МАТЕМАТИКА, ФИЗИКА, ХИМИЯ, ИНФОРМАТИКА › files › vestnik ›...

МАТЕМАТИКА, ФИЗИКА ISSN 1561-4212. «ВЕСТНИК ВКГТУ» № 3, 2012.

ХИМИЯ, ИНФОРМАТИКА

43

М АТЕМ АТИ К А, ФИ ЗИ К А,ХИ М И Я, И Н ФОРМ АТИ К А

УДК 004.424 Н.С. Землянухин, Д.Н. Зырянов, Т.Г. Балова ВКГТУ им. Д. Серикбаева, г. Усть-Каменогорск

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОЦЕНКИ И МОНИТОРИНГА ВЫПОЛНЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ И ПРОГРАММ

Реализация инновационных, индустриальных и инфраструктурных проектов и про-

грамм является основой качественного развития экономики Республики Казахстан, что определяет особую значимость процедур экспертизы и сопровождения инновационных проектов.

Существующие методики экспертизы и оценки инновационных проектов, как правило, состоят из нескольких этапов и представляют собой трудоёмкий процесс, связанный с трудностями организации работы экспертов.

Не менее острой проблемой при оценке инновационных проектов является разнород-ность критериев, по которым производится процедура оценки проекта. К тому же, требо-вания, предъявляемые к проектам, могут изменяться от этапа к этапу, поскольку на раз-ных этапах реализации проекты могут финансироваться разными организациями [1].

Разнородность критериев оценки инновационных проектов и их качественная природа приводит к тому, что задача оценки инновационных проектов формализуется в классе слабоструктурированных задач, для решения которых требуются специальные математи-ческие методы.

Методы оценки инновационных проектов и программ. Общая постановка задачи оценки инновационных проектов предполагает разработку двух процедур:

– структуризации критериев оценки инновационных проектов; – определения значимости каждого критерия. Первая задача может быть решена путём разработки иерархической структуры крите-

риев. В работах [2] и [3] предлагается сначала оценивать коммерческую эффективность инновационных проектов (чистую приведенную стоимость, индекс доходности, внутрен-нюю норму доходности), затем для проектов, имеющих чистую приведенную стоимость больше нуля, оценивать «внутрихозяйственную эффективность реализации проекта», ко-торую предлагается оценивать по следующим основным группам:

– перспективность инновации на рынке; – возможность реализации; – эффективность инвестиций; – влияние на экономику предприятия. Данный подход учитывает только экономическую составляющую инновационного

проекта, не учитывая других факторов. Инновационный проект может иметь отрицатель-ный индекс чистой приведённой стоимости, но при этом характеризоваться значимым социальным эффектом.

В ходе проведенного исследования, опираясь на работы [4] и [5], была создана двух-

МАТЕМАТИКА, ФИЗИКА ХИМИЯ, ИНФОРМАТИКА ISSN 1561-4212. «ВЕСТНИК ВКГТУ» № 3, 2012.

44

уровневая иерархическая структура критериев оценки инновационных проектов. Первый уровень составляют укрупнённые агрегированные критерии по направлениям: – общественный и бюджетный успех проекта; – технологический успех; – экономический успех; – инновационная привлекательность; – конкурентоспособность (рыночный успех); – экологическая и социальная направленность проекта. Каждое из направлений включает в себя множество критериев второго уровня. К примеру, критерий «Технологический успех» включает в себя следующие критерии

второго уровня: – состояние разработки; – компетентность заявителя; – наличие команды квалифицированных специалистов; – техническая сложность (выполнимость) проекта; – доступность и эффективное использование внешней технологии; – научно-технический уровень проекта; – чёткость постановки цели и задач проекта; – обеспеченность проекта современным уровнем менеджмента инноваций. Для принятия решения с помощью подобной иерархии критериев, имеющих как коли-

чественные, так и качественные показатели, традиционно используется метод анализа иерархий (МАИ), реализация которого содержит несколько этапов [6].

На первом этапе каждому критерию и каждому направлению присваивается приори-тет, выраженный численно, причём, сумма приоритетов каждого уровня иерархии равна 1. Для определения приоритетов критериев используется матрица парных сравнений W размерности nn :

n

nnn

n

n

ww

ww

ww

ww

ww

ww

ww

ww

ww

W

21

2

2

2

1

2

1

2

1

1

1

,

где n – число оцениваемых критериев, отношение j

i

ww

– степень превосходства критерия

iw над критерием jw , nji ,1, . Для сравнения элементов используется девятибалльная шкала Саати [6]. Следующим этапом является расчёт вектора локальных приоритетов, характеризую-

щего значимость критериев. Расчёт вектора локальных приоритетов (весов критериев) nxxx ,,, 21 осущест-

вляется по формуле



45

n

i

n

n

j j

i

n

n

j j

i

i

ww

ww

x

1 1

1 .

При проведении парных сравнений мнения экспертов могут быть рассогласованными. Для определения величины согласованности мнений экспертов определяется индекс

согласованности (ИС) матрицы парных значений ИС = 1

max

nn

, где max - главное соб-

ственное значение матрицы парных сравнений. Для определения значения max необходимо умножить справа матрицу парных срав-

нений на вектор локальных приоритетов XWY , полученный вектор Y поэлементно разделить на элементы вектора локальных приоритетов XYX /' , разделить сумму эле-ментов полученного вектора на число его элементов, в результате будет получено при-ближённое значение max .

В иерархии критерии одного направления не оказывают влияния на критерии другого направления.

Оценка проекта и определение приоритетов критериев производится предварительно отобранной группой экспертов.

Расчёт оценки экспертом e проекта z по направлению i производится по формуле:

ezij

n

jijiezi xkkL

i

1

, при условии 11

in

jijk ,

где eziL – оценка экспертом e проекта z по направлению ZzEenji ;;,1, ; E – мно-

жество экспертов; Z – множество проектов; n – количество направлений; ik – коэффици-ент приоритености направления i; ijk – коэффициент приоритетности критерия j в

напрвлении i; ezijx - оценка экспертом e проекта z по критерию j в направлении i. После завершения процедуры оценки экспертом e проекта z по каждому направлению

производится расчёт комплексной оценки проекта z по всем направлениям:

n

ieziez La

1 .

На заключительном этапе формируется вектор приоритетов A для всех проектов по результатам комплексной оценки всех экспертов, элемент которого za рассчитывается по формуле

ZzaaEe

ezz

, .

Элементы ввектора A ранжируются для выбора наиболее перспективных проектов, ре-комендуемых для финансирования.

Методы мониторинга выполнения инновационных проектов и программ. Периодичес-кий мониторинг и измерение статуса проекта позволяют сравнить ожидания с фактом. Если расхождения с планом значительны, потребуется корректировка, которая вернет проект в соответствие с оригинальным или пересмотренным в связи с новыми условиями


46

планом. Оценка текущего состояния проекта и контроль делают необходимой единую систему

измерения хода работы над проектом по сравнению с планом проекта, предусматриваю-щим разработку продукта или услуги вовремя, в соответствии со сметой и в виде, нужном для заказчика.

Один из методов оценки состояния выполняющегося проекта был разработан Мини-стерством обороны США в 1960 году [7].

Интегрированный метод, в отличие от систем, сравнивающих только факт со сметой, позволяет измерить, что действительно удалось сделать на затраченные средства, так как принимает во внимание параметр времени в управлении.

Метод измерения степени завершенности задач проекта сосредоточен на двух ключе-вых оценках:

– cравнение приведённой стоимости с ожидаемой по графику стоимостью; – cравнение приведённой стоимости с фактическими затратами. Оценка текущего статуса проекта с использованием приведённой стоимости системы

стоимость/график требует три элемента: – сметная стоимость работ (BCWS); – сметная стоимость выполненной работы (BCWP); – фактическая стоимость выполненной работы (ACWP). На основе вышеперечисленных данных рассчитывают отклонения в сроках (SV) и от-

клонения в стоимости (CV), по следующим формулам:

.;

ACWPBCWPCVBCWSBCWPSV

Отклонение стоимости показывает, соответствуют ли затраты выполненной работы плановым показателям в любой точке жизненного цикла проекта.

В отклонениях в сроках нет информации о критическом пути. График отклонения от запланированных сроков работ показывает изменения в движении финансовых потоков, а не во времени.

