры объекта наблюдения конечны и/или условия наблюдения обеспечивают облучение падающим полем только части объема объекта), то для стационарного варианта выявляют две зоны наблюдения рассеянного поля – ближнюю и дальнюю. Для излучающей антенны дальняя зона соответствует удалению от антенны, где можно оценивать ее диаграмму направленности. В теории дифракции (точнее, рассеяния) доказана теорема Вилкокса [15], утверждающая, что в стационарной постановке поле в любой точке ближней и дальней зон может быть строго воспроизведено по касательным компонентам электрического или магнитного поля (здесь «или» разделительное – одновременное задание этих касательных компонент электромагнитного поля избыточно), известным на поверхности сферы достаточно большого радиуса, окружающей излучающую систему. Требование достаточно большого радиуса говорит об удалении, превышающем границу дальней зоны. Для рассеянного поля фиксируемая на поверхности сферы в дальней зоне его источников структура касательных составляющих поля называется диаграммой рассеяния. Следовательно, в стационарной постановке диаграмма рассеяния полностью определяет все рассеянное поле. В теории дифракции обычно рассматривается лишь прямая теорема единственности, формулирующая условия однозначного определения рассеянного поля. Показано, что в этом случае как для изотропной, так и анизотропной сред распространения (то есть практически для любых укрытых, заглубленных и подводных объектов) при задании граничных условий для заданных источников поля No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Рис. 3. Пример диаграммы рассеяния гарантируется единственность существующего для рассматриваемой системы источников и границ диаграммы рассеяния, а следовательно и всего электромагнитного поля. В случае нестационарного рассеяния эта теорема несколько конкретизируется требованием причинности, чтобы рассеянное поле, наблюдаемое начиная с некоторого момента времени, определялось начальными условиями для исследуемого поля (как правило, для его источника), соотнесенными с этим моментом. Если граничные условия изменяются во времени, то отмеченное только что условие причинности распространяется и на них. Действие прямой теоремы единственности транслируется в утверждение, что как бы не варьировались граничные (а в нестационарной постановке, еще и начальные) условия, всегда какое-то рассеянное поле вне граничных поверхностей установится. Для радиолокационного наблюдения гораздо больший интерес вызывает обратная теорема единственности, когда по наблюдаемому рассеянному полю делается попытка оценить граничные (в нестационарном случае еще и начальные) условия и убедиться в единственности этих оценок [15]. Хотя каждая система источников, граничных и начальных условий формирует единственное для нее поле, однако это отнюдь не означает, что разные системы источников и граничных условий не смогут сформировать одинаковые (или почти одинаковые – из допущения этой оговорки следует некорректность по А. Н. Тихонову обратных задач), но для каждой из них единственные рассеянные поля. Другими словами, обратная теорема единственности призвана ответить на вопрос – может ли одно и то же распределение рассеянного поля быть получено от разных систем источников и граничных условий. Уже отмечалось, что такая постановка характерна как раз для задач определения некоординатных параметров, занимающихся восстановлением по тем или иным характеристикам рассеянного или излученного поля его источников и сопутствующих граничных условий. Применительно к рассеянному полю в стационарных задачах во внимание следует принимать только диаграмму рассеяния. Знание ее действительно однозначно определяет рассеиватель. «Физическое» 10

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

доказательство правильности этого утверждения дает голография. Однако диаграмму рассеяния цели оценить при радиолокационном наблюдении крайне затруднительно – при фиксированном направлении цели нужно зафиксировать всю ее диаграмму рассеяния. Для нестационарного случая условия обратной теоремы единственности соблюдаются при регистрации временной и поляризационной структур рассеянного поля с какого-либо одного фиксированного направления (направления рассеяния). Такие условия уже гораздо больше соответствуют радиолокационному наблюдению, особенно когда используются сверхширокополосные сигналы. В этом случае характеристики рассеянного поля единственным образом определяют рассеиватель. Правда, это предполагает фиксацию сколь угодно долго длящихся и сколь угодно малых колебаний рассеянного поля или, как говорят в радиофизике, полной динамики. При радиолокационном наблюдении имеют дело только с оценками рассеянного поля, полнота которых ограничена возможностями соответствующих сенсоров. Итак, в широком смысле обратная задача диф‑ ракции в радиофизике принимается как задача определения физических и геометрических харак‑ теристик рассеивателя (формы, размеров, от‑ ражательной способности и т. д.) по измерениям рассеянного сигнала в дальней зоне. Различные способы дистанционного наблюдения рассеивателя могут рассматриваться с единых позиций обратной задачи радиофизики как результат ее частного решения. В полной мере это относится к интенсивно разрабатываемым сегодня методам обращенного синтезирования апертуры, которое обеспечивают синтез рассеивателя за счет относительного движения или собственного вращения рассеивающих объектов. При приближенной процедуре синтеза рассеивателя по результатам наблюдения рассеянного поля обычно используются следующие подходы к описанию процесса восстановления рассеивателя: томографический (геометрический), голографический, корреляционный, теории антенных решеток, согласованной фильтрации, с использованием сверхширокополосных сигналови т. д. Все эти подходы обнаруживают свое единство как различные трактовки решения обратной задачи радиофизики. В настоящее время перед разработчиками РЛС ставятся все более и более сложные задачи, решение которых непосредственно базируется на понимании радиофизических (электродинамических) процессов, сопутствующих осуществлению радиолокационного наблюдения. По существу формируется САПР, состоящий из комплекса моделей, методик, алгоритмов и программ расчета рассеивающих

и излучательных характеристик целей и фонов. Стадию проектирования электродинамических моделей антенных систем и исследования механизма рассеяния на объектах радиолокационного наблюдения можно ускорить благодаря использованию возможностей программирования, предоставляемых самими САПР, а также посредством обеспечения взаимодействия соответствующих программ с математическими пакетами (Matlab) и другими внешними программами (SWolidWorks).

Радиолокационная цель = совокупность рассеяний Применительно к радиолокационным задачам обоснованы способы представления (модели) радиолокационных целей в виде набора блестящих точек (локальных центров рассеяния), резонансных мод, краевых волн, дифракционных лучей, сферических и плоских волн, релеевского рассеивателя (см. например, [15]). Представления рассеянного поля и соответственно рассеивателей, вытекающие из разложения поляризационного состояния рассеянного поля, называется разложением по поляризационным модам, причем последний термин применяется как к радиолокационному сигналу, так и к цели, если только в его структуре удается выделить механизм рассеяния, формирующий данную поляризационную моду в сигнале [15]. Такие модели формируют соответствующую онтологию при моделировании радиолокационных систем и при разработке их алгоритмического обеспечения. Указанная онтология описывает цель, как объект радиолокационного наблюдения, в отрыве от условий наблюдения и характеристик РЛС, что позволяет реконструировать радиолокационный сигнал от заданной цели для разнообразных условий наблюдения и различных РЛС [15]. Это обстоятельство выступает основой для организации имитационного моделирования условий функционирования РЛС. Такая онтология сформирована и для целей с нелинейностями, являющихся объектами нелинейной радиолокации. Это позволило форсировать внедрение в радиолокационную системотехнику технологий, использующих сверхширокополосные сигналы и сигналы со сложной структурой модуляции, переменную поляризационную структуру, а также обеспечивающих наблюдение укрытых и заглубленных объектов, отстройку от комбинированных помехили парирующих вызовы на появление целей со Stealth-овскими и метаматериальными (например, киральными, перколяционными) покрытиями.

Неопределенности в радиолокации Занимаясь флуктуирующими целями, радиолокация ввела в обиход специалиста по сложным информационным радиоэлектронным системам технологии оценки неопределенности (в том числе, характеризующей выбор процедур функционирования), базирующиеся на вероятностном ее описании. Во всяком случае, названия книг, типа «статистическая теория радиолокации» или «статистическая радиофизика», не вызывают отторжения у специалистов по радиолокации, тем более, что фоновый сигнал (помехи) от подстилающей поверхности хорошо описывается гауссовской моделью, когда в элементе разрешения присутствует большое число элементарных отражателей, а потому справедливой для РЛС с низким пространственным разрешением. Анализ радиолокационных сигналов, полученных с высоким разрешением (например, с использованием технологий синтезирования антенного раскрыва) свидетельствует о существенном отклонении статистики рассеянных сигналов от гауссовской. Эти отклонения существенно сказываются на проведении оптимальной обработки, где в этом случае начинают заявлять о себе нелинейные процедуры [25]. Здесь при описании статистики применимы логнормальные, вейбулловские и GГD (обобщенное гамма-распределение) модели, а также формирователи случайных процессов, использующие технологии статистического выбора (например, Монте Карло). Интересное обобщение используемых законов распределения фонового сигнала и помех дает учет поляризационной структуры, где все наиболее часто используемые в радиолокации одномерные законы распределения укладываются в некую структуру, различающиеся набором небольшого числа параметров [15]. Следует также отметить, что современные РЛС все чаще используют сигналы и сопутствующую им неопределенность в виде случайных полей (см. например [26]). Применительно к объектам радиолокационного наблюдения характеристики флуктуаций рассеянных или излученных ими сигналов, как правило, выступают базой для определения соответствующих некоординатных параметров. Современная радиолокация осваивает практически все способы описания неопределенности, предлагаемые математиками (рис. 4). Здесь четкие детерминированные структуры включают анализ неопределенностей с позиций теории игр (радиолокационное наблюдение как

Именно указанные модели сформировали такое радиолокационное направление, как «радиолокация распреде‑ ленных флуктуирующих целей», под статус которой попадает радиолокационное наблюдение земной и морской поверхности, а также теория шумов радиолокационной цели (по дальности, скорости, угловым координатам, поляризационному состоянию) [1, 24]. Оказалось, что шумы цели при их статистическом описании могут стать устойчивым признаком при распознавании протяженной цели.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Математические структуры для анализа неопределенности (1)

(0)

четкие

нечеткие

(11)

(01)

детерминированные

(10)

стохастические

(00)

нестохастические

стохастические

(101)

(001)

(100)

(000)

вероятностные

статистические

вероятностные

статистические

(1001)

(0001)

параметрические

непараметрические

(10001)

(00001)

с привлечением функций распределения Полностью определенные структуры

с привлечением выборочных значений Структуры с неопределенностью

Рис. 4. Структуры неопределенностей, используемые в радиолокации

Рис. 5. Примеры фрактальных и рекурсивных структур дуэльная ситуация) и нейросетевые технологии. Совсем недавно указанную непредсказуемость связывали только с флуктуациями – случайными отклонениями наблюдаемых величин и характеристик механизмов генерации сигналов от неких средних, равновесных состояний из-за наличия в структуре исследуемых процессов большого числа степеней свободы. Сейчас для непредсказуемости установлен еще один механизм – хаос, являющийся внутренним свойством любой достаточно сложной нелинейной системы (а современные цели, особенно акторы, могут попадать под подобный статус), и не связан с действием каких-либо случайных сил. Вследствие бурного развития современной микропроцессорной техники существенно 12

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

повысилась эффективность компьютерного моделирования, использующего адекватные математические модели исследуемых процессов. В качестве примера таких моделей можно привести фракталы, рекурсивные деревья (рис. 5). Результаты последних исследований фракталов открывают новые подходы к представлению сигналов и созданию моделей, адекватно описывающих естественные физические процессы. Появилось даже направление «фрактальная радиолокация» [29]. Спектр технологий учета неопределенностей при радиолокационном наблюдении еще более разрастается, когда учитываются помехи искусственного и естественного происхождения, да еще и при комплексном своем воздействии на РЛС.

X, C, S, L, P, VHF X, C, S, L, P, VHF X, C, S, L, P, VHF X, C, S, L, P, VHF

Морской лед

Море шельф

X, C, S, L, P, VHF

Пустыни

Снег ледники мерзлота

X, C, S, L, P, VHF

Луга тундра

Леса

Рис. 6. Проникающая способность электромагнитных волн различных диапазонов (маркировка диапазонов соответствует [1–2])

Освоение частотного диапазона Как известно, применяемые в радиолокации техника, методы обработки, характер сигнала в значительной степени зависят от длины волны применяемых электромагнитных волн. На рисунке 6, заимствованном из [2], показаны радиолокационные возможности применяемых диапазонов волн. Нетрудно сделать заключение, что рано или поздно РЛС будут использовать волны практически всех диапазонов, причем независимо от места размещения РЛС – на борту транспортного средства или в стационарном исполнении. Сегодня умы специалистов по радиолокации привлекают задачи, связанные с радиолокационным наблюдением укрытых, замаскированных, подземных и подводных объектов, где необходимо использовать «длинные» волны, а также создания компактных радиолокационных сенсоров «без мертвых зон», то есть применяющих короткие высокочастотные зондирующие импульсы. Влияние атмосферы на функционирование РЛС и оптико-электронных систем достаточно обстоятельно рассмотрено в [27]. Столь же актуальной выступает для радиофизиков задача обеспечения радиолокационного наблюдения удаленных объектов, использующих эффекты загоризонтной радиолокации [28]. Интересно заметить, что многие технологии загоризонтной радиолокации базируются на специальной заблаговременной подготовке трассы распространения, причем эта подготовка зависит как от состояния трассы, так и от времени суток. Для корабельных и авиационных РЛС наиболее широко задействованы ВЧ и СВЧ диапазоны, где действуют модели целей в виде набора (кластера) блестящих точек. Распределение блестящих точек по наблюдаемой цели часто называют временным профилем импульсной эффективной площади рассеяния (ЭПР). Естественно, что импульсная ЭПР зависит не только от ЭПР фрагмента цели (например, блестящей точки), но еще и от вида зондирующего сигнала. Профиль импульсной ЭПР является надежным набором

информативных признаков для надежного распознавания и классификации целей. Однако временной профиль импульсной ЭПР утрачивает информацию о положении блестящих точек на поверхности объекта, если длительность зондирующего сигнала превышает расстояние между этими блестящими точками. В общем случае временной профиль импульсной ЭПР является суммой двух структурных составляющих – непрерывной SCONT (t)и разрывной SDISC (t): S (t) = SCONT (t) + SDISC (t). В наблюдаемой реальной РЛС импульсной ЭПР «настоящая» импульсная ЭПР σ (t) запрятана под интеграл свертки с зондирующим сигналом u (t): S (t) = ∫V u(τ) σ (t‑τ) d τ, где интегрирование осуществляется по объему, в котором происходит взаимодействие цели и зондирующего сигнала. Непрерывная составляющая профиля импульсной ЭПР обусловлена рассеянием зондирующего сигнала гладкой (регулярной) поверхностью объекта. Вторая разрывная компонента представляет собой хронологическую последовательность преобразованных блестящими точками зондирующих импульсов. Эта составляющая физически обусловлена наличием на поверхности цели локальных участков интенсивного рассеяния. Подобные блестящие точки обладают важными информативными признаками в виде их количества, значений ЭПР (импульсных или «настоящих») и удалений областей относительно РЛС. Положение блестящих точек и рассеянная ими мощность относительно устойчивы на различных интервалах радиолокационного наблюдения, а также при изменении длины волны, поляризации, углов облучения и наблюдения. Стабильность числа, взаимного расположения и интенсивности блестящих точек на радиолокационном изображении используется для распознавания и сопровождения обнаруженной цели, другими словами для оценки некоординатNo. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

ных характеристик цели. Такого рода информация о цели утрачивается по мере увеличения длительности зондирующего импульса. Технология построения «интегральных» диаграмм рассеяния (диаграмм ЭПР) сложных радиолокационных целей, базирующаяся на выявлении блестящих точек и учете их характеристик яркости широко используется в радиолокационной практике (рис. 7). Она выступает основой для более точных технологий восстановления диаграмм рассеяния с учетом и добавлением более тонких эффектов рассеяния. Границы между диапазонами в разных источниках определяются различными значениями. Например, если под диапазоном терагерцовых частот понимать область от 0,1 до 10 ТГц, то это соответствует длинам волн от 3 мм до 0,03 мм, то есть сюда входят и коротковолновая часть миллиметрового диапазона, и субмиллиметровый диапазон, и дальний инфракрасный диапазон. В этом диапазоне ожидается значительное уменьшение габаритов и массы РЛС, на нем остановимся несколько подробнее, тем более, что он слабо освещен в литературе. Широкое применение РЛС терагерцового диапазона сегодня сдерживается, в частности, отсутствием компактных и надежных источников электромагнитной энергии. В связи с этим для генерации применяется метод преобразования частоты, что громоздко и малоэффективно. Радиофизиками выявлены атмосферные окна прозрачности для терагерцового диапазона, именуемые по длине волны, которую указывают ориентировочно, только с целью пояснить о каком именно участке спектра идет речь. Например, их называют так: «1,3 мм», «0,87 мм», «0,73 мм», 14

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

«0,45 мм», «0,36 мм», «0,29 мм» и т. д. Для радиолокационных приложений в каждом из этих окон устанавливается та длина волны, на которой поглощение радиоволн минимально. Например, для окон «1,3 мм» и «0,87 мм» эти оптимальные длины волн равны 1,42 мм и 0,8785 мм соответственно. Из расчета поглощения при стандартных метеоусловиях было найдено, что положения минимумов практически не зависят от атмосферных условий. При изменении атмосферных условий величины поглощения в окнах прозрачности на длинах волн 1,42 мм и 0,8785 мм будут изменяться пропорционально. В терагерцовом диапазоне имеется ряд участков – «частотных окон» волны 1,3; 0,96 и 0,88 мм, где ослабление не слишком большое и с вероятностью 0,8 не превышает значений: 2–3 дБ/км; 7,5 дБ/км и 10 дБ/км, соответственно. В пределах диапазона волн 0,1…3 мм имеется большое количество линий поглощения различных газов, но практически следует считаться только с молекулярным поглощением в кислороде и водяном паре, так как содержание других поглощающих газов в атмосфере пренебрежительно мало. В области более коротких волн поглощение, даже в окнах прозрачности, растет до 100…150 дБ/км, а в некоторых линиях поглощение достигает значений – 1000…5000 дБ/км. Основным параметром, определяющим величину поглощения субмиллиметрового излучения, а, следовательно, и дальность действия радиосистем, является абсолютная влажность, то есть количество водяного пара в единице объема воздуха (рис. 8). Поглощение в снеге, если измерять его интенсивность по количеству растаявшей воды, примерно в два раза

Правый борт 30

330

300

-40

Нос

-20

270

Корма

240

120

150

210

Левый борт

Рис. 7. Результаты моделирования эффективной площади рассеяния для эсминца с управляемым ракетным оружием Arleigh Burke больше, чем в дожде той же интенсивности. Проведенные на волне ~1 мм измерения показали, что поглощение в снеге не превышает 2…3 дБ/км. Существует эффектная эмпирическая зависимость для снегопада коэффициента ослабления радиоволн α от интенсивности снегопада по эквивалентному содержанию жидкой воды I, выраженная в мм/час: α = mI. Величина коэффициента m [(дБ/км)/(мм/час)] зависит от частоты радиоволны и влагосодержания снегопада. Обычно принимается m = 4,5 для всех частот терагерцового диапазона (хотя верхняя граница частотного диапазона здесь может быть установлена как 217 ГГц). Кроме того, следует иметь в виду, что величина коэффициента m может колебаться в пределах ±60% в зависимости от влагосодержания снегопада. Поглощение в тумане связано с длиной волны и метеорологической дальностью видимости. Для туманов средней плотности (видимость 200…300 м) на волне 1 мм составляет 2…3 дБ/км. Величина поглощения радиоизлучения с длиной волны 1 мм изменяется от 0,3 дБ/км (ясная погода, зимой) до 10…12 дБ/км (средний дождь, летом). Зависимость удельной ЭПР земной поверхности от угла места и длины волны, рассчитываетсяпо эмпирическойзависимости

Косл. [дб/км] 100

1,0 Уровень моря

0,1

H2O 4 км

0,01 H2O 0,001 30

λ0 [мм] 20

Рис. 8. Значения коэффициента ослабления электромагнитной энергии в дожде и тумане в зависимости от длины волны

σ0 =- 20 + 10 lg θ/25–15 lgλ, где σ0 – удельная ЭПР земной поверхности; θ – угол места; λ – длина волны. Результаты исследования рассеивающей способности движущихся наземных объектов (автотракторной техники)

Рис. 9. Примеры радиолокационных изображений в 3‑миллиметровом диапазоне; на изображениях просматриваются взлетно-посадочная полоса, рулежные дорожки и самолеты No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Ракурс наблюдения

Рис. 10. Радиолокационные изображения портовых сооружений в миллиметровом и субмиллиметровом диапазонах показали, что для подвижных объектов на длинах волн меньше 3 см ЭПР незначительно возрастает, но имеют тот же порядок, что и в сантиметровом диапазоне радиоволн, так, с вероятностью 0,9 в короткой части диапазона миллиметрового радиоволн (λ ≤ 3,3 мм) среднее значение ЭПР бронированного объекта σ ≈ 10 м², а на длине волны 8 мм – σ ≈ 9 м², В терагерцовом диапазоне радиоволн величины средних значений ЭПР движущихся наземных объектов с вероятностью 0,9 будут находиться на уровне величин характерных для радиоволн с диной волны 3 мм с некоторым их небольшим превышением. При малых углах визирования контрасты наземных объектов для пассивных (радиометрических, оценивающих тепловой контраст) радиолокационных систем на расстояниях до 1 км на длинах волн 2 мм и 3 мм, при различном состоянии подстилающей поверхности, имеют значения от единиц до десятков градусов, и на вертикальной и горизонтальной поляризациях у них одинаковый порядок. Также наблюдаются различия в характере распределения уровней радиоконтрастов наземных объектов на различных длинах волн; так полученные распределения радиоконтраста объекта в 2 мм и 3 мм диапазонах показывают, что максимальные значения радиоконтрастов могут быть в пределах 80–90 К, при чем абсолютные значения радиоконтраста объекта на длине волны 3 мм в 1,5–2 раза превышают значения, полученные на волне 2 мм. При этом на длинах волн в районе 1 мм экспериментально показано, что такие радиоконтрасты также существуют. Пассивное радиовидение в диапазоне волн 1 и 2 мм обеспечивает узнавание наблюдаемых объектов, в отличие от активной локации, где объект выглядит, как хаотическая система блестящих точек.

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Приведенные факты позволяют утверждать о возможности применения терагерцового диапазона волн как в активном, так и пассивном режимах работы с малой дальностью действия, особенно в ночных условиях, когда обнаружение с помощью визуального наблюдения, в том числе и с использованием приборов ИК-диапазона, сильно затруднено или практически невозможно. На предприятии ОАО «НПП «Радар ммс» отработаны технологии создания РЛС 3‑миллиметрового диапазона. В данном диапазоне обеспечивается на порядок более высокая угловая разрешающая способность, чем в сантиметровых РЛС и имеет место возрастание максимальной ЭПР всех типов наземной боевой техники и кораблей. Отсюда – гарантированное выделение наземных целей, в том числе и малоразмерных на фоне земли, а также резкое повышение точности координатометрии до значений, близких к техническим характеристикам оптических систем, кардинальное повышение помехозащищенности. Радиолокационное изображение в 3‑миллиметровом диапазоне приближается к оптическому и здесь уже идет речь о создании систем радиовидения (рис. 9–10). Фактором, ограничивающим область применения систем 3‑миллиметрового диапазона, являются значительные энергетические потери в атмосфере, особенно в экстремальных метеоусловиях (осадки с интенсивностью ≥ 4 мм/час). Затухания в этих достаточно редко встречающихся условиях составляют до 3 и более дБ/км, что ограничивает дальность действия РЛС 3‑миллиметрового диапазона. Продолжение материала о перспективах и возможно‑ стях радиолокации – в следующем номере журнала.

ЛИТЕРАТУРА 1. 2. 3. 4.

правочник по радиолокации. В двух книгах / Под ред. М. Сколник. – М.: Техносфера, 2014. С Верба В.С. Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. – М.: Радиотехника, 2014. Перунов Ю.М., Мацукевич В.В., Васильев А.А. Зарубежные радиоэлектронные средства. В 4-х книгах. – М.: Радиотехника, 2010. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик перспективных бортовых радиолокационных систем. Возможности и ограничения. – М.: ИПРЖР, 2002. 5. Лавров А.А. Радиолокационный скоростной портрет цели. Основы теории. – М.: Радиотехника, 2013. 6. Дудник П.И., Ильчук А.Р., Татарский Б.Г. Многофункциональные радиолокационные системы. – М.: ООО «Дрофа», 2007. 7. Многофункциональные радиолокационные комплексы истребителей / Под ред. В.Н. Лепина. –М.: Радиотехника, 2014. 8. Кондратенков Г.С., Фролов А.Ю. Радиовидение. Радиолокационные системы дистанционного зондирования Земли. – М.: Радиотехника, 2005. 9. Радиолокационные системы авиационно-космического мониторинга земной поверхности и воздушного пространства / Под ред. В.С.Вербы и Б.Г. Татарского. – М.: Радиотехника, 2014. 10. Авиационные системы радиоуправления / Под ред. В.С. Вербы и В.И. Меркулова. – М.: Радиотехника, 2014. 11. Антенно-фидерные и оптоэлектронные устройства / Под ред. В.С. Вербы и А.П. Курочкина. – М.: Радиотехника, 2014. 12. Анцев Г.В. Цель – прогресс и процветание. – СПб.: Скифия, 2010. 13. Клюев Н.Ф. Обнаружение импульсных сигналов с помощью накопителей дискретного действия. – М.: Сов. радио, 1963. 14. История отечественной радиолокации. – М.: Столичная энциклопедия, 2015. 15. Козлов А.И., Логвин А.И., Сарычев В.А. Поляризация радиоволн. В трех томах. – М.: Радиотехника, 2005-2007. 16. Караваев В.В., Сазонов В.В. Статистическая теория пассивной локации. – М.: Радио и связь, 1987. 17. Справочник. Радиоэлектронные системы. Основы построения и теория / Под ред. Я.Д. Ширман. – М.: Радиотехника, 2007. 18. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. – М.: Физматлит, 2000. 19. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. – М.: Радио и связь, 1982. 20. Крыжановский Г.А., Кузьмин Б.И., Сарычев В.А. и др. Концепция и системы CNS/ATM в гражданской авиации. – М.: ИКЦ Академкнига, 2003. 21. Горохов В.Г. Методологический анализ развития научно-технических дисциплин на примере теоретической радиолокации. Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1983. – М.: Наука, 1983. 22. Биард Р.У., Мак Лэйн Т.У. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. – М.: Техносфера, 2015. 23. Конторов Д.С., Голубев-Новожилов Ю.С. Введение в радиолокационную системотехнику. – М.: Сов. радио, 1971. 24. Островитянов Р.В., Басалов Ф.А. Статистическая теория радиолокации протяженных целей. – М.: радио и связь, 1982. 25. Валеев В.Г. Нелинейная обработка сигналов. – М.: Радиотехника, 2013. 26. Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов / Под ред. А.В. Коренного. – М.: Радиотехника, 2012. 27. Шипунов А.Г., Семашкин Е.Н. Всепогодность радиолокационных и тепловизионных каналов наведения комплексов ВТО. – М.: Машиностроение, 2013. 28. Мощные надгоризонтные РЛС дальнего обнаружения: разработка, испытания, функционирование / Под ред. С.В. Боева. – М.: Радиотехника, 2013. 29. Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Осин А.В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. – М.: Радиотехника, 2003.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОТИВОБОРСТВА СИСТЕМ КАК КЛЮЧЕВОЙ ЭЛЕМЕНТ ЦЕНТРОВ КОМПЕТЕНЦИЙ Проблема выработки оптимальных управляющих решений при создании, модернизации и анализе информационно-управляющих систем год от года становится все актуальнее и сложнее. Особенно это относится к системам, функционирование которых в штатном режиме происходит в условиях различного рода противоборств (боевого, информационного, киберпротивоборства и т. п.) с другими системами. Практика показывает, что анализ эффективности функционирования таких сложных систем необходимо проводить на основе комплексного системного подхода с учетом динамики протекания процесса противоборства, который, как правило, носит вероятностный характер и для которого не всегда существует установившейся режим работы системы.

