Innowacje w polskiej nauce w obszarze matematyki i informatyki.

Przegląd aktualnej tematyki badawczej

Pod redakcją naukową

Łukasz Koźmiński

Jacek Doskocz

Piotr Kardasz

Wydawnictwo Nauka i Biznes

2016

Redakcja naukowa:

dr inż. Łukasz Kuźmiński Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Ul. Komandorska 118/120, 53-345 Wrocław

Katedra Rachunkowości, Controllingu, Informatyki i

Metod Ilościowych

Dr inż. Jacek Doskocz Fundacja Rozwoju Nauki i Biznesu w obszarze Nauk

Medycznych i Ścisłych

Legnicka 65, 54-206 Wrocław

Klaster Badań Rozwoju i Innowacji, Klub

Innowacyjni Naukowcy

Dr inż. Piotr Kardasz Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej we

Wrocławiu, Wydział Automatyki i

Robotyki, Wejcherowska 28, 54-239 Wrocław

Fundacja Rozwoju Nauki i Biznesu w obszarze Nauk

Medycznych i Ścisłych

Legnicka 65, 54-206 Wrocław

Klaster Badań Rozwoju i Innowacji

Recenzenci naukowi i branżowi mgr inż. Benedykt Bryłka dr inż. Jacek Doskocz dr inż. Marek Doskocz dr inż. Tomasz Janiczek dr inż. Piotr Kardasz dr inż. Jacek Kujawski dr inż. Monika Michalska mgr inż. Anna Okniańska mgr Katarzyna Puchała

dr inż. Anna Stanclik (Kozik) mgr inż. Olga Stępień mgr Sławomir Stępień dr Anna Mempel-Śnieżyk dr inż. Łukasz Szałata inż. Magdalena Tomaszewska inż. Piotr Wroński prof. zw. dr hab. inż. Jerzy Zwoździak prof. dr hab. inż. Dariusz Zmarzły

Projekt okładki: mgr inż. Olga Stępień Elementy grafiki na okładce pochodzą ze strony freepik.com. Korekta: mgr inż. Anna Kaczmarek-Gałęza inż. Magdalena Gazdowicz inż. Piotr Wroński Wydanie pod patronatem merytorycznym: Fundacji Rozwoju Nauki i Biznesu w obszarze Nauk Medycznych i Ścisłych

Klastra Badań i Rozwoju oraz Innowacji

Klubu Innowacyjni Naukowcy ISBN: 978-83-947095-2-5

Niniejsza publikacja zawiera zbiór tematycznych prac prezentowanych przez uczestników, podczas konferencji w roku 2016 we

Wrocławiu: Ogólnopolska Konferencja Innowacyjni Naukowcy pod patronatem Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Ogólnopolska Konferencja Innowacyjnych Projektów Badawczych oraz Start Innowacji. Zawarte w niniejszej publikacji artykuły zostały

zamieszczone na odpowiedzialność ich autorów, którzy przesłali ich treści Organizatorom konferencji oraz zatwierdzili poprawki

recenzentów i korektorów.

email: wydawnictwo@wnib.pl

www.wnib.pl

WYDAWNICTWO NAUKA I BIZNES Sp. z o. o., z siedzibą w Brzeziny ul. Chęcińska 169, Poczta: Morawica, Kod pocztowy:26-026, zarejestrowana w Krajowym Rejestrze Sądowym pod numerem KRS: 0000654271, kapitał zakładowy 50 00,00zł w całości wniesiony, NIP: 6572927439, REGON: 366131514, strona internetowa: www.wnib.pl , Firma powstała jako start up Dolnośląskiego Akceleratora Technologii i Innowacji.

Spis Treści:

Przedmowa .............................................................................................................................................. 4

Rozdział I: Symulacje komputerowe parametrów mikroskopowych i makroskopowych materiałów

przy pomocy Metody Elementów Dyskretnych

- Piotr Klejment, Alicja Kosmala, Natalia Foltyn, Wojciech Dębski ......................................................... 5

Rozdział II: Optymalizacja matematyczna procesu epoksydacji alkoholu allilowego 30-proc.

nadtlenkiem wodoru na katalizatorze Ti-SBA-15 oraz w acetonitrylu jako rozpuszczalniku - zmiany

selektywności przemiany alkoholu allilowego do glicydolu

- Edyta Makuch, Agnieszka Wróblewska ............................................................................................... 20

Rozdział III: Model matematyczny w strategii kształtowania odpowiedniej ceny i promocji na bazie

rabatów i upustów

- Jacek Wawrzostek, Szymon Ignaciuk .................................................................................................. 30

Rozdział IV: Propozycja procesu pozyskiwania danych rynkowych na potrzeby realizacji badań

poświęconych zastosowaniu informatyki w gospodarce

- Artur Machura ..................................................................................................................................... 42

Rozdział V: Platforma ActGo-Gate jako innowacyjny model integracji usług

- Wiesława Gryncewicz, Maja Leszczyńska ........................................................................................... 56

Rozdział VI: Interfejsy użytkownika stosowane w urządzeniach dźwigowych – stan aktualny i kierunki

rozwoju

- Karol Miądlicki ..................................................................................................................................... 66

Rozdział VII: Interfejsy wizyjne i rozszerzona rzeczywistość w sterowaniu żurawiami przeładunkowymi

- Karol Miądlicki, Mirosław Pajor........................................................................................................... 82

Rozdział VIII: Koncepcja zastosowania symulatora opartego o technologię wirtualnej rzeczywistości

do szkolenia maszynistów w zakresie efektywnego energetycznie prowadzenia pociągu

- Witold Bartnik, Małgorzata Ćwil ......................................................................................................... 95

Rozdział IX: Standard LTE jako perspektywa rozwoju technologii GSM-R

- Grzegorz Olczyk ................................................................................................................................. 104

Rozdział X: Metody komunikowania stanów afektywnych w urządzeniach mobilnych

- Jakub Trojanowski, Michał Folwarczny, Piotr Hrebieniuk, Remigiusz Szczepanowski ...................... 117

Rozdział XI: Programowanie równoległe w języku Java z wykorzystaniem biblioteki PCJ

- Marek Nowicki, Piotr Bała ..................................................................................................................129

Rozdział XII: Modelowanie wycieków w sieci wodociągowej

- Tomasz Boczar, Norbert Adamkiewicz ...............................................................................................140

4

Przedmowa

Matematyka jest królową nauk, to hasło jeszcze nigdy nie było tak prawdziwe jak dziś,

gdy rozważania matematyczne są podstawą funkcjonowania systemów na całym świecie.

Rozwój technologii, w szczególności przystępność mocy obliczeniowej w urządzeniach

mobilnych oraz globalna sieć dostępu do zasobów daje możliwości kreowania nowej

rzeczywistości. W połączeniu z matematyką wpływa realnie na otaczający świat poprzez

modelowanie molekularne (np. znajdowanie związków chemicznych o pożądanych

właściwościach bez konieczności ich syntezy), planowanie i optymalizacja produkcji,

rozszerzanie możliwości sterowniczych urządzeniami, wprowadzanie usług rynkowych i tak

dalej.

W związku z szybką wdrażalnością innowacji informatyczno-matematycznych, dużą

stopą zwrotu i łatwością skalowalności, obszar ten jest mocno wspierany zarówno przez

instytucje finansujące naukę i rozwój jak i przez prywatne firmy oraz fundusze inwestycyjne.

Powoduje to iż do naszego życia prywatnego oraz zawodowego jest wkracza coraz więcej

wkracza informatyki, matematyki, robotyki. Widać to również po używanym słownictwie:

wirtualna rzeczywistość, modelowanie, internet rzeczy, big data, data minig oraz chmura.

W niniejszej monografii zebrano przykłady polskich prac naukowych nastawionych na

innowacje. Zbiór ten powstał po interdyscyplinarnych konferencjach: Innowacyjni Naukowcy,

Innowacyjne Projekty Badawcze, Start Innowacji, które odbyły się w roku 2016. Konferencje

objęły patronem liczne instytucje w tym Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.

Mimo, że innowacje często eliminują pracowników nie da się ich zatrzymać. Można

i należy znaleźć szansę rozwoju i korzyści, bo technologie informatyczne nie znają granic.

Zachęcamy do zapoznania się z wartościowymi pracami naukowymi podkreślając

i gratulując zarazem otwartości autorów na współpracę i rozwój.

Życzymy owocnej lektury,

Zespół Redaktorów Naukowych

5

Rozdział I:

Symulacje komputerowe

parametrów mikroskopowych i makroskopowych materiałów

przy pomocy Metody Elementów Dyskretnych

Piotr Klejment1, Alicja Kosmala1, Natalia Foltyn1, Wojciech Dębski1

(1) Instytut Geofizyki Polskiej Akademii Nauk

Piotr Klejment, pklejment@igf.edu.pl

STRESZCZENIE

Jednym z najważniejszych zadań stojących obecnie przed nauką jest opracowywanie

nowych materiałów i tworzenie technologii do szczegółowej analizy materiałów już

istniejących. Kompozyty, polimery, szkła metaliczne, czy nanomateriały – to zaledwie kilka

przykładów substancji, które mogą zrewolucjonizować przemysł i świat. Niestety,

powszechnie używane w inżynierii materiałowej metody laboratoryjne mają swoje

ograniczenia - są kosztowne, czasochłonne i nie dają pełnego wglądu w strukturę próbki.

W rozwiązaniu tego problemu mogą nam pomóc komputery. W ostatnich dekadach

nastąpił niezwykle szybki rozwój mocy obliczeniowej. Dlatego symulacje komputerowe

zaczynają stanowić poważną alternatywę dla wszelkiego rodzaju doświadczeń

laboratoryjnych. Jedną z takich komputerowych metod analizy materiałów jest metoda

elementów dyskretnych, używana do rozwiązywania naukowych i inżynierskich problemów.

W symulacji metodą elementów dyskretnych materiał jest przedstawiany jako zbiór

wielkiej liczby cząstek mogących wchodzić ze sobą w interakcje. Takie symulacje

dostarczają alternatywny sposób pomiaru makroskopowych właściwości syntetycznej próbki

materiału, jak również wgląd w jej parametry mikroskopowe.

Symulacje komputerowe otwierają możliwość współpracy z przemysłem

zainteresowanym wdrażaniem technologii opartych na nowoczesnych materiałach. Dzięki

eksperymentom komputerowym możliwa jest wstępna ocena parametrów potencjalnie

obiecujących materiałów. Otrzymane parametry pozwalają na określenie, czy dany materiał

ma interesujące właściwości i czy nadaje się do analiz laboratoryjnych połączonych

z dalszymi inwestycjami i ewentualnym wdrożeniem do produkcji.

Słowa kluczowe: Metoda Elementów Dyskretnych, ESyS-Particle, Mechanika Materiałów,

Inżynieria Materiałowa, Symulacje Komputerowe

6

1. WSTĘP

Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie możliwości, jakie dają symulacje

komputerowe we współczesnej nauce o materiałach. Teoretyczne metody analizy struktury

materiałów – jak dynamika molekularna – istnieją już od kilkudziesięciu lat. Jednak dopiero

w obecnych czasach możliwe jest użycie tych metod w sposób efektywny w praktyce, dzięki

możliwościom, jakie dają coraz szybsze komputery. Jest to niezwykle istotne, gdyż

właściwości materiałów są powiązane z ich wewnętrzną strukturą i budową atomową. Stąd

potrzeba efektywnych metod, które taką strukturę pozwalają odkryć.