Существуют два показателя эффективности выполнения работ: – показатель стоимости выполнения (CPI), который измеряет эффективность стои-

мости работы, выполненной на определенный момент; – показатель выполнения плана (SPI), который рассчитывает оценку выполнения пла-

на на конкретную дату. Данные показатели рассчитываются следующим образом:

.;BCWSBCWPSPI

ACWPBCWPCPI

Выполнение проектов является недетерминированным процессом, особенно если они связаны с использованием новых технологий. Сложность выполнения этапов, отсутствие у разработчиков необходимой квалификации – из-за этих и многих других факторов сро-ки выполнения проекта часто не соответствуют запланированным [8].

Один из приемов, повышающих вероятность успеха в таких условиях, – исполь-зование методов управления рисками.

Традиционно под управлением рисками понимают процесс идентификации и анализа событий и ответа на них. При этом ставится цель максимизировать вероятность положи-тельных событий и их последствия и минимизировать вероятность и последствия собы-



47

тий неблагоприятных. Однако достаточно часто ограничиваются работой только с нега-тивными событиями. Анализ рисков включает два взаимодополняющих направления: ка-чественный и количественный анализ [9]. Качественный анализ имеет описательный ха-рактер. Он осуществляется с целью идентифицировать факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых риск возникает, т.е. установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски. Количественный анализ базируется на информации, полученной в ходе качественного анализа, и предполагает количествен-ное определение размеров отдельных рисков и риска проекта в целом. На данном этапе определяются численные значения вероятностей наступления рисковых событий и их по-следствий, осуществляется количественная оценка степени риска, определяется допусти-мый уровень риска.

Именно факторы неопределенности определяют риск проекта, опасность потери ресур-сов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов. При анализе дол-госрочных проектов необходимо прогнозировать во времени будущее состояние неопре-деленных параметров внешней среды, поэтому абсолютно точный прогноз получить практически невозможно. Неустранимая неопределенность порождает столь же неустра-нимый риск принятия решений. Следовательно, при проведении прогнозов необходимо учитывать факторы неопределенности, обуславливающие риск по определенному показа-телю эффективности, поэтому мы неминуемо сталкиваемся с проблемой формального представления неопределенных прогнозных параметров, определяющих проект, и прове-дение с ними соответствующих расчетов.

Методы, базирующиеся на теории нечетких множеств, относятся к методам оценки и принятия решений в условиях неопределенности. Их использование предполагает форма-лизацию исходных параметров и целевых показателей эффективности проекта в виде вектора интервальных значений, попадание в каждый интервал которого характеризуется некоторой степенью неопределенности.

Одной из основных характеристик при решении вопроса о реализации проекта, а так-же для оценки текущего состояния выполняющегося проекта и последующих возможных последствий используют чистую приведенную стоимость проекта (NPV), которая рассчи-тывается по следующей формуле:

N

tt

tN

tt

t

iCFIC

iCFNPV

10 11 ,

где tCF – платёж через t лет (t=1,…,N); IC – чистый дисконтированный доход; i– ставка дисконтирования.

При расчёте чистой приведённой стоимости величины, значения которых невозможно точно определить, можно представить в виде нечётких чисел. В результате чистая приве-денная стоимость проекта будет также являться нечеткой величиной, как продемонстри-ровано на рис. 1.


48

Оборотное сальдо

0

1

0 1,3 2 2,7

Ставка дисконтирования

0

1

0 20 25 35

NPV

0

1

-1,42 -0,12 1,23

Рисунок 1 – Нечёткие величины расчёта NPV Предложенные модели вошли в атематическое обеспечение информационной техно-

логии оценки и мониторинга реализации научно-технических программ и проектов, раз-работанной по договору об инновационном гранте.

Инструментальным средством поддержки разрабатываемой технологии является экс-пертная система оценки проектов и информационная система мониторинга их реализа-ции.

Список литературы

1. Мутанов Г.М. Методы, модели и средства информационной поддержки процесса оценки

инновационных проектов / Г.М. Мутанов, Г.Ж. Абдыкерова. – Усть-Каменогорск: ВКГТУ, 2010. – 127 с.

2. Суппес П. Основы теории измерений / П. Суппес, Дж. Зинес // Сб. «Психологические измерения». - М.: Мир, 1967. - С. 9-110.

3. Тышкевич К.В. Формирование комплексной оценки эффективности технологических инноваций на предприятиях: Дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05. - Н. Новгород, 2003. - 158 с. ил.

4. Нехорошева Л.Н. Проблемы формирования инновационной структуры // Тезисы Междунар. конф. «Инновационные центры Беларуси: общие подходы, текущая ситуация и перспективы развития». - Могилев, 1995. - С. 200-216.

5. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. - М.: Экономика, 1989. 6. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1989. –

316 с. 7. Клиффорд Ф. Грей. Управление проектами: Практическое руководство / Клиффорд Ф.

Грей, Эрик У. Ларсон / Пер. с англ. – М.: Дело и Сервис, 2003. - 528 с. 8. Архипенков С. Лекции по управлению программными проектами. – М.: Москва, 2009. –

127 с. 9. Виленский П.Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика /

П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц, С.А. Смоляк: Учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2002. – 888 с.

Получено 24.08.12

ӘОЖ 004.896 Б.М. Қабланбеков Д. Серікбаев атындағы ШҚМТУ, Өскемен қаласы Б.А. Қабланбекова, Ж.З. Жантасова С. Аманжолов атындағы ШҚМУ, Өскемен қаласы

0



49

MICROSOFT VISUAL STUDIO2010 ОРТАСЫНДА WEB-ҚОСЫМШАЛАРДЫ SQL INJECTION

ЖӘНЕ XSS-ШАБУЫЛДАРЫНАН ҚОРҒАУ

Көптеген тәжірибесі аз программистер Web-қосымшаларды бағдарламалау кезінде өздері сезіне бермейтін қателіктерді бастан кешіреді. Бағдарламаны жазу кезінде баса назар аударуға тұрарлық қателіктердің негізгілері:

SQL Injection-шабуылдарынан қорғау мәселесі XSS-шабуылдарынан қорғау мәселесі. Бұл шабуылдар ешбір белгі берместен, хабарламасыз, білінбей зақым келтіру

қасиеттерімен ерекшеленеді. SQL Injection-шабуылының қауіптілігі - SQL Server-ге түсетін сұраныс түрінде жүйеге

өтіп кете алады. SQL Server-дің синтаксисі жағынан дұрыс жазылған кез келген SQL-сұранысты орындайтыны белгілі. Сондықтан Web-қосымшаларды бағдарламалау кезінде қолданылатын SQL-сұраныстардың инструкцияларын толығымен SQL Injection шабуылға қарсы тұра алатынына тексеру керек.

XSS (ағылшынша Сross Site Sсriрting – «сайтаралық скриптинг») – Web-тегі интер-активті ақпараттық жүйелердің осал түрі. XSS-сервер орындап жатқан беттерге қандай да бір себептермен қолданушының скрипттері келіп түскенде пайда болады. Бұл шабуылдың ерекшелігі - серверлердің ішінен осалын таңдап алып, оны клиенттің өзіне қауіп төндіретін құралға айналдыру арқылы қауіпсіздікті бұзу.

SQL Injection-шабуылға мысал қарастырайық. Сценарий SQL-сұраныс көмегімен бірнеше қатаң бағдарламаланған жолдарды

біріктіруді немесе тіркеуді орындап жатыр делік: var Shipcity;ShipCity = Request.form ("ShipCity");var sql = "select * from OrdersTable

where ShipCity = '" + ShipCity + "'"; Бұл сұраныстың нәтижесінде қолданушыға қаланың атауын енгізу ұсынысы түседі.

Егер ол Redmond деп енгізсе, сұраныстың сценарийі шамамен келесідей түрде анықталады:

SELECT * FROM OrdersTable WHERE ShipCity = 'Redmond'. Бірақ қолданушы ‘’Redmond’; drop table OrdersTable--‘ деп жауап жазса, оның

мағынасы өзгереді: SELECT * FROM OrdersTable WHERE ShipCity = 'Redmond';drop table OrdersTable--' Инструкциядағы «;» - нүктелі үтір белгісі бір сұраныстың аяқталуы мен екіншісінің

басталуын білдіреді. Ал «--» - қосарланған дефис – ағымдағы жолдың қалған бөлігі комментарий ретінде өңделмеуі керектігін білдіреді. Егер өзгертілген код синтаксисі дұрыс болса, онда сервер оған жауап береді. SQL Server келтірілген кодты өңдеу кезінде ShipCity-дің мәні Redmond болатын барлық жазбаларды OrdersTable кестесіне апарады, сосын OrdersTable-ді өшіріп тастайды.