АО «Концерн «Моринсис-Агат»* Москва А.К. Красников, В.М. Константиновский, Е.С. Новиков *координатор Технологической платформы «Освоение океана»

История развития методов получения оценок эффективности функционирования сложных информационноуправляющих систем (ИУС) показывает, что для их анализа обычно создавались специальные аппаратно-программные комплексы, расположенные в отдельном помещении или на специально выделенной территории. Такими примерами могут служить популярные в 80‑х годах прошлого столетия так называемые автоматизированные системы управления предприятиями (АСУП). На АСУП в свое время возлагались большие надежды как на средство, позволяющее частично или даже полностью автоматизировать процесс оценки функционирования достаточно сложных ИУС отдельных предприятий. Постепенно энтузиазм относительно АСУП слабел и, в конце концов, совсем сошел на нет. Уже созданные АСУП стали все чаще называть более скромно, но зато более правильно – вычислительными центрами предприятий, где, в основном, производились различные вспомогательные вычислительные расчеты (начисление сотрудникам заработной платы и др.). Следующий этап привлечения внимания научно-технической общественности к проблеме создания аппаратнопрограммных комплексов связан с периодом создания так называемых ситуационных центров, призванных повысить уровень автоматизации распознавания и анализа различных достаточно сложных специфических ситуаций. Однако существенного повышения уровня автоматизации выработки оценок функционирования сложных ИУС и эти образования не обеспечили, так как практически все ситуационные центры превратились всего лишь в помещения, предоставляющие удобный доступ к некоторым хорошо организованным и уже созданным корпоративным базам данных. А проблемы выявления, прогнозирования и анализа представляющих особый интерес ситуаций, как это планировалось при создании конкретных ситуационных центров, в значительной степени так и остались в начальной фазе разработки. В настоящее время можно наблюдать очередной этап привлечения внимания руководителей высокого уровня и специалистов к созданию аппаратно-программных комплексов для автоматизации процессов выработки оценок эффективности сложных ИУС специального назначения. Этот этап характеризуется созданием так называемых центров компетенций. Под центры компетенций, как правило, выделяются просторные помещения, хорошо оборудованные оргтехникой, компьютерами и большими экранами для просмотра видеоинформации. На территории этих центров могут быть также представлены отдельные образцы или макеты техники специального назначения. Все это позволяет их посетителям получить наглядное представление о рассматриваемой предметной области. Обстановка в центрах компетенций психологически располагает к проведению серьезных технических совещаний. Однако какие новые технические и/или информационные средства способствуют выработ-

ке у присутствующих в этих центрах специалистов новых компетенций (знаний, опыта, осведомленности)? Если же такие средства сегодня выделить трудно (или даже невозможно), то не является ли название «центр компетенций» всего лишь новым (более современным и красивым) названием все тех же АСУП или ситуационных центров, которые в свое время в ходе эксплуатации так и не оправдали надежд по существенному повышению уровня автоматизации процесса получения оценок эффективности сложных ИУС? Что же надо сделать, чтобы центры компетенций соответствовали своему названию? В настоящей работе сделана попытка ответить на эти вопросы и предложить пути решения указанной проблемы. Повышение уровня автоматизации получения достоверных оценок качества функционирования сложных специализированных ИУС (которые, как правило, работают в условиях противоборства с другими системами) предлагается осуществлять с помощью специально разрабатываемых математических моделей, которые должны позволять описывать динамику борьбы противоборствующих систем с учетом специфики рассматриваемой предметной области. По существу, такие модели должны представлять собой системы поддержки принятия решений типа «Что будет, если…», то есть позволяющие просчитывать и проигрывать различные вариан‑ ты развития событий. В процессе проведения в центре компетенций совещания, посвященного критическому анализу оценок эффективности противоборства конкретных систем, перед проведением моделирования необходимо задать: • тактико-технические характеристики каждой из противоборствующих систем; • схему (правила, принятые допущения и ограничения) ведения противоборства; • показатели эффективности функционирования для каждой из систем (как функции времени). Система поддержки принятия решений должна оперативно, в течение нескольких секунд, в интерактивном режиме «вопрос – ответ» осуществлять аналитическое вероятностное моделирование противоборства систем на заданном интервале времени и выдавать в удобном для восприятия и анализа виде количественные оценки показателей результатов противоборства. Полученные оценки тут же обсуждаются. При этом эффективность функционирования каждой из противоборствующих систем комплексно оценивается по конечным интегральным результатам их деятельности. Изменяя исходные данные и повторяя моделирование тактической ситуации с новыми исходными данными, можно всесторонне оцени19

вать и обсуждать с учетом различных рисков влияние каждого из рассматриваемых факторов на конечный результат противоборства систем. Рассмотрим основные этапы разработки и использования в центрах компетенций моделей аналитического вероятностного моделирования противоборства систем. В качестве примеров выберем модели боевого противоборства корабельной системы противовоздушной обороны (ПВО) и средств воздушного нападения (СВН).

Постановка задачи Корабельное соединение охраняется системой ПВО, состоящей из трех зенитных ракетных комплексов (ЗРК). На корабельное соединение производится атака средств воздушного нападения, которые состоят из противокорабельных крылатых ракет (ПКР). Каждая ПКР обстреливается, если физически имеется такая возможность, одним из зенитных ракетных комплексов одной зенитной управляемой ракетой (ЗУР). Априори предполагаются известными (или заданными) следующие исходные данные: • максимальная и минимальная дальности поражения целей ЗРК; • скорость ПКР; • скорость полета ЗУР, вероятность поражения ПКР (цели) одной ЗУР; • поток целей во времени является стационарным пуассоновским потоком событий (простейшим потоком) с известным средним значением временного интервала между двумя соседними средствами воздушного нападения; • значение временного интервала налета СВН на охраняемый объект. Если в процессе налета какое-либо средство воздушного нападения не было уничтожено (это может произойти в том случае, если в процессе прохождения этим средством зоны действия системы ПВО все зенитные ракетные 20

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

комплексы уже были заняты уничтожением других целей или направленная на него зенитная управляемая ракета его не уничтожила), то это СВН затем производит удар по одному из работающих зенитных ракетных комплексов и уничтожает его с некоторой известной вероятностью. В этом случае система ПВО частично деградирует, а эффективность ее функционирования снижается. Требуется определить, как изменяются показатели качества функционирования системы ПВО в течение временного интервала налета средств воздушного нападения.

Метод решения Для решения поставленной задачи разработаем математическую модель рассматриваемой системы ПВО, используя методы математической теории систем массового обслуживания (СМО). При последующем изложении будем использовать следующие обозначения: t – текущее значение времени; tвх – значение временного интервала между двумя соседними заявками (СВН) во входном потоке заявок; tоб – время обслуживания заявки каналом обслуживания (ЗРК); M (х) – символ математического ожидания величины, стоящей в скобках; λ – интенсивность входного потока заявок (λ = 1/M (tвх)); µ – интенсивность обслуживания заявки каналом обслуживания (µ = 1/M (tоб)); К – количество каналов обслуживания (ЗРК); β – приведенная плотность входного потока (β=λ/µК); T – временной интервал поступления заявок (время налета СВН); Si, j, m (t) – состояние СМО в момент времени t; i – количество заявок, находящихся в системе; j – количество работоспособных (недеградированных) каналов обслуживания;

m – количество деградированных каналов обслуживания; Pi, j, m – вероятность нахождения СМО в состоянии Si, j, m (t); Pу – вероятность обслуживания заявки каналом обслуживания без ошибки (вероятность уничтожения цели ЗУР); Pд – вероятность деградации канала обслуживания (вероятность уничтожения одного ЗРК одним прорвавшимся СВН); νab – интенсивности переходов СМО из состояния «a» в состояние «b» (где a, b = {0,1,..9}); «:= » – символ «присвоить значение». Схема исследуемой трехканальной системы массового обслуживания представлена на рисунке 1. Это трехканальная СМО «с отказами» на вход которой, начиная с момента времени t=0 и до момента времени t=T, поступает входящий поток однотипных заявок. Поток заявок является стационарным пуассоновским (простейшим потоком), интенсивность которого λ известна. Вновь поступившая заявка обслуживается (уничтожается) одним каналом с известной вероятностью уничтожения Pу. Если поступившая на вход системы массового обслуживания заявка застала все каналы занятыми, получила отказ в обслуживании или не была уничтожена (то есть обслужена с ошибкой) в процессе своего нахождения в СМО, то эта заявка нападает на один из работоспособных каналов СМО и уничтожает его с некоторой известной вероятностью Pд. В случае уничтожения канала система массового обслуживания частично деградирует. Деградация выражается в том, что количество каналов обслуживания уменьшается на единицу. С течением времени деградация СМО может продолжаться, и по истечении определенного времени система может быть полностью деградирована (все каналы обслуживания будут уничтожены). Очевидно, что для подобных систем массового обслуживания не имеет смысла определять показатели качества их функционирования для стационарного (установившегося) режима работы, так как такого режима просто не существует. Перечень возможных состояний исследуемой СМО: S0, S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9, где: S0:=S0,3,0; S5:=S1,2,1; S1:=S1,3,0; S6:=S2,2,1; S2:=S2,3,0; S7:=S0,1,2; S3:=S3,3,0; S8:=S1,1,2; S4:=S0,2,1; S9:=S0,0,3. Размеченный граф переходов СМО представлен на рисунке 2. Используются следующие обозначения: P0 – вероятность нахождения СМО в состоянии S0,3,0; P1 – вероятность нахождения СМО в состоянии S1,3,0; P2 – вероятность нахождения СМО в состоянии S2,3,0; P3 – вероятность нахождения СМО в состоянии S3,3,0;

Канал обслуживания

Входящий поток заявок

Поток заявок, обслуженных с ошибкой

Канал обслуживания Поток заявок, получивших отказ в обслуживании

Канал обслуживания

Рис. 1. Схема трехканальной системы массового обслуживания λ01

λ12

λ23

S1 λ10

S2 λ21

λ14

λ25

λ45

S3 λ32 λ36

λ56

S5 λ54

S6 λ65

λ57

λ68

λ78 S7

λ87 λ89

Рис. 2. Размеченный граф переходов трехканальной деградирующей системы массового обслуживания P4 – вероятность нахождения СМО в состоянии S0,2,1; P5 – вероятность нахождения СМО в состоянии S1,2,1; P6 – вероятность нахождения СМО в состоянии S2,2,1; P7 – вероятность нахождения СМО в состоянии S0,1,2; P8 – вероятность нахождения СМО в состоянии S1,1,2; P9 – вероятность нахождения СМО в состоянии S0,0,3. В процессе аналитического вероятностного моделирования указанные вероятности определяются при решении следующей системы обыкновенных дифференциальных уравнений: dP0 (t)/dt=–λ01P0 (t)+λ10P1 (t), dP1 (t)/dt=λ01P0 (t)–(λ10+λ12+λ14)P1 (t) +λ21P2 (t), dP2 (t)/dt=λ12P1 (t)–(λ21+λ23+λ25)P2 (t) +λ32P3 (t), dP3 (t)/dt=λ23P2 (t)–(λ32+λ36)P3 (t), dP4 (t)/dt=λ14P1 (t)–λ45P4 (t)+λ54P5 (t), dP5 (t)/dt=λ25P2 (t)+λ45P4 (t)–(λ54+λ56+λ57)P5 (t)+λ65P6 (t), dP6 (t)/dt=λ36P3 (t)+λ56P5 (t)–(λ65+λ68)P6 (t), dP7 (t)/dt=λ57P5 (t)–λ78P7 (t)+λ87P8 (t), dP8 (t)/dt=λ68P6 (t)+λ78P7 (t)–(λ87+λ89)P8 (t), dP9 (t)/dt=λ89P8 (t).

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

100 Q0 Q1 Q2 Q3

0,8

0,6

0,4

0,2

100

Рис. 3. График зависимости показателей Q0, Q1, Q2, Q3 (вероятности количества деградированных каналов) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=9; Ру=0,8; Рд=0,1

100

Рис. 5. График зависимости показателя W (степень отсутствия деградации СМО в %) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=9; Ру=0,8; Рд=0,1

3 Q0 Q1

Mk 1

0,8 0,6 0,4 0,2

100

Рис. 4. График зависимости показателя Мк (математическое ожидание числа деградированных каналов) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=9; Ру=0,8; Рд=0,1

Рис. 6. График зависимости показателей Q0, Q1, Q2, Q3 (вероятности количества деградированных каналов) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=12; Ру=0,8; Рд=0,3

Интенсивности переходов СМО из состояния в состояние вычисляются по следующим формулам: λ01:=λ; λ10:=µPу; λ12:=λ; λ21:=2µPу; λ23:=λ; λ32:=3µPу; λ14:=µ (1‑Pу)Pд; λ25:=2µ (1‑Pу)Pд; λ36:=3µ (1‑Pу)Pд+λPд; λ45:=λ; λ54:=µPу; λ56:=λ; λ65:=2µPу; λ57:=µ (1‑Pу)Pд; λ68:=2µ (1‑Pу)Pд+λPд; λ78:=λ; λ87:=µPу; λ89:=µ (1‑Pу)Pд+ λPд.

Mk (t)=1Q1 (t)+2Q2 (t)+3Q3 (t), где Mk (t) – математическое ожидание числа деградированных каналов. W (t)= ((K‑Mk (t))/K)100, где W (t) – показатель отсутствия деградации СМО (в %).

Начальные условия при решении системы обыкновенных дифференциальных уравнений: P0 (0)=1, P1 (0)=0, P2 (0)=0, P3 (0)=0, P4 (0)=0, P5 (0)=0, P6 (0)=0, P7 (0)=0, P8 (0)=0, P9 (0)=0. Используемые показатели эффективности функционирования системы массового обслуживания: Q0 (t)=P0 (t)+P1 (t)+P2 (t)+P3 (t), где Q0 (t) – вероятность количества деградированных каналов = 0. Q1 (t)=P4 (t)+P5 (t)+P6 (t), где Q1 (t) – вероятность количества деградированных каналов = 1. Q2 (t)=P7 (t)+P8 (t), где Q2 (t) – вероятность количества деградированных каналов = 2. Q3 (t)=P9 (t), где Q3 (t) – вероятность количества деградированных каналов = 3. 22

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

В качестве примеров применения предложенной методики для получения оценок эффективности функционирования деградирующей в результате боевого противоборства СМО, на рисунках 3–11 представлены некоторые результаты выполненных исследований для тактического эпизода боевого противоборства корабельной системы ПВО и СВН при различных сочетаниях исходных данных.

Заключение Включение в состав информационного обеспечения центров компетенций математических моделей аналитического моделирования получения вероятностных оценок эффективности функционирования противоборства систем позволяет качественно улучшить всю технологию принятия управляющих решений при создании новых и модернизации уже действующих сложных информационно-управляющих систем специального назначения.

Mk 1

100

Рис. 7. График зависимости показателя Мк (математическое ожидание числа деградированных каналов) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=12; Ру=0,8; Рд=0,3

100

80 W

100

Рис. 10. График зависимости показателя Мк (математическое ожидание числа деградированных каналов) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=15; Ру=0,8; Рд=0,3

100

60 40

20 20 0 0

100

Рис. 8. График зависимости показателя W (степень отсутствия деградации СМО в %) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=12; Ру=0,8; Рд=0,3

100

Рис. 11. График зависимости показателя W (степень отсутствия деградации СМО в %) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=15; Ру=0,8; Рд=0,3

ЛИТЕРАТУРА Q0 Q1 Q2 Q3

0,8 0,6 0,4 0,2 0

100

Рис. 9. График зависимости показателей Q0, Q1, Q2, Q3 (вероятности количества деградированных каналов) от времени t (сек) при следующих параметрах тактического эпизода: М (tвх)=5; М (tоб)=15; Ру=0,8; Рд=0,3

Оценки, получаемые в центрах компетенции при проведении совещаний представителями заказчика и разработчика, в процессе обсуждения и анализа, с учетом многочисленных рисков (технических, финансовых, сроковых и др.), дают возможность выявить оптимальные (наиболее рациональные) управленческие решения.

1. Вентцель Е. С. Исследование операций. – М.: Советское радио, 1972. – 552 с. 2. Дьяконов В. П. Mathcad 11/12/13 в математике. Справочник. – М.: Горячая линия –Телеком, 2007. – 985 с. 3. Красников А. К., Новиков Е. С., Щербаков Н. С. Системы поддержки принятия решений как средство инновационного развития научных исследований и образования. – Монография Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы развития политического образования и военной науки в ВМФ» – Спб, ВМПИ, 2013. 4. Красников А. К., Новиков Е. С., Щербаков Н. С. Анализ и управление рисками в корабельной системе специального назначения. // Сб. тез. докл. Всероссийской НТК XVI Макеевские чтения. «Интегрированные многофункциональные системы управления для ВМФ». ОАО «Концерн «Моринформсистема – Агат». – М.: 2010. 5. Красников А. К., Новиков Е. С., Щербаков Н. С. Система поддержки принятия решений при организации противовоздушной обороны корабельного соединения. – М.: Вестник воздушнокосмической обороны, выпуск 2 (2), 2014. 6. Рогозин Д. О., Шеремет И. А., Гарбук С. В., Губинский А. М. Высокие технологии в США: Опыт министерства обороны и других ведомств. – М.: Изд-во Московского университета, 2013. – 384 с.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И САМООРГАНИЗАЦИЯ СЕТЕЙ СВЯЗАННЫХ РАСПИСАНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В условиях растущей сложности современного мира, динамики изменений спроса и предложения приобретают особую значимость новые методы планирования ресурсов предприятий, позволяющие оперативно, гибко и эффективно принимать разумные решения, отражающие баланс интересов многих участников. Развитие вычислительных алгоритмов распределения, планирования и оптимизации ресурсов идет сегодня по пути создания адаптивных систем управления, пригодных для быстроизменяющихся ситуаций окружающей среды. Позицию одного из наиболее инновационных инструментов планирования при решении широкого круга задач в режиме реального времени все больше завоевывают мультиагентные технологии. Группа компаний «Генезис знаний» Самара П.О. Скобелев И.В. Майоров

Среди собственников и руководителей предприятий высшего уровня все чаще обсуждается задача создания «предприятий реального времени», в которых планирование ресурсов осуществляется динамически «на лету» в реальном времени, поскольку часто качество и эффективность управленческих решений напрямую зависят от самого момента времени. Научные и практические основы мультиагентного подхода к решению сложных задач и построению распределенных систем начали складываться в последние десятилетия прошлого века на стыке направлений по искусственному интеллекту, объектно-ориентированному и параллельному программированию, интернет-технологиям и телекоммуникациям [1–5]. Растущий интерес к рассматриваемым системам обусловлен вызовами новой глобальной экономики реального времени, в первую очередь, ростом сложности в принятии решений, характеризуемой следующими важными факторами: • Неопределенность: трудно предсказать изменения спроса и предложения. • Конфликты: все больше участников с противоречивыми интересами, которые все труднее становится примирить. • Событийность: часто случаются непредвиденные события, которые изменяют планы. • Ситуативность: решение надо принимать по ситуации, «жесткие» правила уже не действуют всегда и всюду, становятся более гибкими, компромиссными и «мягкими» (с оговорками), пополняются особыми случаями и примерами из жизни. • Многофакторность: все больше разных критериев, предпочтений и ограничений. • Высокая связность: принятие одного решения вызывает изменение целой цепочки других, ранее принятых решений, или даже полную отмену. • Индивидуальность: потребители, сотрудники и субподрядчики требуют все более индивидуального подхода. • Трудоемкость: слишком много опций, чтобы просчитать все последствия путем полного перебора. Во вторую очередь, возрастает динамика принятия решений: • Требуется высокая оперативность для принятия решений, иначе лучшее решение будет найдено, когда «поезд уйдет». • Задержка и откладывание решения грозит «замораживанием» ресурсов и ростом простоев, холостого хода и т. д. • Идут постоянные изменения спроса и предложения, в ходе чего требуется не столько находить, фиксировать и поддерживать некоторый оптимум для одного из участников или одной функции (свертки критериев), сколько гармонизировать и поддерживать

В турбулентных условиях, при высокой часто‑ те возникновения непредвиденных событий, требуются продуктивные подходы к принятию решений по распределению, планированию, оп‑ тимизации, согласованию и контролю ресурсов, позволяющие предприятиям сохранять и увеличи‑ вать свою рентабельность, избегая простоя или дефицита всех видов ресурсов, включая кадры, обо‑ рудование, финансы и другие.

• •

баланс интересов участников, идти на переговоры и взаимные уступки. Сокращается время на ответ – решения принимаются под прессом времени. Необходимо постоянно балансировать между разными критериями, которые могут меняться в ходе управления, часть заказов может быть принята в силу прибыльности, часть – для поддержки ВИП-клиента, а часть – рассматриваться как инновация. Требуется непрерывный расчет экономики вариантов решений и, в зависимости от ситуации, динамическое формирование и изменение цен. Нужны постоянные взаимодействия с клиентами и поставщиками, от особенностей задач, мнения или пожелания которых ситуация может кардинально меняться.

Решение классических задач планирования ресурсов (также известных как NP-трудные задачи) обычно формулируется как пакетный процесс, в котором все заказы и ресурсы известны заранее и не изменяются в процессе работы [6]. В составе традиционных ERP систем (систем управления предприятием) в последнее время все больше предлагается планировщиков ресурсов (часто называемых ASP средствами – Advanced Scheduling and Planning), разрабатываемых такими известными компаниями, как SAP, Oracle, Manugistic, i2, ILOG, J‑Log и другие. Однако эти системы, как правило, реализуют пакетные версии линейного или динамического программирования, программирования с учетом ограничений и других методов, основанных на комбинаторном поиске вариантов [7], которые на практике оказываются мало пригодными. Для уменьшения сложности комбинаторного поиска, новые методы используют эвристики и мета-эвристики [8], которые при некоторых условиях позволяют получать приемлемые решения за разумное время за счет сокращения вариантов комбинаторного поиска. Также используются «жадные» локальные методы поиска, методы имитации отжига, программирование в ограничениях, табу поиска, генетические и муравьиные алгоритмы и др. Вышеуказанные методы в основном также используют пакетную обработку и с трудом расширяются дополни25

Заказы

Спутник

GPS-данные События Интернет-портал для приема

Пункт отправки

Интеллектуальная система управления

Пункт назначения Заказ 1

Учетные системы

Грузовик

Заказ 2 К мобильному устройству водителя

Рис. 1. Новая постановка современной задачи управления мобильными ресурсами в реальном времени тельными целевыми критериями, не позволяя учитывать множественные факторы реальной жизни, которые могут задаваться не только формулами и неравенствами, но также таблицами и графиками и даже алгоритмами. Кроме того, поиск вариантов в применяемых методах на реальных данных, как правило, занимает слишком много времени, а при этом результаты обычно получаются весьма неправдоподобными, мало сравнимыми с решениями, принимаемыми людьми на практике. В отличие от классически больших, централизованных, неделимых и последовательных программ, мультиагентные системы (МАС) построены в виде распределенных групп небольших автономных программных объектов, работающих асинхронно, но согласованно, для получения результата. Мультиагентные технологии изначально применялись для решения классических задач оптимизации с использованием подходов распределенного решения задач, например, задача распределенной оптимизации в системах с ограничениями (DCOP) [9]. Также было разработано несколько биотехнологических методов, например, роевая оптимизация, гибридные методы на основе искусственной иммунной системы и оптимизация методом роя частиц, для решения задач планирования производства и других [10– 11]. В качестве следующего шага был разработан рыночный подход к планированию, где агенты заказов и агенты ресурсов участвуют в непрерывных аукционах, основанных на протоколах Contract Net [12–13]. В основе проводимых в последнее время разработок [14–15], дающих возможность ответить на стоящие перед современными системами вызовы, лежат мультиагентные 26

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

технологии и построенные на их основе мультиагентные системы, позволяющие представить процесс решения любой сложной проблемы (в данном случае – в сфере управления ресурсами) как процесс самоорганизации и поиска баланса противоположных интересов базовых агентов потребностей и возможностей, реализуемый через переговоры с уступками на основе рыночных механизмов предоставления услуг. Это подход был развит в последние годы в широком диапазоне применений: от управления грузопотоком Международной космической станции до управления высокоскоростными поездами.