Jedną z metod teoretycznej analizy materiałów jest Metoda Elementów Dyskretnych

w skrócie określana jako DEM [1]. Jej głównym celem jest obliczanie właściwości fizycznych

obiektów składających się z dużej liczby oddziałujących ze sobą cząstek. Symulacja taka

wykonywana na komputerze rozpoczyna się od nadania cząstkom położeń i prędkości

początkowych – tak, aby jak najwierniej odtworzyć badany obiekt. Następnie zadany czas

trwania symulacji podzielony zostaje na dużą ilość przedziałów czasowych. W każdym

z takich przedziałów analizowane jest położenie i prędkość każdego elementu

symulowanego obiektu, a także działające na niego siły oraz interakcje z sąsiednimi

elementami. Już w tym momencie widać, że największa zaleta metody elementów

dyskretnych jest także jej największą wadą – w przypadku symulowania rzeczywistych

materiałów składających się z milionów cząstek potrzebna jest naprawdę duża moc

obliczeniowa.

Obecnie istnieją już programy z zaimplementowaną Metodą Elementów Dyskretnych,

ale większość z nich ciągle znajduje się w fazie testów. Jednym z nich, dostarczanym na

zasadzie open – source, jest ESyS – Particle rozwijany w Centre for Geoscience Computing

należącym do Uniwersytetu w Queensland (Australia) [2]. Dzięki zaimplementowanemu

interfejsowi MPI (ang. Message Passing Interface) możliwe jest uruchamianie symulacji

ESyS-Particle na komputerach stacjonarnych, klastrach komputerowych

i superkomputerach. Interfejs ten zarządza wykonywaniem długotrwałych obliczeń i dzieli je

pomiędzy procesory tak, aby każdy z nich zajmował się inną częścią tego samego zadania w

tym samym czasie. ESyS-Particle posiada także interfejs programistyczny aplikacji API (ang.

Application Programming Interface). Umożliwia on użytkownikowi tworzenie własnego

oprogramowania na bazie bibliotek i funkcji zawartych w silniku programu ESyS. Skrypty w

języku Python obsługują wszystkie niezbędne w symulacji parametry, funkcje i oddziaływania

bez konieczności ingerowania w sam silnik oprogramowania. Dodatkowe narzędzia do

wizualizacji umożliwiają wykonywanie animacji przedstawiających zachowanie się próbki w

czasie symulacji.

Przedstawione w niniejszej pracy metody i rezultaty są przede wszystkim powiązane

z geofizyką - albowiem znajomość fizyki stojącej za procesami pękania materiałów jest

kluczowym zagadnieniem w sejsmologii, a zwłaszcza w sejsmologii górniczej, przemyśle

wydobywczym, czy też badaniu zjawisk powiązanych z trzęsieniami ziemi. W każdej z tych

dziedzin znajomość mechaniki pękania jest kluczowa do prowadzenia badań w tych

obszarach. Używane dotychczas metody mają swoje ograniczenia. Symulacje komputerowe

oferują alternatywny sposób zdobycia informacji o interesujących nas materiałach i zbadania

ich parametrów.

7

W pracy tej przedstawiono przykład analizy komputerowo wygenerowanej próbki

materiału składającego się z cząstek o różnej wielkości, połączonych wiązaniami. W czasie

eksperymentu komputerowego próbka była ściskana, aż do wystąpienia pęknięcia. W ten

sposób możliwe było wyliczenie wielu interesujących parametrów mikroskopowych

i makroskopowych. Na przykład, dzięki znajomości siły przyłożonej do próbki, wykonana

została analiza naprężeń występujących w materiale, wyliczenie modułu Young’a oraz

wytrzymałości próbki na ściskanie jednoosiowe.

2. TREŚĆ WŁAŚCIWA

2.1 METODYKA STOSOWANIA SYMULACJI KOMPUTEROWYCH DO MODELOWANIA

MATERIAŁÓW

Symulacje komputerowe materiałów wymagają zastosowania jednej z dwóch

istniejących metod – jedna z nich zakłada ciągłość ośrodka, druga jego dyskretną strukturę.

Przykładem pierwszego podejścia jest oparta na mechanice continuum metoda elementów

skończonych FEM. W metodzie tej materiał stanowi odkształcalny, ciągły ośrodek sprężysto

– plastyczny. Przy takim podejściu względne przemieszczenia i obroty cząstek nie są brane

pod uwagę, w związku z czym konieczne jest stosowanie odpowiednich zależności w celu

odzwierciedlenia skomplikowanego stanu przemieszczenia wewnątrz materiału. Metoda ta

ma swoje ograniczenia, ponieważ nie uwzględnia dyskretnej natury ośrodków ziarnistych, co

czyni ją nieprzydatną w wielu dziedzinach związanych z geofizyką. Przykładami takich

zjawisk, w których metoda elementów skończonych się nie sprawdza, są: modelowanie

fragmentacji, separacji, czy mieszania materiałów, jak również symulacje pękania lub

kruszenia skał. Metodę elementów skończonych stosuje się na ogół do zagadnień

statycznych lub quasi – statycznych w zakresie małych odkształceń. W przypadku

występowania dużych odkształceń lub dla zjawisk powiązanych z przepływem substancji,

symulacja może stać się niestabilna, a w efekcie dać błędne wyniki [3].

Alternatywą jest metoda elementów dyskretnych DEM, traktująca ośrodek jako zbiór

cząstek, które mogą ze sobą oddziaływać. W najprostszym przypadku, cząstki – elementy

mogą być dyskami (dla symulacji dwuwymiarowych) lub sferami (w przypadku symulacji

trójwymiarowych) [3]. W symulacjach DEM elementy mogą się przemieszczać, obracać

i wchodzić ze sobą w interakcje. Możliwość modelowania przemieszczeń i obrotów

wszystkich niezależnych elementów składających się na symulowany obiekt stwarza

możliwość zastosowania tej metody do wszelakich zjawisk, w których występują przepływy,

duże odkształcenia lub fragmentacja obiektów.

2.2.1 PODSTAWOWE ZAŁOŻENIA METODY ELEMENTÓW DYSKRETNYCH

Algorytm metody elementów dyskretnych można podzielić na dwie główne części:

pierwszą, związaną z tworzeniem modelu kontaktów i obliczeniem sił działających na

elementy oraz drugą, w której względem każdego elementu używana jest II zasada dynamiki

Newtona w celu obliczenia zmian położeń i prędkości elementów w wyniku działania

niezrównoważonych sił. Równania ruchu rozwiązywane są oddzielnie dla każdego elementu,

w każdym kroku czasowym. Algorytm rozwiązywania jest oparty na jawnym schemacie

całkowania równań ruchu [4]. Dla zachowania stabilności numerycznej symulacji niezbędne

jest stosowanie małych kroków czasowych – aby elementy nie przemieściły się nadmiernie

w jednostkowym przedziale czasowym. To znaczy, że dobrana wartość kroku czasowego

powinna być wystarczająca mała, aby ruch elementu był na tyle mały, żeby miał wpływ

jedynie na bezpośrednie otoczenie elementu.

8

Ten stosunkowo prosty model ma niezwykle szerokie zastosowania. Użycie metody

elementów dyskretnych pozwala na opis zjawisk dynamicznych, jak i statycznych

związanych z materiałem. Możliwe jest modelowanie przepływów, separacji, fragmentacji,

mieszania, segregacji, ściskania, rozciągania, pękania i wielu innych zjawisk.

Metoda elementów dyskretnych opiera się na kilku bazowych założeniach, które są

wspólne dla każdej symulacji. Materiał traktowany jest jako zbiór sztywnych obiektów – tak

zwanych elementów dyskretnych. Sztywność w tym przypadku oznacza, że elementy nie

podlegają odkształceniom. Jednocześnie nie wyklucza to nachodzenia na siebie elementów.

Gdy dwa obiekty zaczynają na siebie nachodzić w czasie symulacji, traktowane jest to jako

rozpoczęcie oddziaływania między nimi [5,6]. Wielkość tego oddziaływania zależy od sił

kontaktowych. Materiał składa się z pojedynczych elementów, które razem tworzą

symulowany obiekt. Dlatego makroskopowe zachowanie materiału wynika z ruchu

i oddziaływania indywidualnych elementów. Tym samym makroskopowa odpowiedź

materiału w trakcie symulacji zależy od mikroparametrów elementów i modeli kontaktów

między nimi. Możemy wyróżnić kilka rodzajów mikroparametrów, takich jak mikroparametry

geometryczne i fizyczne: kształt, rozmiar lub gęstość i mikroparametry konstytutywne:

sztywność kontaktowa lub tłumienie. Symulacja metodą elementów dyskretnych jest

procesem dynamicznym, a stan równowagi występuje tylko wtedy, gdy wszystkie siły

kontaktowe (wewnętrzne) się równoważą. Każdy dyskretny element się przemieszcza

i obraca, a kontakty pomiędzy elementami są wykrywane w każdym kroku symulacji.

Elementy traktuje się jako idealnie sztywne [7], z założeniem, że dozwolone jest

nachodzenie elementów na siebie, co traktuje się jako odkształcenie w punkcie kontaktu.

Jednak takie nachodzenie na siebie elementów traktuje się jako małe w porównaniu do ich

rozmiarów. Należy dodać, że siły kontaktowe pomiędzy takimi dwoma obiektami

wchodzącymi ze sobą w interakcję związane są poprzez relację siła – przemieszczenie.

W punktach, w których dochodzi do kontaktu, mogą zostać utworzone wiązania i połączenia

między elementami. W punkcie kontaktu istnieje także możliwość przenoszenia sił

ściskających i rozciągających (o ile obecne są wiązania), jak również sił stycznych

prostopadłych do sił na kierunku normalnym do płaszczyzny kontaktu.

2.2.2 SCHEMAT ALGORYTMU METODY ELEMENTÓW DYSKRETNYCH

Cykl kalkulacji w metodzie elementów dyskretnych jest krokowy i bazuje on na

zastosowaniu II zasady dynamiki Newton’a dla każdego elementu oraz relacji siła –

przemieszczenie dla każdego kontaktu między obiektami. W cyklu obliczeniowym występują

dwa zależne od siebie algorytmy dla dwóch typów równań. Pierwszy ze wspomnianych

typów to równania ruchu, które służą do obliczenia przemieszczeń elementów symulacji

wynikających z oddziaływania na nie niezrównoważonych sił. Drugi typ to równania

konstytutywne [8], których zadaniem jest obliczenie sił działających na elementy będące

w kontakcie, w oparciu o wybrany model. Jednocześnie założenie jest takie, że wszystkie

dane ze wcześniejszego kroku symulacji są uznawane za stałe i znane w kolejnym kroku

symulacji.

9

Rys.1. Schemat algorytmu zaimplementowanego w metodzie elementów dyskretnych

W tym momencie należy dokładniej przyjrzeć się prawom opisującym i regulującym

ruch poszczególnych elementów. Pierwsza z takich zasad mówi, że ruch poszczególnych

obiektów składających się na symulowany materiał wynika z działania wypadkowych

wektorów siły i momentu siły. Ruch takiego elementu jest złożeniem ruchu postępowego

środka ciężkości sztywnego ciała (w tym przypadku dyskretnego elementu) oraz ruchu

obrotowego względem układu odniesienia zdefiniowanego w środku ciężkości elementu.

Ruch postępowy środka ciężkości jest opisany przez jego pozycję ix , prędkość ix

i przyspieszenie ix

. Z kolei ruch obrotowy określony jest przez prędkość kątową i

i przyspieszenie kątowe i

.

Na bazie tych wielkości możliwe jest zapisanie równania ruchu postępowego [4]:

iii gxmF (1)

gdzie:

iF [N] to siła wypadkowa,

m [kg] to masa elementu,

ig [m/s2] to przyspieszenie od siły masowej (np. siła ciężkości).

Obiekty w symulacji metodą elementów dyskretnych mogą wykonywać nie tylko ruch

postępowy, ale także wykonywać obroty. Dlatego niezbędne jest także zdefiniowanie

wektorowego równania ruchu obrotowego [4]:

dt

dIHM i

ii

(2)

10

gdzie:

iM [Nm] to wypadkowy moment siły działający na element,

iH [m2kg/s] to moment pędu elementu.