Мұндай қателіктерді бағдарламаның көмегімен табу мүмкін емес. Сондықтан қолданушылар серверден түскен сұранысқа жауап беру кезінде абай болуы керек және SQL-сұраныстардың инструкцияларын мұқият тексеру ұсынылады. Әсіресе DROP TABLE инструкциясын қатты бақылау керек, ондай инструкцияларды бағдарламалық полигонда сынақтан өткізу керек. Басқа жағдайда сервердегі деректерден қапыда айрылу


50

қаупінің деңгейі жоғарылайды. XSS-шабуылға мысал қарастырайық. Қандай да бір Web-қосымшада авторизациядан

өту үшін мына код жазылсын: amespace SQLInjectionExample { public partial class _Default : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } protected void btnReg_Click(object sender, EventArgs e) { const string connect = @"Data Source=.\SQLEXPRESS;AttachDbFilename=C:\SQLInjectionExample\App_Data\TestDB.mdf;Integrated Security=True;User Instance=True"; string query = "Select Count(*) From Users Where Login = '" + tbxLogin.Text + "' And PWD = '" + tbxPWD.Text + "'"; int result = 0; using (var conn = new SqlConnection(connect)) { using (var cmd = new SqlCommand(query, conn)) { cmd.CommandTimeout = 300; conn.Open(); result = (int)cmd.ExecuteScalar(); } } if (result > 0) { lbInfo.Text = "Авторизациядан сәтті өттіңіз!"; } else { lbInfo.Text = "Авторизациядан өтпедіңіз!"; } } protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("index.aspx?username=Bolat"); } } } онда бұл түрде жазылған код үшін 'or '1'='1 түріндегі SQL-инструкция қауіпті болып саналады, себебі ол әрқашан ақиқат мән беретін болғандықтан, авторизациядан өтіп кету мүмкіндігі бар немесе '; delete from table2 where '1'='1 инструкциясы арқылы деректер

51

кестесіндегі деректерді тікелей авторизациясыз-ақ өшіру мүмкіндігі туады. Мұндай қауіптерден қорғанудың жолы - MemberShip-қорғанысын кодқа енгізу, сонда

әрбір SQL-инструкция түбегейлі тексерістен өтеді де қолданушының паролі базаға тіркеліп, кодталған қолданушының ғана сұранысына жауап беріледі. Жоғарыдағы кодпен құрылған қосымшаның кодының конфигурациясына келесі кодты қолданған қауіпсіз болады (мұнда авторизациядан үш рөлмен: администратор, екі әртүрлі қызмет атқаратын қолданушы арқылы өту қарастырылған):

<?xml version="1.0"?> <configuration xmlns="http://schemas.microsoft.com/.NetConfiguration/v2.0">

 <appSettings> <add key="pagetitle" value="MAGISTR"></add> <add key="sitelogo" value="logo.gif"></add> <add key="jobseekerfolder" value="jobseeker"></add> <add key="employerfolder" value="employer"></add> <add key="adminfolder" value="admin"></add> <add key="imagefolder" value="images"></add> <add key="jobseekerrolename" value="jobseeker"></add> <add key="employerrolename" value="employer"></add> <add key="adminrolename" value="admin"></add> <add key="webmasteremail" value="[email protected]"></add> <add key="advertiseemail" value="[email protected]"></add> </appSettings>  <connectionStrings>

<add name="connectionstring" connectionString="Data Source=.\SQLEXPRESS;AttachDbFilename="|DataDirectory|JsskDb.mdf";Integrated Security=True;User Instance=True" providerName="System.Data.SqlClient"/>

<add name="MyProviderConnectionString" connectionString="Data Source=.\SQLEXPRESS;Integrated Securi-ty=True;AttachDbFilename=|DataDirectory|JsskDb.mdf;User Instance=True" provider-Name="System.Data.SqlClient"/> </connectionStrings> <location path="changepassword.aspx"> <system.web> <authorization> <deny users="?"/> </authorization> </system.web> </location> <system.web> <!-- This is the default theme applied to the site.


52

You can build your own themes and change this setting accordingly. -->

<pages theme="YellowShades" controlRenderingCompatibilityVersion="3.5" clientIDMode="AutoID"></pages> <compilation debug="true" targetFramework="4.0"> <assemblies> <add assembly="System.Data, Version=4.0.0.0, Cul-ture=neutral, PublicKeyToken=B77A5C561934E089"/> <add assembly="System.Xml, Version=4.0.0.0, Cul-ture=neutral, PublicKeyToken=B77A5C561934E089"/></assemblies> </compilation> <customErrors mode="On" defaultRedi-rect="customerrorpage.aspx"></customErrors> <anonymousIdentification enabled="true"/> <authentication mode="Forms"/> <membership defaultProvider="MyProvider"> <providers> <add connectionStringName="MyProviderConnectionString" applicationName="/JobSiteStarterKit" description="" requiresUniqueEmail="false" enablePass-wordRetrieval="false" enablePasswordReset="false" requiresQuestionAndAnswer="false" pass-wordFormat="Hashed" name="MyProvider" type="System.Web.Security.SqlMembershipProvider, System.Web, Version=2.0.3500.0, Cul-ture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/> </providers> </membership> <roleManager enabled="True" defaultProvider="MyProvider" do-main="jobstarterkit"> <providers> <add connectionStringName="MyProviderConnectionString" applicationName="/JobSiteStarterKit" description="" name="MyProvider" type="System.Web.Security.SqlRoleProvider, System.Web, Version=2.0.3500.0, Cul-ture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/> </providers> </roleManager> <profile defaultProvider="MyProvider"> <providers> <add connectionStringName="MyProviderConnectionString" applicationName="/JobSiteStarterKit" description="" name="MyProvider" type="System.Web.Profile.SqlProfileProvider, System.Web, Version=2.0.3500.0, Cul-ture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/>

</providers> <properties> <add name="UserName" type="System.String"/> <add name="Email" type="System.String"/> <add name="FirstName" type="System.String" allowAnony-



53

mous="true"/> <add name="LastName" type="System.String" allowAnony-

mous="true"/> <group name="JobSeeker"> <add name="ResumeID" type="System.Int32"/> </group> <group name="Employer">

<add name="CompanyID" type="System.Int32"/> </group> </properties> </profile> <webParts> <personalization defaultProvider="JSSKWebPartProvider"> <providers> <add connectionString-Name="MyProviderConnectionString" name="JSSKWebPartProvider" type="System.Web.UI.WebControls.WebParts.SqlPersonalizationProvider, System.Web, Version=2.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/> </providers> </personalization> </webParts> </system.web> <location path="employer"> <system.web> <authorization> <deny users="?"/> </authorization> </system.web> </location> <location path="jobseeker"> <system.web> <authorization> <deny users="?"/> </authorization> </system.web> </location> </configuration>

Бұл кодтағы ең қажетті блок - passwordFormat="Hashed" name="MyProvider" type="System.Web.Security.SqlMembershipProvider, System.Web, Version=2.0.3500.0, Cul-ture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/> </providers> </membership>

Келтірген кодтың басты қажеттілігі MembershipProvider көмегімен жүйеге енген қолданушылардың рөліне сәйкес берілген логин, парольдерін базаға сақтап, шифрлеп отыру арқылы қауіпсіздікті жоғарылату болып табылады. Қарастырған қорғау кодын жас


54

бағдарламашылар үшін MicrosoftVisualStudio2010 ортасында Web-қосымшаларды қор-ғаудың ең заманауи амалы ретінде қарастыруға болады.

Қолданылған әдебиеттер

1. Ховард М. Защищенный код / М. Ховард, Д. Лебланк. – М.: Русская редакция, 2004. 2. Крис Пэйн. - ASP.net за 21 день, 2001. 3. Ангупаншвили Чакраборти. Основы Microsoft. Net FrameWork, 2004. 4. www.gotdotnet.ru, 5. www.dotsite.ru. Получено 6.08.12

УДК 004.414.23 В.О. Мокеров, Т.Г. Балова ВКГТУ, г. Усть-Каменогорск

МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ВЕБ-СЕРВИСОВ ЭЛЕКТРОННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПОРТАЛА НА ОСНОВЕ ЗНАНИЙ

Одно из основных направлений развития и модернизации образовательных порталов

казахстанских вузов связано с обеспечением прозрачности и сопоставимости образова-тельных программ отечественных и европейских вузов на основе ECTS, который служит инструментом академической мобильности студентов, предоставляет возможность реали-зации совместных образовательных программ и признания казахстанских дипломов за рубежом.