Общая постановка задачи адаптивного планирования Современное видение задачи планирования ресурсов предполагает, что есть организация с несколькими статичными или мобильными ресурсами с GPS оборудованием, которая получает заказы в режиме реального времени, наряду с потоком других непредвиденных событий, например, отмена заказов, недоступность ресурсов, неисправности или задержки и т. д. План использования ресурсов должен быть динамически сформирован и непрерывно и адаптивно пересматриваться с учетом индивидуального набора критериев, характеристик, параметров и ограничений, заказов и ресурсов. Должен поддерживаться полный цикл управления ресурсами, включая: быструю реакцию на события; распределение заказов по ресурсам; планирование заказов и ресурсов; оптимизация заказов (если есть свободное время);

взаимодействие с пользователем, отслеживание выполнения расписания, перепланирование в случае увеличения различия между планом и реальностью. Перестроение плана должно проводиться путем размещения операций в свободные временные интервалы или разрешением конфликтов между операциями. Конфликтующие операции могут быть сдвинуты к ресурсу, на который были распределены ранее, или перераспределены, или смещены на новые ресурсы. Взаимодействие с пользователями предполагает поддержание диалога через мобильный телефон или другие средства, инициированные любой стороной в любой момент времени. Рассмотрим в качестве примера новую современную постановку задачи управления мобильными ресурсами в реальном времени, к числу которых могут быть отнесены такси, грузовые перевозки, ремонтные бригады энергетиков и газовиков, локомотивы и т. д. Предполагается, что задача описывается следующим образом, например, для грузовых перевозок: • Имеется флотилия грузовиков, имеющих GPS/ГЛОНАСС датчики на борту, положение которых отражается на электронной карте (рис. 1); • В заранее неизвестные моменты времени в диспетчерский центр предприятия поступают новые заказы на междугородние перевозки и любые другие события (задержки, поломки и т. д.), которые необходимо планировать, учитывая текущие планы, индивидуальные предпочтения и ограничения заказов и ресурсов, число которых может динамически изменяться; • Изменения, обусловленные приходящими событиями, должны вноситься в создаваемый план использования ресурсов без остановок и перезапуска системы, путем адаптивного изменения расписания с использованием как свободных окон времени, так и подвижками во времени и переброской на другие ресурсы ранее распределенных заказов; • Должен быть реализован предлагаемый полный цикл автономного управления ресурсами (рис. 2): –– восприятие как индивидуальная реакция системы на событие; –– динамическое планирование (перепланирование) как процесс начального построения или адаптивной и гибкой корректировки плана «на лету»; –– согласование планов или их корректировки с исполнителями, например, посредством сотовых телефонов; –– проактивное улучшение (оптимизация) планов при наличии времени на принятие решений; –– мониторинг и контроль исполнения создаваемых и изменяемых планов, когда система контролирует исполнение ею же созданного плана (так называемое «катящееся расписание»);

1. Реакция на событие 2. Распределение ресурсов

8. Обучение

7. Перепланирование при План VS Факт

3. Планирование

6. Согласование с пользователями

4. Оптимизация (пока есть время)

5. Мониторинг

Рис. 2. Полный цикл автономного управления ресурсами –– перепланирование в случае возникновения расхождения между планом и фактом; –– обучение (в будущем) из опыта (например, назначать на важную заявку в определенный район в первую очередь водителя, который знает дороги и никогда не опаздывает). • Разрабатываемая система должна размещаться на сервере и предоставлять удобный интерфейс пользователю как через десктоп-клиента, так и через браузер. • Перспективным является предоставление услуг такой интеллектуальной виртуальной диспетчерской через бизнес-модель SaaS (Software-As-A‑Service). Несмотря на кажущуюся простоту такой схемы, ключевые задачи, определяющие эффективность любого бизнеса, а именно, задачи распределения, планирования и оптимизации ресурсов и управления ресурсами в реальном времени, по-прежнему решаются диспетчерами ресурсов, главным образом, вручную. Следует отметить, что реализация полного ци‑ кла управления разрабатываемыми приложениями присуща любым живым (автономным) системам, что и дает одно из оснований для использования в рассматриваемом контексте термина «интел‑ лектуальная система управления». Такая система никогда не останавливается, самостоятельно вырабатывает и принимает решения и работает в непрерывном диалоге с пользователями для со‑ гласования вырабатываемых в ответ на непред‑ виденные события решений.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Виртуальный рынок S

S D

S S

«Контакт» Агент Агент потребности возможности

S D

Соответствие потребности и возможности

Рис. 3. Виртуальный рынок ПВ-сети для построения расписаний

Мультиагентный подход к решению задачи адаптивного планирования

Мультиагентная технология позволяет создавать программных агентов, которые стараются оптимизировать свои целевые параметры, например, заказ на фабрике или в грузовой компании хочет быть выполнен точно в срок и с минимальной ценой, ресурс (станок, грузовик и т. д.) – быть максимально эффективно использован и не иметь простоев или перегрузки. Агенты делают это первоначально «эгоистично» (автономно), никого не спрашивая и потому очень быстро, если ресурсы свободны; но, наталкиваясь на решения других агентов и выявляя конфликты, – способны вступать в переговоры, идти на уступки и добиваться согласованного решения (консенсуса) в интересах объединяющего их целого (например, рабочего или водителя, участка или автоколонны, цеха или автопарка). Данный подход можно считать примером распределенного решения сложных задач (Disrtibuted Problem Solving), при котором сложная задача декомпозируется на подзадачи, которые решаются независимо, но потом полученные решения объединяются с разбором выявляемых конфликтов.

Концепция сетей потребностей и возможностей

Выигрыш в эффективности при использовании мультиагентных технологий достигается за счет перехода к принятию решений «по ситуации» в реальном времени, когда пользователь, а далее и система, управляет важностью критериев. Разработанный подход основан на концепции «холона» системы [16], куда введены специальные классы агентов «заказов», «продуктов» и «ресурсов», и который вместе с агентом «персонала», наблюдает за результатами и дает советы другим агентам, когда это необходимо. 28

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Такой подход применяется, прежде всего, для решения задачи многокритериального планирования, в числе которых традиционно рассматривают качество продукции или услуг, время на их реализацию, цену (себестоимость), риски и другие. В предлагаемом подходе система сама, отталкиваясь от достигнутых показателей и текущей ситуации с заказами и ресурсами, выбирает себе цели для улучшения вектора своих параметров, и в качестве первоочередной цели для улучшения своего состояния берет тот критерий, по которому наиболее худшие значения показателей. Реализация мультиагентного подхода в разработке интеллектуальной систем динамического планирования основана на использовании концепции сетей потребностей и возможностей (ПВ‑сетей) и метода сопряженных взаимодействий для управления ресурсами предприятий в реальном времени на виртуальном рынке [17–18]. Согласно данной концепции, каждой заявке, заказу и другим потребностям и возможностям (производственные ресурсы, станки, оборудование, транспортные средства, персонал) присваиваются программные агенты (рис. 3), которые договариваются с другими агентами и планируют выполнение заказов «точно-в‑срок» или «как можно раньше», что позволяет обеспечить поддержку коллективного согласования и принятия решений в реальном времени на различных этапах планирования и исполнения производственного плана в различных подразделениях, работающих совместно над решением общих задач. Постоянный поиск соответствий между конкурирующими и кооперирующими агентами потребностей и возможностей на виртуальном рынке системы позволяет строить решение любой сложной задачи как динамическую сеть связей, гибко изменяемую в реальном времени.

Планирование производится в несколько взаимозависимых этапов: при внесении изменений на каком-либо этапе должны быть проведены корректировки всех последующих этапов. Примером таких влияющих внешних воздействий могут послужить данные об изменении стоимостей ресурсов и заказов, изменение графика выполнения поставок материалов, отказ оборудования и пр. Но, с другой стороны, и сам ресурс (возможность) получает предложения от разных заявок (потребностей) и решает, какие именно из заказов для него являются более предпочтительными. Эти решения не могут и не являются один раз и навсегда принятыми, они могут пересматриваться и изменяться по мере того, как меняется ситуация, и возникают новые события в реальном времени. При этом установление новых связей между агентами вызывает изменение условий функционирования для других агентов, и, тем самым, определяет процесс самоорганизации системы, приводящей к перестройке расписания в ответ на возникающие события. Результат считается достигнутым, и система завершает свою работу в том случае, когда ни у одного агента нет больше возможностей улучшить свое состояние, вышло время на поиск решения или было прерывание от пользователя для входа в интерактивный режим. В создаваемой мультиагентной системе все мно‑ жество заявок, грузов, заказов, производствен‑ ных линий, транспортных средств, конкретных исполнителей и других ресурсов предлагается представлять ПВ‑сетью, представляющей собой самоорганизующийся план распределения ресур‑ сов. Возникновение любого нового события может запускать адаптивную перестройку связей аген‑ тов потребностей и возможностей, которая заканчивается нахождением консенсуса агентов, когда ни один агент не может более улучшить ситуацию. Тогда решение может быть выдано пользователям для согласования, окончательного принятия или доработки.

Удовлетворенность

Крайний срок

Конфликты, порождаемые событиями (например, приход нового срочного приоритетного заказа, для которого в текущем плане нет места), могут разрешаться агентами заказов и ресурсов путем переговоров и взаимных уступок, направленных на достижение приемлемых для всех компромиссов. Разрешение конфликта может вызывать целую цепочку операций перепланирования (сдвижку заказов вправо или влево по шкале времени, обмен заказами между ресурсами и т. д.), глубина которой может быть ограничена допустимым временем ответа или другими факторами. В то же время, если имеется запас времени, решение о выделении ресурса или сформированное расписание использования ресурса может подвергаться непрерывной, в том числе и классической оптимизации. Постоянная активность всех агентов сети, причем как со стороны потребностей, так и возможностей, вызывает многосторонние переговоры в системе, идущие асинхронно и квазипараллельно. Таким образом, реализуется способность системы оперативно реагировать на заранее непредвиденные события.

Формализация задачи планирования ресурсов в ПВ‑сетях

В основе формализованной постановки задачи лежит поиск консенсуса между агентами на виртуальном рынке в ПВ‑сетях, и она может быть сформулирована следующим образом. Предположим, что все агенты спроса и предложений имеют собственные цели, критерии, настройки и ограничения, например: срок, стоимость, риск, приоритет, тип требуемого оборудования или квалификация рабочего. Важность каждого критерия может быть представлена в виде весовых коэффициентов в линейной комбинации критериев для заданной ситуации планирования и может изменяться в ходе формирования или выполнения расписания. Введем функцию удовлетворенности для каждого агента (рис. 4 а), которая будет показывать отклонение текущего значения данной функции от заданного идеального значения по любому из критериев на данном шаге нахождения решения для расписания данного агента. Действия агентов также зависят и от функции бонусов/штрафов и текущего

Бонус/Штраф

100%

Крайний срок

1000

500 Время

Время

а)

б)

Рис.4. Пример функции удовлетворенности (а) и функции бонуса/штрафа (б) No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

бюджета в виде виртуальных денег, которыми располагает каждый агент (рис. 4 б). Пусть у каждой потребности j есть несколько индивидуальных критериев xi и предложенные идеальные значения xijid. Для каждого агента потребности j вводится нормализованная функция удовлетворенности, которая рассчитывается по каждой компоненте i, например, как кусочно-линейная функция ƒijtask (xi-xijid). В большинстве случаев, график данной функции имеет форму колокола с максимумом в точке предложенного идеального значения критерия. Затем для каждого агента задачи и для каждого критерия i с заданными весовыми коэффициентами αijtask подсчитывается значение удовлетворенности. С помощью надлежащего выбора знаков и вида функции, целевая функция каждого агента может быть переформулирована как задача максимизации удовлетворенности γjtask потребности j (верхний индекс task означает, что значение принадлежат агентам потребности): γjtask=∑iαijtask • ƒijtask (xi-xijid), где ∀j веса коэффициентов нормализованы: ∑iαijtask=1. Аналогично может быть сформирована задача поиска состояний xij* агентов потребности j, которые максимизируют общее значение всех заказов: γtask=∑j βjtask γjtask =∑j βjtask ∑i αijtask ƒijtask (xi-xijid) (1) ytask*= max(ytask), xi где βjtask – вес потребности, позволяющий установить и динамически изменять приоритеты, показывая важность критерия. Таким же образом функция удовлетворенности может быть дана для агента ресурса по критерию zk с функцией удовлетворенности ƒklres (zk-zklid), весом αklres критерия k для ресурса l и значением ресурса βires для системы (что является аналогичным весу потребности функции агентов потребности): γres=∑i βires • γires =∑i βires ∑kαklres ƒklres (zk-xklid) (2) yres*= max(yres) zk zkєDk, xiєD1∀i,k,I = Dim (D1), K = Dim (DK). (3) Переменные x и z лежат в области критериев заказов и ресурсов, I и K – размерности соответствующих пространств, верхний индекс res означает, что значения принадлежат агентам ресурсов. Таким образом, задача оптимизации сформулирована 30

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

для агентов в ПВ‑сетях как задача максимизации удовлетворенности (1) – (3). Другими словами, в предложенной методологии, один глобальный оптимизатор заменен множеством маленьких локальных оптимизаторов, которые могут вести переговоры и находить компромиссные решения при поиске своего локального оптимума.

Мультиагентная платформа для адаптивного планирования

Мультиагентная платформа [19] создана для автоматизации разработанной методологии и увеличения качества и эффективности процесса разработки систем управления ресурсами в реальном времени в различных областях. Платформа совмещает функциональность базового адаптивного планировщика, которая может быть легко модифицирована для новой области с симуляцией среды, что является полезным для экспериментов с различными моделями ПВ‑сетей, методами и алгоритмами. Функциональность мультиагентной платформы дает возможность конечным пользователям указывать начальную сеть ресурсов, формировать последовательность событий вручную или автоматически или загружать ее из внешних файлов, создавать индивидуальные настройки для всех заказов и ресурсов, запускать симуляции с различными параметрами, визуализировать процесс и результаты экспериментов. Пример пользовательского интерфейса платформы, с представлением результатов экспериментов с заданным потоком заказов, показан на рисунке 5. Изображена сеть ресурсов, диаграмма Ганта с расписанием ресурсов, загрузка заказов и ресурсов, удовлетворенность заказов и ресурсов, перевод виртуальных денежных средств, журнал принятых решений и другое. В режиме симуляции множество полезных графиков и диаграмм может быть визуализировано или экспортировано в Excel файл для будущих исследований: • граф загрузки сети – показывает загрузку всех ресурсов; • диаграмма Ганта – показывает распределение потребностей по ресурсам во времени; • диаграмма активности общения – показывает сколько сообщений создано на платформе в каждый момент времени; • удовлетворенность потребностей и ресурсов – показывает, как уровень удовлетворенности меняется в течение процесса симуляции; • выполнение заказов – график показывает статус выполнения заказов; • использование ресурсов – график показывает насколько ресурсы заняты в разные моменты времени; • журнал сообщений – показывает обмен сообщениями между выбранными агентами; • принятие решений – журнал содержит результаты принятия решений для выбранного агента;

Рис. 5. Экран мультиагентной платформы для управления ресурсами в реальном времени • финансовые транзакции – журнал содержит оборот виртуальных денег между агентами спроса и предложения. Архитектура платформы включает следующие компоненты: редактор начальной сцены, генератор событий, очередь событий для основных классов событий, мультиагентный мир, построенный в виде виртуального рынка, базовые классы агентов, агенты поддержки спроса и предложения, визуальные компоненты для редактирования настроек агентов и визуализации результатов, импорт и экспорт данных, ведение журнала и отслеживание сообщений и финансовых транзакция агентов и некоторые другие специальные компоненты. Эти компоненты могут быть адаптированы для новых предметных областей и приложений.

Адаптивность мультиагентных систем

Взаимодействующие между собой агенты в системе заказов и ресурсов строят решение сложной задачи общего динамического расписания путем распараллеливания на простые задачи, размещения каждого заказа на ресурсе с получением локального выигрыша по удовлетворенности текущим положением. При обнаружении ухудшений состояний агенты системы активизируются, стремясь уменьшить влияние внешних неблагоприятных воздействий. Таким образом, агенты ПВ‑сети, улучшая локально собственные состояния, дают системе как целому прирост показателей, например, удовлетворенности.

Под адаптивной системой обычно понимается самоприспосабливающаяся система, автома‑ тически изменяющая алгоритмы своего функци‑ онирования и (иногда) свою структуру с целью сохранения или достижения оптимального состо‑ яния при изменении внешних условий. При появлении нового заказа, еще не распределенного системой, в первый момент времени удовлетворенность системы падает, так как пришедший агент не сразу находит лучшее место, а лишь через некоторое время общая удовлетворенность начинает расти за счет перепланирования и постепенного улучшения состояния агентов. Система переходит в неравновесное состояние, а затем агенты стремятся найти новое локально равновесное состояние. Для оценки динамики мультиагентной системы предлагается подсчитывать среднюю удовлетворенность y агентов задач и ресурсов в зависимости от времени: task res y(t) = ∑j γj (t) + ∑i γi (t), (4) M(t) + N(t)

где γjtask – удовлетворенность агента j‑й задачи, γires– удовлетворенность агента ресурса l, N(t) и M(t) – число агентов задач и ресурсов соответственно. Эти количества зависят от времени, поскольку задачи приходят в систему, а ресурсы могут включаться и отключаться. No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

0,8

Satisfaction level ymax

0,7

∆z Average satisfaction of agents

0,6 0,5

y2 ∆y

0,4 0,3

y1 Т

0,2 Отключение части ресурсов

0,1 0

Model time

Рис. 6. Адаптивность системы по событию отключения части ресурсов. После момента максимального спада средней удовлетворенности до уровня y1 через время T МАС приходит к новому квазиравновесному состоянию у2. ∆z = уmax – у2 – безвозвратно потерянная удовлетворенность Введем степень адаптивности γ мультиагентной системы, характеризующую скорость восстановления локального равновесия (рис. 6): (5) γ = y2–y1, T где y1 – минимальное значение удовлетворенности после воздействия, y2 – средние удовлетворенности агентов системы после воздействия на МАС, Т – время восстановления равновесия средней удовлетворенности y2. Подобный эффект частичного восстановления может наблюдаться не только при выключении ресурсов, но и скачкообразном появлении новых потоков задач. Чем выше степень адаптивности, тем выше способность к самоорганизации агентов в устранении неблагоприятных воздействий. Разумеется, адаптивность мультиагентной системы зависит от интенсивности внешних воздействий, например, при введении больших потоков задач, превосходящих ее производительность, спад удовлетворенности будет только нарастать со временем, поскольку эффект нарастания неудовлетворенности вновь поступивших агентов не будет покрываться частичным ростом из-за перепланирования. На рисунке 6 приведена динамика восстановления удовлетворенности реальной МАС при отключении ресурсов в момент времени, равный 16‑ти единицам. 32

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Аналогично можно рассматривать адаптивность агентов задач γtask и адаптивность агентов ресурсов γres. Тем самым, степень адаптивности ПВ‑сети может отражать степень «адаптивного интеллекта» как степень способности к самоорганизации агентов.

Промышленные применения мультиагентных систем Ниже описаны примеры промышленной реализации современных интеллектуальных систем управления реального времени, построенных на принципах мультиагентных технологий и концепции сетей потребностей и возможностей в 2010–2014 годах.

Мультиагентная система для построения расписания полетов и грузоперевозок для Международной космической станции

Данный проект, выполненный по заказу РКК «Энергия», был направлен на решение задачи построения программы полета и планирования грузопотока Международной космической станции. Мультиагентная система для планирования полетов и поставки грузов на МКС предоставляет интерактивную поддержку разработки плана полетов и доставки грузов,

учитывая множество настроек и ограничений: например, различные типы космических кораблей и МКС модулей, число космонавтов, расход топлива, минимальный интервал времени между операциями стыковки и отстыковки; постоянное присутствие по крайней мере одного управляемого пилотом корабля, пристыкованного к станции, и многие другие особенности [20–21]. Система планирует программу полета с учетом этих и множества других факторов, взаимодействуя с пользователем (рис. 7). Основной особенностью системы стал тот факт, что она позволяет создавать программу грузопотока адаптивно, по мере выявления новых потребностей станции, когда новые грузы могут вытеснять уже распределенные, имеющие меньший приоритет или сроки доставки на станцию, с учетом наличия места на ближайшем корабле или места размещения на борту, утилизации грузов и т. д. С использованием системы было разработано несколько программ полета на период 2010–2014 годы, а также выполнен детальный расчет ресурсов и построено расписание грузопотока на 2011–2012 годы (рис. 8). Интерактивный, гибкий и адаптивный характер взаимодействия с пользователями позволил повысить эффективность принятия решений в сравнении с использовавшимися ранее Excel-диаграммами. Основной эффект внедрения был получен от сокращения времени на принятие решений при рассмотрении новых заявок и возможности моделировать различные варианты планирования для определения наилучшей реакции на поступающие события, что обеспечивает снижение рисков обеспечения станции критически важными грузами.

Рис. 7. Интерактивный редактор программы полетов

Рис. 8. Редактор грузопотока No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Интеллектуальная система управления ресурсами РЖД Smart Railways

Распределенная интеллектуальная система управления железнодорожными перевозками в реальном времени предназначена для согласованного построения и адаптации многосвязных и многоуровневых расписаний работы подразделений РЖД при возникновении непредвиденных событий, включая расписания высокоскоростных, пассажирских и грузовых поездов, локомотивов, станций, бригад машинистов и т. д. [22–23]. Данная работа выполняется по заказу ОАО «РЖД» в рамках инвестиционной программы по созданию единой интеллектуальной системы управления железнодорожным движением. Решение задачи управления грузовыми перевозками предполагает согласованное формирование связных многоуровневых расписаний работы как транспортной сети РЖД в целом, так и отдельных дорог, станций, депо, локомотивов, бригад машинистов и других ресурсов и их последующую согласованную гибкую корректировку в реальном времени при возникновении непредвиденных событий, например, поломок, опозданий и т. д. Распределенная интеллектуальная система управления грузовыми перевозками (ИСУ-ГП) построена как многоуровневая P2P (англ. peer-to-peer – каждый с каждым) сеть

интеллектуальных систем управления отдельными подразделениями РЖД (ИСУ-П), от уровня ресурсов сети дорог в целом – до уровня отдельных станций и конкретных локомотивов, вагонов и машинистов. Общая логика работы такой распределенной системы состоит в том, чтобы сначала грубо рассчитать необходимое число локомотивов и бригад для движения поездов с учетом наличия локомотивов и бригад, а затем уточнить эти планы на уровне оперативных планировщиков. В свою очередь, планировщики нижнего уровня могут подтвердить возможность выполнения планов или скорректировать по реально складывающейся ситуации, что вызовет обратной волной корректировку планировщика стратегического уровня. Кроме того, от систем нижнего уровня поступают события, которые также могут приводить к запуску стратегического планировщика и последующей выдаче вниз новых предложений. Интеллектуальная система для управления пассажирскими железнодорожными перевозками разрабатывается для управления движением высокоскоростных поездов «Сапсан», осуществляет построение начального графика движения поездов, а далее выполняет его корректировку по событиям, например, поступлению заявок на ремонт участков пути. Реализуется логика реакции на события, ког-

Рис. 9. Адаптивное перепланирование расписания (план до перепланирования и после) 34

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

да каждое событие запускает цепочку перепланирований ресурсов в системе, так и проактивная оптимизация планов, позволяющая улучшать варианты, пока есть время для работы системы (рис. 9). Предлагаемый подход по созданию интеллектуальных систем управлением ресурсами позволяет добиться следующих важных показателей: • обеспечить более высокий уровень сервиса для пользователей РЖД; • сократить время реакции и повысить гибкость и оперативность в принятии решений в ответ на непредвиденные события; • повысить эффективности использования имеющихся ресурсов РЖД (поездов, стоянок, участков пути и т. д.); • сократить затраты ручного труда по перепланированию движения поездов; • создать качественно новую интеллектуальную программную платформу для управления движением в реальном времени.