Równania ruchu postępowego i obrotowego są integrowane przy pomocy jawnego algorytmu

centralnych różnic skończonych, przy założeniu kroku t . Wielkości ix

oraz i

są

obliczane w przedziałach pośrednich (w połowie przedziału czasowego) 2

tnt

, natomiast

wielkości takie jak ix , ix

, iF , iM są obliczane w pełnych przedziałach (przedziałach

głównych) tnt .

Poniższe wyrażenia opisują przyspieszenia w ruchu postępowym i obrotowym w czasie t w

zależności od wartości prędkości w połowie przedziałów [4]:

2/2/

1tt

i

tt

i

t

i xxt

x (3)

2/2/1

tt

i

tt

i

t

i

t (4)

Uwzględniając te wyrażenia we wzorach opisujących ruch postępowy (1) i ruch obrotowy (2)

i rozwiązując dla chwili 2

tt

otrzymujemy [4]:

tgm

Fxx i

t

i

tt

i

tt

i

2/2/

(5)

tgI

Mi

t

i

tt

i

tt

i

2/2/

(6)

Ostatecznie, uzyskane prędkości służą do zaktualizowania pozycji elementu:

txxxtt

it

i

tt

i

2/

(7)

W skrócie algorytm obliczeniowy służący do aktualizacji położeń elementów może zostać

podsumowany w trzech punktach:

11

na początku kroku czasowego znana jest prędkość w ruchu postępowym

2/tt

ix

,

prędkość kątowa elementu

2/tt

i

, jego położenie t

ix , wypadkowa działających

na niego sił t

iF oraz wypadkowy moment siły t

iM

dysponując danymi z poprzedniego punktu możliwe jest wyliczenie, na podstawie

równań (5) i (6), nowej wartości prędkości

2/tt

ix

i prędkości kątowej

2/tt

i

ostatecznie, równanie (7) służy do obliczenia pozycji elementów dyskretnych tt

ix

.

2.2.3 MODELE KONTAKTU

Jak zostało wspomniane powyżej, elementy dyskretne w symulacji metodą

elementów dyskretnych mogą wchodzić ze sobą w interakcje – objawia się to poprzez

nachodzenie cząstek na siebie. W algorytmie mogą zostać zaimplementowane różne typy

kontaktów, ale bazowe założenia pozostają takie same. Mianowicie, siła kontaktowa może

zostać rozłożona na dwie składowe: składową normalną, działającą w kierunku normalnym

do płaszczyzny kontaktu oraz składową styczną, działającą w płaszczyźnie [9,10]. Termin

kontakt ogólnie wyraża wzajemną interakcję – odpowiada fizycznemu zetknięciu.

Wyróżniamy trzy komponenty opisujące specyfikę kontaktu: sztywność kontaktu zapewnia

elastyczną relację pomiędzy siłą kontaktową a względnym przemieszczeniem elementów),

warunki poślizgu i oddzielenia oraz występujące wiązania.

Rys.2. Schematyczne przedstawienie modelu kontaktu pomiędzy cząstkami

Możliwe jest stosowanie różnych modeli kontaktów, w zależności od potrzeb danej

symulacji, jednak możemy wyszczególnić dwa najpowszechniej stosowane modele: model

liniowy oraz model Hertz’a – Mindlin’a [9]. W modelu liniowym siła i względne

przemieszczenie powiązane są liniowo, za pomocą stałej sztywności kontaktowej. Natomiast

w modelu Hertz’a – Mindlin’a siła i względne przemieszczenie są ze sobą powiązane

w sposób nieliniowy, przy pomocy zmiennej sztywności kontaktowej. Wspomniana

sztywność kontaktowa jest funkcją właściwości geometrycznych i materiałowych dwóch

elementów będących w kontakcie, jak również aktualnej wartości siły normalnej. Dwa

kluczowe parametry opisują wiązanie w takim modelu: jest to współczynnik sprężystości

poprzecznej (moduł Kirchoff’a, odpowiedzialny za naprężenie) i bezwymiarowy współczynnik

Poisson’a opisujący dwa elementy będące w kontakcie.

Innym istotnym zagadnieniem jest generowanie upakowania elementów. Wyróżniamy

dwa podstawowe sposoby pakowania elementów: poprzez algorytmy dynamiczne

i geometryczne. W algorytmie dynamicznym próbka jest tworzona np. przez swobodny

12

spadek kolejnych warstw elementów. Zaletą jest uzyskanie z góry określonego rozkładu

wielkości elementów. W przypadku modelu geometrycznego, elementy są umieszczane

w oparciu o zależności geometryczne, często z wykorzystaniem wstępnie przygotowanych

siatek.

2.2.4 PODSUMOWANIE METODY ELEMENTÓW DYSKRETNYCH

Ze względu na swoje właściwości, elastyczność i ogromne możliwości, metoda

elementów dyskretnych znajduje zastosowania w niemal wszystkich dziedzinach nauki, jak

i aplikacjach przemysłowych. Przykładem takiego zastosowania jest badanie mechaniki

materiałów (zarówno sypkich, jak i skał) – symulacje pozwalają na wykonywanie wirtualnych

eksperymentów zastępujących lub odtwarzających testy laboratoryjne. Dzięki temu istnieje

możliwość przeanalizowania wpływu czynników zewnętrznych na badany materiał oraz jego

odpowiedzi w skali mikro i makro. Metoda elementów dyskretnych staje się także

podstawowym narzędziem geotechniki, jest też stosowana do modelowania wielkoskalowych

procesów przemysłowych (górnictwo, rolnictwo, budownictwo, przemysł farmaceutyczny).

Podsumowując, metoda elementów dyskretnych to potężne i uniwersalne narzędzie,

które dzięki licznym zaletom znajduje coraz to nowe zastosowania w przemyśle i nauce.

Największą z zalet tej metody jest możliwość zrozumienia mechanizmów i procesów

występujących w materiale, między innymi poznanie interakcji na poziomie mikroskopowym,

które determinują odpowiedź w skali makroskopowej. W rezultacie możliwe jest

modelowanie materiału na poziomie indywidualnych elementów [11,12]. Dzięki takiemu

podejściu uzyskiwane są informacje o rozkładzie prędkości elementów, dystrybucji energii,

naprężeń, czy też siłach oddziaływania. Wielkości te są trudne do oszacowania w oparciu

o mechanikę ośrodków ciągłych, a praktycznie niemożliwe do bezpośredniego zmierzenia

podczas badań laboratoryjnych. W rezultacie, dzięki łatwemu modelowaniu problemów

z występującymi deformacjami, zniszczeniami, czy procesami o dyskretnej naturze, pojawia

się możliwość rozszerzenia istniejącej wiedzy o mechanice materiałów.

Metoda elementów dyskretnych ma także wady. A w zasadzie wadę jedną, ale

bardzo ograniczającą praktyczne zastosowania – wymaga ogromnych zasobów mocy

obliczeniowej. Dlatego metoda ta dopiero teraz, wraz z rozwojem komputerów, zyskuje na

popularności. Blisko 40 lat temu, gdy została opracowana, stanowiła tylko i wyłącznie

teoretyczne narzędzie, które mogło stanowić podstawę dla symulacji niewielkich

i uproszczonych problemów naukowych. Nawet obecnie modelowanie wielkoskalowych

problemów wciąż jest niezwykle czasochłonne i wymaga licznych uproszczeń [13]. Wynika to

z faktu, że metoda elementów dyskretnych wymaga bardzo małych kroków czasowych,

w algorytmie w sposób jawny rozwiązywane są równania ruchu, a do tego w czasie symulacji

przetwarzana i gromadzona jest ogromna ilość danych o wszystkich elementach.

2.2.5 PROBLEM KALIBRACJI MODELU

Modelowanie materiału jest jednym z najistotniejszych etapów tworzenia symulacji,

którego celem jest przygotowanie numerycznego modelu odzwierciedlającego zachowanie

rzeczywistego materiału z jak największą zgodnością.

Ciała stałe składają się z elektrycznie naładowanych lub neutralnych cząstek,

wzajemnie oddziałujących siłami elektromagnetycznymi. Siły te wiążą ze sobą jony, atomy

lub cząsteczki tworzące ciała stałe. Fizyczne właściwości kryształów bądź ciał amorficznych

silnie zależą od natury tych wiązań, wśród których wymieniamy wiązania: jonowe,

13

metaliczne, van der Waalsa, kowalencyjne i wodorowe. Między sąsiadującymi ze sobą

w ciele stałym atomami (jonami, cząsteczkami) występuje na ogół kilka rodzajów wiązań

jednocześnie, jednak zazwyczaj jedno z wymienionych wiązań zdecydowanie dominuje.

Rodzaje wiązań w ciałach stałych różnią się między sobą nie tylko samą istotą, ale także, co

jest naturalne, siłą i energią. Najsilniejsze są wiązania kowalencyjne, słabsze są wiązania

jonowe i metaliczne, a najsłabsze wiązania wodorowe i van der Waals’a. Konkretne wartości

tych energii zależą od składu chemicznego i struktury ciała stałego [14]. Przykładem może

być grafit, którego warstwy związane są ze sobą siłami van der Waals’a, a w samych

warstwach występuje wiązanie kowalencyjne oraz lód, w którym cząsteczki wody związane

są ze sobą wiązaniem wodorowym, zaś w obrębie tych cząsteczek panują wiązania

kowalencyjno – jonowe. Ponieważ rzeczywiste materiały mają tak skomplikowaną strukturę,

ich symulowanie stanowi skomplikowane zagadnienie.

Symulowany materiał powstaje na bazie odpowiedniego doboru elementów i wiązań

pomiędzy nimi, a zatem makroskopowe zachowanie układu zależy od mikroskopowych

właściwości elementów, które go tworzą. Jednym z najważniejszych problemów dotyczących

budowy modelu symulacyjnego w metodzie elementów dyskretnych jest właściwy wybór

mikroparametrów opisujących elementy i wiązania między nimi. Brakuje ścisłej relacji między

parametrami opisującymi interakcje między obiektami symulacji, a parametrami opisującymi

próbkę jako całość [15]. Dobór odpowiednich wartości mikroparametrów w celu uzyskania

makroskopowej odpowiedzi układu, zgodnej z rzeczywistym materiałem, jest bardzo trudny.

Modelowanie bezpośrednie [4], gdy z góry znamy parametry i możemy je zaaplikować do

układu, jest rzadką sytuacją. Jedynym rozwiązaniem tego zagadnienia jest podejście

iteracyjne. Jest to przykład modelowania odwrotnego, gdy dobór mikroparametrów następuje

na bazie parametrów makroskopowych. Powszechnie stosowanym podejściem jest

wykonywanie laboratoryjnych badań próbki materiału w celu określenia makroskopowej

charakterystyki, a następnie numeryczne odzwierciedlenie wybranych testów i iteracyjna

zmiana wybranych mikroparametrów aż do osiągnięcia oczekiwanej odpowiedzi.

2.3 ESyS-Particle

Istnieje wiele dostępnych programów do symulacji komputerowych na bazie metody

elementów dyskretnych. Jednym z nich jest ESyS-Particle, używany na potrzeby niniejszego

artykułu. Oprogramowanie to zostało zaprojektowane jako narzędzie do badania fizyki skał

oraz dynamiki trzęsień ziemi. W ESyS-Particle została także zaimplementowana możliwość

rotacji pojedynczych cząsteczek oraz pełen zestaw interakcji pomiędzy nimi. ESyS-Particle

napisany jest w języku C++ i przeznaczony do obliczeń zarówno na komputerach osobistych,

jak również na klastrach komputerowych oraz superkomputerach, dzięki

zaimplementowanemu systemowi Message Passing Interface. Zarządzanie

oprogramowaniem odbywa się za pomocą skryptów pisanych w języku Pyton [2].