Модернизация образовательного портала преследует своей целью [1]: – повышение качества образования во всех регионах Казахстана (развитие системы

стандартизации в образовании, формирование единой среды для сертификации и тести-рования, создание образовательных систем качества);

– создание условий для поэтапного перехода к новому уровню образования на основе информационных технологий (развитие систем представления образовательной инфор-мации начиная от мультимедиа и заканчивая сетевыми системами доставки контента, развитие дистанционного образования, создание систем открытого образования);

– сохранение, развитие и эффективное использование научно-педагогического потен-циала страны (обеспечение доступности новейших методических материалов и их архи-вов, создание инструментальных средств педагога, в том числе сетевого инструментария, создание условий для саморазвития педагогов, создание системы сетевых рабочих мест для преподавателей).

Решение данной задачи требует согласования интерфейсов обмена знаниями, что во многих случаях влечёт необходимость модернизации электронного образовательного портала, который можно рассматривать как особый класс информационных систем (ИС), которому характерна высокая динамика развития и модернизации.

Согласно исследованиям [2], задача модернизации является одной из наиболее трудо-ёмких задач во всем жизненном цикле информационной системы и отнимает до 36 % об-щих трудозатрат (рис. 1).



55

Рисунок 1 - Структура трудозатрат по этапам жизненного цикла информационной системы Задачу модернизации ИС можно соотнести с задачей разработки аналогичной функ-

циональности в новой системе, за исключением специфического этапа, который заключа-ется в изучении действующей системы и согласовании вносимых модификаций с уже функционирующими элементами системы [3].

В структуре трудозатрат на модернизацию системы значительную долю (до 30 %) за-нимает как раз задача изучения системы и формализации её функциональных и интер-фейсных спецификаций. Фактически специалист сопровождения решает задачу извлече-ния знаний.

Формализация знаний об информационной системе в виде некоторой базы знаний, доступной специалистам сопровождения, позволит упростить решение задачи модифика-ции системы. Вместе с тем, формальное представление знаний о процессах и структуре системы может быть использовано и на более ранних стадиях разработки ИС как ин-струмент автоматизации некоторых задач проектирования.

Знания об информационной системе во многом совпадают с представлением этих зна-ний глазами проектировщика. Поэтому в качестве основы для модели знаний ИС целесо-образно использовать модель представления знаний проектировщика. В модели знания разделены на три основные и одну вспомогательную категорию, представляющую знания о связях основных категорий знаний[4]:

– о задаче; – методах решения; – предметной области; – связях между другими областями знаний. В процессе разработки ИС знания о задачах выражаются в виде бизнес-моделей – опи-

сания бизнес-процессов и сущностей. Знания о предметной области в контексте пред-ставленной модели описывают не столько предметную область ИС, сколько предметную область самой задачи проектирования, т.е. те знания, которые выражены в архитектур-ных образцах, шаблонах проектирования и т.д.

Знания о методе решения описываются архитектурой системы. В процессе проектиро-вания бизнес-модель системы переносится на архитектурное решение, а архитектура в процессе реализации воплощается в реальной системе. Знания, вырабатываемые в про-цессе разработки системы, при условии использования CASE-инструментария, сохраня-ются в виде формализованной документации. Знания о предметной области также могут


56

быть представлены в CASE-инструментарии в виде шаблонов проектирования (рис. 2).

Рисунок 2- Модель распределения знаний в проектах разработки информационных систем В то же время некоторые знания, связанные с процессами проектирования архитекту-

ры и реализации системы, не отражаются в документации [5]. Таким образом, возникает ранее описанная задача извлечения знаний из программного кода и логики исполнения функций ИС. Чтобы предоставить скрытые знания о ИС, необходимо определить назна-чения каждого создаваемого элемента системы в процессе перехода от бизнес-модели к архитектуре и от архитектуры к реальной системе.

При условии использования сервис-ориентированной архитектуры как основы систе-мы возникает возможность оперировать бизнес-процессами, выявленными на стадии анализа, что позволяет в некоторой степени автоматизировать формирование набора веб-сервисов.

Рассмотрим два подхода к формированию сервисов на основе знаний о предметной области ИС:

– использование экспертных оценок; – использование семантических связей функций. Метод формирования веб-сервисов на основе экспертных оценок предполагает [6]: – декомпозицию системы на элементарные функции; – формирование продукционных правил для конкретной предметной области; – кластеризацию функций на основе экспертной оценки; – формирование сервисов из полученных кластеров. Для решения задачи кластеризации вводятся лингвистические переменные, описыва-

ющие применение функции в рамках различных задач предметной области. Для введён-ных переменных формируются экспертные оценки каждой функции. Полученные оценки используются для определения связи функции с определённым модулем системы. После чего выполняется кластеризация функций на основе полученного значения связи. Для решения задачи кластеризации можно использовать метод нечётких средних [7] с помо-

CASE инструментарий

Бизнес-модель

Архитектура

Реальная система

Проектирование

Реализация



57

щью пакета Matlab. Полученные в результате кластеризации нечёткие кластеры подвер-гаются дефаззификации с целью определения чётких множеств функций, которые и будут представлять веб-сервис [8]. В общем виде правила можно определить как выделение из множества функций системы niUfi ;1; таких функций, что полученные множества, определяющие веб-сервисы {u}, следующие:

Uum

jj

1

m

jju

1

PBfиPBffu iiij :}{ ,

где m – количество образованных сервисов; BP’ – кластеры, в которые входит функция fi, BP” – множество кластеров, в которые функция fi не входит.

Основным недостатком данного метода являются значительные накладные расходы на этапе проектирования и анализа. Эти затраты связаны с необходимостью привлечения экспертов для разработки продукционных правил и определения лингвистических пере-менных.

В то же время при построении формальных моделей системы, семантические связи си-стемы выражаются в виде нотаций UML, IDEF и др., что позволяет избежать существен-ных накладных расходов на формирование онтологии системы. Таким образом, метод проектирования сервисов на основе семантических связей не вносит дополнительных накладных расходов в проект. В процессе анализа предметной области выделяются сущ-ности и производится декомпозиция бизнес-процессов. Результат выполнения декомпо-зиции может быть формализован в виде процессной модели на базе аппарата теории множеств:

областипредметнойсущностиkEntityEntityEntityEпроцессыбизнесnrocessProcessProcessPF

порталльныйобразоватеEFEP

}_,...,2_,1_{}_,...,2_,1_{

},{

U – множество бизнес-функций

njUjrocessPmiUiFunction ;1;_;;1;_ Таким образом, портал может быть представлен композицией данных (в форме сущ-

ностей) и процессов. Процессы могут быть представлены как некоторые подмножества на множестве бизнес-функций электронного портала. Процессная модель, выраженная в ви-де графических диаграмм, может быть приведена к онтологическому представлению (рис. 3).


58

Рисунок 3 - Онтологическое представление процессной модели Приведённая онтология описывает образовательный портал как композицию бизнес-

процессов и сущностей предметной области. Бизнес-процессы декомпозируются на биз-нес-функции, которые принимаются как неделимые элементы системы. Онтологическое представление системы определяется в соответствующих моделях бизнес-процессов и предметной области, которые формируются на стадии анализа, что снижает накладные расходы на создание онтологии. Задача по определению онтологии данного уровня сво-дится к переносу знаний между двумя системами формализации.

В рассматриваемом контексте высокую значимость имеют конкретизированные отно-шения между функциями и бизнес-процессами и между функциями и сущностями. От-ношения между сущностями и функциями можно описать как воздействие на сущность предметной области в процессе её исполнения. Отношения функция-бизнес – процесс указывает на использование функции в ходе исполнения бизнес-процесса. Указанные от-ношения явно специфицируются в процессе анализа предметной области. В контексте он-тологического представления отношения представляют собой пары (функция, бизнес-процесс) и (функция, сущность):

RrerfkjjEntityiFunctionrenllrocessPiFunctionrf ii ,;;1};_,_(;;1)};_,_( , где n – количество бизнес-процессов, k – количество сущностей, R – множество всех от-ношений.