Мультиагентная система производственного планирования Smart Factory

Мультиагентная система Smart Factory создана для увеличения производительности и эффективности завода, путем адаптивного распределения ресурсов, планирования, оптимизации и контроля цехов сборки в реальном времени [24–26]. Адаптивность означает, что каждое событие в цехе может повлиять на расписание рабочих, сдвиг или перераспределение ранее запланированных заказов и ресурсов, а также решение конфликтов. Примеры событий, которые могут привести к перепланированию: поступление нового заказа, отказ оборудования, изменение приоритетов, новые срочные задачи, задержка в доставке материалов или операций рабочих и т. д. Система используется на заводах, для которых характерны постоянные инновации, сложность и динамичность операций, а также высокая неопределенность в спросе и предложении, что требует высокий уровень адаптивности в реальном времени в ответ на непредвиденные события. Агенты постоянно пытаются реагировать на новые события, но также проактивно улучшают план работы, используя свободные станки и рабочих, путем цепочки сдвигов и перестановок ранее запланированных операций или перенося их на другие ресурсы. В результате план работы цеха также построен здесь не с помощью классического комбинаторного поиска, а как баланс между интересами всех вышеперечисленных агентов. Очередь событий дает менеджерам возможность ввести информацию о новых событиях и начать перепланирование. Например, ввод нового заказа на производство, чьи иерархические компоненты визуально изображены в левой части экрана. На рисунке 10 представлены совмещенные Гант и PERT диаграммы, которые показывают взаимосвязи

между производственными операциями. Пользователь может выбрать любую операцию на экране и перетащить ее к другому рабочему, а также соединить или разделить операции и подстроить план событий, запуская автоматическую цепочку изменений в плане. В случае, если у рабочего недостаточно навыков для операции, система выделит эту операцию красным цветом и выдаст предупреждающее сообщение пользователю. Список задач для рабочих может быть распечатан в стандартной форме или представлен на интерактивном терминале с сенсорным экраном. Данные решения увеличивают эффективность завода через гибкое планирование оборудования, рабочей силы и материалов в реальном времени. Система может быть применена на любых заводах, которые требуют индивидуальный подход к каждому заказу, продукту или ресурсу, имеют небольшие производственные пакеты, требуют высокую квалификацию рабочих, имеют дело с множеством непредвиденных событий и нуждаются в высокой эффективности и гибкости в производстве. Основное решение Smart Factory реализовано для ОАО «Ижевский мотозавод «Аксион-холдинг», ОАО «Кузнецов» и еще нескольких заводов [14]. Основными результатами развертывания решения являются: • полная прозрачность ежедневных операций для заданного срока; • увеличение производительности цеха на 15–20%; • снижение усилий по распределению задач, планированию, согласованию, и наблюдению для текущего заказа – в 3–4 раза; • увеличение эффективности ресурсов – от 15% и больше; • снижение времени реакции на непредвиденные события – в 2–3 раза; • увеличение процентного соотношения заказов предприятия, выполненных в установленные сроки – на 15–30%.

Рис. 10. Расписание рабочих No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Мультиагентная система управления грузоперевозками Smart Trucks

Данная система была изначально разработана для заказчика, обладающего центральным офисом в Москве и более чем десятком филиалов по всей стране, организующим перевозки с использованием собственного флота из более 100 грузовиков, оснащенных датчиками GPS/ГЛОНАСС навигации, и более сотней привлеченных перевозчиков. При этом для поездок из Москвы в регионы и наоборот требуется обеспечивать поиск попутного груза, чтобы обеспечить максимальную эффективность использования машин с учетом особенностей контракта с клиентами, сроков поставок, возможных рисков. Для решения задачи была разработана интеллектуальная система управления грузоперевозками, поддерживающая общее поле расписания для менеджеров центра и филиалов. В дальнейшем система была развита для использования в других задачах по грузовым перевозкам [27–28]. Система подхватывает введенный заказ и пытается сначала разместить его на собственный флот, чтобы обеспечить его высокую загрузку и прибыльность. Заказ размещается на наиболее подходящие свободные машины, а если таковых нет – выявляет конфликты с уже размещенными грузами и пытается выполнить подвижки заказов или перераспределение ресурсов. Если возможности прибыльно разместить заказ на своем флоте нет, то заказ выносится на третий флот привлеченных перевозчиков. Формирующееся расписание грузовиков и водителей в виде диаграммы Ганта показано на рисунке 11, где указаны операции перегона грузовика, разгрузки и погрузки, движения, отдыха и т. д. Система реализует рассмотренный выше полный цикл управления ресурсами в реальном времени и предоставляет возможность автоматически контролировать бизнеспроцесс получения заявки, загрузки и выгрузки груза через связь с водителем посредством сотового телефона, при этом водитель должен вводить сигналы начала и окончания соответствующих операций (погрузки, перемещения, разгрузки). В случае расхождения плана и факта система автоматически перепланирует цепочки зависимых операций, формируя постоянно изменяющееся расписание. В числе заказчиков данной системы – транспортно-экспедиционные компании «РусГлобал» и Prologics (Москва), «Лорри» (Екатеринбург), Multi-Solutions (Хельсинки) и ряд других отечественных и зарубежных компаний. По средним оценкам в результате внедрения системы уже в первый год работы примерно на 4,5% возрастает число выполненных заказов, причем наряду с общим ростом числа заявок на 2,7% увеличивается и коэффициент использования грузовика собственного флота, снижается на 3,5% число опозданий к клиенту, бизнес компании становится менее зависим от человеческого фактора, уменьшается трудоемкость расчетов и число ошибок, у диспетчеров появляется больше времени для достижения лучших ре36

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Рис. 11. Расписание грузовиков и водителей зультатов. Разработанные методы и средства обеспечивают повышение уровня сервиса для клиентов, эффективности использования ресурсов, сокращение времени и стоимости услуг, минимизацию рисков и рост других важных показателей использования ресурсов.

Интеллектуальная система Smart Projects оперативного управления ресурсами в проектах

Система Smart Projects предназначена для решения проблемы оперативного управления кадровыми ресурсами в проектах научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИР и ОКР) при создании образцов новой авиакосмической техники, включая ракетоносители, спутники и другие. Разработанная система позволяет автоматизировать процесс управления проектами, причем поддерживает его на всех этапах: инициация, планирование, согласование, выполнение, мониторинг и контроль, завершение [31–32]. В разработанной интеллектуальной системе предусмотрены специализированные автоматизированные рабочие места (АРМ): руководителя и исполнителя через формы журналов. Журналы представляют пользователю информацию в табличном виде, дополняя ее цветовой индикацией. Журнал задач позволяет руководителю быстро получить нужную информацию по задачам в любом интересующем его аспекте. Система позволяет также быстро оценить общую загруженность исполнителей на конкретный момент времени и сделать прогноз, каких именно сотрудников не достаточно для выполнения проекта. Ключевой особенностью АРМ Исполнителя является его инфокоммуникационная составляющая – диалог с пользователем, который позволяет инженеру указывать свои собственные предпочтения по исполнению, вносить новые события при выполнении задач, пополняя тем самым

Рис. 12. Представление плана в виде диаграммы Ганта базу знаний компании «снизу-вверх», откладывать задачи или предварительно выбирать их, изменять длительность задач и т. д. Для мониторинга и контроля результатов работы команд подразделений и проектов, отдельных сотрудников и предприятия в целом, в системе разработан ряд отчетов. Кроме того, пользователям предлагаются «бизнес-радары», которые дают такой способ представления информации, когда пользователь может моментально увидеть свои агрегированные показатели в реальном времени. В системе задачи планируются, но не встают автоматически на исполнителей без диалога и согласования с ними, в ходе диалога может уточняться постановка задачи, меняться время исполнения и т. д. Если исполнитель завышает оценки по трудоемкости, система имеет возможность перепроверить их у руководителя или найти замену, в результате исполнители могут либо дополнительно стимулироваться, либо штрафоваться по различным стратегиям. План работ подразделений отображается на диаграмме Ганта, которая не только позволяет отображать последовательность задач во времени, но и зависимости между задачами (рис. 12). Промышленная версия системы в настоящее время находится в эксплуатации в ОАО «РКК «Энергия». Первый опыт применения системы показывает высокую заинтересованность управленцев и специалистов в использовании системы, а также возможность получения следующих результатов: • повышение эффективности работы исполнителей (на 10–15%); • накопление коллекции отработанных шаблонов решения задач по проектам для повторного использования, оптимизации, унификации и стандартизации производственных процессов (рост

коэффициента повторного использования шаблонов до 50% и выше); • оперативное и гибкое реагирование на непредвиденные события в реальном времени, своевременное перепланирование расписания для безусловного выполнения плана-графика (сокращение времени реакции на события в десятки раз); • сокращение трудоемкости процессов планирования и поддержки принятия решений за счет вовлечения в них исполнителей с начала работы над проектом и автоматизации рутинных расчетов (в 4–5 раз); • сокращение затрат на мониторинг и контроль исполнения плана в реальном времени, прогнозирование «узких мест» (в 2–3 раза). Дальнейшим развитием системы будет использование персональных планировщиков для каждого сотрудника, учитывающих как загруженность исполнителей и их индивидуальные профессиональные навыки, так и личностные качества, мотивацию, траекторию развития и профессионального роста на предприятии. Обзор разработок мультиагентных систем, созданных в группе компаний «Генезис Знаний» в 2010–2014 годах, показывает, что мультиагентные технологии уже сегодня позволяют решать сложные задачи и создавать промышленные системы для управления ресурсами принципиально нового класса, базирующиеся на фундаментальных принципах самоорганизации и эволюции. В результате внедрения обеспечивается повышение качества и эффективности работы предприятий, сокращаются затраты, уменьшается зависимость от человеческого фактора. Результаты внедрений подтверждают ранее сделанные оценки, свидетельствующие о возможности значительного повышения эффективности использования ресурсов на 20–40% за счет перехода к принятию решений в реальном времени. No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

1. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы // Новости искусств. интеллекта. – 1998. – №2. – С. 64–116. 2. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Матер. cеминара «Проблемы искусственного интеллекта». – ИПУ РАН, 1999. 3. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусственного интеллекта. –1998. – № 2. – C. 5–63. 4. M. Wooldridge. An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley and Sons Ltd, February 2002, Chichester, England – 340 pp. 5. Теряев Е.Д., Петрин К.В., Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. Агентные технологии в автоматизированных информационно-управляющих системах. Часть 1. Основы агентного подхода // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2010. – №7. – С. 11–21. 6. Leung, Y-T, 2004, Handbook of Scheduling: Algorithms, Models and Performance Analysis, CRC Computer and Information Science Series, Chapman & Hall, London. 7. Shirzadeh Chaleshtari A., Shadrokh Sh. A Branch and Bound Algorithm for Resource Constrained Project Scheduling Problem subject to Cumulative Resources // World Academy of Science, Engineering and Technology. – 2012. – vol. 6. – P. 23–28. 8. Vos, S. 2001, «Meta-heuristics: The State of the Art» in Local Search for Planning and Scheduling, eds A Nareyek, Springer-Verlag, Berlin. – P. 1–23. 9. Rolf CR., Kuchcinski, K. «Distributed constraint programming with agents», in Proceedings of the second international conference on Adaptive and intelligent systems, Springer-Verlag, Berlin. – 2011. – P. 320–331. 10. Gongfa L. A hybrid particle swarm algorithm to JSP problem // IEIT Journal of Adaptive & Dynamic Computing. – 2011. – P. 12–22. 11. Xueni Q. Lau H. «An AIS-based Hybrid Algorithm with PSO for Job Shop Scheduling Problem» in Proceedings of the tenth IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, Lisbon. – 2010. – P. 371–376. 12. Pinedo M. Scheduling: Theory, Algorithms, and System, Springer, Berlin. – 2008. 13. Allan R. «Survey of Agent Based Modeling and Simulation Tools», Computational Science and Engineering Department, Technical Report DL-TR-2010-007. – 2010. 14. Skobelev P. Multi-Agent Systems for Real Time Resource Allocation, Scheduling, Optimization and Controlling: Industrial Application // 10-th International Conference on Industrial Applications of Holonic and Multi-Agent Systems (HoloMAS 2011). France, Toulouse. 2011. Springer. – P. 5–14. 15. Skobelev Р. Bio-Inspired Multi-Agent Technology for Industrial Applications / Faisal Alkhateeb, Eslam Al Maghayreh and Iyad Abu Doush (Ed.) // Multi-Agent Systems – Modeling, Control, Programming, Simulations and Applications. InTech., Austria, 2011. Available from: http://www.intechopen.com/articles/show/title/bio-inspired-multi-agent-technology-for-industrial-applications. 16. Brussel, H.V., Wyns, J., Valckenaers, P., Bongaerts, L. Reference architecture for holonic manufacturing systems. PROSA, Computer in Industry. – 1998, 37(3). – P. 255–274. 17. Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и Телемеханика. – 2003. – №1. – С. 162–169. 18. Виттих В.А., Скобелев П.О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени // Автометрия. – 2009. – №2. – С. 78–87. 19. Petr Skobelev, Denis Budaev, Vladimir Laruhin, Evgeny Levin, Igor Mayorov. Multi-Agent Platform for Designing Real Time Adaptive Scheduling Systems // Proceedings of the 12th International Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS 2014), 4-6 June, 2014, Salamanca, Spain. 2014. – Lecture Notes in Computer Science series, vol. 8473. – Springer, Switzerland. – P. 383-386. ISBN 978-3-319-07550-1. 20. Диязитдинова А.Р., Иващенко А.В., Симонова Е.В., Скобелев П.О., Сычева М.В., Хамиц И.И., Царев А.В. Концепция мультиагентной системы интерактивного построения программы полета и планирования грузопотока международной космической станции // Труды XI Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара: СНЦ РАН, 2010. – С. 608–694.

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

ЛИТЕРАТУРА 21. Скобелев П.О. Опыт создания мультиагентных систем для аэрокосмических применений / П.О. Скобелев, Е.В. Симонова, И.А. Сюсин, А.В. Царев, С.С. Кожевников // Труды X международного симпозиума «Интеллектуальные системы» (INTELS'2012), Вологда, 25–29 июня 2012 г. – М.: РУСАКИ, 2012. – С. 251-254. – ISBN 978-5-93347-432-6. 22. Шабунин А.Б., Чехов А.В., Скобелев П.О., Симонова Е.В., Царев А.В., Степанов М.Е., Курбатов Е.В., Сазуров С.В., Дмитриев Д.В. Сетецентрический подход к созданию мультиагентной системы для управления производственными процессами ОАО «РЖД». // Материалы Международной научно-практической мультиконференции «Управление большими системами-2011». 14–16 ноября. – М., 2011. – Т. 3. – С. 222-225. 23. Шабунин А.Б., Кузнецов Н.А., Скобелев П.О., Бабанин И.О., Кожевников С.С., Симонова Е.В., Степанов М.Е., Царев А.В. Разработка мультиагентной системы адаптивного управления ресурсами ОАО «РЖД» // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2012. 24. Скобелев П.О. Интеллектуальная система внутрицехового планирования // Сборник тезисов всероссийской конференции с международным участием «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации». – М. 2011. – С. 115-116. 25. Ivan Tyrin, Andrey Vylegzhanin, Michael Andreev, Elina Kolbova, Petr Skobelev, Alexander Tsarev, Yaroslav Shepilov. Multi-Agent System “Smart Factory” for Real-time Workshop Management: Results of Design & Implementation for Izhevsk Axion-Holding Factory // 17th IEEE International Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA’2012). Krakow, Poland. 2012. 26. Тюрин И.Ю., Вылегжанин А.С., Андреев М.В., Кольбова Э.В., Скобелев П.О., Шепилов Я.Ю. Опыт разработки и внедрения мультиагентной системы для оперативного управления инструментальным цехом ОАО «ИЖЕВСКИЙ МОТОЗАВОД – АКСИОН ХОЛДИНГ» // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2012. 27. Скобелев П.О. Мультиагентная система управления грузовыми перевозками в реальном времени // Сборник тезисов всероссийской конференции с международным участием «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации». – М. 2011. – С. 112-114. 28. Иващенко А., Лада А., Майоров И., Скобелев П., Царев А. Анализ эффективности применения мультиагентной системы управления региональными перевозками в реальном времени // Материалы 4-й мультиконференции по проблемам управления МКПУ-2011, конференция «Мультиагентные и сетецентрические системы». – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. – Т. 1. – С. 353-356. 29. Диязитдинова А.Р., Иващенко А.В., Кожевников С.С., Ларюхин В.Б., Очков Д.С, Скобелев П.О., Царев А.В. Мультиагентное управление ресурсами на примере автоматизированной диспетчерской ремонтных бригад // Труды XIII международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». – Самара: СНЦ РАН, 2011. – С. 443–450. 30. Блинов С.В., Сердюк В.Е., Онищенко Г.В., Скобелев П.О., Ларюхин В.Б., Очков Д.С., Царев А.В., Томин В.А. Мультиагентная система управления мобильными бригадами для Средневолжской газовой компании // Труды XIV международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». – Самара: СНЦ РАН, 2012. – С. 741–745. 31. Клейменова Е.М., Скобелев П.О., Ларюхин В.Б., Майоров И.В., Косов Д.С., Симонова Е.В., Царев А.В., Феоктистов А.Л., Полончук Е.В. Мультиагентная технология адаптивного планирования для управления проектами НИР и ОКР в аэрокосмических приложениях // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2013. – №5. – С. 58–63. 32. Клейменова Е.М., Скобелев П.О., Ларюхин В.Б., Майоров И.В., Косов Д.С., Симонова Е.В., Царев А.В., Феоктистов А.Л., Полончук Е.В. Интеллектуальная система «Smart Projects» для оперативного управления ресурсами в проектах НИР и ОКР в реальном времени // Информационные технологии. – 2013. – №6. – С. 27–36. 33. Bjorn Madsen, George Rzevski, Petr Skobelev, Alexander Tsarev. Real-time Multi-Agent Forecasting & Replenishment Solution for LEGOs Branded Retail Outlets. – 13th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/ Distributed Computing (SNPD 2012), August 8-10, 2012, Kyoto, Japan. – P. 451–456. 34. George Rzevski and Petr Skobelev, Managing Complexity, WIT Press, March 2014, 216 pp.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

ПЕРСПЕКТИВЫ ДОННОЙ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Арктика – уникальная сокровищница полезных ископаемых, и в первую очередь нефти и газа. Россия имеет выгодное географическое и геополитическое положение в этом секторе, развитие которого может стать локомотивом развития страны в XXI веке. Значительная роль в освоении богатств северных морей принадлежит, в частности, технико-технологической реализации геологоразведочных работ. В работе [1] рассмотрены традиционные геофизические подходы, направленные на освоение нефтегазовых ресурсов арктического шельфа. Настоящая статья посвящена инновационным решениям для этого региона, прежде всего отечественным. Необходимо признать, что основные технологические достижения России в освоении арктических территорий принадлежат прошлому. В настоящее время наши соседи, в первую очередь Норвегия, демонстрируют успехи в раз‑ витии геологических исследований и эффективного исполь‑ зования ресурсов Арктики. Северное море, по сути дела, превращено в лабораторию тестирования и коммерциали‑ зации самых современных технологических решений в об‑ ласти геологоразведки и мониторинга разрабатываемых месторождений. Это, в частности, донные оптоволоконные системы для сбора сейсмической информации в процес‑ се добычи полезных ископаемых и широкоазимутальные 40

работы с применением метода сейсморазведки МОВ‑ОГТ 3D, в том числе с использованием донных станций и кос, электроразведочные работы и так далее. В данной статье не рассматриваются вопросы, стоящие за пределами гео‑ лого-геофизических приложений, таких как строительство добычных платформ, трубопроводов, специализированных судов ледового класса и т. д., но все они страдают от той же проблемы, что и российская геологоразведочная отрасль. Способна ли Российская Федерация разрабатывать и ком‑ мерциализовать собственные технологические решения, или ее удел закупать зарубежные технологии, часто не са‑ мые современные, в обмен на свои природные богатства?

Российская Академия Наук1 Москва

ООО «Сейсмо-Шельф»2 Санкт-Петербург

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН3 Москва

Инжиниринговый центр по трудноизвлекаемым запасам МФТИ4 Москва Н.П. Лаверов1, Ю.В. Рослов2, А.В. Тулупов2,3,4,

Использование зарубежных технологий для освоения Арктики в краткосрочном тактическом плане выглядит очень заманчиво. Проверенные решения, ответствен‑ ность за работоспособность которых лежит на плечах западных партнеров, не могут не привлекать российских управленцев среднего и высшего звена, особенно если они отвечают за количественные показатели прираще‑ ния минерагенической базы своей компании или отрасли в целом. Разработка же альтернативных российских тех‑ нологий требует рискованных финансовых затрат, а также времени на технологическую реализацию без стопроцен‑ тной гарантии конечного успеха. Оборотная сторона привлечения иностранного оборудо‑ вания в том, что миллионы долларов, ежегодно расходуе‑ мые российскими сервисными компаниями на его закупку, идут на создание новых рабочих мест за рубежом, передо‑ вые научно-технические исследования, в том числе с при‑ влечением академических структур, университетов. Недостаток инвестиций в нашей стране, в свою очередь, ведет к сокращению рабочих мест инженерно-техническо‑ го состава, сворачиванию научных разработок, тормозит развитие высшей школы.

М.А. Воронов2 Л.И. Лобковский3, О.Ю. Ганжа3

Таким образом, технологическая пропасть между нами и передовыми западными странами с каждым годом все увеличивается. Следует отметить, что Россия не имеет сво‑ бодного доступа ко всем зарубежным технологиям. Некото‑ рые системы попадают под действие эмбарго или требуют длительного периода лицензирования. Устраивает ли Рос‑ сийскую Федерацию с точки зрения стратегического развития страны такая ситуация? Судя по официальным за‑ явлениям высших лиц государства о необходимости техно‑ логической модернизации страны – нет. Однако если судить по тому, что подведомственная Федеральному агентству по недропользованию государственная организация для ведения работ в Арктике по определению внешней грани‑ цы континентального шельфа отказывается от использова‑ ния специализированной и апробированной современной российской инновационной технологии исключительно в пользу морально устаревшего американского оборудова‑ ния, то Россию такое положение дел устраивает. Очевидно, что основная цель любых геофизических исследований – это снижение геологических рисков на этапе разработки месторождений, при строительстве инженерных сооружений и в процессе их эксплуатации. 41

Соответственно, объем заказываемых геофизических ра‑ бот есть функция оценочной величины предполагаемого риска. И чем больше эта величина, тем достовернее и надежнее должна быть построена геолого-геофизическая модель изучаемого объекта. Свои максимальные оценки геологические риски достигают при разработке морских месторождений, особенно если они располагаются в глу‑ боководных или удаленных от развитой инфраструктуры районах мира, например, в Арктике. Стоимость бурения одной морской скважины составляет порядка 100 мил‑ лионов долларов, это позволяет представить размер возможных потерь в случае, если эта скважина окажется непродуктивной. В последние годы с целью снижения ри‑ сков активно развиваются морские геофизические техно‑ логии. Данную тенденцию подтверждает наблюдающийся бум морских электроразведочных работ, достигший свое‑ го максимума в 2014 году. Стоимость бурения одной морской скважины составляет порядка 100 миллионов долларов, это позволяет представить размер возможных потерь в случае, если эта скважина окажется непродуктивной. В последние годы с целью снижения рисков активно развиваются морские геофизические технологии. Данную тенденцию подтверждает наблюдающийся бум морских электроразведочных работ, достигший своего максимума в 2014 году. Если обратиться к сейсмическим исследованиям, то основная тенденция развития морской модификации этого метода в настоящее время состоит в переносе си‑ стемы регистрации сейсмических сигналов с поверхности моря на морское дно. «Будущее на морском дне!» – слоган компании Reservoir Exploration Technologies, специализирующейся исключи‑ тельно на выполнении донных геофизических исследова‑ ний, лучшим образом отражает данную тенденцию. В чем же преимущества использования донных систем регистрации сейсмических сигналов («донной сейсморазведки») в сравнении со стандартным, хорошо апробированным способом проведения работ с плавающими косами? Отметим две основные позиции: 1. Получение качественного многокомпонентного сейсмического материала. В связи с тем, что в водном слое могут распространяться только волны давления, волновое поле, регистрируемое плавающими косами, уже изначально обделено возможностью записи попе‑ речных волн, которые в ряде случаев, например, в так называемых газовых трубках, являются единственным источником информации об изучаемом объекте. При расположении четырех компонентных (три геофона 42

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

и гидрофон) сейсмических датчиков на морском дне данная проблема снимается, а это, в свою очередь, позволяет рассчитать скорости распространения по‑ перечных волн, выявить эффекты анизотропии, полу‑ чить широкий набор дополнительных динамических атрибутов, оценить фациальный состав вещества и т. д. Корректная обработка и интерпретация всего дополнительного объема сейсмической информации, несомненно, приводит к построению более достовер‑ ной геолого-геофизической модели среды, и, соот‑ ветственно, к снижению последующих геологических рисков. Расположение регистрирующей аппаратуры на морском дне также улучшает качество приема сейсмической информации, свободного от влияний волнения моря, колебаний косы и так далее. Донные системы, как правило, обеспечивают непрерывную регистрацию, так как, с одной стороны, отсутствует ограничение на длину записи сигналов, вызванных активными источниками – пневмопушками, а, с дру‑ гой стороны, в ходе полевых работ есть возможность собрать значительные объемы сейсмических шумов естественного и техногенного происхождения, в об‑ работке которых за последнее десятилетие сделан огромный шаг вперед. 2. Реализация широкого спектра систем наблюдений. Современные морские работы объемной сейсморазведки (3D) с применением плавающих кос подошли к своему технологическому пределу. В настоящее время реализуются схемы наблюде‑ ний с использованием двадцати 10‑километровых кос с разносом между крайними косами более 1 км. Можно предположить, что в недалеком будущем могут быть построены суда, несущие сорок 15‑ки‑ лометровых кос с разносом между крайними ко‑ сами 2 км, но представить себе косу длиной 50 км или разнос между косами в односудовом варианте 10 км в настоящее время невозможно. Данные тех‑ нологические ограничения не позволяют говорить о полноценных 3D-сейсмических исследованиях, так как азимутальное покрытие единичного бина в таких системах наблюдений крайне неравномерное. Име‑ ется выделенный хорошо освещенный узкий диапа‑ зон азимутов вдоль направления косы и зона тени в перпендикулярном направлении. С целью устране‑ ния данного недостатка предлагается проводить от‑ стрел одной площади несколько раз, проходя ее под разным углами, использовать дополнительные су‑ да-источники, двигающиеся параллельно в стороне от судна-буксировщика кос, или выполнять работы по криволинейным траекториям (coil seismic), при которых благодаря инерционному принципу движе‑ ния кос также улучшается азимутальное покрытие. Все эти подходы, несомненно, расширяют возможно‑ сти стандартной морской сейсморазведки, но кратно

увеличивая стоимость работ, все равно не дают той свободы реализации систем наблюдений, которая возможна при проведении донных сейсмических ис‑ следований. Немаловажным фактором, говорящим в пользу донной сейсморазведки, является и огра‑ ничения, налагаемые требованиями безопасности судовождения на буксировку плавающих сейсми‑ ческих кос, особенно в районах с естественными и искусственными препятствиями в виде узких про‑ ливов, отмелей, буровых платформ, районов с интен‑ сивным судоходством и рыболовством и так далее.