2.4 PRZYKŁAD SYMULACJI METODĄ ELEMENTÓW DYSKRETNYCH - ŚCISKANIE

JEDNOOSIOWE

W niniejszej pracy przedstawiony został przykład symulacji metodą elementów

dyskretnych próbki materiału wykonanej za pomocą oprogramowania ESyS-Particle i analizy

mikro oraz makroparametrów tejże próbki. Symulowany materiał miał formę

prostopadłościanu o rozmiarach 10 mm x 20 mm x 10mm i składał się z cząstek o losowo

wybranych rozmiarach w przedziale 0.4 mm – 2.0 mm. Na tak wygenerowanej próbce został

14

wykonany komputerowy eksperyment ściskania jednoosiowego – popularnej metody

laboratoryjnej badania materiałów.

Rys.3. Prostopadłościenna próbka podczas eksperymentu ściskania jednoosiowego

Na Rys.3. zaprezentowana została wizualizacja próbki podczas komputerowego

eksperymentu ściskania jednoosiowego. Obrazek po lewej prezentuje próbkę na początku

trwania symulacji, a obrazek po prawej – na końcu. Symulacja trwała 0,25 sekundy, ilość

kroków czasowych wynosiła 250000, z krokiem czasowym 10-6 sekundy. Do górnej i dolnej

powierzchni próbki przyłożona została zmienna siła, która przesuwała obydwie powierzchnie

ze stałą prędkością 0,2 cm/s. Efektem działania tych sił było zerwanie wiązań pomiędzy

elektami symulowanego materiału i jego pęknięcie. Schematyczne przedstawienie wiązań,

którymi połączone były cząstki podczas symulacji, znajduje się na Rys.4.

Rys.4. Schematyczne przedstawienie wiązania międzycząsteczkowego

Zaletą metody elementów dyskretnych jest dostęp do wielu informacji o próbce,

zarówno w kontekście jej właściwości makroskopowych, jak i tych dotyczących

poszczególnych cząstek. Poniżej zaprezentowano wykresy przedstawiające zmiany

wybranych wielkości fizycznych podczas symulacji.

Na Rys.5. zostały pokazane zmiany w energii kinetycznej cząstek podczas symulacji.

W każdym kroku czasowym energia kinetyczna wszystkich elementów była sumowana. Na

wykresie dobrze widoczny jest moment, gdy rozpoczęło się pękanie wiązań w próbce

i cząstki uzyskiwały swobodę ruchu – odpowiada on mniej więcej 0,13 sekundy

eksperymentu. Należy zauważyć, że podany czas to zasymulowany czas trwania

rzeczywistego ściskania materiału, nie ma on nic wspólnego z czasem, jaki wymagało

15

wykonanie tej symulacji na komputerze. W tym przypadku symulacja 0,25 sekundy ściskania

materiału trwała na komputerze osobistym około 20 minut. Rys.6. przedstawia zsumowaną

energię kinetyczną rotacji wszystkich cząstek, wynikającą z możliwości obracania się

elementów. Co interesujące, gwałtowny przyrost energii kinetycznej rotacji nastąpił

wcześniej, niż w przypadku energii kinetycznej ruchu postępowego.

Rys.5. Sumaryczna energia kinetyczna wszystkich cząstek składających się na symulowaną

próbkę w każdym kroku czasowym

Rys.6. Sumaryczna energia kinetyczna rotacji wszystkich cząstek składających się na

symulowaną próbkę w każdym kroku czasowym

Rys. 7. dostarcza informacji o sumarycznej energii zgromadzonej w wiązaniach

pomiędzy elementami. Z przebiegu symulacji wynika, że proces pękania próbki rozpoczął się

mniej więcej po 0,13 sekundy. Tymczasem Rys.7. sugeruje, że proces pęknięcia

poprzedzony został gwałtownym przyrostem energii zgromadzonej w wiązaniach, przy czym

energia ta równie szybko zaczęła opadać po rozpoczęciu pękania. Oznacza to, że

16

zgromadzona w wiązaniach energia została zużyta na zerwanie tych wiązań, co zainicjowało

proces pękania materiału. Zależność z Rys.8., prezentująca sumaryczną ilość wiązań

międzyelementowych w materiale, jak i Rys.9. z przedstawioną prędkością cząstek,

potwierdza informacje z poprzednich wykresów.

Rys.7. Sumaryczna energia potencjalna wszystkich wiązań pomiędzy cząstkami

składającymi się na symulowaną próbkę w każdym kroku czasowym

Rys.8. Ilość wiązań istniejących pomiędzy cząstkami składających się na symulowaną

próbkę w każdym kroku czasowym

17

Rys.9. Sumaryczna prędkość wszystkich cząstek składających się na symulowaną próbkę

w każdym kroku czasowym

Jedną z najważniejszych zależności jest relacja pomiędzy odkształceniem i

naprężeniem próbki – Rys.10. Pozwala ona na wyznaczenie dwóch istotnych parametrów

makroskopowych charakteryzujących materiał – wartości modułu Young’a oraz odporności

na ściskanie. Moduł Young’a wylicza się z nachylenia krzywej i w tym wypadku wynosi on

nieco ponad 170 MPa. Natomiast wytrzymałość na ściskanie jest tożsama z pikiem krzywej

i dla tych danych ma ona wartość około 325 MPa.

Rys.10. Zależność pomiędzy odkształceniem i naprężeniem w próbce

18

3. WNIOSKI

Zastosowania Metody Elementów Dyskretnych już obecnie są bardzo szerokie. Ze względu

na fakt, że oprogramowania używające tej metody są cały czas w fazie testów, liczba

potencjalnych zastosowań może być o wiele większa, niż się przewiduje. Przykłady dziedzin,

w których metoda elementów dyskretnych już została wdrożona, to: farmaceutyka (symulacje

mieszania leków), rolnictwo (symulacje produktów spożywczych, zwłaszcza tych

składających się z dużej liczby małych obiektów, jak zboże), geofizyka (procesy

szczelinowania hydraulicznego wykonywane podczas poszukiwania gazu ziemnego

z łupków), chemia (symulacje przechowywania materiałów chemicznych), budownictwo czy

ogólnie przemysł (symulacje transportu materiałów sypkich) [15].

Rys.11. Symulacja propagującej się szczeliny podczas pękania materiału

W symulacjach związanych z geofizyką szczególnie interesujące są badaniach

dotyczące materiałów i ich wytrzymałości, ze szczególnym uwzględnieniem mechaniki

pękania (przykład symulacji z Rys.11.). Symulacje takie mogą mieć dwojaki charakter:

naukowy – z zastosowaniem np. do fizyki trzęsień ziemi, gdzie obliczanie stopnia naprężenia

wewnątrz mas skalnych i przewidywanie momentu ich pęknięcia jest sprawą kluczową oraz

typowo inżynierski – z potencjalnym zastosowaniem do wielkoskalowych symulacji

zachowania materiałów poddanych ekstremalnym warunkom i wyliczania wytrzymałości

materiałów.

Wadą metody elementów dyskretnych są wymagania dotyczące mocy komputerów,

ale także problemy z kalibracją modeli. Wykonanie symulacji dowolnego zjawiska wymaga

iteracyjnego dopasowania parametrów mikro do parametrów makro. Zaawansowane typy

wiązań międzycząsteczkowych, mogą pozwolić lepiej odtwarzać rzeczywiste materiały, ale

wymagają wcześniejszego porównania wyników eksperymentów komputerowych

z laboratoryjnymi. Pozwala to na dobranie właściwych ustawień parametrów materiału, tak,

aby można było wykonywać symulacje rzeczywistych substancji. Innym wyzwaniem jest

dostosowanie symulacji do obliczeń na superkomputerach. Zaimplementowany w programie

ESyS-Particle interfejs MPI pozwala na takie podejście. Obecnie, bez wątpienia, tylko

superkomputery pozwalają na wykonywanie symulacji materiałów o realnych rozmiarach.

W dalszej perspektywie otwiera to możliwość nawiązania wielopłaszczyznowej współpracy

z przemysłem inwestującym w rozwiązania materiałowe. Dzięki symulacjom metody

elementów dyskretnych można przeprowadzać wstępne testy planowanego do wdrożenia

materiału i oceniać, czy nadaje się on do dalszych analiz i implementacji, czy też nie.

19

LITERATURA

[1] Cundall, P. A., and O. D. L. Strack (1979), A discrete numerical model for granular

assemblies, Geotechnique, 29(1), 47–65, doi:10.1680/geot.1979.29.1.47

[2] Abe S., Boros V., Hancock W., Weatherley D., ESyS – Particle Tutorial and User’s

Guide Version 2.3.1, 2014

[3] Onate E., Rojek J., Combination of discrete element and Finie element methods for

dynamic analysis of geomechanics problems (2004). Computer methods in applied

mechanics andengineering, 193, 3087-3128

[4] Metodyka modelowania z wykorzystaniem Metody Elementów Dyskretnych,

www.wydawnictwoagh.pl/pliki/344410894.pdf, data dostępu: 14.11.2016 r.

[5] [5] O’Sullivan C., Particulate Discrete Element Modeling: A Geomechanics Perspective

[online], S.1.: Spon Press/Taylor & Francis, 2011

[6] Abe, S., H. van Gent, and J. L. Urai (2011), DEM simulation of normal faults in

cohesive materials, Tectonophysics, doi:10.1016/j.tecto.2011.09.008

[7] Cook, J., J. E. Gordon, C. C. Evans, and D. M. Marsh (1964), A mechanism for the

control of crack propagation in all-brittle systems, Proc. R. Soc. London Ser. A. Math.

Phys. Sci., 282(1391),508–520, doi:10.1098/rspa.1964.0248

[8] Egholm, D. L. (2007), A new strategy for discrete element numerical models: 1. Theory,

J. Geophys. Res., 112, B05203, doi:10.1029/2006JB004557

[9] Fakhimi, A., and E. Alavi Gharahbagh (2011), Discrete element analysis of the effect of

pore size and pore distribution on the mechanical behavior of rock, Int. J. Rock Mech.

Min. Sci., 48(1),77–85, doi:10.1016/j.ijrmms.2010.08.007

[10] Jaeger, J., N. G. Cook, and R. Zimmerman (2007), Fundamentals of Rock Mechanics,

pp. 488, Wiley-Blackwell, Malden, MA.

[11] Li Y. G., Imaging, Modeling and Assimilation in Seismology, De Gruyter, Berlin 2012

[12] Potyondy, D., and P. Cundall (2004), A bonded-particle model for rock, Int. J. Rock

Mech. and Min. Sci., 41 (8), 1329–1364, doi:10.1016/j.ijrmms.2004.09.011

[13] Rapaport D.C., „The art of molecular dynamics simulation”, Cambridge University

Press, Cambridge 2004

[14] Garbarczyk J., Wstęp do fizyki ciała stałego, Oficyna Wydawnicza Politechniki

Warszawskiej, Warszawa 2000

[15] Christensen R. M., The Theory of Materiale Failure, Oxford University Press, Oxford

2013

20

Rozdział II:

Optymalizacja matematyczna procesu epoksydacji alkoholu allilowego 30-proc. nadtlenkiem wodoru na katalizatorze Ti-SBA-15 oraz w acetonitrylu jako rozpuszczalniku - zmiany selektywności

przemiany alkoholu allilowego do glicydolu

Edyta Makuch, Agnieszka Wróblewska

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Technologii

i Inżynierii Chemicznej, Instytut Technologii Chemicznej Organicznej, ul. Pułaskiego 10,

70-322 Szczecin

Email: emakuch@zut.edu.pl, agnieszka.wroblewska@zut.edu.pl

STRESZCZENIE

Celem pracy było przeprowadzenie optymalizacji matematycznej procesu epoksydacji

alkoholu allilowego na katalizatorze Ti-SBA-15 oraz w acetonitrylu jako rozpuszczalniku.