Для каждой функции можно определить множество всех конкретизированных отно-шений:

.;1;;1

)}_,_(|{)}_,_(|{)_(

kjnl

jEntityiFunctionrRrelrocessPiFunctionrRrfiFunctionR

ij

ilINST



59

Тогда для определения силы семантической связи двух функций x,y можно использо-вать отношение кардинального числа множества общих бизнес-процессов и сущностей функций x и y к кардинальному числу множества всех отношений данных функций:

))}._,_()_,_(())_,_()_,_((|{

)_,_(

;)_()_(

)_,_()_,_(

lrocessPyFunctionrylrocessPxFunctionrxjEntityyFunctionryjEntityxFunctionrxRr

yFunctionxFunctionRyFunctionRxFunctionR

yFunctionxFunctionRyFunctionxFunctionSI

ll

jj

EQU

INSTINST

EQU

Полученные значения силы семантической связи могут быть использованы для вы-

полнения кластеризации множества функций системы на множества веб-сервисов. Таким образом, использование онтологии функций системы позволяет автоматизировать опре-деление границ веб-сервисов системы, не налагая при этом существенных накладных расходов при реализации. В то же время решается задача извлечения знаний из системы и организация базы знаний в виде онтологии системы.


1. АО «Национальный центр информатизации». Методика создания образовательного порта-

ла. - Алматы, 2010. 2. Landsbaum G.R., Jerome B. Measuring and Motivating Maintenance Programmers.

Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1992. 3. Гласс Р. Факты и заблуждения профессионального программирования. - Санкт-

Петербург: Символ, 2007. 4. Колчин А.Ф. Представление модели знаний специалиста-проектировщика на основе он-

тологического подхода / А.Ф. Колчин, Н.В. Елисеева // Информационные технологии в проектировании и производстве. - 2006. - № 3. - С. 66–69.

5. Мокеров В.О. Представление знаний в процессах разработки и сопровождения информа-ционных систем // Междунар. науч. конф. студентов, магистрантов и молодых ученых «Ломоносов - 2012»: Тезисы докладов. - Астана, 2012. - С. 137–139.

6. Сорокоумова А.В. Разработка моделей и методов построения интегрированных информа-ционных систем электронной торговли с использованием сервисно-ориентированной ар-хитектуры. - Усть-Каменогорск, 2011.

7. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. 8. Сорокоумова А.В. Декомпозиция бизнес-процессов электронной торговой площадки ка-

захстанского содержания с целью построения сервисно-ориентированной платформы со-вершения сделок / А.В. Сорокоумова, В.О. Мокеров, Т.Г. Балова // Труды II Между-нар. науч.-практ. конф. «Информатизация общества». - Астана, 2010. - С. 157–160.


УДК 669.884.(574)

Ж.С. Оналбаева, Н.А. Куленова ВКГТУ им. Д. Серикбаева, г. Усть-Каменогорск Е.Н. Хлебникова, В.И. Самойлов, А.Н. Борсук АО «Ульбинский металлургический завод», г. Усть-Каменогорск

ОЦЕНКА ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИЛИКАТОВ БЕРИЛЛИЯ, СИЛИКАТОВ ЛИТИЯ, КОМПЛЕКСНЫХ БЕРИЛЛИЙЛИТИЕВЫХ СИЛИКАТОВ И ИХ РЕАКЦИОННОЙ СПОСОБНОСТИ


60

В гидрометаллургии бериллия и в гидрометаллургии лития сырьевая база ограничена одним-двумя силикатами, что является недостатком данных производств [1]. Кроме того, в настоящее время практически отсутствуют термодинамические характеристики силика-тов бериллия, силикатов лития и комплексных бериллийлитиевых силикатов. Отсутствие данных характеристик затрудняет рациональный подход к выбору минерально-сырьевых источников бериллия и лития.

Данная статья посвящена расчёту основных термодинамических характеристик сили-катов бериллия, силикатов лития и комплексных бериллийлитиевых силикатов, а имен-но, энергии Гиббса образования (

)298(fG ), энтальпии образования ( )298(fH ), энтропии

образования ( )298(fS ) и энтропии (

298S ) этих силикатов. Указанные характеристики рассчитаны далее применительно к следующим силикатам [2-4]: ловдарит – Na2(BeSi3O8)·2H2O, лейфит – Na5BeAL4Si12O33F·5H2O, соренсенит – Na4Sn(Be2Si6O16)(OH)4, туктупит – Na4BeAlSi4O12Cl, калькибеборосит – CaY[BeBSi2O8(OH)2], гарстигит – MnCa6Be4(SiO4)2(Si2O7)2(OH)2, лейкофан – NaCaBeSi2O6F, бреннокит – KLi3Sn2Si12O30, соколоваит – CsLi2AlSi4O10F2, пеццотаит – Cs(Be2Li)Al2(Si6O18). Кроме то-го, рассчитанные значения энергии Гиббса образования указанных силикатов использо-ваны для расширения известных по работам [5, 6] рядов возрастания реакционной спо-собности силикатов.

В данной работе использован приближённый метод расчёта )298(fG указанных мине-

ралов, исходя из характеристик силикатных комплексов бериллия, лития и др.; расчёты

)298(fG выполнены путём суммирования данных о термодинамических характеристиках силикатных комплексов с учётом их стехиометрических коэффициентов в минерале, например для гарстигита:

)298(fG /MnCa6Be4(SiO4)2(Si2O7)2(OH)2/ = 2

)298(fG /Be2[SiO4]/ + )298(fG /Mn(OH)2/ +

+ 3 )298(fG /Ca2(SiO4)/ +

)298(fG /SiO2/. С использованием указанного приближённого метода и справочных данных [7-10]

определено значение )298(fG для гарстигита (–12 099,8 кДж/моль) и для остальных

представленных выше силикатов (табл. 1). Там же приведены известные по работам [5, 6] величины

)298(fG , а также 298S ,

)298(fS и )298(fH для других силикатов.

Далее были рассчитаны и приведены в табл. 1 величины энтропии для указанных вы-ше силикатов

298S . Для расчёта использован метод Латимера [7] – наиболее распростра-нённый метод приближённого расчёта энтропии кристаллических соединений, основан-ный на принципе аддитивности. В соответствии с методом Латимера, энтропию соедине-ния рассчитывают через энтропию аниона данного соединения; энтропия аниона, в свою очередь, определяется средней величиной зарядов положительных ионов соединения.

Например, для гарстигита [MnCa6Be4(SiO4)2(Si2O7)2(OH)2] энтропия его комплексных анионов (SiО4)2-, (Si2O7)2-, (OH)- равна 53,6 Дж/(моль∙К), 96,7 Дж/(моль∙К) и 19,3 Дж/(моль∙К) соответственно [7]. Энтропия гарстигита

298S , рассчитанная с использованием метода Латимера и справочных данных [7], определена следующим образом:

298S =

298S (Mn) + 6 298S (Ca) + 4

298S (Be) + 2 298S (SiO4)2 - + 2

298S (Si2O7)2-+ 2 298S (OH)-,



61

298S =0,6878 кДж/(моль∙К).

По аналогии определены величины 298S для других изучавшихся в данной работе си-

ликатов (табл. 1). Стандартная энтропия образования гарстигита

)298(fS определена с использованием уравнения реакции:

Mn+6Ca+4Be+6Si+12O2+H2=MnCa6Be4(SiO4)2(Si2O7)2(OH)2 После подстановки вычисленного значения энтропии гарстигита

298S и справочных данных [7] в выражение получим:

)298(fS =

298S – 298S (Mn) – 6

298S (Ca) – 4 298S (Be) – 6

298S (Si) – 12 298S (O2) –

298S (H2),

)298(fS = –2,34 кДж/(моль∙К).

Аналогичным образом определены величины )298(fS для других изучавшихся в дан-

ной работе силикатов (табл. 1). Величина энтальпии образования гарстигита

)298(fH при стандартной температуре (Т=298 К) рассчитана с использованием уравнения Гиббса-Гельмгольца:

)298(fG =

)298(fH – T )298(fS .

После подстановки в данное уравнение рассчитанных значений энергии Гиббса обра-зования гарстигита

)298(Gf и энтропии образования гарстигита )298(fS найдена вели-

чина энтальпии образования гарстигита, равная –12 785,2 кДж/моль (табл.1). Аналогичным образом рассчитаны и представлены в табл. 1 значения

298S , )298(fS ,

)298(fH для других силикатов.

Сравнительный анализ рассчитанных в работе [6] термодинамических характеристик отдельных силикатов (фенакита, α-сподумена, эвкриптита) и их известных (справочных) значений показывает, что они достаточно близки. Отклонения рассчитанных значений от справочных не превышает 8 % [6].