Историю развития морской донной сейсморазведки можно разделить на три основных этапа:

(ИФЗ АН). С использованием этих донных станций СССР провел масштабные работы по исследованию Земной коры в океанах. ИФЗ АН СССР сделал Анголо-Бразиль‑ ский геотраверс, состоящий из 8‑ми профилей общей протяженностью более 6 тысяч километров [2]. ИО АН СССР выполнил большое число профилей в различных районах Мирового океана (рис. 1), в том числе впервые в мире было сделано несколько площадных наблюдений. Благодаря высокой надежности аналоговые донные стан‑ ции использовались и в 90‑х годах в проектах исследова‑ ния Вала Шатского, профилей глубинного сейсмического зондирования в Баренцевом море и в работах по оценке сейсмической безопасности Бушерской атомной станции в Персидском заливе.

1960–1990

1990–2005

Единичные разработки донных сейсмических регистра‑ торов выполнялись различными зарубежными академи‑ ческими учреждениями и университетами для решения фундаментальных научных проблем. В СССР буйковые автономные аналоговые донные 4‑компонентные сейсмометры были созданы в системе Академии наук СССР Институтом океанологии РАН имени П. П.  Ширшова (ИО АН), Институтом физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН

Происходит бурное развитие современной электрон‑ ной материально-технической базы и оборудования для регистрации сейсмического материала на морском дне. В мире появляются первые частные компании, специа‑ лизирующиеся на данном сегменте рынка и решающие не только научные, но и практические задачи: GeoPRO, GEOMAR (Германия). Важно отметить, что успехи в раз‑ работке и применении донных станций за рубежом в эти

Рис. 1. Профили глубинного сейсмического зондирования ИО АН СССР No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

2005 – настоящее время 5 3

4 2

Рис. 2. Автономный донный сейсмограф LARGE 1 – цементный якорь; 2 – сфера носитель аппаратуры; 3 – электрохимический размыкатель; 4 – стропы; 5 – антенна гидроакустической связи; 6 – гидрофон; 7 – ловительный буй с фалом

годы частично обусловлены отъездом из России научноинженерных кадров и использованием российских тех‑ нологий. В России в 2002 году по заказу компании LARGE Ltd на‑ чалась разработка самовсплывающей цифровой донной станции – научный руководитель проф. Ю. П. Непрочнов, технический руководитель О. Ю. Ганжа [3, 4]. Используя мировую практику, а также богатый опыт конструирова‑ ния морской аппаратуры Особое конструкторское бюро океанологической техники РАН (ОКБ ОТ РАН) в тесной коо‑ перации с ИО РАН им П. П. Ширшова за 8 месяцев разрабо‑ тало самовсплывающий автономный донный сейсмометр и изготовило 25 экземпляров станций (рис. 2). По заказу индийского правительства в 2003–2004 годах станции применялись в Индийском океане для оценки типа оке‑ анической коры с целью определения границ индийской экономической зоны. ФГУ НПП «Севморгео» в этот же период разработало соб‑ ственную буйковую донную станцию и модернизировало автономный донный сейсмограф ОКБ ОТ РАН, применив более современный цифровой регистратор. Создав парк из сотни сейсмографов, ФГУ НПП «Севморгео» широко при‑ меняло их для выполнения региональных исследований по сети опорных профилей на шельфе Северного Ледови‑ того океана и Охотского моря, общий объем которых соста‑ вил более 10 тысяч погонных километров [5, 6]. Итак, несмотря на отсутствие специализированного фи‑ нансирования опытно-конструкторских работ со стороны государства, в России было создано конкурентноспособ‑ ное оборудование, которое заняло свое место на мировом рынке морских сейсмических услуг. 44

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Этот период характеризуется формированием морской донной сейсморазведки как отдельного вида исследова‑ ний. Появляются крупные транснациональные компании Seabed Geosolutions, Fairfield Nodal, Magseis, специализирующиеся в данном сегменте рынка и выполняющие проекты для ведущих нефтегазовых компаний. Рост рынка донной сейсморазведки для решения задач поиска углеводородов и мониторинга их добычи достигает объемов, измеряемых сотнями миллионов долларов в год. Таким образом, видно, что ведущие западные нефтяные компании уже осознали значение донной сейсморазведки при ведении работ по поиску, разведыванию морских место‑ рождений углеводородов и мониторингу процесса их добычи. Особенно следует отметить роль двух нефтяных компаний, ставших локомотивами в развитии данного направления, – BP и Statoil. Именно они выполнили эпохальные проекты, изменившие отношение общества к морской донной сей‑ сморазведке. Несмотря на возникающие технологические проблемы в освоении морских месторождений, ожидается, что в будущем потребность в таких работах будет увеличи‑ ваться, в частности, для мониторинга процесса добычи.

Какие основные геолого-геофизические задачи могут быть решены с помощью донной сейсморазведки? 1. Исследование мелководных и транзитных зон российского шельфа. Показанные на рисунке 3 [7] участки также нужно дополнить многочисленными внутрен‑ ними водоемами, изучение которых очень актуально в настоящее время. Как правило, эти территории пред‑ ставляют собой слабоизученные геофизическими ме‑ тодами площади, близкие к существующим элементам нефтегазовой инфраструктуры, что делает их после‑ дующую разработку рентабельной, даже при относи‑ тельно небольших ценах на нефть. Учитывая специфику транзитных и мелководных зон, серьезных альтернатив донной сейсморазведке на этих территориях нет. 2. Проведение площадных многокомпонентных сейсмических работ для определения места закладки морских скважин. Существует несколько факторов, определяющих актуальность использования много‑ компонентных наблюдений. Применительно к кон‑ кретной геологической ситуации на российском шельфе наиважнейшей задачей является изучение нефтяных залежей, экранируемых менее глубокими газовыми месторождениями. В частности, с данной проблемой в ближайшее время столкнутся недро‑ пользователи в Обско-Баренцево‑Карском регионе. В мировой геофизической практике уже есть ряд по‑ казательных примеров, когда донная сейсморазведка позволила построить глубинные сейсмические изоб-

2 3

8 9

12 10

Рис. 3. Высокоперспективные (красная линия) и ограниченно-перспективные (желтая линия) транзитные зоны шельфа России: 1– Балтийская; 2 – Мезенская; 3 – Колгуевско-Печорская; 4 – Ямало-Гыданская; 5 – ЮжноЛаптевская (Усть-Хатангская и Усть-Ленская); 6 – Яно-Индигирская; 7 – Анадырская; 8 – Восточно-Камчатская; 9 – Западно-Камчатская; 10 – Сахалинская; 11 – Западно-Каспийская; 12 – Азово-Таманская

Рис. 4. Площадные многокомпонентные сейсмические работы с донными станциями No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Рис. 5. Схема донного сейсмического мониторинга ражения под газовыми шапками, в то время как стан‑ дартная морская сейсмика с этой задачей справиться не смогла. Схема возможных площадных многокомпо‑ нентных сейсмических работ с донными станциями представлена на рисунке 4. 3. Изучение глубинного геологического строения российского шельфа. Глубинные исследования, как пра‑ вило, не дают точных сведений о приращении базы углеводородных ресурсов. Однако они позволяют получить бесценную информацию для понимания геодинамической модели развития нефтегазовых бас‑ сейнов, без которой в настоящее время ни одна круп‑ ная компания не принимает стратегических решений по выходу в тот или иной регион мира. Типичным примером, стоящим на повестке дня, является хоть и не относящийся к арктическому шельфу, но эконо‑ мически очень востребованный Каспийский регион. Согласно современным представлениям специалистов Института океанологии, Геологического инсти‑ тута и Института нефти и газа РАН, имеются веские основания предполагать наличие второго нефтега‑ 46

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

зоносного этажа на Каспии. Такие объекты могут присутствовать в нижних горизонтах осадочного чехла в интервале 5,5–8 км и глубже и относиться к категории гигантов и супергигантов (более 300 млн тонн условного топлива). Провести морские иссле‑ дования с использованием стандартных технологий в районах предельного мелководья Каспийского моря не представляется возможным, а применение технологий морской донной сейсморазведки по‑ зволит получить информацию обо всей толще оса‑ дочного чехла. К этому же виду деятельности можно отнести и работы по определению внешней границы континентального шельфа. 4. Выполнение сейсмического мониторинга на морских месторождениях. Задача, которая уже не первое десятилетие решается за рубежом, встала на по‑ вестку дня и в РФ. Первые три морские донные са‑ мовсплывающие сейсмические станции (4С‑станции) были установлены Институтом океанологии в се‑ верной части Каспийского моря на месторождении им. Ю. Корчагина ОАО НК «Лукойл». Схема сейсмиче‑

Рис. 6. Парк сейсмического оборудования ООО «Сейсмо-Шельф»: 1 – морская четырехкомпонентная станция второго поколения; 2 – морская самовсплывающая четырехкомпонентная станция; 3 – сухопутная трехкомпонентная станция; 4 – плавающий сейсмический буй ского мониторинга в реальном времени с массиро‑ ванным использованием донных станций выглядит так, как показано на рисунке 5. 5. Проведение морских инженерно-геологических изысканий. Рост объемов морских буровых работ, про‑ кладки трубопроводов и развитие иной подводной инфраструктуры морских нефтегазовых месторо‑ ждений предполагает соответствующее увеличение инженерно-геологических изысканий. Глубинность исследований варьируется от первых десятков ме‑ тров, необходимых для принятия решений о заклад‑ ке инженерных сооружений, до нескольких сотен метров – километра, определяющих возможность поиска «газовых карманов», наличие или отсутст‑ вие которых имеет принципиальное значение для выработки схемы разработки месторождения. При‑ менение донной сейсморазведки, позволяющей осуществлять многокомпонентную регистрацию сейсмических колебаний в широком диапазоне ча‑ стот, может оказаться экономически целесообраз‑ ным и в этих исследованиях.

По какому пути дальше будет развиваться российская донная сейсморазведка? Если рассмотреть парк геофи‑ зического оборудования российских компаний, выпол‑ няющих стандартные морские и сухопутные работы, то необходимо признать тотальное превосходство запад‑ ных производителей ION и Sercel. По сути дела, в морской сейсмике только компания «Современные сейсмические технологии» (в прошлом «СИ Технолоджи») продолжает продвигать отечественные технологии. В донной сейсморазведке лидирующие позиции в настоящее время за‑ нимают компании Fairfield Nodal, SBGS, inApril. Из рос‑ сийских компаний стоит отметить ООО «Сейсмо-Шельф», которое позже других вышло на рынок. При разработке своего оборудования эта компания попытается максими‑ зировать преимущества и минимизировать недостатки технологии донной сейсморазведки. Передовой научный уровень компании определяется высококвалифицирован‑ ным штатом, включающим в себя двух докторов и пятерых кандидатов наук. ООО «Сейсмо-Шельф» работает под ру‑ ководством Научного наблюдательного совета, возглав‑ ляемого членом-корреспондентом РАН Л.И. Лобковским. No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Рис. 7. Проведение полевых работ с четырехкомпонентными сейсмическими донными станциями Использование отдельных самовсплывающих станций, известных еще по академическим проектам, реализовано на совершенно новом уровне и включает в себя следующие технологические возможности: • наличие парка, насчитывающего сотни станций, обла‑ дание технологиями их расстановки, сбора, базы для осуществления сейсмических наблюдений с высокой плотностью в относительно сжатые сроки. • применение в широком диапазоне глубин: на шельфе, мелководье и в транзитных зонах; • отказ от использования дорогостоящей специали‑ зированной техники для выполнения работ (судовпостановщиков, подводных роботов), исполнение оборудования в контейнерном варианте; • расстановка станций как в единичном варианте, так и в виде гирлянд; • легкая адаптация к рельефу дна, в том числе и в ме‑ стах наличия подводной инфраструктуры. 48

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Кроме донной самовсплывающей станции, для полу‑ чения непрерывных сейсмических данных по профилю «суша – транзитная зона – мелководье – шельф – арктиче‑ ские льды» ООО «Сейсмо-Шельф» разработало следующее сейсмическое оборудование (рис. 6): • сухопутную трехкомпонентную станцию, пригодную для работ в воде до глубины 10 метров; • четырехкомпонентную донную сейсмическую стан‑ цию второго поколения для работ в переходных зонах и на мелководье; • плавающий сейсмический буй для выполнения от‑ дельных зондирований в ледовых условиях. Комплекс сейсмического оборудования ООО «СейсмоШельф» пригоден для решения всех названных выше пяти основных задач донной сейсморазведки. Разработанный и изготовленный комплекс донных сей‑ смических регистраторов уже начал использоваться при

проведении полевых работ. В 2010 году были выполнены производственные 2D/4 С МПВ‑ГСЗ и опытно-методиче‑ ские 2D/4 С МОВ‑ОГТ работы в Баренцевом море в сотруд‑ ничестве с ОАО «МАГЭ» на борту НИС «Геофизик» (рис. 7).

Тенденции развития морской сейсморазведки В последние четыре года Российская Федерация снача‑ ла вышла на первое место по добыче газа, затем нефти, а потом так же последовательно потеряла свои почетные позиции. В первую очередь это связано с тем, что отрасль базировалась на легко извлекаемой и дешевой нефти и достижениях советской геологии 70–80‑х годов прош‑ лого века и не следовала глобальным мировым тенденциям перехода к разработкам трудно извлекаемых ресур‑ сов. И если развитие нетрадиционных источников, таких как сланцевая и тяжелая нефть (битумные пески), проис‑ ходило достаточно локально – в США и Канаде, то работы на шельфе давно уже стали глобальным явлением. В мире 35% нефти добывается на шельфе, в России – менее 1%, притом что ресурсы российского шельфа потенциаль‑ но превышают 100 млрд. тонн условного топлива. В по‑ следние годы началась активная разработка шельфовых месторождений, но осуществление намеченных планов натолкнулось на проблему, которая для специалистов давно очевидна, – в РФ практически отсутствует база соб‑ ственной морской производственной геофизики. А эконо‑ мическая успешность нефтегазового сектора обусловлена эффективностью разведочной геофизики, развитию кото‑ рой руководство страны до недавнего времени не прида‑ вало должного внимания. Сейчас – в порыве импортозамещения – главное не бро‑ ситься развивать устаревшие технологии. В последнюю четверть века мировая индустрия морского разведочного

оборудования значительно продвинулась вперед. Первый этап ее развития, стартовавший в 90‑х годах, воплощен в су‑ дах с плавающими косами, реализующими методы 3D-сей‑ смики. Второй заявил о себе в середине нулевых и нашел воплощение в гигантских судах с «площадными» стриме‑ рами, буксирующими до 24‑х кос, длина которых может до‑ стигать 12 км. Результатом этого этапа стало развитие так называемых Hi-End 3D/4D-сейсмических исследований. Достигнув своего предельного уровня, эти два метода все же не смогли обеспечить должного качества геофизиче‑ ских результатов. Во‑первых, однокомпонентность данных исследований не позволяет фиксировать все многообразие сейсмических волн. Во‑вторых, система наблюдений с вы‑ деленным направлением оси приема вдоль линии кос не обеспечивает равноазимутального покрытия исследуе‑ мой площади. Коэффициент успешности бурения при этом так и не превышает 35% (6–7 из 10 пробуренных скважин оказываются сухими). Кроме того, рынок работ с примене‑ нием плавающих сейсмических кос за рубежом достиг насыщения, не растет и является высококонкурентным. Напротив, рынок работ с использованием донных сейсмических станций – HD 3D/4D/4C – стремительно развивается. С 2005 года объем поисково‑разведочных работ в фактическом и стоимостном выражении вырос в 10 раз, достигнув 1 миллиарда долларов. Темпы разви‑ тия рынка в 2012–2014 годах превысили 8%. Если первые проекты предполагали использование 100–200 донных станций, то в настоящее время основные международ‑ ные нефтегазовые компании заявляют о необходимости исследований, для выполнения которых требуется 2000– 8000 станций. В частности, проекты данного масштаба уже планируются на шельфе Сахалина и в российском сек‑ торе Каспия. Накоплено достаточно статистических дан‑ ных, подтверждающих, что многокомпонентная донная No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

НИС «Геофизик» сейсмика высокого разрешения, проводимая совместно с морской электроразведкой, дают возможность резко – в 2 раза – поднять коэффициент успешности бурения. Это является ключом к высоко эффективному освоению шельфа. Также активно развивается донный мониторинг действующих месторождений, который в последние годы получил название «технология максимизации времени жизни месторождения». Внутри направления определились технологические фавориты и аутсайдеры. В разведочной геофизике в паре «донные станции – донные косы» однозначно лидирует и быстро развивается концепция nodes-on-a‑rope – станции на веревке, раскладываемые на дне плотной гирляндой. Такая технология производства работ ока‑ залась на 30–40% более производительной и дешевой, чем с донными косами, обладает большой гибкостью, возможностью реализовывать разные дизайны проек‑ тов в разных регионах. При этом, благодаря лучшему каплингу (от англ. couple – связываться, соединяться, характеризует качество контакта регистратора с земной поверхностью (дном)), полевые сейсмические материалы стали существенно более качественными, а технические

модульные контейнерные решения сделали комплексы донных станций мобильными, также существенно сокра‑ тив – в 3–5 раз – время мобилизации/демобилизации. В системах мониторинга по этим же качествам лидирует концепция донных станций с длительной автономностью (60–90 суток), расставляемых телеуправляемым подвод‑ ным аппаратом (ТПА). Мониторинг производится один раз в несколько лет (характерный период – 3 года), при‑ чем использование ТПА позволяет поставить станцию точно в ту же точку, где она находилась до этого. Мод‑ ные в течение некоторого времени системы постоянного мониторинга с разложенными (или закопанными) вокруг платформы оптоволоконными кабелями сворачиваются из-за дороговизны. Итак, можно констатировать, что донная сейсмораз‑ ведка состоялась как прорывное направление в морской геофизике, оптимальные технические решения определе‑ ны. Эти факторы позволяют разработать государственную стратегию развития отрасли, опирающуюся на инновацион‑ ное опережающее импортозамещение, на базе совре‑ менных донных технологий. Осталось только, наконец, начать это делать.

ЛИТЕРАТУРА 1. Лаверов Н.П., Дмитриевский А.Н., Богоявленский В.И. Фундаментальные аспекты освоения нефтегазовых ресурсов арктического шельфа России. Арктика // Экология и экономика. – № 1. – 2011. 2. Зверев С.М. ГСЗ на океанах за 30 лет экспедиций: методика и волновые поля // Физика Земли. – 1999. – № 7–8. – С. 143-163. 3. Непрочнов Ю. П. Морские геофизические исследования в Академии наук // Океанология. – 1999. – Т. 39. – № 5. – С. 702-711. 4. Непрочнов Ю.П., Ганжа О.Ю, Ильин И.А. Методика обработки и интерпретации записей донных сейсмографов при глубинном сейсмическом зондировании в океане // Океанология. – 2005. – Т. 45. – №3. – С. 458-467. 5. Воронов М.А., Матвеев Ю.И., Рослов Ю.В. Технология морских работ ГСЗ с автономными донными сейсмическими станциями (АДСС) на примере опорных профилей АР-1, АР-26: Третьи геофизические чтения имени В.В. Федынского (22-24 февраля 2001 года). – М.: ГЕОН, 2001. 6. Roslov Yu.V., Sakoulina T.S., Pavlenkova N.I. Deep seismic investigations in the Barents and Kara Sea // Tectonophysics. – № 472. – 2009. – P. 301-308. 7. Транзитные зоны акваторий России / Верба М.Л., Герман Е.В., Григоренко Ю.Н. и др. – СПб.: Недра. – 2005.

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

ИНТЕГРАЦИОННАЯ ШИНА: ПЕРЕХОД К ЕДИНОМУ ИНФОРМАЦИОННОМУ ПРОСТРАНСТВУ КОРАБЛЯ В мировой практике затраты времени и средств на создание корабля значительно превышают планируемые, особенно на этапах комплексной отладки и сдачи-приемки систем на объекте. В директивные сроки все усилия направляются на организацию отработки взаимодействия систем между собой, но практически не затрагивают организацию вычислительных процессов автоматизированной системы управления корабля в целом. Предлагается концепция интеграционной шины, которая оптимизирует вычислительные процессы, сокращая время выработки команд, и структурирует обработку данных, обеспечивая на практике реализацию единого информационного пространства корабля.

ЗАО НПК «Агат-Аквариус»*

АО «Концерн «Моринсис-Агат»**

Москва

Е.Л. Полян, К.В. Сёмин

М.Ю. Храмов * партнер АО «Концерн «Моринсис-Агат» ** координатор Технологической платформы «Освоение океана»

Ключевой проблемой создания радиоэлектронного вооружения корабля в настоящее время является интеграция – объединение всего арсенала технических и интеллектуальных средств корабля с сосредоточением полного информационного обеспечения и управляющих функций в едином центре для существенного снижения времени принятия решений, повышения точности применения оружия и увеличения скрытности. Эта тенденция требует новых подходов при создании архитектуры аппаратной и программной частей автоматизированной системы управления (АСУ) корабля в целом. На основе отечественного и мирового опыта разработки информационно-управляющих систем выработан подход к построению архитектуры систем, названный сервисно-ориентированным. Для реализации единого информационного пространства (ЕИП) на базе сервисноориентированного подхода разработана технология интеграционной шины – программно-аппаратного средства, обеспечивающего эффективное взаимодействие компонентов систем.

Сервисно-ориентированный подход к построению АСУ В качестве базового компонента системы выделяется понятие «сервиса». Сервис – это логическое представление отдельной повторяющейся функции из числа автоматизируемых процессов. Каждый сервис должен быть логически обособленным, может быть составным (содержать в себе другие сервисы). Важно, что для потребителя сервиса он должен выглядеть как «черный ящик». Сервис реализуется программным или аппаратно-программным компонентом. Примерами задач, реализуемых сервисами, могут служить такие: «пересчет координат из одной системы координат в другую», «идентификация целей», «отображение тактической обстановки». Каждый сервис описывает свой интерфейс (контракт). Контракт задает два набора данных: поступающих в сервис в качестве исходных и выдаваемых им в качестве результата. Взаимодействие между сервисами осуществляется исключительно через их контракты. Важным следствием такого подхода к организации взаимодействия между компонентами является «слабая связность», то есть отдельные сервисы могут быть реализованы вне зависимости от других служб системы, основываясь только на контрактах, используемых данным сервисом служб. Таким образом, при построении информационного пространства традиционное взаимодействие «каждый с каждым» заменяется на взаимодействие «каждый с интеграционной шиной», что определяет простое и эффективное решение проблем создания и модернизации систем. Слабая связность компонентов АСУ позволяет облегчить процесс комплексной отладки системы, прозрачно заменяя

сервисы их имитаторами, и тем самым значительно повысить качество итоговой системы. Другим важнейшим следствием применения интеграционной шины является оптимизация потоков данных и последовательности вычислений, что обеспечивает сокращение времени выработки команд по назначению. Традиционным подходом к организации потоков данных между подчиненными системами управления является каскадный (рис. 1а). При каскадной передаче все данные, необходимые для нижестоящих систем управления, передаются строго от вышестоящей. Причем часть данных передается транзитом от первоначального источника. Для объектов управления, критичных ко времени доставки информации, суммарная длина цепочки является критичной. Поэтому разработчики стараются минимизировать число транзитных систем управления в угоду сокращению работного времени, часто снижая при этом универсальность и удобство пользования системой. Авторы предлагают изменить подход к организации потоков данных за счет применения единой интеграционной шины (рис. 1б). Так, в терминах сервисноориентированного подхода, данными, передаваемыми в соответствии с контрактом источника данных, пользуются три компонента: две системы управления и объект управления. Система управления 2 использует, кроме того, данные от системы управления 1. В свою очередь, объект управления в дополнение к исходным данным, полученным от источника, получает данные, передаваемые от системы управления 2. За счет применения интеграционной шины перераспределяются и оптимизируются потоки данных, что снижает задержки доставки данных абонентам. Критичное время формирования команд присуще системам, входящим в состав интегрированной системы боевого управления (ИСБУ) – части АСУ, определяющей характеристики корабля. ИСБУ – это интегрированная

а) Источник данных б)

Система управления 1

Система управления 2

Объект управления

Источник данных

Система управления 1

Объект управления

Система управления 2

Рис. 1. Схемы потоков данных: а) традиционная; б) современная 53

автоматизированная система, объектом автоматизации которой является совокупность процессов управления кораблем и соединением кораблей при выполнении боевых и повседневных задач. ГОСТ 34.003–90 [1] определяет интегрированную автоматизированную систему как совокупность двух или более взаимоувязанных автоматизированных систем, в которой функционирование одной из них зависит от результатов функционирования другой (других) так, что эту совокупность можно рассматривать как единую автоматизированную систему. Автоматизированная система – это система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций. Важным аспектом при разработке автоматизированных систем является тот факт, что под объектом автоматизации, согласно стандарту, понимается совокупность процессов, в выполнение которых вовлечен персонал.