I wyznaczenie optymalnych parametrów tego procesu, to znaczy takich, przy których

uzyskuje się maksymalną wartość głównej funkcji opisującej proces (selektywności

przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego AA). Ponadto celem pracy było

przygotowanie rysunków warstwicowych dla badanej funkcji, a także przeprowadzenie ich

szczegółowej analizy. Dzięki optymalizacji uściślono wartości maksymalne tej głównej

funkcji. Proces epoksydacji optymalizowano matematyczną metodą planowania

doświadczeń, przy użyciu planu rotalno-uniformalnego. Plan doświadczeń zrealizowano

posługując się programem komputerowym Cadex:Esdet 2.2. Rysunki warstwicowe

wykonano używając programu komputerowego Surfer 7.0. Współczynniki równania regresji

dla normowanych wielkości wejściowych wyznaczono metodą najmniejszych kwadratów. Po

wyznaczeniu funkcji aproksymującej sprawdzano jej adekwatność testem

Fishera-Snedecora. Ponadto obliczono: wariancję powtarzalności doświadczeń,

współczynnik powtarzalności doświadczeń, wariancję adekwatności doświadczeń,

współczynnik adekwatności doświadczeń, współczynnik korelacji wielowymiarowej oraz

maksymalny błąd bezwzględny. Maksimum otrzymanego równania regresji wyznaczono

matematycznie, przy wykorzystaniu programu komputerowego Cadex. Maksymalną wartość

funkcji odpowiedzi oraz odpowiadającą jej rzeczywistą wartość zmiennych niezależnych

przedstawiono w tabeli. Przebiegi badanej funkcji wykreślono przy jednoczesnych zmianach

dwóch parametrów procesu, pozostałe parametry były stałe i przyjmowały wartości zgodne

z wyznaczonymi dla maksimum badanej funkcji.

ABSTRACT

The aim of this work was performing the mathematical optimization of epoxidation of

AA over the Ti-SBA-15 catalyst and in the presence of acetonitrile. Moreover, the optimum

parameters for this process were determined that would provide maximum values of main

function describing the process (selectivity of transformation to glycidol in relation to AA

consumed). Moreover, the study to be aimed at preparation and detailed analysis of contour

plots for the studied function. Mathematical optimization specified optimal values of the main

function. The process of the epoxidation of AA was optimized using the mathematical

method of experiments planning according to the rotatable-uniform design. The design of

21

experiments was made using software Cadex: Esdet 2.2. The contour plots were made using

software Surfer 7.0. Regression equation coefficients were calculated by the least-square

method. After the determination of the approximation function, its adequacy was verified by

means of the Fisher-Snedecor test. Moreover, also were calculated: variance of repeatability,

coefficient repeatability, variance of adequacy, coefficient adequacy, coefficient of multiple

correlation and maximum relative error. Maximum values of the response function and

corresponding value of independent variables were presented in tables. The course of the

studied function was plotted for simultaneous variations of two chosen process parameters,

while other parameters were constant and equal to the values corresponding to maximum of

the studied function.

Słowa kluczowe: matematyczna optymalizacja, plan rotalno-uniformalny, epoksydacja

alkoholu allilowego, nadtlenek wodoru, katalizator Ti-SBA-15, acetonitryl, glicydol

Keywords: mathematical optimization, rotatable-uniform design, epoxidation of allyl alcohol,

hydrogen peroxide, Ti-SBA-15 catalyst, acetonitrile, glycidol

1. WSTĘP

Z badań wpływu parametrów technologicznych na przebieg epoksydacji związków

allilowych ((alkoholu allilowego (AA), alkoholu metallilowego (AMA), alkoholu krotylowego

(AK) i 1-buten-3-olu (1B3O)) wynika, że korzystne wyniki uzyskuje się prowadząc proces

epoksydacji AA w acetonitrylu jako rozpuszczalniku. Proces ten umożliwia uzyskanie

produktu głównego (glicydolu) z wysoką selektywnością (80% mol). Najwyższą wartość tej

funkcji otrzymano w następujących - najkorzystniejszych warunkach: temperatura 30oC,

stosunek molowy alkoholu allilowego do nadtlenku wodoru 1,0, stężenie acetonitrylu

80% wag., ilość katalizatora Ti-SBA-15 3,0% wag. i czas reakcji 180 minut [1].

Produkt główny epoksydacji AA wykorzystywany jest w produkcji antybiotyków

antybakteryjnych oraz związków o działaniu przeciwwirusowym. Chiralny glicydol znajduje

zastosowania w syntezie antybiotyku antynowotworowego - pluramyciny. Ponadto

wykorzystuje się go również w interakcyjnych substancjach kancerogennych DNA, takich jak:

tlenek alfatoksyny B1. Te, należące do hybryd glicydolowo-węglowodanowych związki,

selektywnie alkilują DNA w miejscu N7 guaniny, powodując rozszczepienie DNA. Glicydol

znajduje zastosowania w syntezie chiralnych syntonów C3 (tzw. chironów), będących

związkami wykorzystywanymi do syntezy leków. Przykładem jest lek (S)-propranolol,

stosowany w schorzeniach układu sercowo-naczyniowego. Związek ten należy do

nieselektywnych β-blokerów, wykorzystywanych w chorobie niedokrwiennej serca

(wieńcowej). Szczególną uwagę zwraca się na zastosowanie glicydolu do syntezy

β-blokerów obniżających ciśnienie krwi, przywracających rytmiczność pracy serca oraz

poprawiających ogólną pracę mięśnia sercowego, w celu zwiększenia szans na przeżycie po

wystąpieniu ataku serca. Do grupy tych leków zaliczyć można: propafenon, dizopiramid,

werapamil, flekainid, tokainid, czy meksyletynę. Za wyjątkiem werapamilu, będącego

antagonistą kanałów wapniowych (IV grupa wg podziału Vaughana-Williamsa), mechanizm

działania pozostałych spośród wymienionych leków antyarytmicznych polega na blokowaniu

kanałów sodowych (I grupa wg Vaughana-Williamsa). Glicydol wykorzystuje się również do

produkcji związków powierzchniowo czynnych, wchodzących w skład: preparatów

kosmetycznych do nawilżania i oczyszczania skóry, szamponów do włosów, płynów do

kąpieli, past do zębów, detergentów do prania i środków dezynfekujących. Środki te to

22

również emulgatory spożywcze, stosowane do produkcji margaryn, lodów, czy masła

roślinnego [2-11].

W ramach niniejszej pracy przeprowadzono optymalizację parametrów

technologicznych procesu epoksydacji alkoholu allilowego 30-proc. nadtlenkiem wodoru na

katalizatorze Ti-SBA-15 i w acetonitrylu jako rozpuszczalniku.

2. OPTYMALIZACJA MATEMATYCZNA PROCESU EPOKSYDACJI AA - PLAN

ROTALNO-UNIFORMALNY

Optymalizację matematyczną procesu epoksydacji alkoholu allilowego za pomocą

30-proc. nadtlenku wodoru na katalizatorze Ti-SBA-15 oraz w acetonitrylu jako

rozpuszczalniku przeprowadzono w oparciu o plan rotalno-uniformalny, który zrealizowano

dla pięciu wielkości wejściowych x1-x5 (parametrów technologicznych) takich, jak:

x1: temperatura 20 - 40oC, x2: stosunek molowy alkoholu allilowego do nadtlenku wodoru

0,5 - 2,0, x3: stężenie acetonitrylu 75 - 90% wag., x4: ilość katalizatora Ti-SBA-15

2,0 - 4,0% wag. i x5: czas reakcji 120 - 240 minut.

Całkowita liczba układów planu (doświadczeń) wynosiła 32, w tym w jądrze planu 16,

w punktach gwiezdnych 10, a w centrum planu 6. Dla uproszczenia obliczeń wartości

rzeczywiste wielkości wejściowych x1-x5 przeliczono na wartości normowane

(bezwymiarowe) uzyskując uniwersalny plan doświadczeń o wartościach wielkości

wejściowych normowanych w bezwymiarowym przedziale [-2, 2].

W Tabeli 1 przedstawiono wartości rzeczywiste i normowane wielkości wejściowych

na poziomach wynikających z planu doświadczeń.

Tabela 1. Poziomy zmian parametrów procesu epoksydacji alkoholu allilowego

Jako główną funkcję odpowiedzi, charakteryzującą proces epoksydacji AA, przyjęto

selektywność przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego AA (Sglic./AA).

W Tabeli 2 przedstawiono macierz planowania w postaci wartości normowanych oraz

otrzymane doświadczalnie rzeczywiste wartości funkcji odpowiedzi (Sglic./AA).

Poziom

Normowane wartości

Temperatura [oC]

Stosunek molowy AA/H2O2

Stężenie acetonitrylu

[% wag.]

Ilość katalizatora Ti-SBA-15 [% wag.]

Czas reakcji [min]

Xi x1 x2 x3 x4 x5

Gwiazdowy wyższy

2 40 2,0 90 4,0 240

Wyższy 1 35 1,6 86 3,5 210

Podstawowy 0 30 1,3 83 3,0 180

Niższy -1 25 0,9 79 2,5 150

Gwiazdowy

niższy -2 20 0,5 75 2,0 120

x1, x2, x3, x4, x5 - czynniki niezależne (parametry procesu)

23

Tabela 2. Macierz planowania doświadczeń oraz wartości funkcji odpowiedzi (Sglic./AA)

Wpływ normowanych czynników niezależnych (X1X5) procesu epoksydacji alkoholu

allilowego na wartość funkcji odpowiedzi przedstawiono za pomocą wielomianu

algebraicznego drugiego stopnia (równanie regresji - Z1) zgodnie z równaniem znajdującym

się w naszej wcześniejszej publikacji [12].

Aby otrzymać funkcję odpowiedzi zawierającą rzeczywiste współczynniki funkcji

aproksymującej i rzeczywiste wielkości wejściowe xk (parametry technologiczne),

normowane wartości wielkości wejściowych Xk przeliczano na rzeczywiste stosując

następujące wzory: I) X1: 0,2*(x1-20)-2, II) X2: 2,667*(x2-0,5)-2, III) X3: 0,2667*(x3-75)-2,

IV) X4: 2*(x4-2)-2 i V) X5: 2*(x5-2)-2.

Współczynniki równania regresji (Z1) dla normowanych wielkości wejściowych

wyznaczono metodą najmniejszych kwadratów - przy zastosowaniu rachunku

macierzowego. Dla badanej funkcji wyznaczano funkcję aproksymującą, po czym

sprawdzono jej adekwatność testem Fishera-Snedecora, przez porównanie z krytyczną

Numer układu planu X1 X2 X3 X4 X5 Sglic./AA

1 -1 -1 -1 -1 -1 66

2 1 -1 1 -1 -1 59

3 1 -1 -1 -1 1 31

4 1 -1 -1 1 -1 42

5 1 1 -1 -1 1 64

6 -1 1 1 -1 1 91

7 -1 1 -1 1 1 45

8 -1 1 -1 1 -1 80

9 1 -1 1 1 1 51

10 -1 -1 -1 1 1 32

11 -1 -1 1 1 -1 55

12 -1 -1 1 -1 1 53

13 -1 1 1 1 1 67

14 1 1 -1 1 1 71

15 1 1 1 1 -1 48

16 1 1 1 -1 1 62

17 -2 0 0 0 0 51

18 2 0 0 0 0 46

19 0 -2 0 0 0 77

20 0 2 0 0 0 55

21 0 0 -2 0 0 38

22 0 0 2 0 0 94

23 0 0 0 -2 0 57

24 0 0 0 2 0 48

25 0 0 0 0 -2 53

26 0 0 0 0 2 42

27 0 0 0 0 0 44

28 0 0 0 0 0 46

29 0 0 0 0 0 39

30 0 0 0 0 0 58

31 0 0 0 0 0 45

32 0 0 0 0 0 46

24

wartością F(0,05) odczytaną z tablic [13]. Ponadto obliczano także: a) wariancję

powtarzalności doświadczeń (S2powt.), b) współczynnik powtarzalności doświadczeń (fpowt.),

c) wariancję adekwatności doświadczeń (S2adek.), e) współczynnik adekwatności

doświadczeń (fadek.), f) współczynnik korelacji wielowymiarowej (R) oraz g) maksymalny błąd

bezwzględny (zmax), które wynosiły odpowiednio: 39,47; 5; 176,3; 10; 0,86 i 19,59 [14-15].