.В дальнейшей работе рассчитанные значения )298(fG силикатов (табл. 1) использо-

ваны для оценки их реакционной способности. Поиск корреляции между энергией обра-зования силикатов бериллия и их химической стойкостью по отношении к реагентам яв-ляется актуальной задачей в гидрометаллургии бериллия. Решение данной задачи позво-ляет прогнозировать относительное поведение таких соединений в процессах их перера-ботки и удешевить процесс вскрытия сырья за счёт использования наименее химически стойких силикатов.


62



63


64

В работах [5, 11], пользуясь известными из литературы и рассчитанными значениями энергии Гиббса образования силикатов, сравнивали термодинамические характеристики силикатов бериллия и установили их связь с реакционной способностью данных силика-тов (аналогичные исследования в работах [5, 11] выполнены также в отношении сульфи-дов меди, серебра, железа, молибденита и дисульфида рения, оксидов меди, минералов урана и др.).

При оценке реакционной способности минералов Х.К. Оспанов [5, 11-15] исходил из положения, что изучавшиеся им минералы (силикаты, сульфиды, оксиды и др.) сильно отличаются по атомному составу. Поэтому он счёл целесообразным пользоваться величи-нами

)298(fG , отнесёнными к числу атомов, из которых состоит простейшая формула минерала, чтобы говорить о некотором «среднем» вкладе атомов, так как точный вклад каждого из них неизвестен. Оказалось, что средние атомные энергии Гиббса образования

минералов

fG , выраженные в кДж/моль∙атом, закономерно меняются при переходе от даналита к бериллу [5]. Такой же вывод был сделан в отношении составленных в работе [5] рядов сульфидов, оксидов и др. однотипных минералов. В частности, сравнительный

анализ

fG силикатов бериллия показывает, что с энергетической точки зрения их ре-акционная способность должна изменяться в ряду от берилла (наименьшая) к даналиту (наибольшая) при прочих равных условиях: берилл < фенакит < эвклаз < бертрандит < <гельвин<гентгельвин < даналит.

Экспериментальная проверка ориентировочной оценки реакционной способности си-ликатов бериллия на основе величин

)298(fG показала [5, 11], что при кипячении в те-чение 30 мин в 8 %-ном растворе соляной кислоты извлечение бериллия из минералов при переходе от даналита к бериллу закономерно уменьшается. Следовательно, измене-ние степени извлечения бериллия из его силикатов соляной кислотой при одинаковых условиях в ряду от даналита до берилла и ход изменений их средней атомной энергии Гиббса образования совпадают. Экспериментально установлено [5, 11], что в ряду от бе-рилла к даналиту константа скорости реакции (Кc) закономерно возрастает: берилл < фе-накит < <эвклаз < бертрандит < гельвин < гентгельвин < даналит. Эти данные подтвер-ждены результатами извлечения бериллия из вышеуказанных силикатов при одинаковых условиях в растворе бифторида калия в кислой среде. В этом случае величина Кс также закономерно возрастает в ряду от берилла к даналиту: берилл < фенакит < эвклаз < бер-трандит < <гельвин <гентгельвин < даналит.

Таким образом, в работе [5] установлена неизвестная ранее закономерность – скорость растворения минералов в комплексообразующих растворах возрастает с увеличением их средней атомной энергии Гиббса образования.

Подход, предложенный в работе [5], подтверждается результатами исследований про-цесса вскрытия силикатов бериллия серной кислотой. Так, по результатам лабораторных опытов [1] берилл вскрывается 93 %-ной серной кислотой при 250÷300 °С за 5 ч лишь на ~25 %, тогда как фенакит в подобных условиях в лабораторном и промышленном мас- * Международная ассоциация авторов научных открытий и Международная академия авторов научных от-крытий и изобретений выдали Х.К. Оспанову диплом на научное открытие № 238 (2003 г.) «Закономерность изменения скорости растворения труднорастворимых минералов в комплексообразующих растворах и окис-лительных средах» («Казахстанская правда», № 197 за 2005 г.)



65

штабах вскрывается на 95 % [1, 16], а промышленно-приемлемое вскрытие бертрандита серной кислотой на заводе фирмы «Браш Веллман» (США) обеспечивается всего при 95 °С [1]. Эти данные подтверждают, что реакционная способность силикатов снижается при переходе от бертрандита к фенакиту и далее к бериллу.

Несмотря на привлекательность данного подхода к оценке реакционной способности силикатов бериллия, экспериментальная его проверка практически реализована на огра-ниченном круге минералов бериллия. Представляет несомненный интерес попытка при-менить указанный подход для более широкого ряда силикатов бериллия. В работе [6] ряд возрастания реакционной способности силикатов бериллия, предложенный Х.К. Оспано-вым, был дополнен чкаловитом, бериллитом, эвдидимитом, сферобертрандитом, милари-том, барилитом и гюгиантом. В данной статье, полученный в работе [6] расширенный ряд возрастания реакционной способности силикатов бериллия дополнен ловдаритом, лейфитом, соренсенитом, туктупитом, калькибебороситом, гарстигитом и лейкофаном (см. табл. 2).

Для расчётов величин )298(fG данных силикатов использованы указанный ранее

приближённый метод определения этих величин и справочные значения )298(fG соеди-

нений [5, 7-10], использованных для расчёта (табл. 1). Полученный по результатам этой работы ряд возрастания реакционной способности силикатов бериллия имеет следующий вид: гюгиант < лейкофан < берилл < фенакит < барилит < гарстигит < калькибеборосит < <эвклаз < бертрандит < гельвин < гентгельвин < миларит < туктупит = сферобертрандит< < даналит < эвдидимит < бериллит < соренсенит < чкаловит < лейфит < ловдарит.

Принимая во внимание, что фенакит глубоко вскрывается серной кислотой, он и си-ликаты, стоящие правее его в составленном ряду силикатов бериллия (смеси таких сили-катов), не требуют их дорогостоящей активации и могут быть вскрыты серной кислотой их непосредственной сульфатизацией.

В дальнейшей работе был также расширен известный ряд [6] возрастания реакционной способности силикатов лития; известный ряд дополнен бреннокитом и соколоваитом (табл. 2).

Расширенный ряд имеет следующий вид: α-сподумен = тайниолит < петалит < эвкриптит < β-сподумен < полилитионит < соколоваит < лепидолит< бреннокит < цинн-вальдит< < бикитаит < кукеит (в данный ряд введён β-сподумен на основании приведён-ной в работах [6, 7] его величины

)298(fG – см. табл. 1). Учитывая, что β-сподумен, по-лучаемый в гидрометаллургии лития в результате декрипитирующего обжига природной α-модификации сподумена, глубоко вскрывается серной кислотой [17], силикаты, стоя-щие правее β-сподумена в составленном ряду силикатов лития (смеси таких силикатов), не требуют их дорогостоящей активации и могут быть вскрыты серной кислотой их непо-средственной сульфатизацией. Обоснованность положения кукеита, циннвальдита, лепи-долита и β-сподумена относительно α-сподумена в составленном ряду силикатов лития подтверждают литературные данные [17, 18], согласно которым кукеит, циннвальдит, ле-пидолит и β-сподумен взаимодействуют с серной кислотой, а α-сподумен нет (прямое вскрытие лепидолита серной кислотой долгое время применялось в гидрометаллургии лития – на фабрике Шеринга в Берлине). Подтверждением положения петалита относи-тельно β-сподумена в составленном ряду силикатов лития служат данные источников [17, 18], согласно которым β-сподумен глубоко вскрывается серной кислотой, а петалит не


66

взаимодействует с ней.