Опыт разработки и внедрения подобного рода систем как в морской, так и в других отраслях, показывает, что состав подсистем, процессы и требования к АСУ в целом меняются на протяжении всего жизненного цикла изделия и, как следствие, системы, имеющие жесткую внутреннюю структуру, успевают устареть еще до того, как вводятся в эксплуатацию. В результате их внедрение не приносит того эффекта, который закладывался при проектировании. Для критических систем, к которым относится ИСБУ, подобное неприемлемо. Следовательно, такие автоматизированные системы должны обладать архитектурой, придающей системе гибкость в вопросе доработок и адаптации к изменяющимся требованиям. На рисунке 2 показаны традиционный и перспективные подходы к построению архитектуры АСУ корабля. Традиционная, повсеместно используемая архитектура (рис. 2а) характеризуется парными связями между взаимодействующими узлами как на информационном, так и на кабельном уровнях. В перспективных проектах (рис. 2б), реализуемых в настоящее время лидерами отрасли, взаимодействие между узлами организуется за счет локальных систем обмена данными. При этом подходе единое информационное поле

а)

б)

в)

Рис. 2. Переход к единому информационному полю надводного корабля 54

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

может быть организовано только в пределах каждой конкретной системы, но не корабля в целом. Например, в составе комплексной системы управления техническими средствами используется внутренняя сеть, но связь с другими системами организована по принципу парных связей на информационном уровне. Проектирование интегрированной системы боевого управления в рамках сервисно-ориентированного подхода (рис. 2в) требует не только организационных мероприятий, но и разработки специальных инструментальных средств, поддерживающих процесс разработки и внедрения. Базовыми элементами ИСБУ являются: • общекорабельная система обмена данными; • единая система обеспечения информационной безопасности; • единая система диагностики и контроля; • система единого времени [2]; • базовые средства разработки (каркасы программных интерфейсов, инструментальные системы); • базовые библиотеки алгоритмов.

Общекорабельная система обмена данными. Интеграционная шина Общекорабельная система обмена данными (ОКСОД) является центральным элементом АСУ. Все информационные потоки между компонентами системы (сервисами) проходят через ОКСОД. Структурно общекорабельную систему обмена данными можно разделить на сеть передачи данных

и интеграционную шину [3]. Интеграционная шина работает поверх сети передачи данных, основанной на современном стеке TCP/IP, позволяющем обеспечивать детерминизм передачи данных. Согласно современным подходам к построению подобного рода систем, указанная технология строится на принципе модульности. Задачи, возлагаемые на транспортный и ниже уровни по эталонной модели взаимосвязи открытых систем OSI/ISO, решаются на уровне сети передачи данных, и, следовательно, многообразие интерфейсов на нижних уровнях воспринимается как множество однородных для самой интеграционной шины. Для сравнения сетей применяются следующие метрики: • пропускная способность канала (bandwidth); • скорость передачи полезной нагрузки (throughput); • задержка (latency); • нестабильность времени доставки (jitter); • удельное количество ошибок передачи (errorrate). Если ранее каждая система имела свою независимую сеть или даже прямые парные связи, то современные и перспективные проекты корабельных АСУ требуют высокой степени информационной интеграции, которая может быть достигнута лишь путем применения общекорабельных систем обмена данными. Следовательно, к ОКСОД предъявляются требования по пропускной способности, задержкам, ошибкам передачи данных на порядок выше, чем к каждой из независимых сетей обмена данными. Суммарная пропускная способность должна покрывать сумму пропускных способностей всех парных связей и независимых сетей, а по остальным требованиям –

Транспортная сеть СЕВ

Обеспечение ИБ

ЕИП

Управление ОКСОД

Сеть доступа

Рис. 3. Структура общекорабельной системы обмена данными No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

удовлетворять самым жестким требованиям среди всех отдельных систем. На рисунке 3 представлена предлагаемая авторами структура общекорабельной системы обмена данными. Сеть передачи данных логически состоит из транспортной сети и сети доступа. Поверх них работают базовые сервисы (СЕВ, система ИБ, ЕИП). Имеется централизованная система мониторинга и управления ОКСОД. К сети передачи данных, входящей в ОКСОД, предъявляются следующие требования: • детерминированные, малые задержки; • высокая пропускная способность; • отказоустойчивость, быстрое восстановление; • конвергированная сеть, позволяющая одновременно передавать разнородный (асинхронный и синхронный) и разноприоритетный трафик: –– наблюдение (РЛС, ГАС и пр.), –– управление (реального времени и медленное), –– аудио/видео данные; • обеспечение синхронизации времени абонентов.

Транспортная сеть передачи данных Для реализации требований к сети передачи данных создана базовая технология ее построения. При разработке были максимально учтены существующие стандарты. На рисунке 4 изображена функциональная схема прибора сети передачи данных. Транспортная сеть строится на базе коммутаторов транспортной сети, соединенных между собой продублированными волоконно-оптическими линиями связи по многосвязной топологии. Подключение абонентов обеспечивается через маршрутизатор. Абоненты, подключаемые по каналам Ethernet, стыкуются с коммутатором доступа. Защита данных от несанкционированного доступа осуществляется путем применения межсетевого экрана. Абоненты, подключаемые по каналам других видов (последовательные, МКИО, аналоговое аудио/видео, протоколы

Коммутатор доступа абонентов

TDM), стыкуются посредством преобразователей интерфейсов. В системе обмена данными предусмотрены механизмы для подключения систем связи, причем как работающих поверх стека TCP/IP (VoIP), так и использующих традиционные связные стыки и протоколы (например, E1), видеотрансляции и т. п. К коммутационным приборам подключаются абоненты (комплексы и системы корабельных радиоэлектронных систем) с различной архитектурой, принципами работы, информационным и программным обеспечением, с целью обмена информацией между ними в соответствии с алгоритмами и протоколами их взаимодействия в масштабе реального времени. Каждый абонент сети изолирован от других абонентов на канальном уровне, и коммутация между абонентами ведется строго согласно матрице связей, прописанной в проекте. Необходимо отметить, что в сфере авиационной автоматики разработаны два стандарта, которые сходны по своей идеологии с предлагаемым подходом. Time-triggered Ethernet (SAE AS6802 [4]) – используется NASA в космических проектах, в самолетах Airbus A380, Boeing 787 Dreamliner в качестве высоконадежной подсистемы передачи данных реального времени в рамках электродистанционной системы управления полетом (Flyby-wire) Avionics Full-Duplex Switched Ethernet (ARINC 664 Part 7 [5]) – используется в самолетах Airbus A350, A380, Boeing 787 Dreamliner, Сухой SuperJet 100 в качестве высоконадежной подсистемы передачи данных реального времени в рамках электродистанционной системы управления полетом (fly-by-wire). Однако различия в подходах к организации процессов разработки и сертификации в морской и авиакосмической отраслях не позволяют напрямую использовать эти стандарты при разработке ОКСОД. Сеть передачи данных строится на базе технологий Ethernet и стека TCP/IP с использованием усовершенствований, позволяющих получить синхронную, устойчивую

Межсетевой экран

Преобразователь интерфейсов

Маршрутизатор

Коммутатор транспортной сети Транспортная сеть

Рис. 4. Функциональная схема прибора сети передачи данных 56

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Таблица 1

сеть с высокой пропускной способностью и малым детерминированным временем передачи данных. Для этого используются базовые стандарты (табл. 1).

Выводы Система обмена данными, построенная в соответствии с изложенной концепцией, была реализована в стендовом образце корабельной интегрированной телекоммуникационной системы. Результаты измерений показали, что перспективный образец системы обеспечивает характеристики, необходимые для нормальной работы корабельных абонентов даже при семикратной нагрузке. Дальнейшее развитие АСУ перспективных кораблей целесообразно на базе сервисно-ориентированной архитектуры, внедрения технологии интеграционной шины как стандарта де-факто для бортовых информационно-управляющих систем, интегрированных систем боевого управления и других систем данного класса.

АСУ – автоматизированная система управления ИСБУ – интегрированная система боевого управления ОКСОД – общекорабельная система обмена данными

Канал передачи данных

1000Base-T 1000Base-LX 1000Base-SX 1000Base-KX 10GBase-SR 10GBase-LR 10GBase-ER 10GBase-SW 10GBase-LW 10GBase-EW 10GBase-KX4

Уровень доступа (MAC) и LLC:

IEEE 802.1D IEEE 802.1Q IEEE 802.1AB IEEE 802.1AX IEEE 802.1ad IEEE 802.1p IEEE 802.1CB (в перспективе)

Синхронизация часов:

IEEE 802.1AS

Контроль полосы пропускания и подготовка потоков данных: IEEE 802.1Qat IEEE 802.1Qav

ЕИП – единое информационное поле ИШ – интеграционная шина СПД – сеть передачи данных РЭВ – радиоэлектронное вооружение СОД – система обмена данными

ЛИТЕРАТУРА 1. ГОСТ 34.003–90 Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения. 2. Овечкин К. М. и др. Проблемы создания общесудовых систем единого времени // Морские информационно-управляющие системы. – 2014.- № 2 (5). – С. 42–48. 3. Сёмин К. В. и др. Глобальная морская навигационная информационная система: принципы построения // Морские информационно-управляющие системы. – 2012. – № 1. – С. 40–45. 4. http://standards.sae.org/as6802/ 5. R. Alena, J. Ossenfort, K. Laws, A. Goforth, and F. Figueroa. Communications for integrated modular avionics. In Proceedings of the IEEE Aerospace Conference. – 2007. – Р. 1–18.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

ЕЖЕГОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

«СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ КОРАБЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ КОМПЛЕКСОВ» 1–2 АПРЕЛЯ 2015 ГОДА. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ЦЕНТР ПОДГОТОВКИ И ПЕРЕПОДГОТОВКИ КАДРОВ АО «КОНЦЕРН «МОРИНСИС-АГАТ» В конференции, которая проводилась в одиннадцатый раз, участвовали представители двадцати четырех организаций и предприятий Москвы, Санкт-Петербурга и других регионов России. Были представлены новые научные разработки в области информационных технологий, программного и аппаратного обеспечения информационно-управляющих комплексов, результаты НИОКР, выполняемых предприятиями–разработчиками программных и аппаратных средств.

Заседания проводились по четырем секциям: • Системные вопросы разработки корабельных информационно-управляющих систем; • Математическое и программное обеспечение корабельных информационно-управляющих систем; • Схемотехника, конструирование, технология; • Управление робототехническими комплексами – новая составляющая корабельных информационноуправляющих систем. Лучшими были признаны следующие доклады: • Построение многопроцессорной вычислительной системы с динамическим перераспределением ресурсов и оценка ее применимости для задач оптимального маршрута (Акинкин Ден.В., Акинкин Дм.В., Ситкин Т.И., АО «Концерн «Моринсис-Агат»);

• Обоснование актуальности создания интегрированной системы боевого управления, как нового образца вооружения кораблей ВМФ (к.т.н. Ваколюк О.П., НИИ ОСИС ВМФ ВУНЦ ВМФ «ВМА»). • Реализация синтезатора частот с пониженным уровнем фазового шума (Баруллин Д.В., ОАО «НПП Радар ммс»). • Навигация подводных аппаратов по аномальному магнитному полю (Иваненко А.Н., Горшков А.Г., Институт океанологии РАН, АО «Концерн «Моринсис-Агат»). Всего в работе конференции участвовало 87 специалис- тов, из них 19 докторов наук и 31 кандидат наук.

КОГЕРЕНТНАЯ ЧЕТЫРЕХФОТОННАЯ СПЕКТРОСКОПИЯ НИЗКОЧАСТОТНЫХ КОЛЕБАНИЙ МОЛЕКУЛ В ВОДЕ Одной из наиболее актуальных проблем в исследовании ассоциированных жидкостей (в том числе жидкой воды и водных растворов биополимеров) является получение количественной информации о молекулярной структуре ближнего порядка этих сред, о форме и размерах молекулярных комплексов, образующихся за счет сильного межмолекулярного взаимодействия. Такая информация может быть получена из данных по рассеянию тепловых нейтронов [1, 2], а также из оптических спектров низкочастотных молекулярных движений в жидкости. АО «Концерн Моринсис-Агат»* Москва

Институт общей физики им. А.М. Прохорова РАН* Москва

А.Ф. Бункин Першин С.М. * участники Технологической платформы «Освоение океана» 60

ИОФ РАН

Спектры спонтанного комбинационного рассеяния (КР) света (в диапазоне <100 см‑1) и рассеяния в крыле Рэлея [3, 4] вблизи нулевых частотных отстроек также несут ин‑ формацию о структуре молекулярных комплексов в жид‑ кости, поскольку зависят от межмолекулярных колебаний и ориентационных движений молекул. Однако использова‑ ние классических методов оптической спектроскопии (ин‑ фракрасное (ИК) поглощение и КР) в спектральной области от нескольких единиц до 100 см‑1 (0–3 ТГц) наталкивается на ряд экспериментальных трудностей и оказывается мало‑ эффективным. Отдельной сложной проблемой является спектроско‑ пия низкочастотных колебательных и вращательных резо‑ нансов, лежащих в диапазоне 1–5 см‑1, которые возникают в тех средах, где возможно существование устойчивых молекулярных комплексов сложной формы с временем жизни, значительно превышающим время переключения водородной связи ~10–13 с. Такие резонансы могут появ‑ ляться в биологических макромолекулах, состоящих, как правило, из субглобул с молекулярным весом ~103 а. е., соединенных пептидными или водородными связями [5, 6]. Изучение подобных резонансов дает информацию о геометрии соединения биологических макромолекул и их комплексов с молекулами растворителя. Возможным подходом, позволяющим эффективно ре‑ шать данную задачу, является использование четырех‑ фотонной спектроскопии крыла Рэлея [7, 8], которая дает возможность существенно повысить отношение сиг‑ нал/шум в низкочастотных спектрах за счет фазирования в макроскопическом объеме ориентационных и трансля‑ ционных движений молекул с помощью двух лазерных волн с частотами ω1 и ω2, разность которых (ω1 - ω2) ска‑ нируется в области крыла Рэлея. Измеряемым параметром является состояние поляризации электромагнитного поля Pi(3) на частоте ωs= ω1-(ω1-ω2), возникающего в результате нелинейно-оптического взаимодействия в исследуемой среде [9, 10]: Pi(3) = 6χijkl(3) (ωs; ω1; ω2;-ω1)Ej(1) Ek(2) El(1)* (1) Здесь χ(3) – кубическая восприимчивость среды, про‑ порциональная корреляционной функции флуктуаций оптической анизотропии, E(1) и E(2) – амплитуды взаимо‑ действующих в среде внешних полей, а интенсивность регистрируемого сигнала Is∝|χ(3)|2 I21 I2. Подчеркнем, что лазерное поле, взаимодействуя с ансамблем молекул, за‑ дает фазу их колебательных и вращательных мод во всем объеме среды, занятом одновременно излучением с ча‑ стотами ω1 и ω2. Спектральное разрешение в четырехфотонной спек‑ троскопии определяется шириной аппаратной функции, равной, в первом приближении, сумме ширины спектра генерации обоих лазеров с частотами ω1 и ω2, которые в наших измерениях лежат в области прозрачности иссле‑

дуемой среды. В данной работе спектральное разрешение составляло ~0,1 cм‑1. Отметим, что в четырехфотонной спектроскопии крыла Рэлея при соответствующем выборе поляризации волн E(1) и E(2) [6–8], измеряется сигнал, пропорциональный мнимой части кубической восприимчивости среды: Is~ (Imχ(3))2. Это обстоятельство обеспечивает важное преимущество четырехфотонного рассеяния по сравнению с ИК-спек‑ троскопией, поскольку здесь появляется возможность регистрировать резонансы поглощения электромагнит‑ ного излучения в конденсированной среде в террагерцо‑ вой области спектра (0–30 ТГц), в рамках единой техники эксперимента, в слоях жидкости толщиной до десятков сантиметров. Несомненно, этот фактор оказывается прин‑ ципиальным при исследовании био-, а также различных макромолекул, поскольку позволяет изучать их низкочастотные спектры в естественной среде. Другое преимущество обусловлено возможностью разделять вклады в регистрируемый сигнал от различ‑ ных механизмов ориентационной релаксации в жидкости [11–12], которые по-разному проявляются в спектрах четы‑ рехфотонного рассеяния. Так, уширение линии с центром на нулевой частоте (ω1–ω2)=0 (узкая часть крыла Рэлея) связано с медленными ориентационными движениями мо‑ лекулярных ассоциатов, тогда как вклад быстрого враща‑ тельного движения молекул должен появляться в широкой части крыла Рэлея |ω1–ω2|>1. Возможность существования ориентационной релаксации, эквивалентной свободному вращению молекул в жидкой фазе за времена <1 пс, обсу‑ ждалась в ряде работ [11, 12]. Однако непосредственной регистрации спектра, состоящего из узких резонансов сво‑ бодного вращения молекул в жидкости, насколько нам из‑ вестно, до настоящего времени не было. Отдельной задачей физики жидкого состояния, и в част‑ ности, физики воды, является понимание особенностей водородной связи в средах, молекулы которых отличаются ядерным спином атомов водорода. Примером таких мо‑ лекул являются орто- и парамодификации молекул воды, в которых суммарный спин атомов водорода равен либо 1 (ортомолекулы) либо 0 в параизомерах. Молекулы ортои паракомпонент воды в равновесных условиях сущест‑ вуют в концентрации 3:1, они отличаются вращательным спектром [13] и хорошо идентифицируются в газовой фазе [14]. В [14] было обнаружено, что при пропускании водяного пара через пористый материал с развитой по‑ верхностью, а также над поверхностью органических (ДНК, белок лизоцим) и неорганических соединений [15], проис‑ ходит обогащение паров воды молекулами ортоизомеров. Наблюдаемое селективное отклонение от равновесного соотношения объяснялось тем, что непрерывно враща‑ ющиеся ортоизомеры молекулы воды обладают большей подвижностью, тогда как парамолекулы характеризуются большей способностью к образованию комплексов. Во‑ прос о существовании и спектроскопических проявлениях 61

1064 nm 1 SG

532 nm

Nd:YAG

2 SG

Nd:YAG

TH 535 nm

3 M

Dye Laser

532 nm

~532 nm

Рис. 1а. Схема лазерной части экспериментальной установки 1 – задающий одночастотный лазер на кристалле Nd 3+: YAG 2 – квантовые многопроходные усилители на кристалле Nd 3+: YAG 3 – плавно перестраиваемый по частоте узкополосный (ширина линии не более 0,1 см‑1) Dye Laser – лазер на красителе (родамин незамещенный) SG – генераторы второй оптической гармоники на термостабилизированных кристаллах CDA TH – генератор третьей оптической гармоники на кристалле DKDP L – линзы М – диэлектрические зеркала

1 2

4 4

Рис. 1 б. Схема измерительной части экспериментальной установки 1 – поляризаторы (призмы Глана-Томпсона) 2 – четвертьволновая пластинка для λ=532 нм 3) – кювета с исследуемой жидкостью 3 – диэлектрические зеркала 4 – фотоприемник Жирными черными стрелками отмечено состояние поляризации взаимодействующих лазерных пучков

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

орто- и паракомпонент воды в жидкой фазе остается пока открытым. Неясно также, существует ли какая-либо селек‑ тивность в межмолекулярных взаимодействиях в жидкости по признаку орто-, парамодификации молекул. В данной работе проведен анализ экспериментов, в кото‑ рых с помощью четырехфотонного рассеяния лазерного из‑ лучения наблюдались спектры низкочастотных колебаний и вращений молекул в различных жидкостях в диапазоне 0–3 ТГц. Выбор жидкостей был основан на гипотезе о том, что вклад вращательных резонансов в сигнал четырехфо‑ тонного рассеяния будет увеличиваться по мере ослабле‑ ния межмолекулярного взаимодействия. Кроме того, были систематически изучены спектры четырехфотонного рас‑ сеяния в области 0–100 см‑1 в макроскопическом объеме водных растворов белка α-химотрипсин. Исследованный диапазон включает в себя резонансы Бриллюэна, узкую и широкую части крыла Рэлея и возможные КР-резонансы, относящиеся к колебательным и ориентационным движе‑ ниям молекулярных фрагментов белка и собственные низ‑ кочастотные спектры орто- и параспинизомеров молекул Н2О в жидкой фазе.

Эксперимент Эксперименты проводились на установке, подробно описанной в [16] и представленной на рисунках 1 а, б. Две встречные лазерные волны E(1) и E(2) с частотами ω1 и ω2 рас‑ пространялись в кювете с жидкостью. Входное и выходное окна кюветы изготовлены из плавленого кварца и имели низкий уровень деполяризации проходящего излучения. Волна E(1) (излучение второй гармоники Nd3+: YAG лазера, работающего на одной продольной моде, типичная плот‑ ность мощности ~60 МВт/см2) имела круговую поляри‑ зацию; перестраиваемая по частоте волна E(2) (плотность мощности ~10 МВт/см2) была линейно поляризована. При такой поляризации взаимодействующих волн [9, 10] в сиг‑ нале, определяемом нелинейным взаимодействием (1), отсутствует нерезонансный вклад от электронной подси‑ стемы среды. Поскольку орты поляризации волны сигнала на ча‑ стоте ωs и волны E(2) неколлинеарны, а направление их распространения совпадает, сигнал четырехфотонного рассеяния выделялся призмой Глана. Ширина аппарат‑ ной функции спектрометра (~0,1 см‑1) и спектральный диапазон измерений, определяемый возможным диапа‑ зоном (ω1–ω2) (от –1200 до 300 см‑1), задавались выход‑ ными характеристиками лазера на красителе, который накачивался излучением третьей гармоники Nd3+: YAG лазера и обеспечивал перестройку по частоте волны E(2) по программе, задаваемой компьютером. Для каждого значения частоты ω2 производилось усреднение сигнала по 10–30 отсчетам, затем частота лазера перестраивалась автоматически с шагом ~0,119 см‑1. Нулевая частотная отстройка привязывалась с точностью до 0,02 см‑1 по ре‑

зонансам Бриллюэна, дальнейшая перестройка длины волны контролировалась по модам интерферометра Фа‑ бри-Перо с базой 7 мм (область дисперсии ~1,4 см‑1). Измерения проводились в воде Milli-Q (Н2О), тяжелой воде (D2O), 30%- и 5%-ном водном растворе перекиси водорода (Н2О2) и белка α-химотрипсин (концентрации 10 и 17 мг/мл), а также в жидком четырехлористом угле‑ роде (CCl4) в спектральном диапазоне ± (0–100) см‑1. Здесь отрицательные отстройки относились к сигналу рассеяния в антистоксовой области. Вода Milli-Q (реагентное качест‑ во, тип I, сопротивление 18,2 MΩ см, остаточные приме‑ си не более 20 мкг/л) производилась непосредственно перед экспериментом на установке Millipore. Образцы D2O, Н2О2 и CCl4 являлись промышленными реактивами классов ОСЧ и ХЧ. Среди перечисленных сред наиболее сильное межмолекулярное взаимодействие, вызванное водород‑ ной связью, наблюдается в Н2О, а слабое – в CCl4, молекулы которого считаются сферическими волчками [17].

Результаты эксперимента Спектры четырехфотонного рассеяния лазерного излуче‑ ния в спектральном диапазоне ±8 см‑1, полученные в CCl4, Н2О и водном растворе перекиси водорода в одинаковых условиях эксперимента, приведены на рисунке 2. В обла‑ сти 0,5 см‑1 в каждом из спектров наблюдается дублет ли‑ ний, отмеченных стрелками, которые вызваны рассеянием на акустических фононах (резонансы Мандельштама-Брил‑ люэна). Для удобства сравнения спектры нормированы на соответствующие максимумы сигналов четырехфотонно‑ го рассеяния на резонансах Бриллюэна, сечение которого в CCl4 ~ в 5 раз больше, чем в воде [10]. Это обеспечивает соответствующее визуальное уменьшение амплитуды вра‑ щательных резонансов CCl4. Из рисунка 2 видно, что наи‑ больший вклад в сигнал рассеяния в области вне диапазона ±1 см‑1 наблюдается в CCl4, а наименьший – в Н2О. Увеличение вклада вращательного спектра в растворе Н2О2 по сравне‑ нию с Н2О можно объяснить ослаблением межмолекуляр‑ ного взаимодействия в перекиси водорода по сравнению с водой, так как молекулы Н2О2 образуют две водородных связи с Н2О, а молекулы воды – четыре [1, 2]. На рисунке 3а приведен фрагмент спектра сигнала че‑ тырехфотонного рассеяния в области (ω1 – ω2)>0 в жидком CCl4 (1), на который наложен фрагмент этого же спектра в антистоксовой области (ω1 – ω2) <0 (2). Частоты враща‑ тельного спектра молекулы 12C35Cl4 (концентрация таких мо‑ лекул в CCl4 составляет ~32,54% [18]), рассчитанные ab initio, показаны вертикальными линиями. Расчет проводился без учета изотопического замещения атомов Cl и С [18]. Из ри‑ сунка видно, что спектральное положение резонансов при положительных (1) и отрицательных (2) отстройках удовлетворительно (с точностью до ширины аппаратной функции) совпадает с расчетом для газа CCl4. Дополни‑ тельные линии в экспериментальном спектре, вероятно,

Сигнал, у.е. 1,0 0,8 0,6 0,4 CCL4 (1) 0,2 H2O2 (2) H2O (3)

0,0 -8

-6

-4

-2 0 2 4 Волновое число, см-1

Рис. 2. Спектры четырехфотонного рассеяния, нормированные на соответствующие максимумы сигналов на резонансах Бриллюэна в следующих жидкостях: CCl4 (1), Н2О2 (2) и Н2О (3) в спектральном диапазоне ± 8 см-1. В спектральной области ± 0,5 см-1 в каждом из спектров наблюдается дублет линий, вызванных рассеянием на акустических фононах

Сигнал, у.е.