Dostatecznie wysokie wartości współczynnika R świadczą o dobrej korelacji wartości funkcji

uzyskanych doświadczalnie z wartościami funkcji aproksymującej uzyskanymi na drodze

obliczeń matematycznych.

W Tabeli 3 przedstawiono współczynniki równia regresji w postaci normowanej (z1).

Tabela 3. Współczynniki równia regresji w postaci normowanej - z1

z1

b00 46,560* b22 4,690*

b01 -2,960 b23 -2,440

b02 3,960* b24 2,060

b03 6,960* b25 1,060

b04 -1,790 b33 4,690*

b05 -4,790* b34 -3,940

b11 0,310 b35 3,310

b12 -0,940 b44 1,320

b13 -1,940 b45 5,310*

b14 0,060 b55 0,068

b15 6,060*

* - współczynniki istotne

Maksimum otrzymanego równania regresji wyznaczono matematycznie, przy

wykorzystaniu programu komputerowego Cadex. Do obliczeń zastosowano metody:

Hookea-Jeevesa oraz Gaussa-Seidela. Wyznaczone tymi metodami maksymalne wartości

zmiennych niezależnych dla danej funkcji regresji były identyczne.

W Tabeli 4 przedstawiono maksymalną wartość funkcji - selektywności przemiany do

glicydolu w odniesieniu do przereagowanego alkoholu allilowego (z1) oraz odpowiadające jej

rzeczywiste wartości zmiennych niezależnych.

Tabela 4. Parametry określające maksymalne wartości funkcji odpowiedzi z1

Z Tabeli 4 wynika, że optymalne parametry, pozwalające otrzymać najwyższą

wartość selektywności przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego AA

(100% mol), są następujące: temperatura 21˚C, stosunek molowy reagentów 0,7, ilość

katalizatora Ti-SBA-15 2,4% wag. i czas reakcji 121 minut.

Przebiegi badanej funkcji przedstawiono na rysunkach warstwicowych, które

wykreślono przy jednoczesnych zmianach dwóch parametrów procesu. Natomiast pozostałe

Funkcje Jednostka z1: Sglic./AA

Maksymalna wartość funkcji [% mol] 100

Temperatura [°C] 21

Stosunek molowy AA/H2O2 - 0,7

Stężenie acetonitrylu [% wag.] 90

Ilość Ti-SBA-15 [% wag.] 2,4

Czas reakcji [min] 121

25

parametry były stałe i przyjmowały wartości zgodne z tymi, które wyznaczono dla maksimum

badanej funkcji. Ponadto zakresy zmian parametrów, pozwalających uzyskać wysokie

wartości badanej funkcji, ustalono graficznie.

3. WPŁYW ZMIAN DWÓCH WYBRANYCH PARAMETRÓW PROCESU EPOKSYDACJI

ALKOHOLU ALLILOWEGO 30-PROC. NADTLENKIEM WODORU NA GŁÓWNĄ

FUNKCJĘ OPISUJĄCĄ PROCES - SELEKTYWNOŚĆ PRZEMIANY DO GLICYDOLU

W ODNIESIENIU DO PRZEREAGOWANEGO ALKOHOLU ALLILOWEGO

3.1. Wpływ temperatury i stosunku molowego alkoholu allilowego do nadtlenku

wodoru na selektywność przemiany AA do glicydolu

Na Rysunku 1 przedstawiono wpływ zmian dwóch wybranych parametrów:

temperatury i stosunku molowego AA/H2O2 na selektywność przemiany do glicydolu

w odniesieniu do przereagowanego alkoholu allilowego.

Rys. 1. Zmiany selektywności przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego

alkoholu allilowego, zależności: temperatura - stosunek molowy AA/H2O2

Szczegółowa analiza Rysunku 1 pokazuje, że w zakresie temperatur od 20 do 40˚C

i dla stosunku molowego reagentów od 0,5 do 0,7 możliwe jest uzyskanie najwyższej

wartości selektywności przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego alkoholu

allilowego (100% mol). W tych warunkach obserwuje się największą trwałość pierścienia

epoksydowego glicydolu. Zwiększanie stosunku molowego reagentów, powoduje obniżenie

wartości tej funkcji, gdyż zwiększanie ilości cząsteczek AA w mieszaninie reakcyjnej utrudnia

dostęp cząsteczkom nadtlenku wodoru do centrów aktywnych Ti, w związku z czym

epoksydacja AA nie zachodzi. Z drugiej jednak strony wzrasta tendencja do eteryfikacji

cząsteczek AA i tworzenia eteru diallilowego.

26

3.2. Wpływ temperatury i stężenia acetonitrylu na selektywność przemiany AA do

glicydolu

Na Rysunku 2 przedstawiono zmiany selektywności przemiany do glicydolu

w odniesieniu do przereagowanego alkoholu allilowego podczas współdziałania dwóch

wybranych parametrów: temperatury i stężenia rozpuszczalnika.

Rys. 2. Zmiany selektywności przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego

alkoholu allilowego, zależności: temperatura - stężenie acetonitrylu

Z Rysunku 2, przedstawiającego zależność temperatury i stężenia acetonitrylu

wynika, że dla temperatur w zakresie od 20 do 22°C i stężeń rozpuszczalnika od 89 do

90% wag. możliwe jest osiągnięcie najwyższej selektywności przemiany do glicydolu.

Podwyższanie temperatury reakcji, powoduje natomiast obniżenie wartości badanej funkcji

od 100 do nawet 5% mol. Ponadto zwiększenie stężenia rozpuszczalnika w wybranej

temperaturze powoduje znaczący wzrost selektywności przemiany AA do glicydolu od np.

około 52 do 100% mol (temperatura 20°C). Być może cząsteczki polarnego rozpuszczalnika

aprotonowego otaczając cząsteczki glicydolu zwiększają jego trwałość oraz ograniczają

zajście hydrolizy pierścieni oksiranowych glicydolu.

3.3. Wpływ temperatury i zawartości katalizatora Ti-SBA-15 na selektywność

przemiany AA do glicydolu

Na Rysunku 3 przedstawiono wpływ zmian dwóch wybranych parametrów:

temperatury i zawartości katalizatora Ti-SBA-15 na selektywność przemiany do glicydolu

w odniesieniu do przereagowanego alkoholu allilowego.

27

Rys. 3. Zmiany selektywności przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego

alkoholu allilowego, zależności: temperatura - ilość katalizatora Ti-SBA-15

Z Rysunku 3, przedstawiającego zależność temperatura-ilość katalizatora Ti-SBA-15

wynika, że w zakresie temperatur od 20 do 26°C i przy zawartości katalizatora od 2,0 do

2,4% wag., możliwe jest osiągnięcie selektywności przemiany do glicydolu równej 100% mol.

W wyższych temperaturach i przy wyższych zawartościach katalizatora, nie obserwuje się

tak wysokiej wartości tej funkcji. Wzrost temperatury obniża bowiem trwałość pierścienia

epoksydowego, w wyniku czego dochodzi do jego uwodnienia. Natomiast wzrost ilości

katalizatora wzmaga zjawisko nieefektywnego rozkładu nadtlenku wodoru na centrach

aktywnych.

3.4. Wpływ temperatury i czasu prowadzenia reakcji na selektywność przemiany AA

do glicydolu

Na Rysunku 4 przedstawiono zmiany selektywności przemiany AA do glicydolu

w odniesieniu do przereagowanego alkoholu allilowego podczas współdziałania dwóch

wybranych parametrów: temperatury i czasu prowadzenia reakcji.

Rys. 4. Zmiany selektywności przemiany do glicydolu w odniesieniu do przereagowanego

alkoholu allilowego, zależności: temperatura - czas reakcji

28

Szczegółowa analiza Rysunku 4 pokazuje, że najwyższą selektywność przemiany do

glicydolu (100% mol) uzyskuje się w najniższych temperaturach (od 20 do 21°C) oraz przy

najkrótszych czasach prowadzenia reakcji (od 120 do 121 minut). Ponadto w tych

najniższych temperaturach podczas wydłużania czasu reakcji od 120 do 240 minut następuje

obniżenie wartości badanej funkcji od 100 do 27% mol. Powodem może być hydroliza

pierścieni epoksydowych, prowadząca do uwodnienia glicydolu do gliceryny.

4. WNIOSKI Z MATEMATYCZNEJ OPTYMALIZACJI PROCESU EPOKSYDACJI

ALKOHOLU ALLILOWEGO 30-PROC. NADTLENKIEM WODORU NA KATALIZATORZE

Ti-SBA-15 ORAZ W ACETONITRYLU JAK ROZPUSZCZALNIKU

Wyniki uzyskane podczas optymalizacji procesu epoksydacji alkoholu allilowego

30-proc. nadtlenkiem wodoru na katalizatorze Ti-SBA-15 oraz w acetonitrylu jako

rozpuszczalniku pokazują, że w wyznaczonej optymalnej temperaturze (21°C), możliwe jest

uzyskanie najwyższej wartości selektywności przemiany do glicydolu - 100% mol. Ponadto

tak wysoka selektywność przemiany do produktu głównego (posiadającego bardzo liczne

zastosowania praktyczne) ułatwia wydzielanie tego związku z roztworu poreakcyjnego, a tym

samym obniża to koszty związane z otrzymywaniem czystego produktu epoksydowego.

Proces epoksydacji zachodzi z najwyższą selektywnością przy stosunku molowym

alkoholu allilowego do nadtlenku wodoru 0,7, co ułatwia rozdział mieszaniny poreakcyjnej,

bez konieczności zawracania do procesu dużych ilości nie zużytego w procesie związku

allilowego.

Zastosowanie acetonitrylu jako środowiska reakcji (w ilości 90% wag.) umożliwia

zajście procesu z wysoką selektywnością. Ponadto cząsteczki polarnego rozpuszczalnika

aprotonowego w mieszaninie reakcyjnej wpływają na trwałość pierścieni epoksydowych

glicydolu ograniczając zjawisko hydrolizy tych pierścieni.

Optymalną zawartością katalizatora Ti-SBA-15 umożliwiającą uzyskanie związku

epoksydowego ze 100% selektywnością była ilość wynosząca 2,4% wag.

Natomiast czas równy 121 minut umożliwił zajście procesu z najwyższą

selektywnością.

Wyznaczone parametry optymalne otrzymywania glicydolu pozwalają prowadzić

proces epoksydacji w łagodnych warunkach (niska temperatura procesu, ciśnienie

atmosferyczne), przy zachowaniu zasad ochrony środowiska (minimalizacja ilość odpadów)

oraz wyeliminować zjawisko hydrolizy pierścienia epoksydowego glicydolu, a tym samym

ograniczyć ilość powstających produktów ubocznych.