Таблица 2 Энергетические параметры образования силикатов бериллия, лития и комплексных

бериллийлитиевых силикатов (выделены рассчитанные в данной работе характеристики); содержание BeO (Li2O) в силикатах

Название силиката Формула

)298(fG

, кДж/моль

–

fG , кДж/моль·ато

м

Содержание BeO (Li2O) в силикатах

[2-4]

Силикаты бериллия Ловдарит Na2(BeSi3O8)·2H2O 1793,9 89,7 6,07,0 Лейфит Na5BeAl4Si12O33F·5H2O 8304,2 118,6 1,42,9 Чкаловит Na2(BeSi2O6) 1571,3 151,9 11,312,9 Соренсенит Na4Sn(Be2Si6O16)(OH)4 6001,27 162,2 8,02 Бериллит Be5(Si2O7)(OH)4·2H2O 5585,0 199,5 40,0 Эвдидимит Na(BeSi3O7)(OH) 2958,6 211,3 10,112,2 Даналит Fe4(BeSiO4)3S 5210,3 226,5 12,114,7 Сферобертрандит

Be5(Si2O7)(OH)4

5111,0

232,2

45,2 Туктупит Na4BeAlSi4O12Cl 5341,0 232,2 5,4 Миларит KCa2AlBe2(Si12O30)·0,5H2O 11 594,4 234,2 3,56,2 Гентгельвин Zn4(BeSiO4)3S 5537,7 240,7 12,012,7 Гельвин Mn4(BeSiO4)3S 5661,1 246,1 8,914,9 Бертрандит Be4(Si2O7)(OH)2 4299,3 252,9 39,542,6 Эвклаз Al(BeSiO4) (OH) 2355,0 261,1 17,021,8 Калькибеборо-сит

CaY[BeBSi2O8(OH)2]

4728,2

262,7

5,2

Гарстигит MnCa6Be4(SiO4)2(Si2O7)2(OH)2

12 099,8 281,4 11,411,6

Барилит BaBe2(Si2O7) 3411,6 284,3 15,516,0 Фенакит Be2(SiO4) 2028 290,0 41,145,5 Берилл Be3Al2(Si6O18) 8513,0 294,0 10,514,3 Лейкофан NaCaBeSi2O6F 3535,9 294,7 10,012,0 Гюгиант Ca2Be(Si2O7) 3638,0 303,2 9,5

Силикаты лития Кукеит LiAl4(Si3AlO10)(OH)8 6622,7 189,2 (0,84,3) Бикитаит LiAl(SiO3)2·H2O 2656,9 204,4 (6,5) Циннвальдит KLiFeAl(AlSi3O10)(F,OH)2 5032,5 240,3 (1,05,0) Бреннокит KLi3Sn2Si12O30 12 470,2 259,8 (4) Лепидолит KLi1,5Al1,5(AlSi3O10)(F,OH)2 5506,5 262,9 (1,25,9) Соколоваит CsLi2AlSi4O10F2 5697,2 284,9 (6,2*) Полилитионит KLi2Al(Si4O10)F2 5700,6 285,0 (3,77,7) -сподумен - LiAl(Si2O6) 2853,4 285,3 (5,97,6) Эвкриптит Li(AlSiO4) 2000,1 285,4 (6,1) Петалит LiAl(Si4O10) 4580,7 286,3 (6,1) Тайниолит KLiMg2(Si4O10)F2 5738,4 286,9 (2,43,8) -сподумен - LiAl(Si2O6) 2854,9 286,9 (5,97,6)

Бериллийлитиевые силикаты



67

Пеццотаит Cs(Be2Li)Al2(Si6O18) 8392,1 279,7 7,5 (2,3)* Сянхуалит Li2Ca3(BeSiO4)3F2 7474,3 299,0 15,816,3(5,8) Либерит Li2Be(SiO4) 2589,8 323,7 25,47 (23,4)

Примечание: * – теоретическое содержание. На заключительной стадии работы дана оценка реакционной способности комплекс-

ного бериллийлитиевого силиката пеццотаита и составлен ряд возрастания реакционной способности комплексных бериллийлитиевых силикатов: либерит < сянхуалит < пец-цотаит (табл. 2).

Следует отметить, что реакционная способность минералов при их вскрытии опреде-ляется термодинамикой протекания данного процесса (необходимое, но не достаточное условие вскрытия) и его кинетикой. Термодинамические параметры системы характери-зуют её термодинамические возможности, а кинетические параметры системы, являясь управляемыми параметрами (например, методом обновления реакционной поверхности), показывают насколько умело использованы эти возможности при проведении экспери-мента.

Полученные значения средней атомной энергии Гиббса образования силикатов берил-лия, силикатов лития и бериллийлитиевых силикатов представляют интерес не только для дальнейшего изучения реакционной способности этих минералов по отношению к однотипным реагентам, но и позволяют уже сейчас прогнозировать различия реакцион-ной способности этих силикатов. Кроме того, составленные по термодинамическим па-раметрам минералов ряды указывают на возможность повышения экономической эффек-тивности гидрометаллургии бериллия, гидрометаллургии лития за счёт вовлечения в пе-реработку силикатов с промышленно-приемлемым содержанием оксида бериллия, оксида лития (табл. 2), имеющих более высокую реакционную способность по сравнению с ре-акционной способностью используемых сегодня силикатов. Одновременно показано, за счёт каких силикатов целесообразно расширять сырьевые базы бериллия и лития.


1. Самойлов В.И. Экспериментальная разработка перспективных химических методов из-

влечения бериллия и лития из минерального сырья. – Усть-Каменогорск: Медиа-Альянс, 2006. – 551 с.

2. Месторождения литофильных редких металлов / Под ред. Л.Н. Овчинникова, Н.А. Соло-дова. – М.: Недра, 1980 – 559 с.

3. Паутов Л.А. Соколоваит CsLi2AlSi4O10F2 – новый минерал из группы слюд / Л.А. Пау-тов, А.А. Агаханов, Г.К. Бекенова // Новые данные о минералах. - Вып. 41. - М.: ЭКОСТ, 2005. – С. 5-13.

4. Yakubovich O.V., Pekov I.V., Steele I.M., Massa W. and Chukanov N.V. (2009). Al-kali metals in beryl and their role in the formation of derivative structural mo-tifs: comparative crystal chemistry of vorobyevite and pezzottaite, Crystal-lography Reports 54,399-412. [Kristallografiya 54,432-445 (2009)]

5. Оспанов Х.К. Термодинамика и кинетика гетерогенных процессов. – Алма-Ата: КазГУ, 1990. – 156 с.

6. Куленова Н.А. Сравнительная оценка реакционной способности силикатов бериллия, силикатов лития, комплексных бериллийлитиевых силикатов и определение их термоди-намических характеристик / Н.А. Куленова, В.И. Самойлов, З.В. Шерегеда, А.Н. Бор-сук, В.И. Зеленин, В.С. Жаглов, Н.А. Байгазова // Горный информационно-аналити-ческий бюллетень. – М., 2010. – № 12. – С. 287–296.

7. Наумов Г.Б. Справочник термодинамических величин / Г.Б. Наумов, Б.Н. Рыженко, И.Л. Ходаковский. – М.: Атомиздат, 1976. – 240 с.

8. Булах А.Г. Физико-химические свойства минералов и компонентов гидротермальных растворов / А.Г. Булах, К.Г. Булах. – Л.: Недра, 1978. – 167 с.

9. Карапетьянц М.Х. Основные термодинамические константы неорганических и органиче-ских веществ / М.Х. Карапетьянц, М.Л. Карапетьянц. – М.: Химия, 1968. – 470 с.

10. Гороновский И.Т. Краткий справочник по химии / И.Т. Гороновский, Ю.П. Назаренко, Е.Ф. Некряч. – Киев: Изд-во АН УССР, 1962. – 660 с.


68

11. Оспанов Х.К. Обоснование последовательности растворения минералов бериллия // Журнал неорганической химии, 1983. – Т. 28. - Вып. 2. – С. 324–328.

12. Оспанов Х.К. Физико-химические основы избирательного растворения минералов. – М.: Недра, 1993. – 174 с.

13. Оспанов Х.К. Теория управления физико-химическими процессами, протекающими на границе раздела твердое тело – жидкость и перспективы ее использования. – Алматы: Комплекс, 2004. – 133 с.

14. Ospanov Kh.K. Physical and chemical foundations for selective dissolution of min-erals. – London: Flint river, 1993. – 167 p.

15. Ospanov Kh.K. Theory of controlling a physioco-chemical process-taking place at the interface solid-liquid. – London: Flint river, 2004. – 124 p.

16. Зазубин А.И. Исследование некоторых физико-химических свойств бериллиевого мине-рала фенакита / А.И. Зазубин, Ю.А. Катков, В.Г. Степура и др. // Отчёт о НИР КазИМО (тема 34, разд. III). – Алма–Ата: КазИМО, 1964. – 54 с.

17. Плющев В.Е. Химия и технология соединений лития, рубидия и цезия / В.Е. Плющев, Б.Д. Степин. – М.: Химия, 1970. – 408 с.

18. Остроушко Ю.И. Литий, его химия и технология / Ю.И. Остроушко, П.И. Бучихин, В.И. Алексеева и др. – М.: Атомиздат, 1960. – 200 с.