CCL4

0,5 0,4 (1)

0,3 0,2 0,1

(2)

0,0 0

2 3 Волновое число, см-1

Рис. 3а. Фрагмент спектра четырехфотонного рассеяния в области (ω1 – ω2)>0 для жидкого CCl4 (1), на который наложен фрагмент этого же спектра в области (ω1 – ω2)<0 (2). Вертикальными линиями показаны частоты вращательного спектра КР молекулы CCl4, рассчитанные ab initio обусловлены наличием резонансов молекул CCl4 с другим изотопным составом. Аппроксимация спектра, изображен‑ ного рисунке 3а, функцией 0,267 exp((ω1 – ω2)/0,647)+0,12, имеющей ширину ~1,3 см‑1 по уровню e‑1, позволяет оце‑ нить время ориентационной релаксации, обусловленной No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

низкочастотными движениями молекул как ~ 25 пс. Это значение совпадает с характерным временем (10–50 пс) диэлектрической релаксации органических жидкостей [19]. На рисунке 3б приведены фрагменты спектров Н2О (1) и водного раствора белка α-химотрипсин (2) в концентра‑ ции 10 мг/мл. Резонансы воды отмечены вертикальными линиями, линия белка α-химотрипсин отмечена стрел‑ кой. Резонансы воды 2,26 см‑1 и 3,21 см‑1 с точностью ап‑ паратной функции отнесены к вращательным переходам 414 –321 и 533 –440 основного колебательного состояния ортои параспинизомеров молекул воды, соответственно [13]. Указанные резонансы хорошо воспроизводились во всех

Сигнал, у.е. 0,3

para (440-533)

ortho (414-321)

protein

(2) 0,2

0,1

0,5

1,0

1,5 2,0 2,5 3,0 Волновое число, см-1

3,5

Рис. 3б. Спектр четырехфотонного рассеяния в воде (1) и растворе белка (2). Вертикальными линиями показаны частоты резонансов молекулы ОН и Н2О, воспроизводимые в каждом измерении

0,45 0,40 0,35

Сигнал, у.е.

D2O

D2O HDO

H2O para

HDO H2O para

D2O

H2O

D2O H2O

HDO H2O

0,4

D2O

0,25

H2O D2O

0,20

0,3

H2O H2O ortho

0,15

0,05

Сигнал, у.е.

H2O

0,30

0,10

измерениях. Из спектра (2) на рисунке 3б видно, что в рас‑ творе белка отсутствует линия 3,21 см‑1 параизомера воды. Этот факт, по-видимому, связан с селективным демпфиро‑ ванием свободного вращения и связыванием молекул па‑ раизомера воды молекулами белка. Была проведена серия экспериментов по регистра‑ ции спектров четырехфотонного рассеяния в тяжелой (D2O) и легкой (Н2О) воде и их 50%-ной смеси в диапазоне 0–100 см‑1 (0–3 ТГц). Целью экспериментов была регистра‑ ция вращательных спектров молекул D2O и Н2О в жидкой фазе и сравнение частот соответствующих резонансов с та‑ бличными значениями [13, 20]. На рисунке 4а в качестве при‑ мера приведен спектр смеси 50%-ной Н2О и D2O в области 0–50 см‑1, сглаженный по трем экспериментальным точкам для удобства сравнения с табличными данными. Стрелками отмечены резонансы вращательных переходов, относящие‑ ся к спектрам свободных вращений молекул D2O, Н2О и HDO по данным [13, 20, 21]. Пунктирными стрелками отмечены наиболее интенсивные линии вращательных переходов ортоспинизомера воды. На рисунке 4б приведен фрагмент спектра в области 32–40 см‑1, где видны четыре линии ортои парамолекул Н2О [13]. Следует заметить, что амплитуды линий в этих спектрах могут отличаться от их соотношения в спектре ИК-поглощения, поскольку в четырехфотонном рассеянии они пропорциональны (1 – 3ρ), где ρ – степень деполяризации соответствующих КР активных резонансов [10]. Таким образом, вращательные резонансы трех типов молекул (D2O, Н2О и HDO) наблюдаются в спектрах при четырехфотонном рассеянии света в водных растворах 50%-ной смеси D2O и Н2О без заметных смещений частоты. Последнее обстоятельство требует некоторых поясне‑ ний. Вопрос о влиянии межмолекулярного взаимодейст‑ вия на смещение частот резонансов КР и ИК-поглощения при переходе от газа к жидкости интенсивно исследовался

H2O ortho 10

H2O ortho

H2O H2O ortho ortho 20 30 40 Волновое число, см-1

H2O ortho

0,2

H2O ortho

0,1 50

35 36 37 Волновое число, см-1

Рис. 4. а – спектр четырехфотонного рассеяния в 50%-ной смеси тяжелой (D2O) и легкой (Н2О) воды; b – фрагмент спектра рис. 3а в области дублета линий 36,6 и 37,13 см-1 переходов молекул воды орто-, парамодификаций 64

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Сигнал, у.е.

Сигнал, у.е. 0,30

para-

ortho-

0,28

0,6

0,26 0,24

paraortho-

0,4

ortho-

parapara-

0,22 0,20 0,2

0,18 40 60 Волновое число, см-1

100

Рис. 5. Панорамный спектр воды Milli-Q в диапазоне 0–100 см-1 в середине ХХ века (см., например, монографию [22]). Было показано, что для разных типов взаимодействия это смеще‑ ние составляет от ~0,5% до ~0,01% частот соответствующих переходов, что для частот молекулярных колебаний, лежа‑ щих в диапазоне 1000–4000 см‑1, является заметной вели‑ чиной. Однако для наблюдаемых в наших экспериментах вращательных резонансов в диапазоне <100 см‑1 этот сдвиг должен быть порядка 0,2 см‑1, то есть сравним с шириной аппаратной функции спектрометра. Была проведена серия экспериментов, имеющих це‑ лью обнаружение влияния молекул белка на резонансы орто- и параспинизомеров молекулы в жидкой фазе. На рисунке 5 приведен спектр деионизованной воды Milli-Q в диапазоне 0–100 см‑1. В спектре хорошо видны наиболее сильные в указанном диапазоне резонансы 79,8 см‑1 (парамолекула) и 88,1 см‑1 (ортомолекула) [13, 23], отмеченные стрелками разного вида. Данные резонансы относятся к вращательным переходам основного колебательного состояния пара- и ортоспинизомеров молекул воды (404–313) и (414–303), соответственно. Здесь в скобках указаны враща‑ тельные квантовые числа J, Ka, Kc начального и конечного уровней соответствующих переходов основного изотопа молекулы воды, взятые из базы данных HITRAN [13]. Отме‑ тим, что большинство остальных сильных линий спектра поглощения паров воды в диапазоне 0–100 см‑1 образова‑ ны наложением близких резонансов орто- и параизомеров воды [13] и поэтому менее удобны для поставленной выше задачи. На рисунке 6 представлен фрагмент спектра воды в ди‑ апазоне частотных отстроек от 73 до 91 см‑1. С помощью данных базы HITRAN [13] все наблюдаемые в спектре ре‑ зонансы могут быть отнесены к вращательным перехо‑ дам нижнего колебательного состояния 74,1 см‑1 (514–505),

80 85 Волновое число, см-1

Рис. 6. Фрагмент спектра воды Milli-Q в диапазоне частотных отстроек от 73 до 91 см-1. Резонансы ортои парамолекул Н2О отмечены стрелками разного вида Сигнал, у.е. 0,15

88.1 см-1 (414-303)

79.8 см-1 (404-313)

protein

0,10

0,05 water x8 75

80 85 Волновое число, см-1

Рис. 7. Фрагменты спектров раствора белка α-химотрипсин (концентрация 17мг/мл) в диапазоне 73–91 см-1 и воды Milli-Q. Вращательные резонансы орто- и параизомеров молекулы воды обозначены разными стрелками 78,2 см‑1 (725–716), 88,1 см‑1 (414–303), орто- и 79,8 см‑1 (404–313), 85,0 см‑1 (946–853), 90,8 см‑1 (1275–1184) парамодификаций основного изотопа молекулы Н2О. Резонансы орто- и пара‑ молекул воды отмечены стрелками разного вида. На рисунке 7 приведены фрагменты спектров раствора белка α-химотрипсин (концентрация 17 мг/мл) в диапазоне 73–91 см‑1 и воды Milli-Q. Для удобства сравнения спектр воды растянут по оси ординат в 8 раз. Вращательные резо‑ нансы орто- и параизомеров молекулы воды, отнесенные по данным [13], обозначены на рисунке 6 разными стрелками. No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

На рисунке четко идентифицируются следующие резо‑ нансы ортомодификации воды: 73,3 см‑1 (330– 321), 74,1 см‑1 (514–505), 77,3 см‑1 (945–936), 81,0 см‑1 (936–927), 82,15 см‑1 (432– 423), 83,5 см‑1 (1047–954), 85,6 см‑1 (734–725), 86,4 см‑1 (423–414), 88,1 см‑1 (414–303). Заметим, что линия ортоизомера 88,1 см‑1 (414–303) осталась доминирующей в спектре раствора белка, в то же время линия параизомера 79,8 см‑1 (404–313) сильно подавлена, что указывает на селективность взаимодейст‑ вия молекул белка с орто- и параизомерами Н2О.

Анализ эксперимента Проведенные исследования показывают, что в спек‑ трах четырехфотонного рассеяния лазерного излучения в нескольких жидкостях (CCl4, Н2О, D2O, Н2О2) возникают узкие резонансы, частоты которых с точностью до ши‑ рины аппаратной функции спектрометра совпадают с частотами вращательных переходов основного элек‑ тронного и колебательного состояния соответствующих молекул. При этом в спектре жидкой воды отдельно идентифицируются линии относящиеся как к орто- так и к парамодификациям основного изотопа молекулы Н2О. Эти же линии с увеличением почти на порядок величины наблюдаются в спектрах водного раствора белка α-химотрипсин. Последнее обстоятельство свиде‑ тельствует о росте доли свободных молекул воды в рас‑ творах белка. 66

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Увеличение вклада вращательного спектра в сигнал четырехфотонного рассеяния в растворе белка по срав‑ нению с Н2О можно объяснить слабой водородной связью между молекулами воды и белка. Наблюдаемое в эксперименте преимущественное подавление в бел‑ ковом растворе вращательных линий параизомера мо‑ лекулы воды свидетельствует о селективной гидратации биологических макромолекул параизомерами молекулы воды. Ранее [24] наблюдалась селективная сорбция па‑ раизомеров молекул воды из газовой фазы при их про‑ пускании над поверхностью образцов ДНК, лизоцима и коллагена. Можно предположить, что свободное вращение моле‑ кул в жидкостях возникает в тот момент, когда сила меж‑ молекулярного взаимодействия (наибольшая в воде из-за водородной связи) для некоторых молекул обращается в ноль в результате флуктуаций плотности при тепловом движении молекул. Эта сила быстро изменяется с межмо‑ лекулярным расстоянием, поскольку, например для потен‑ циала Ленарда-Джонса, описывающего межмолекулярное взаимодействие молекул в жидкости: U (r) = -a/r‑6 + b/r‑12 (2), притягивающая сила убывает как ~r‑7. В результате отдель‑ ные молекулы приобретают возможность свободного дви‑ жения, становясь, по существу, молекулами газа.

Время, в течение которого молекула воды остается сво‑ бодной, оценим из следующих соображений. Известно [25], что в низкочастотном спектре воды существует линия с частотой 5,4 1012 Гц (180 см‑1), которую относят к межмоле‑ кулярным колебаниям молекул Н2О вдоль прямой, соединя‑ ющей атомы кислорода. Половина периода этих колебаний (~0,1⋅10–12 с) хорошо совпадает с оценкой времени поворо‑ тов молекул Н2О на большие углы в жидкой фазе, известной из расчетов по молекулярной динамике [26, 27]. Аналогич‑ ная оценка для жидкого CCl4 дает величину ~0,33⋅10–12 с. В остальное время молекулы совершают относительно медленные ориентационные движения, поскольку меж‑ молекулярное взаимодействие ограничивает их степени свободы. Количественной мерой концентрации свободно вращающихся молекул может служить введенный в [11] параметр τ2/τfr, где τfr – время, за которое свободно враща‑ ющаяся молекула поворачивается на угол, равный сред‑ нему углу поворота молекул в процессе ориентационной релаксации. По данным [11] этот параметр в воде равен 65 (не более ~1,5% свободно вращающихся молекул), а в жид‑ ком CCl4–2,6 (~38% свободных молекул). Это увеличение свободно вращающихся молекул в жидком CCl4 проявляет‑ ся в нашем эксперименте возрастанием амплитуды враща‑ тельных резонансов в четырехфотонном спектре рисунке 2. Наличие вращательной структуры в спектрах четырех‑ фотонного рассеяния позволяет спектрально разделить и оценить относительную долю вкладов быстрых и медлен‑

ных молекулярных движений. Такая возможность отсутствует при комбинационном рассеянии и ядерном магнитном резонансе, где все виды ориентационного движения дают вклад в уширение регистрируемых резонансов [3, 4, 11, 12]. Полученные спектры указывают на наличие в исследован‑ ных жидкостях заметного количества свободных молекул, не участвующих в момент зондирования в образовании ас‑ социированных комплексов. Возможность существования в некоторых жидкостях (в частности в воде) сильно и слабо связанных молекул обсуждается во многих работах. Такой подход (см., например, [28]) позволяет рассчитать для воды с удовлетворительной точностью дисперсию ξ`,ξ`` – дейст‑ вительной и мнимой частей диэлектрической проницаемо‑ сти в спектральном диапазоне 0–1000 см‑1. Отметим, что поскольку каждый из резонансов, дающих вклад в спектр четырехфотонного рассеяния света, Is~ (Imχ (3))2, отражает какой-либо механизм диссипации энергии в сре‑ де (гиперзвуковые волны, ориентационные колебания, свободное вращение молекул), кривые на рисунках 2–7 воспроизводят спектры поглощения исследованных сред в терагерцовом и субтерагерцовом диапазонах частот. Тот факт, что эти спектры не являются сплошными, дает возможность найти частоты, на которых различные жид‑ кости и, в частности вода, имеют больший или меньший уровень поглощения сверхвысокочастотного (СВЧ) излу‑ чения. Это обстоятельство позволяет по-новому рассмо‑ треть многочисленные факты селективного воздействия No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Рис. 8. Общий вид установки для когерентной четырехфотонной спектроскопии низкочастотных колебаний молекул в воде СВЧ-излучения на живые организмы [29]. Отмеченная выше возможность спектрального разделения вкладов быстрых и медленных движений в ориентационную релаксацию мо‑ лекул открывает дополнительные перспективы в изучении молекулярных взаимодействий в физике жидкости. За рамками данной работы осталось обсуждение возмож‑ ности измерения фрактальной размерности полимеров, молекулярных ассоциатов и биологических макромолекул в жидкости. Это направление активно развивается в совре‑ менной науке [30, 31]. В наших экспериментах [32] изучается возможность использования когерентного четырехфотон‑ ного рассеяния лазерного излучения для изучения низ‑ кочастотных колебаний и ориентационных движений биологических молекул в воде, то есть в естественной сре‑ де. Такой подход дает целый ряд преимуществ по сравне‑ нию с традиционными методами малоуглового рассеяния тепловых нейтронов и рентгеновского излучения, а также со спонтанным рассеянием света в крыле Рэлея. К упомяну‑ тым преимуществам можно отнести следующее: • относительная простота эксперимента; • высокий, по сравнению со спонтанным рассеянием в крыле Релея, уровень полезного сигнала; • высокий, особенно по сравнению с нейтронографией, уровень энергетического (спектрального) разрешения; • возможность, вследствие когерентного характера рассеяния, выделения в регистрируемом сигнале со‑ ставляющих, относящихся к медленным переориента‑ циям крупных молекулярных фрагментов. 68

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Последняя возможность отсутствует в традиционных подходах к измерению фрактальной размерности. Особый интерес вызывает возможность регистрации низкочастотных спектров растворов белков в воде, то есть в естественной для биологических молекул среде. Раство‑ рение белка сопровождается проявлением избирательного свойства образовывать комплексы только с параизомером молекулы воды. Такая спин-селективная адсорбция дает возможность исследовать свойства мембранного белка аквапорина, ответственного за пропускание молекул воды в клетку, открытие которого отмечено Нобелевской пре‑ мией [33]. Прикладной аспект обнаруженных низкочастотных резонансов в воде очевиден. Отметим возможность ре‑ зонансного воздействия СВЧ-излучений и средств мобиль‑ ной связи с частотой ~1,8 ГГц на биообъекты. Это следует из того, что молекулы воды и гидроксила имеют вращатель‑ ные резонансы на частотах 0,072 см‑1 (2,16 ГГц) и 0,057 см‑1 (1,72 ГГц), которые близки к частотам СВЧ-устройств.

Выводы Таким образом, впервые с помощью спектроскопии когерентного четырехфотонного рассеяния лазерного излучения в нескольких жидкостях (CCl4, Н2О, D2O, Н2О2) в субмиллиметровом диапазоне длин волн (0–100 см‑1) об‑ наружены узкие резонансы, частоты которых с точностью до ширины аппаратной функции спектрометра совпадают

с частотами вращательных переходов основного электрон‑ ного и колебательного состояний соответствующих моле‑ кул. При этом в спектре воды отчетливо регистрируются резонансы, относящиеся к линиям орто- и параизомеров основного изотопа молекулы Н2О в газовой фазе. Резонансный вклад когерентных либраций в сигнал че‑ тырехфотонного рассеяния существенно возрастает при переходе от воды к раствору белка. Механизм этого явле‑ ния до конца не ясен, однако можно предположить, что наличие молекул белка в растворе приводит к нарушению исходной топологии сетки водородных связей в воде, уве‑ личивая концентрацию слабо связанных молекул.

Обнаружено, что молекула белка в растворе селек‑ тивно взаимодействует с парамодификацией молекулы Н2О. Данное явление дает возможность интерпретировать избирательность воздействия микроволнового излучения на биологические объекты [29] и в перспективе разрабо‑ тать новый класс лазерных биотехнологий. Другая воз‑ можность использования обнаруженного здесь явления состоит в создании и развитии технологий кавитационного выделения орто- спинизомеров молекулы воды с целью разработки новых видов лекарственных препаратов.

ЛИТЕРАТУРА 1. Eisenberg D. The Structure and Properties of Water / D. Eisenberg, W. Kauzmann. – Oxford: Oxford University Press, 1969. 2. E. Walley, in: The hydrogen bond / eds. P. Schuster and G. Zudel. – Amsterdam: North-Holland. – 1976. – Ch. 29. 3. Mazzacurati V., Benassi P. // Chem. Phys. – 1987. – V. 112. – P. 147–153. 4. De Santis A., Sampoli M., Mazzacurati V., Ricci M. // Chem. Phys. Lett. – 1987. – V. 33. – P. 381–385. 5. Brown K.G., Erfurh S.C., Small E.W., Peticolas W.L // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. – 1972. – V. 69. – Pp. 1467–1469. 6. Genzel L., Keilmann F., Martin T.P., Winterling G., Yacoby Y., Fronlich H., Makinen M.W. // Biopolymers. – 1976. – V. 15. – Pp. 219–225. 7. Bunkin A.F., Lyakhov G.A., Nurmatov A.A., Rezov A.V. // Phys. Rev. B. – 1995. – V.52. – № 13. – Pp. 9360–9363. 8. Bunkin A.F., Nurmatov A.A., Pershin S.M., Vigasin A.A. // Journal of Raman spectroscopy. – 2005. – V. 36. № 2. – Pp. 145–147. 9. Shen Y.R. The Principles of Nonlinear Optics. – New York: Willey, 1984. 10. Ахманов С.А., Коротеев Н.И. Методы нелинейной оптики в спектроскопии рассеяния света. – М.: Наука, 1981. 11. Bartolli F.J., Litovitz T.A., Chem J. // Phys. – 1972. – V. 56. – P. 413. 12. O’Reilly D.E., Peterson E.M., Scheie C.E., Chem J. // Phys. – 1974. – 60. – P. 1603. 13. Rothman L. et. al. // J. Quant. Spectr. Radiant. Transfer. – 2005. – V. 96. – P. 139. // www.elsevier.com/locate/jqsrt 14. Oka T. // Adv. At. Mol. Phyas. – 1973. – V. 9. – P. 127. 15. Tikhonov V.I., Volkov A.A. // Science. – 2002. – V. 296. – P. 2363. 16. Bunkin A.F., Nurmatov A.A. // Laser Physics. 2003. – V. 13. P. 328. 17. Raman Spectroscopy of Gases and Liquids / ed. A.Weber. – Berlin-Heidelberg-New York: Springer-Verlag, 1979. 18. Tse W.S., Lin S.J. // Chinese Journal of Physics. – 1987. – V. 56. – P. 581. 19. Вукс М.Ф. Электрические и оптические свойства молекул и конденсированных сред. – Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. 20. http://spec.jpl.nasa.gov 21. Быков А.Д., Синица Л.Н., Стариков В.И. Экспериментальные и теоретические методы в спектроскопии молекул водяного пара. – Новосибирск: Изд-во СО РАН. – 1999. – 376 с. 22. Волькенштейн М.В., Ельяшевич М.А., Степанов Б.И. Колебания молекул. – М.: ГИТТЛ, 1949. – Т. 2. 23. Avila G., Tejeda G., Fernandez J., Montero S. // J. Mol. Spectr. – 2003. – V. 220. – P. 259. 24. Potekhin S.A., Khusainova R.S. // Biophisical Chemistry. – 2005. – V. 118. – P. 79. 25. Walrafen G.E., Chem J. // Phys. – 1966. V. 44, P.1547; Walrafen G.E. // J. Phys. Chem. – 1990. – V. 94. – P. 2237. 26. O’Reilly D.E. // J. Chem. Phys. – 1973. – V. 60. – P. 1607. 27. Berg M.A. // J. Chem. Phys. – 1999. – V. 110. – P. 8577. 28. Gaiduk V.I., Gaiduk V.V. – J. McConnell Physica A. – 1995. – V. 222. – Pp. 46–62. 29. Бецкий О.В., Девятков Н. Д., Кислов В. В. Биомедицина и радиоэлектроника. – 1998. – № 4. – Т. 13. 30. Fractals in Physics / Edited by L. Pietronero and E. Tosatti. – Amsterdam: North-Holland, 1986. 31. Alexander S. //Phys. Rev. B. – 1989. – V. 40. – Pp. 7953–7965. 32. Bunkin A.F., Chikishev A.Yu., Gorchakov A.P., Nurmatov A.A., Pershin S.M. // Laser Physics. – 2005. –V. 15. – P. 707. 33. Murata K., Mitsuoka K., Agre P. et al. // Nature. – 2000. – V. 407. – P. 599.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

О ВОЗМОЖНОСТЯХ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРЫ ВОДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИНХРОТРОННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ Вода обладает аномальными физико-химическими свойствами, которые к настоящему времени не имеют удовлетворительного объяснения. За последние десятилетия создано значительное количество теорий структуры воды, и многие из них удачны. Несмотря на имеющиеся противоречия, некоторые их положения могут быть приняты и сведены в общую картину. Однако пока область исследований структуры воды полна неясностей и противоречий. Современные эффективные методы исследований, позволившие разобраться в структуре таких сложных биомолекул, как ДНК и миоглобин, не дали столь положительных результатов при изучении структуры воды. Если предположить, что при обычных температурах в воде происходит постоянное динамическое изменение характера взаимодействия между молекулами, то необходимо искать новые методологические подходы исследований в этой области. АО «Концерн «Моринсис-Агат»* Москва В.В. Кобылянский * координатор Технологической платформы «Освоение океана»

10-1

Мощность излучения, Вт/(Å ⋅ ma)

Синхротронное (магнитотормозное) излучение (СИ) – это электромагнитное излучение ультрарелятивистских электронов (позитронов), движущихся в магнитном поле по криволинейным траекториям, поляризованное в плоскости орбиты заряженной частицы. Интенсивность СИ в сотни раз превышает интенсивность излучения рентгеновской трубки и, поэтому, уже с 70 –х годов прошлого века применяется для структурного анализа веществ. СИ ультрарелятивистского электрона сосредоточено в плоскости орбиты и благодаря релятивистским эффектам является остронаправленным. В каждый момент излучение заключено в конусе с углом раствора 1/g и направлено по касательной к траектории в точке излучения (g – релятивистский фактор, g = E /m0 ⋅ c2). Благодаря острой направленности излучение приходит в точку наблюдения в виде короткого импульса. Эффект Доплера приводит к тому, что максимум мощности излучения приходится не на частоту обращения электрона по орбите, а смещен в область более высоких частот. Спектр излучения для ускорителя ВЭПП– 3 приведен на рисунке 1.

10-2

10-3 Be=600 мкм 10-4 10-1

Длина волны, Å

Рис. 1. Интенсивность СИ (ВЭПП-3) [2]

АНОМАЛЬНЫЕ ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ВОДЫ [7, 19]

Большая интенсивность источников синхротронного излучения позволяет проводить спектроскопические исследования с экстремально высоким спектральным разрешением при более коротких экспозициях. Использование поляризационных свойств СИ позволяет исследовать пространственную анизотропию объектов. Дифрактометрия с использованием синхротронного излучения позволяет подойти на новом качественном уровне к решению следующих проблем: регистрации дифрагированного излучения при больших и малых импульсах отдачи (больших и малых дифракционных углах), регистрации дифракционных картин с высоким угловым разрешением и реализации метода аномального рассеяния (определение в структуре положений атомов с близкими атомными номерами) для широкого ряда элементов, благодаря непрерывному гладкому спектру СИ в диапазоне энергий фотонов.