Matematyczna metoda planowania doświadczeń i analiza przebiegu funkcji pozwoliła

określić:

- zakresy zmian parametrów, w których funkcja przyjmuje najwyższą wartość (a)

temperatura: 20 - 40˚C, b) stosunek molowy reagentów: 0,5 - 0,7, c) ilość katalizatora

Ti-SBA-15: 2,0 - 2,4% wag. oraz d) czas reakcji: 120 - 121 minut,

- zakresy zmian dwóch wybranych parametrów, w których funkcja przyjmuje najwyższą

wartość (a) temperatura 20 - 40˚C : stosunek molowy reagentów 0,5 - 0,7, b) temperatura

20 - 22˚C : stężenie acetonitrylu 89 - 90% wag., c) temperatura 20 - 26˚C : zawartość

katalizatora Ti-SBA-15 2,0 - 2,4% wag. oraz d) temperatura 20 - 21˚C : czas reakcji

120 - 121 minut.

29

5. LITERATURA

[1] A. Wróblewska, E. Makuch, E. Sokalska i in., Acetonitrile and water as solvents for the

epoxidation of allylic compounds over the Ti-SBA-15 catalyst, 2014, Reaction Kinetics,

Mechanisms and Catalysis, 113, 519-542,

[2] K. Toshima, Y. Okuno, S. Matsumura, Glycidol-carbohydrate hybrids: a new family of

DNA alkylating agents, 2003, Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 13(19),

3281-3283,

[3] H.S. Bevinakatti, A.A. Banerji, Practical chemoenzymic synthesis of both enantiomers

of propranolol, 1991, Journal of Organic Chemistry, 56(18), 5372-5375,

[4] Y. Kiyotsuka, J. Igarashi, Y. Kobayashi, A study toward a total synthesis of fostriecin,

2002, Tetrahedron Letters, 43(15), 2725-2729,

[5] J.M. Klunder, S.Y. Ko, K.B. Sharpless, Asymmetric epoxidation of allyl alcohol: efficient

routes to homochiral ß-adrenergic blocking agents, 1986, Journal of Organic

Chemistry, 51, 3710-3712,

[6] R.M. Hanson, The synthetic methodology of nonracemic glycidol and related 2,3-epoxy

alcohols, 1991, Chemical Reviews, 91(4), 437-475,

[7] R. Mehvar, D.R. Brocks, M. Vakily, Impact of stereoselectivity on the pharmacokinetics

and pharmacodynamics of antiarrhythmic drugs, 2002, Clinical Pharmacokinetics,

41(8), 533-558,

[8] J. Cossy, F. Pradaux, S. BouzBouz, Synthesis of the C1-C12 fragment of fostriecin,

2001, Organic Letters, 3(14), 2233-2235,

[9] A. Dworak, S. Słomkowski, T. Basinska i in., Polyglycidol-how is it synthesized and

what is it used for?, 2013, Polimery, 58(9), 641-649,

[10] J. Khandare, A. Mohra, M. Calderón i in., Structure-biocompatibility relationship of

dendritic polyglycerol derivatives, 2010, Biomaterials, 31(15), 4268-4277,

[11] H. Frey, R. Haag, Dendritic polyglycerol: a new versatile biocompatible material,

2002, Biotechnology and Molecular Biology Reviews, 90, 257-267,

[12] A. Wróblewska, E. Makuch, M. Dzięcioł i in., The utilization of the mesoporous

Ti-SBA-15 catalyst in the epoxidation of allyl alcohol to glycidol and diglycidyl ether in

the water medium, 2015, Polish Journal of Chemical Technology, 17(4), 23-31,

[13] W. Zieliński, Tablice statystyczne, Wykłady ze statystyki i doświadczalnictwa, 1999,

Wydawnictwo Fundacja Rozwój SGGW, wydanie III poprawione i uzupełnione,

1-84,

[14] Z. Polański, Planowanie doświadczeń w technice - metodologia, 1984, Państwowe

Wydawnictwo Naukowe, 1-290,

[15] Z. Polański, Współczesne metody badań doświadczalnych, 1978, Wiedza

Powszechna, 1-216.

30

Rozdział III: Model matematyczny w strategii kształtowania odpowiedniej ceny

i promocji na bazie rabatów i upustów

Jacek Wawrzosek, Szymon Ignaciuk

Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie ul. Głęboka 28, 20-612 Lublin jacek.wawrzosek@up.lublin.pl, szymon.ignaciuk@up.lublin.pl

Streszczenie

W pracy konstruuje się model kalkulacji finansowej zakładającej funkcjonowanie firmy

oferującej duże rabaty. Analizuje się możliwość rzeczywistego funkcjonowania takiego

modelu przy niektórych uwarunkowaniach rynku. Opracowany model pozwala na

innowacyjne spojrzenie na proces zakupu-sprzedaży. Model uwzględnia zachowania trzech

podmiotów: sprzedawcy, klienta oraz państwa.

Abstract

This study develops a model of financial calculation, assuming the operation of

a company offering large rebates. The possibility of real functioning of such a model in some

market conditions is analysed. The developed model allows for an innovative approach to the

purchase-sale process. The model includes considerations for the behaviour of three entities:

seller, customer and the state.

Słowa kluczowe: marketing, cena, rabat, marża, narzut, promocja

Keywords: marketing, price, rebate, profit margin, markup, promotion

1. Wstęp

Marketing posiada wiele naukowych definicji. Często za marketing uważa się aktywny

handel, który wychodzi naprzeciw potrzeb klienta, próbuje odgadnąć te skryte, usiłuje je

uświadamiać oraz pobudzać, a nawet kreować i zaspokajać je. W marketingu najważniejsza

jest świadomość, że klient i jego oczekiwania to najważniejszy element biznesu [3, 7]. Przy

tym proces identyfikowania i zaspokajania potrzeb klienta winien równocześnie zapewnić

należyty zysk przedsiębiorstwa i ciągłość jego funkcjonowania. Samą działalność marketingu

oparto na pięciu podstawowych filarach: produkcie, cenie, dystrybucji, promocji oraz

personelu (tzw. marketing-mix) [2].

Każdy handlowiec wraz z każdym swym klientem znajdują się na przeciwległych lecz

przyciągających się biegunach procesu pobudzania do transakcji poprzez narzędzie

upustów. Najprostsze cele tych kontrahentów są zazwyczaj przeciwstawne i są opisane

wysokością ceny sprzedaży. Przy tym oferowana cena posiada swe ograniczenia

obiektywne choćby w postaci kosztów nabycia towaru do dystrybucji powiększone o te

związane z kosztami dystrybucji i promocji oraz również te wynikające z poziomu

zamożności klienta. Czynnik psychologiczny skutecznego marketingu musi uwzględniać

również najlepiej znaczną wysokość rabatów czy upustów cenowych [5].

Współczesny klient najczęściej poszukuje pełnowartościowego towaru

w promocyjnej, niekiedy okazyjnej cenie. Równocześnie świadomy tego handlowiec za

pomocą odpowiedniego rabatu bądź upustu skłania potencjalnego klienta do

31

przeprowadzenia z nim transakcji zakupu. Masowo procesy te odbywają się od dawna mniej

lub bardziej zdroworozsądkowo, heurystycznie lub intuicyjnie. Przy tym już sam proces

ustalania zwykłej marży jest na tyle skomplikowany, że wielokrotnie niepokoi początkujących

handlowców [6] i jest przedmiotem licznych dyskusji internetowych [10]. Stanowi również

przedmiot dyskusji co do zasadności orzeczeń sądowych [1, 4, 9]. Zagadnienia te dotyczą

nie tylko gotowego do sprzedaży produktu, ale przenoszą się również na problematykę

zarządzania transportem towaru [8]. Programy do obsługi sprzedaży pomagają handlowcom

proponując przy tym pewne rozwiązania [11]. Zaś problem ustalenia rabatów by zachęcać

klienta i przy tym „wyjść na swoje” spowodował powstanie forum internetowego, które

prowadzi ożywione dyskusje na ten temat [12]. Przy tym udzielane porady nie są wolne od

błędów.

Dopiero kompleksowy model matematyczny dobierania ceny sprzedaży

pełnowartościowego towaru z uwzględnieniem zachęcającego rabatu od pierwotnej ceny

sprzedaży pozwala dostrzec nieuświadomione obiektywne przesłanki kształtujące proces

promocji na bazie tych rabatów. Poniżej ilustruje to kilka wykresów i przykładów również

liczbowych kompozycji ceny z rabatem. Lecz dla porządku rozważań na wstępie należy

wprowadzić oznaczenia i przypomnieć podstawowe pojęcia handlu.

2. Różnica pomiędzy upustem a rabatem

Różnicę pomiędzy upustem U, a rabatem R formułuje się następująco. Otóż rabat

wyrażany jest na skali procentowej, natomiast upust przedstawiony jest za pomocą

konkretnej kwoty pieniężnej:

%100

%1=

=

][s%100

%

z

z

RwalutaCswalutaCs

walutaUwalutaCswalutaCs

walutaCR

walutaU

brr

brr

br

(1)

gdzie brCs - cena sprzedaży bez rabatu, rCsz - cena sprzedaży z rabatem. Zatem upust

U jest formułowany w kwotach bezwzględnych zaś rabat R w jednostkach względnych.

Ze względu na to, że bardziej praktyczne dla teoretycznych rozważań jest pojęcie

rabatu niż upustu, gdyż jest ono niezależne od konkretnej sytuacji na rynku - modyfikującej

kwotę wejściową (pierwotną cenę sprzedaży bez rabatu brCs ). Teoretyczny model

matematyczny winien na nim bazować. Podobnie skala procentowa bardziej użyteczna jest

do wyrażania nieco różniących się a opisanych poniżej pojęć marży M i narzutu N.

3. Duży rabat jako zwyczaj handlowy i jako chwyt reklamowy

Przykład 1. Twierdziło się, że pierwszy klient w sklepie przedwojennego Żyda nie wychodził

z niego z pustymi rękoma. Kupując towar z 80% rabatem klient wciąż nie wiedział, czy gdyby

targował się dłużej nie kupiłby taniej [13].

Przykład 2. Klient znalazł w hurtowni interesujący go trudno osiągalny towar, który nie ma

dołączonej ceny sprzedaży. Sprzedawca poszukujący towaru w swej bazie komputerowej

z góry proszony jest przez klienta o znaczny upust dający mu atrakcyjną cenę. Klient

32

dowiedziawszy się, że może uzyskać jedynie R = 5% rabat dalej prowadzi pertraktacje

rabatowe bez znajomości samej ceny sprzedaży. Sprzedawca zniecierpliwiony

nieustępliwością klienta oferuje mu upragniony przez niego aż R’ = 50% rabat. Przy tym

początkową w kalkulacji wejściową cenę sprzedaży bez rabatu rCsb na fakturze zwiększa do

brCs' tak by wyjściowa cena sprzedaży z rabatem rCsz po R’ = 50% rabacie pozostała na

tym samym poziomie jak przy kalkulacji z R = 5% rabatem tj.:

walutaCsR

walutaCsR

walutaCs brbrzr '%100

%'1

%100

%1

(2)

Z (1) widać, że jeżeli %100' RrR opisuje multiplikatywną modyfikację rabatu R

multiplikatorem rabatu r, to wówczas aby obrana docelowa cena zrCs z rabatem nie uległa

zmianie, z (2) zauważamy, że początkową cenę sprzedaży bez rabatu brCs należy

zmodyfikować multiplikatorem ceny:

[%]%100

[%]%100,

Rr

RrRc

zależnym od dwu zmiennych R oraz r tak, że:

brbr CsrRcCs ,'

Wówczas upust modyfikowany jest multiplikatorem upustu:

rrRcrRu ,,

tak, że zależność pomiędzy upustami ma postać:

UrRuU ,'

Ponieważ w tym przykładzie 10r , zatem dziesięciokrotnie wyższy tu rabat R’

powoduje dziewiętnastokrotnie wyższy upust U’ = 19·U liczony od niemal dwukrotnie wyższej

ceny początkowej brbr CsCs 9,1' . Zazwyczaj dość atrakcyjnie są postrzegane przez klienta

wielkości tak wysokiego rabatu oraz upustu. Ale niekiedy mogą wzbudzać u niego też

i pewne kontrowersje o czym szerzej napisano poniżej.