УДК 004.38 С.Б. Рахметулаева Казахский экономический университет им. Т. Рыскулова, г. Алматы

ОПТИМАЛЬНОЕ ГРУППОВОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ ПОТОКОВ ЗАДАНИЙ, ПОСТРОЕННОЕ ПО GRID-ТЕХНОЛОГИИ

Обобщение опыта и исследований дает основание утверждать, что проектирование

компьютерных систем должно вестись в двух аспектах: внешнее и внутреннее. Внешнее проектирование системы – определение (или проектирование) состава компонентов, их назначение и место расположения, порядок их взаимосвязи. Сюда же относятся матема-тические модели и методы решения поставленной перед системами задачи, а также мате-матические расчеты параметров системы и процессов сервисов, оказываемые данной си-стемой.

Внутреннее проектирование – проектирование содержания или процедур, выполнен-ных компонентами. Другими словами – это проектирование реализации заданных опера-ций в виде процедур. При этом предполагается, что функции, требуемые для реализации, заданы из модели бизнес-процессов в виде IDEF-модели.

Рассмотрим внешнее проектирование системы. Сюда относится и задача выбора платформы для системы, и определение порядка и дисциплины обслуживания заявок ин-формационной системы, построенной на основе GRID-технологий и платформы.

Отметим, что в настоящее время для эффективного решения задачи построения ин-формационной системы серверная часть строится на базе GRID-концепции и технологий. Технология GRID используется для реализации географически распределенной вычисли-тельной и информационной среды, которая объединяет в единую инфраструктуру ресур-сы различных типов и обеспечивает коллективный доступ к этим ресурсам. Технология призвана создать принципиально новый вычислительный инструмент для развития вы-соких технологий в различных сферах человеческой деятельности. Задачи вычислитель-ных комплексов включают планирование производства и инструменты проектирования,



69

такие, как анализ и моделирование потоков данных (заявок). При этом возникает задача увеличения эффективности обслуживания заявок, харак-

теризующихся множеством признаков. В данной работе предлагается так называемое порционное (групповое) обслуживание заявок/заданий и рассматривается задача опти-мального распределения заданий между исполнителями в составе GRID-системы, состав-ляющей серверную часть информационной системы.

В качестве исполнителей могут выступать различные системы. В работе в качестве ис-полнителей заданий выступают локальные GRID-системы или вычислительные комплек-сы (ВК), состоящие из серверов, которые взаимосвязаны через высокоскоростные сети.

Архитектура GRID-системы. Рассматривается 2-уровневая GRID-система, верхний уровень которой состоит из диспетчера, обслуживающего входной поток заявок по задан-ной дисциплине. Нижний уровень системы составляют локальные GRID-системы, каждая из которых снабжена своим диспетчером задач. Эти диспетчера имеют различный функ-циональный статус и назначения. Поэтому диспетчер верхнего уровня назовем мета-диспетчером.

Локальные GRID-системы неоднородны по составу ресурсов, которыми они обладают, характеристикам выполнения вычислительных процессов решения задач. Эти ресурсы могут быть как отчужденными, так и неотчужденными, а сами системы могут иметь раз-личную специализацию.

Мета-диспетчер выполняет следующую задачу: обслуживание потока заявок по задан-ной дисциплине обслуживания, которое достигается путем выполнения следующих опе-раций: 1) ведется мониторинг ресурсов локальных GRID-систем; 2) ведется мониторинг входного потока заявок. Поток может иметь неоднородную характеристику, т.е. состоять как из пустой заявки, так и из очереди бесконечной длины. Заявки состоят из атрибутов и характеристик задач: мета-требования на процесс решения задач и на результаты реше-ния, одной или нескольких задач (пакет/портфель задач) различной сложности, требова-ния к выполнению и получению результатов, требуемые ресурсы для выполнения; 3) классификация заявок исходя из характера их выполнения, сложности, наличия общих ресурсов, а также из заданных принципов и критериев; 4) исходя из возможностей выби-раются заявки, поступившие на вход GRID-системы в виде потока бесконечной длины; 5) распределение заданий по локальным GRID-системам исходя из их возможностей и спе-циализации.

Диспетчер локальной GRID-системы выполняет следующие операции: – Составляет план или расписания выполнения заданий в локальной GRID-системе. – Назначает исполнителей и ресурсы для выполнения задач. – Составляет программы по доставке и обеспечению ресурсов. – Ведет контроль и управление процессами исполнения заданий в локальной GRID-

системе. – Ведет управление ресурсами, качеством и риском. – Составляет программы действий выполнения рабочих операций. Таким образом, многокритериальную задачу обслуживания заданий следует разбить

или декомпозировать исходя из следующего правила: Если Q - сложность общей задачи, то в составе i-й задачи планируется решить qi-ю до-

лю от сложности общей задачи Q, тогда для остальных задач остается доля сложности Q-qi.


70

GRID-система является разновидностью системы массового обслуживания (СМО). Поэтому GRID-система должна функционировать и выполнять свое назначение по определенной дисциплине обслуживания (ДО) заданий или заявок.

В системах массового обслуживания применяется множество видов, среди которых широко применяемыми являются следующие ДО заявок: в порядке поступления (FIFO); инверсном порядке (LIFO); случайный выбор (RAND); циклический алгоритм (RR); мно-гоуровневый циклический алгоритм (FB); смешанный алгоритм и т.д. [1].

Анализ дает основание для обслуживания заданий в GRID-системе исходя из особенностей вычислительной системы (т.е. архитектуры и функционирования GRID-системы) и вычислительных процессов, выполняемых в данной системе, следовательно, можно применить и другие ДО, которые при определенных сочетаниях характеристик указанных аспектов системы обеспечат высокую эффективность обслуживания. В связи с этим для обслуживания заданий, в рассматриваемой данной работе GRID-системе, пред-лагаем так называемое порционное или групповое обслуживание заявок-заданий.

Принцип группового обслуживания (ГО) заданий: пусть на входе системы образо-валась очередь из заданий в количестве больше M, где M – большое число. Образование очереди связано либо с занятостью систем обслуживания, либо система обслуживания ждет пока на входе поток заявок не станет больше числа m.

Тогда система или ее диспетчер (в нашем случае мета-диспетчер) на обслуживание возьмет заданий в количестве – N, где 0 < N < m. Величина N определяется исходя из ре-сурсных возможностей системы обслуживания.

Принципы диспетчеризации заданий. Всеми ресурсами GRID-системы заведует сервер – мета-диспетчер или менеджер, который выполняет функции СМО. На него поступает поток заданий от всех пользователей. Мета-диспетчер буферизует задания в очередь (спул), далее, руководствуясь той или иной политикой, находит им ресурсы и перена-правляет их на систему управления – диспетчер того или иного ВК или локальной GRID-системы. В качестве систем управления локальной GRID-системы применяются системы пакетной обработки заданий (СПО), регулирующие загрузку на ресурсы и распределяю-щие их между заданиями [2] .

Регулировка загрузки осуществляется путем буферизации поступающих заданий в бу-ферную очередь, а запуск их на счет контролируется процедурой планирования. Мета-диспетчер заданий, принятых на обслуживание, распределяет задачи не по отдельным процессорам, а по локальным GRID-системам или ВК. Таким образом, в архитектуре GRID-системы можно выделить два уровня организации и, соответственно, два уровня управления заданиями:

1) локальный, соответствующий локальной сети (т.е. локальной GRID-системы), в ко-тором обработкой заданий управляет СПО;

2) глобальный, который объединяет множество локальных GRID-систем нижнего уровня, и в которых заданиями управляет диспетчер локальных GRID-систем.

Отметим, что локальные GRID-системы в общем случае могут быть неоднородными, с различными критериями функционирования. Далее планируется исследование решения задачи c помощью построения генетического алгоритма, процедуры операторов, которые будут определены на основе экспериментального анализа процесса решения задачи.




71

1. Коваленко В.Н. Управление заданиями в распределенной вычислительной среде / В.Н. Коваленко, Е.И. Коваленко, Д.А. Корягин, Э.З. Любимский, Е.В. Хухлаев // Открытые системы. - № 5-6 (2001). - С. 22-28, http://www.osp.ru/os/2001/05-06/022.htm.

2. Кочетов Ю.А. Двухуровневые задачи размещения // Тр. Института вычислительной ма-тематики и математической геофизики СО РАН: Сер. Информатика. - Вып. 6. - Новоси-бирск, 2007. - С. 25–31.


МАТЕМАТИКА, ФИЗИКА, ХИМИЯ, ИНФОРМАТИКА › files › vestnik ›...

Documents