Описание техники эксперимента Ниже приведено описание одного из экспериментов по использованию синхротронного излучения для изучения структуры морской воды. Работа была выполнена в Институте ядерной физики СО РАН (Новосибирск); теперь это Сибирский международный центр СИ при ИЯФ СО РАН и ИАЭ им. И. В. Курчатова. Источником синхротронного излучения служил ускоритель-накопитель на встречных электрон-позитронных пучках – ВЭПП‑3 с энергией 2,2 ГэВ и временем жизни пучка на орбите 30 000 с. Для проведения экспериментов использовался дифрактометр 0–20°, установленный на 2‑м канале ВЭПП‑3 [2]. Синхротронное излучение ВЭПП‑3 имеет широкий спектральный состав от 0,2 до 2Å. Максимум интенсивности приходится на длину волны 1,5Å. По соображениям радиационной безопасности, расстояние L – длина канала от ускорителя (источника СИ) до специально оборудованного бункера, где располагается дифрактометр (рис. 2), составляет 10 метров (чем меньше длина канала, тем меньше горизонтальный размер пучка синхротронного излучения). Угловая расходимость пучка СИ, благодаря его релятивистскому сжатию вблизи плоскости электронной орбиты незначительна, как в горизонтальной плоскости электронной орбиты, так и вертикальной. Увеличение L нежелательно, поскольку плотность потока фотонов на образец снижается по квадратичной зависимости. Спектральная ширина падающего на образец излучения – ∆λ – зависит от угловой расходимости монохроматизированного пучка в плоскости электронной орбиты, от ограничения диапазона углов скольжения δ0°hkl (расходимость дифрагирующего излучения кристаллографической плоскостью (hkl) кристалла-монохроматора при монохроматизации) и от нерегулярностей, как структуры кристалла-монохроматора (мозаичности), так и исследуемого образца (∆dhkl). Связь дисперсии ∆λ с угловой расходимостью δ0° представляется как ∆λ=λ ⋅ ctg0 ⋅ δ0°. Угловое разрешение дифракционных отражений в горизонтальной (SX) и вертикальной (SZ) плоскостях, если пренебречь пространственным разрешением детектора и ограничениями дифракции по причине малости исследуемых образцов, определяется спектральной шириной ∆λ [1]: ;

Рис. 2. Дифрактометр: а – гониометр + столик, на котором крепится исследуемый объект и трубка, откуда выходит пучок СИ; б – трубка и столик крепления проб с электромоторами крупным планом 72

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

; где 2δx и 2δz – параметры размера источника излучения – поперечного сечения пучка электронов в плосткостях X, Z и L – расстояние, на котором находится входная диафрагма, передающая изображение пучка, как в камере обскура. Заметим, что в горизонтальной плоскости разрешение хуже, чем в вертикальной, в силу того, что горизонтальный размер пучка в 10 раз больше вертикального (вертикальный

Монохроматор 2 Детектор Орбита накопителя Монитор

Диафрагмы 1, 2

Ве

Пучок СИ Образец Блок первого монохроматора

Рис. 3. Геометрическая схема дифрактометра 0–20° Брегга-Брентано размер электронного сгустка в точке излучения накопителя – порядка 0,1 мм, что позволяет реализовать бесщелевую схему коллимации – пучок до монохроматора горизонтальными щелями не коллимируется). Монохроматизация, ограничивая диапазон углов отражения дифрагируемого полихроматического излучения λ от 0,2Å до 2Å на межплоскостном расстоянии dhkl кристалла-монохроматора Si, позволяет выделить λ=1,5406Å с точностью ∆λ/λ=4⋅10-4. Для монохроматизации используется плоский кристалл. Синхротронное излучение обладает высокой степенью поляризации в плоскости орбиты электронов. В связи с этим установка плоскости монохроматора осуществляется перпендикулярно плоскости орбиты, и геометрическая схема дифракции собирается в горизонтальной плоскости, а одномерное детектирование интенсивности дифракционной картины I (20°) выполняется в вертикальной плоскости.

Регистрация дифракционной картины осуществляется сцинтилляционным детектором (СРС‑1) или однокоординатным детектором: пропорциональная камера с катодом, распределенным в виде линии задержки импульсов, с длиной входного окна 100 мм, разрешением детектора 0,1 мм, максимальной частотой загрузки 250 кГц. Величина амплитуды импульса на выходе конвертора соответствует координате зарегистрированного детектором кванта. Вращение образца осуществляется шаговым двигателем. Один шаг двигателя соответствует повороту образца на 0°–10-3 град., при схеме регистрации дифракционной картины 0°–20° Брегга-Брентано. Геометрическая схема автоматического 0°–20° дифрактометра с монохроматизацией как падающего, так и дифрагированного излучений, представлена на рисунке 3. Для юстировки 0°–20° дифрактометра на горизонтальной оси гониометра уста-

Характеристики анализируемых проб морской воды

Таблица 1

Проба №1

Проба №2

Проба №3

Проба №4

Место/координаты

Охотское море 23°00’с.ш. 146°27’в.д.

Атлантический океан 41°42’с.ш. 49°41’в.д.

Японское море 42°20’с.ш. 132°46’в.д.

Черное море Феодосийский залив

Глубина (от поверхности)

1750 м

50 м

1м

Соленость

34,45 о/оо

35,6 о/оо

34,5 о/оо

17,0 о/оо

Температура

2,37 °C

15 °С

20,5 °С

22 °С

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

навливаются монохроматор – источник излучения, после него горизонтальная щель, держатель образца (приставка ГП‑1 от промышленного дифрактометра типа ДРОН), образец и детектор. Сначала они устанавливаются визуально по люминесцентному экрану, затем, согласно показаниям детектора, выполняется располовинивание пучка с учетом того, что дифракция возникает над поверхностью образца. Наконец, на основании отражения dhkl от контрольного кристалла, убеждаются, что оно симметрично и соответствует значению положения 20°hkl, согласно nλ=2dhklsin0°hkl. Юстировка выполняется аналогично юстировке промышленного дифрактометра. Современные дифракционные эксперименты осуществляются с использованием сложного комплекса ядернофизической аппаратуры; автоматизированное управление экспериментом на данной станции ВЭПП–3 осуществляется с помощью специальной программы «Дифрактометр».

Экспериментальные результаты

в Рис. 4. Кювета в разобранном и собранном состоянии 74

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

Анализу были подвергнуты четыре образца морской воды, отобранные в разное время в различных районах Мирового океана, и, для сравнения, проба бидисциллята. Сведения о пробах, подвергнутых анализу, представлены в таблице 1. Для размещения образцов воды в дифрактометре была разработана специальная кювета (рис. 4). Объем воды в кювете ~3,53 мл. Каждый образец воды измерялся трижды: 1. при комнатной температуре; 2. в замороженном состоянии при температуре воды, близкой к 0 °C. Регистрация дифракционной картины осуществлялась до исчезновения рефлексов (δ-образные пики на кривых рассеяния), которые свидетельствуют о завершении таяния льда в процессе измерения; 3. после полного восстановления водного состояния (снова при комнатной температуре) проводилась регистрация третьей дифракционной картины. На рисунках 5 и 6 приведены результаты измерений проб воды из таблицы. В целом можно отметить, что дифракционные картины всех образцов, полученные для водного состояния (до замораживания и для талой воды), мало отличаются друг от друга. Не видно существенного отличия между соленой (морской) водой и бидисциллятом. Это хорошо видно на рисунке 7 – различия в величинах углов рассеяния, на которые приходятся основные максимумы дифракционных картин, незначительны. Основное отличие в дифракционных картинах имеет место для замороженного состояния. Прежде всего в этих распределениях отсутствуют пики при углах 0°1=28° и 0°2=40°, характерные для жидких образцов при комнатной температуре. В картинах присутствуют два пика, сдвинутые в сторону больших углов и выраженные с разной степенью достоверности.

Инт., имп./сек. Черное море

Инт., имп./сек.

Атлантический океан 200 Исходная

200 Исходная 0 20 30

0 200

20 30

90 100 110 120

200 Талая

Талая 0

0 20 30

90 100 110 120

Лед

200

20 30

90 100 110 120

200

Лед

0 20

80 90

100 110 120

20°(λ=1,49Å)

80 90

100 110 120

20°(λ=1,49Å)

Рис. 5. Экспериментальные дифракционные картины, полученные на образцах №2 и №4

Инт., имп./сек.

Охотское море

200

Японское море

200

Исходная

Исходная 0 200

0 20 30

90 100 110 120

200

20 30

90 100 110 120 Талая

Талая 0

0 20 30

90 100 110 120

200

Лед

20 30

90 100 110 120 Лед

200

0 20

80 90

20°(λ=1,49Å)

100 110 120

80 90

100 110 120

20°(λ=1,49Å)

Рис. 6. Экспериментальные дифракционные картины, полученные на образцах №1 и №3 No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

i(S)

28.5, 41.4, 66.7 Бидисциллят

203 205, 212 204, 300 213 205, 106

100 101 002 102 110 103 112

Инт., имп./сек.

0,4 0,2

200

20 30

28.0, 41.1, 60.3

90 100 110 120

Японское море

0 0 20 30

90 100 110 120

200 28.5, 40.6, 62.1

Атлантический океан

0 200

0 20 30

90 100 110 120 3

27.8, 39.7, 64.3 Черное море 0 200

20 30

90 100 110 120

27.7, 40.2, 63.5

Охотское море

H2O (25 °С)

-0,2 -0,4

0 20

80 90

100 110 120

Рис. 7. Сравнение дифракционных картин от разных проб при одинаковой температуре

Обсуждение результатов Наличие по крайней мере трех пиков на дифракционных картинах проб морской воды означает, что рассеяние синхротронного излучения происходит не на одиночных молекулах воды, а на некоторых молекулярных образованиях. В противном случае дифракционная картина имела бы форму β-спектра с максимумом, соответствующим среднему расстоянию между молекулами. Видно, что дифракционные картины замороженной (или почти замороженной) воды соответствуют гексагональной структуре льда. Это следует из сравнения положения пиков на рисунках 5, 6 и рисунке 8 (кривые 5–8), а также интерференционной составляющей штрих-рентгенограмм льда [12]. По-видимому, холодная вода (около 0 °C) имеет, в основном, гексагональную структуру, которая с увеличением температуры разрушается и практически полностью исчезает при температуре максимальной плотности воды, переходя в структуру тетраэдров. Изменение плотности воды от 0° до 4 °C и далее хорошо согласуется с этим, так как плотность гексагональной структуры меньше, чем плотность воды состоящей из тетраэдров. 76

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

-0,5 -0,6 -1,0

5 6 S, Å-1

Рис. 8. Кривые интерференционной части дифракционной картины воды (молекулярной интенсивности рассеяния): 1 – экспериментальная; 2–8 – теоретические, рассчитанные для различных фрагментов, структуры гексагонального льда; 9 – штрих-рентгенограмма гексагонального льда [12]

Обсуждение материалов, приведенное ниже, позволяет предположить, что в жидком состоянии при существенно положительных температурах форма дифракционной картины может быть удовлетворительно объяснена, если минимальные молекулярные образования в воде имеют форму тетраэдра с расстоянием 2,9Å между атомами кислорода и ~50% этих тетраэдров связаны между собой в более значительные кластеры. Структурная информация, получаемая различными исследователями, извлекалась, в основном, из функции радиального распределения атомов, полученной после

Фурье-преобразования дифракционной картины, а самим дифракционным картинам не уделялось непосредственное внимание. В то же время известно, что Фурье-преобразование дифракционных картин вносит ряд математических ошибок в функцию распределения атомов вследствие обрыва дифракционной информации со стороны больших и малых углов рассеяния [14], некорректности нормировки дифракционных картин [15], неверного выбора шага интегрирования [14] и т. п. В связи с этим, по нашему мнению, следует по возможности более полно извлекать структурную информацию об изучаемом веществе непосредственно из дифракционной картины, то есть из первых принципов. Как правило, обсуждение полученных результатов при изучении структуры воды выполняется путем сравнения экспериментальных данных по радиальному распределению с теоретическими результатами, полученными путем моделирования. В частности, в работах [15, 16, 17] реализованы расчеты дифракционных картин по конкретной модели пространственного строения. Дифракционные картины рассчитываются для случая независимо дифрагирующих друг от друга структурных единиц, другими словами, молекулярных образований, состоящих из N атомов. Такие образования могут быть различны как по величине, так и по форме. Возможно сравнение рассчитанных дифракционных картин от наночастиц, отличающихся по количеству атомов в них, с целью установления изменения дифракционной картины с увеличением или уменьшением размеров частицы. Координаты атомов поли и нанокристаллов льда различной протяженности в пространстве рассчитывались на компьютере [5] трансляцией элементарной ячейки в 3-мерном пространстве, согласно известным для поликристаллического состояния параметрам элементарных ячеек [12], координатам атомов в них, а также пространственным группам симметрии [11]. На рисунке 8 сопоставлена интерференционная часть дифракционных картин, полученных в результате расчета для выделенных фрагментов – тетраэдров (кривые 2–4), гексагонов (5–8) и штрих-рентгенограммы гексагонального льда (9) с экспериментальной кривой интенсивности для жидкой воды. Первый максимум (головное отражение воды) на теоретических кривых по месторасположению не совпадает с максимумом на экспериментальной кривой, а находится в малоугловой области рассеяния. Второй максимум (плечо на головном максимуме со стороны больших дифракционных углов) сдвинут в область больших углов и более интенсивен по сравнению со вторым максимумом воды. Последующие максимумы также не имели должного соответствия с экспериментальной дифракционной картиной воды. В то же время теоретические кривые интенсивности для молекулярных образований, построенных на основе структуры гексагонального льда, хорошо согласуются со штрих-рентгенограммой последующего (рис. 8, кривая 9). При этом чем больших размеров берется нано-

i (s) 0,8 0,6 0,4 0,2 4

3 0

2 0

1 0

5 0 -0,2 –а –б –в

-0,4 -0,5 -0,6 -1,0

5 6 S, Å-1

Рис. 9. Дифракционные составляющие картины вод: 1 – экспериметальная; 2 – рассчитанная внутримолекулярная составляющая; 3 – выделенная из эксперимента межмолекулярная составляющая; 4 – рассчитанная по модели твердых сфер в приближении Поркуса-Йевика [16, 17] межмолекулярная составляющая; 5 – суммарные теоретические, рассчитанные при различной ориентации тетраэдров

кристалл, тем отчетливее проявляются детали дифракционной картины гексагонального льда (лед Ih). Обращает на себя внимание тот факт, что экспериментальная одномерная дифракционная картина жидкой воды имеет «синусоидальный» характер, начиная с s≈2,5Å-1. No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

Экспериментальная кривая интенсивности для жидкой воды является сложной функцией, и разбиение ее на составляющие – при s≤2,5Å-1 и при s>2,5Å-1– представляет задачу, которая пока удовлетворительно не решена. Структурные исследования нанокристаллических веществ дифракционными методами показывают, что в дифракционной картине первое, самое сильное по интенсивности, отражение несет информацию о расстоянии между ближайшими молекулярными образованиями (s≤2,5Å-1), а площадь указанного пика – за число рассеивающих центров, окружающих образование, выбранное центральным. Следующие дифракционные пики, затухающие по интенсивности, ответственны за пространственное расположение молекул воды в упомянутом молекулярном образовании (s≥2,5Å-1). Как видно из рисунка 9, внутримолекулярная составляющая экспериментальной дифракции (кривая 2) хорошо описывается интерференционной частью дифракционной картины молекулярного образования, состоящего из четырех расположенных по тетраэдру молекул воды с расстояниями 2,9Å между атомами кислорода. Заметим, что если бы молекулярный кластер представлял собой тетраэдр гексагонального льда, состоящий из пяти молекул воды, отражения внутримолекулярной дифракции на больших углах рассеяния рассчитанной дифракционной картины должны были бы иметь сложный характер и отличаться от экспериментальных. Основанием для представления молекулярного образования воды тетраэдром с ребрами 2,9Å служили известные представления о химической водородной связи H‑O: H [18]. При переходе льда в состояние жидкой воды меньшая часть таких химических связей разрушается, но большая – искажается. Искажение основано на свойствах водородных связей, их способности как образовывать «вилочковые» водородные связи, так и искажаться. Химическая связь образуется двумя зарядами: один 78

Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7)

от донора H, другой – от акцептора O. Линейность связи, например в случае O1‑H: O2, нарушается как по линии от одной молекулы воды O1 к другой O2 до 20–30°, так и в случае связи H1‑O: H2 от одной молекулы до другой до 90°. Заметим, что присутствие H между O не влияет на длину связей между O, связанными водородными связями, то есть r (O‑H: O) = r (O‑O), поскольку известно, что водородные ядра не влияют на величины теплоты и температур кипения в случаях H2O и D2O, которые близки. В работах [16,17] было показано, что экспериментальная дифракционная картина для воды удовлетворительно совпадает с теоретической, если молекулярные образования в воде имеют форму тетрамеров, составленных из расположенных по тетраэдру четырех молекул воды. При этом диаметр тетрамерного образования составляет 3,56Å, эффективная плотность 0,017 обр/Å3. Значение диаметра 3,56Å соответствует диаметру сферы, описывающей тетрамерное образование с расстояниями 2,9Å между атомами кислорода. В заключение следует обратить внимание на методические оплошности, допущенные при постановке обсуждаемого эксперимента: а) образцы воды необходимо было замораживать естественным образом (не в жидком азоте); б) измерения должны были быть направлены на регистрацию динамической картины, то есть фиксацию изменений в образце со временем, особенно в области температур от 0 °С до 5 °С; в) необходимо добиться лучшей статистики измерений, чтобы уверенно фиксировать изменение в высоте пиков и расстоянии между ними; г) необходимо фиксировать изменение температуры образца в процессе измерений; д) кроме этого очевидно, что далеко не в полной мере использованы возможности моделирования.

ЛИТЕРАТУРА 1. Дифрактометрия с использованием синхротронного излучения / Под ред. Кулипанова Г.Н., Рецензенты Ю.Т. Павлюхин, Г.С. Юрьев. – Новосибирск: Издательство «Наука», СО РАН, 1989. – 144 с. 2. Отчет Сибирского Международного центра СИ за 1991-1992 гг. / Науч. Ред. Мезенцев Н.А. – Новосибирск: Издательство ИЯФ СО РАН, 1993. – 308 с. 3. Юрьев Г.С., Косов А.В. и др. Структурный анализ веществ с использованием синхротронного излучения / Международный семинар «Проблемы моделирования и развития технологии получения керамики», Бишкек, 1-4 сентября 2005 года. – Кыргизско-Российский Славянский университет. – С. 77-89. 4. James R.W. The Optical Principles of the Diffraction of X-ray, Bell, London, 1950. В переводе: Оптические принципы дифракции рентгеновских лучей. – М.: Иностранная литература, 1950. – 572 с. 5. Юрьев Г.С., Пирогов Б.Я., Маренкин С.Ф. и др. Структурный анализ поликирсталлических наноматериалов с использованием синхротронного излучения / Материалы Международной научно-технической конференции «Межфазная релаксация в полиматериалах». – Полиматериалы. – М.: МГИРЭиА, 2003. – С. 229-229. 6. Зацепина Г.Н. Физические свойства и структура воды. - М.: МГУ, 1998. 7. Hofacker L., Z. Electrochemistry, 61,1048, 1957. 8. Фок М.В. Краткие сообщения по физике. – ФИАН, 2002. - №3. – 28 с. 9. Самойлов О.Я. Структура водных растворов и гидратация ионов. – М.: АН СССР, 1957. 10. Самойлов О.Я. Координационное число в структуре некоторых жидкостей // Журн. Физ. Хим. – 1946. - №20. – С. 1411-1414. 11. Narten A.H., Danford M.D., Levy H.A. X-ray diffraction study of liquid water in the temperature range 4-200°C. // Disc. Faraday Soc. – 1967. – №43. – P. 97-107. 12. Американская картотека дифракционных отражений веществ – JCPDS-DIA. 13. Shallcross F.V., Carpentor G.B. X-ray Diffraction study of the Cibi-Phase of ice // J.Chem. Phys. – 1957. – V.26. - №4. – P. 782-784. 14. Юрьев Г.С., Брусенцев Ф.А. О влиянии некоторых ошибок эексеримента на кривую радиального распределения атомов // Журн. Структ. Хим. – 1968. – Т.9. - №2. – С. 336-338. 15. Воробьев Ю.Н., Юрьев Г.С., Яхин В.С. и др. Методики исследования жидкости. I. Метод согласованной нормировки дифракционной интенсивности. – Деп. ВНИТИ №2328-74. – С. 36. 16. Воробьев Ю.Н., Юрьев Г.С., Яхин В.С. Методики исследования жидкостей. II. Асимптотическая форма структурного фактора при больших импульсах отдачи и расчет функции радиального распределения. – Деп. ВИНИТИ №2329-74. – С. 43. 17. Thiele E. Equation of state for hard spheres // J. Chem. Phys. – 1963. – V.39. - №2. – P. 475-479. 18. Хорн. Р. Морская химия. – М.: Мир, 1972. 19. Sverdrup H.U., Johnson M.W., Fleming R.H. The Oceans, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1942.

No. 1 (7) / 2015, Морские информационно-управляющие системы

ВЛИЯНИЕ ЦИКЛОНОВ НАД КАМЧАТКОЙ

НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОНОВ

В ИОНОСФЕРЕ

Интерес к исследованиям ионосферных возмущений обусловлен их влиянием на устойчивость работы коммуникационных и навигационных систем. Ионосферные возмущения возникают как в периоды повышения солнечной активности, так и во время интенсивных метеорологических процессов. Атмосфера в целом является динамической системой, в которой вариации ионосферных параметров не могут быть объяснены без учета влияния нижележащих слоев атмосферы. Предполагается, что такие атмосферные явления, как циклоны, могут оказывать заметное влияние на состояние ионосферы.

ФГБУН Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН*,

ОАО «Российские космические системы», Москва

Камчатский край А.А. Романов В.В. Богданов, А.В. Кайсин, А.Л. Полюхова

*участник технологической платформы «Освоение океана»

Опубликован ряд статей, посвященных изучению воз‑ можного влияния тропических циклонов на разные слои ионосферы (см., например, [1]). В названной публика‑ ции было показано, что на расстоянии порядка 3000 км от центра циклона концентрация электронов в ионосфе‑ ре падает. Цель нашего исследования – поиск влияния зимних циклонов на параметры ионосферы на основе данных, которые получены методом томографического зондирования средствами недавно созданной цепи то‑ мографических станций, расположенных на полуострове Камчатка. Важной особенностью эксперимента, в отличие от [1], является расположение станций непосредственно в районе действия циклонов. Наблюдение за состоянием ионосферы велось средствами автоматического зондирования с использованием низкоорбитальных навигационных космических аппаратов в условиях пониженной сейсмичности. Приемные станции были расположены в меридиональ‑ ном направлении полуострова Камчатка в селах Пара‑ тунка, Мильково и Эссо. Показано, что при прохождении ночных циклонов 18 января, 3 и 17 февраля 2013 года над Камчаткой, в области над их эпицентрами происходило синхронное повышение электронной концентрации по сравнению с ближайшими днями без циклонов. С ростом широты, то есть по мере удаления от центра циклона, концентрация электронов в сравнении со спокойными днями уменьшалась. Работа выполнена в рамках целевой программы ДВО РАН «Спутниковый мониторинг Дальнего Востока для проведения фундаментальных научных ис‑ следований ДВО РАН» и проекта по Программе Президиу‑ ма РАН № 12–1‑P22–01.

Рис. 1. Схема расположения станций приема и распространения зондирующего сигнала

Результаты радиотомографического зондирования ионосферы Радиотомографическое зондирование ионосферы (F‑слоя атмосферы) проводилось над территорией полу‑ острова Камчатка с помощью лучевой радиотомографии. Задачи лучевой радиотомографии решались на практике с помощью искусственного спутника Земли и несколь‑ ких приемников, которые располагались в плоскости пролета спутника. В качестве источников когерентного сигнала использовались низкоорбитальные навигацион‑ ные спутники типа «Космос», что позволяет восстановить вертикальное распределение электронной концентрации вдоль трассы пролета спутника с хорошим разрешением: 25 км по высоте и 50 км по ширине. Наземные приемни‑ ки сигналов, как уже сказано выше, расположены в селах Паратунка, Мильково, Эссо (рис. 1) в субмеридиональном направлении (158,33° в. д.), что обусловлено углом накло‑ нения орбиты спутников (83°). Приемные станции работа‑ ли в автоматическом режиме. Томографическая реконструкция представляет собой обратную задачу. По данным о полном электронном со‑ держании вдоль пути распространения сигнала «прием‑ ник-спутник» необходимо было восстановить функцию пространственных переменных в узлах заданной сет‑ ки [2, 3]. При этом интегральной характеристикой при зондировании ионосферы являлась полная фаза радио‑ сигнала, пропорциональная полному электронному содер‑ жанию вдоль распространения сигнала. Из-за сложностей с определением начальной фазы был выбран метод фазо‑ разностной томографии, основанный на использовании производной фазы, который является более чувствитель‑ ным к относительно малым неоднородностям концентра‑ ции электронов, вносящих незначительный вклад в фазу и значительный – в ее производную. Далее по набору изме‑ нений интегральной характеристики была сформирована и решена система алгебраических уравнений. Для исследования отобраны циклоны, прошедшие над Камчаткой за период с января по февраль 2013 года (см. та‑ блицу 1) в условиях спокойной и умеренно спокойной магнитной обстановки (K≤17). В период их прохождения в камчатском регионе отсутствовали сильные землетрясе‑ ния. Это дает возможность надеяться, что если существуют эффекты влияния циклонов на ионосферу, то это влияние не будет замаскировано ионосферными возмущениями другой природы. В левой половине таблицы 1 приведены дата прохождения циклона, время пролета спутника, сум‑ марный на эту дату трехчасовой индекс магнитной актив‑ ности (Kp) по магнитной станции «Паратунка». Во второй половине таблицы представлена информация ближайшего дня без циклона, с которым сравнивалось распределение электронов. Время пролета спутника в опорный день выби‑ ралось по возможности максимально близким ко времени пролета в день циклона. 81

а)

б) б) Рис. 2. Циклон 18.01.2013 г. а) Ветер восточного направления достигал 30 м/с на высоте 5 км. Эпицентр циклона располагался в южной части полуострова на ~ 48° с.ш. b) Наблюдается турбулизация ионосферной плазмы с ярко выраженным плазменным образованием в интервале 48°–49° с.ш. и высот 290–330 км с ростом широты

с) Рис. 3. Разрез распределения плотности электронов в ионосфере для циклона за 18.01.2013 г. в 16:00 UT (04:00 LT) (зеленая линия) для трех широт в сравнении с опорным днем 12.01.2013 г. (черная линия) Таблица 1

День с циклоном

День без циклона

Дата

Время пролета спутника, UT

Суммарный Kpиндекс

Дата

Время пролета спутника, UT

Суммарный Kpиндекс

18.01.2013