Na rys. 1, 2 i 3 przedstawiających wykresy multiplikatora rRc , ceny sprzedaży,

multiplikatora rRu , upustu oraz wykresy rc %,20 oraz ru %,20 dla %99'R

zauważa się, że:

1. dla większych R bariera %99'R osiągana jest dla mniejszych r,

2. bariera %99'R osiągana jest dla różnych wartości multiplikatorów rRc , ,

rRu , ,

3. multiplikatory ceny rRc , i upustu rRu , osiągają dość szybko olbrzymie

wartości dla rosnących R lub r.

Zatem klient domagając się wysokiego rabatu skłania sprzedawcę do znacznego

zawyżania pierwotnej ceny towaru. A wysoka wyjściowa cena towaru tworzy wrażenie

33

nabywania towaru wysokiej jakości, a sama procedura rabatowania sprawia wrażenie łaski

ze strony sprzedawcy lub krótkotrwałej okazji. Stąd rabatowanie staje się również czynnikiem

sprawczym wysokich cen towarów nieobjętych promocyjnym rabatowaniem.

Pełnowartościowy towar oznaczony kilkoma skreślonymi a kolejno zmniejszanymi cenami

sprawia wrażenie niezwykle atrakcyjnej cenowo okazji. Niekiedy sugeruje wysoką jakość

towaru i że udzielane rabaty są jedynie efektem okresowego „przewietrzania magazynów”.

Taka ekspozycja towaru koncentruje na nim uwagę klientów i skłania ich do niekiedy

nieplanowanego uczestniczenia w operacji kupna-sprzedaży. Tym samym burzy porządek

logicznego działania klienta i skłania go do zakupów większych niż wynika to z jego

faktycznych potrzeb.

Rys. 1. Wykres multiplikatora ceny sprzedaży bez rabatu jako funkcji c(R,r)

Rys. 2. Wykres multiplikatora upustu jako funkcji u(R,r)

0%

15%

30%

45%60%75%90%

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1

1,6

2,2

2,8

3,4 4

4,6

5,2

5,8

6,4 7

7,6

8,2

8,8

9,4

10

10

,6

11

,2

11

,8

12

,4

13

13

,6

14

,2

14

,8

15

,4

16

16

,6

17

,2

17

,8

18

,4

19

19

,6

R

c(R,r)

r

Wykres funkcji c(R,r)

0-10 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80

0%

26%

52%78%0

25

50

75

100

125

150

175

200

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

R

u(R,r)

r

Wykres funkcji u(R,r)

0-25 25-50 50-75 75-100 100-125 125-150 150-175 175-200

34

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

2000

5

10

15

20

25

30

35

40

1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5

u(20%,r)

c(20%,r)

r

Wykresy c(20%,r) oraz u(20%,r)

c(20%,r) u(20%,r)

Rys. 3. Wykres multiplikatora ceny sprzedaży bez rabatu jako funkcji c(R,r) oraz multiplikatora upustu jako funkcji u(R,r) dla R=2

Przykładowo z rys. 3 zauważamy, że chcąc zaoferować klientowi rabat R’=50%

zamiast R=20% należy odczytać z wykresu wartości c(R,r) i u(R,r) dla 5,2' RRr . Tym

samym należy 1,6 razy zwiększyć wyjściową cenę przed rabatem, a upust zwiększyć

czterokrotnie.

Zjawisko rabatowania towarzyszy marketingowym zabiegom oferującym wiele dóbr,

wartości lub usług. Zaś staranna, bliższa analiza procesu rabatowania uzmysławia

skomplikowany sposób wyrażania matematycznej zależności pomiędzy marżą czy narzutem

a rabatem.

4. Klasyczne rozróżnienia pomiędzy narzutem a marzą

Używane uproszczenia w języku potocznym często powodują niejasności

w rozumieniu niektórych pozornie bardzo podobnych do siebie terminów [14]. Tak jest

również z pojęciem marży i narzutu. W obu przypadkach intuicyjnie utożsamia się aż 4

pojęcia i np. rozumie się, że jest to zysk Z ze sprzedaży jednostki towaru czyli bezwzględnie

wyrażona różnica Z = Cs - Cz między ceną sprzedaży Cs a ceną zakupu towaru Cz (lub

kosztem wytworzenia jednostki produktu). I w rzeczywistości zarówno marża M jak i narzut N

powodują identyczną co do wartości wyrażonej w walucie różnicę między ceną sprzedaży Cs

a ceną zakupu Cz. Lecz ponieważ marżę i narzut można w jednostkach bezwzględnych

wyrazić kwotowo z uwagi na: 1) łącznie sprzedaną ilość towaru i usług, lub z uwagi na 2)

jednostkową ich ilość, lub najczęściej jednak zarówno marżę jak i narzut podaje się

w procentach [%], czyli w jednostkach względnych, odpowiednio wyrażane 3) w stosunku do

ceny sprzedaży Cs lub 4) w stosunku do ceny zakupu Cz. Stąd te ostatnie dwie wielkości nie

są już sobie równe ponieważ inaczej się je względnie oblicza.

Innymi słowy, wyrażona bezwzględnie (w walucie) marża (brutto) jest to zysk

uzyskany z łącznej sprzedaży towarów i usług.

𝑀𝑎𝑟ż𝑎 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑡𝑜 = 𝑃𝑟𝑧𝑦𝑐ℎ𝑜𝑑𝑦 𝑧𝑒 𝑠𝑝𝑟𝑧𝑒𝑑𝑎ż𝑦 − 𝐾𝑜𝑠𝑧𝑡 𝑠𝑝𝑟𝑧𝑒𝑑𝑎𝑛𝑦𝑐ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑡ó𝑤, 𝑡𝑜𝑤𝑎𝑟ó𝑤 𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎łó𝑤

Zaś marża brutto (ang. gross margin) w ujęciu względnym (tj. wyrażona w %) jest to

stosunek zysku brutto ze sprzedaży do przychodów. Zależność tą przedstawia następujące

równanie:

𝑀𝑎𝑟ż𝑎 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑡𝑜 = (𝑃𝑟𝑧𝑦𝑐ℎ𝑜𝑑𝑦 − 𝐾𝑜𝑠𝑧𝑡 𝑠𝑝𝑟𝑧𝑒𝑑𝑎𝑛𝑦𝑐ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑡ó𝑤, 𝑡𝑜𝑤𝑎𝑟ó𝑤 𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎łó𝑤

𝑃𝑟𝑧𝑦𝑐ℎ𝑜𝑑𝑦) ∙ 100%

35

Koszty sprzedanych produktów, towarów i materiałów odnoszą się do całości

nakładów połączonych bezpośrednio z produktem np.: koszty energii, koszty pracy, koszty

materiałów. Nie wlicza się do nich kosztów administracji, wydatków na biuro, czynsz itp.

Podobnie jednostkowo i bezwzględnie wyrażona marża oznacza zysk Z będący

różnicą pomiędzy ceną sprzedaży a kosztem jednostki towaru. Względnie wyrażona marża

M jednostkowego zysku Z liczy się ze wzoru:

%1001%100%100%

walutaCs

walutaCz

walutaCs

walutaCzwalutaCs

walutaCs

walutaZM (3)

Marżę zysku oblicza sprzedawca wtedy, kiedy chce wiedzieć jaką część przychodów ze

sprzedaży stanowi jego „zysk”:

Z[waluta]=M[%]·Cs[waluta]/100% (4)

Zatem:

%100

%1

MwalutaCswalutaCz (5)

Marża bezwzględnie i względnie wyraża cząstkę ceny sprzedaży Cs jaką stanowi zysk. Tak

naprawdę nie jest to faktyczny zysk netto – jest to kwota, która zawiera kwotę niezbędną na

pokrycie kosztów stałych, a dopiero ewentualna nadwyżka jest zyskiem netto sprzedawcy.

Dlatego marżę zysku nazywa się niekiedy marżą na pokrycie (kosztów stałych). Znajomość

marży jest potrzebna do wyznaczenia niżej opisanego progu rentowności sprzedaży.

Ponadto:

[%]%100

[%]1

[%]%100

%100

M

MwalutaCz

M

walutaCzwalutaCs (6)

Zatem:

[%]%100

[%]

M

MwalutaCzwalutaZ

(7)

Podobnie bezwzględnie wyrażony narzut jest to kwota, o którą powiększono koszt zakupu

towaru, aby ustalić cenę jego sprzedaży. Narzut względnie oblicza się ze wzoru:

%1001%100%100%

walutaCz

walutaCs

walutaCz

walutaCzwalutaCs

walutaCz

walutaZN (8)

Celem ustalenia ceny sprzedaży najczęściej sprzedawca stosuje narzut:

%100

%1

NwalutaCzwalutaZwalutaCzwalutaCs (9)

Zależność między marżą a narzutem wyrażają następujące wzory:

%100[%]%100

[%][%]

M

MN (10)

36

%100[%]%100

[%][%]

N

NM , (11)

gdzie (10) i (11) wynikają bezpośrednio ze wzorów (6) i (9).

Zatem wzór (7) można zapisać jako

%100

[%]NwalutaCzwalutaZ (12)

zaś wzory (10) i (11) można zapisać jako

1[%]

%100

[%]

%100

NM (13)

Z wzoru (13) wynika, że

[%][%] MN (14)

oraz, że

%100

[%][%][%][%]

MNMN

(15)

Przykład 3. Rozważmy towar zakupiony za cenę 100 PLN netto, Przy marży 20% cena

sprzedaży wynosi: 125 PLN netto, natomiast narzut w tym przypadku wynosi 25%. Stąd N –

M = 5%. Przy marży 99,00% cena sprzedaży wynosi: 10 000 PLN netto, natomiast narzut

w tym przypadku wynosi 9900%. Stąd N – M = 9801%.

5. Narzut i marża a rabat

Na podstawie (9), (5) i (1) wnioskujemy, że narzut powiększa Cz do Cs, marża

zmniejsza Cs do Cz, zaś rabat R zmniejsza brCs - cenę sprzedaży bez rabatu do rCsz -

ceny sprzedaży z rabatem. Utożsamiając zaś Cs z brCs zauważamy, że sprzedawca nie

poniesie „pierwszorzędnej” straty, gdy CzCs r z, tj. gdy [%][%] RM

Rzeczywiście odstępując od pierwotnej marży M poprzez udzielenie rabatu R ostateczną

zrealizowaną cenę sprzedaży z rabatem obliczymy wg. wzoru:

%100

%1

%100

%1=z

RNwalutaCzwalutaCs r . (16)

Podczas, gdy ostateczną zrealizowaną marżę M’ sprzedaży z rabatem obliczymy wg. wzoru

(5):

%100

%'1

MwalutaCswalutaCz zr (17)

37

Zatem z (16) i (17) zrealizowana marża M’ wynosi:

%100

%1

%100

%1

%100%100[%]'

RNM . (18)

Warunek CzCs r z jest spełniony, gdy:

1

%100

%1

%100

%1

RN (19)

tj. gdy:

%100

%

[%]%100

%

%100

% M

N

NR

(20)

Zatem maksymalny rabat, gdy sprzedawca nie poniesie „pierwszorzędnej” straty wynosi:

%[%]%100

%100%%max M

N

NR

(21)

a jego wykres prezentuje rys. 4.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Rmax[%]

narzut N [%]

Maksymalny rabat by nie ponieść „pierwszorzędnej” straty [%]

Rys. 4. Maksymalny rabat, by sprzedawca nie poniósł „pierwszorzędnej” straty

Przykład 4. Gdy do ceny zakupu 100 PLN netto dodajemy narzut w wysokości 30%, czyli 30

PLN uzyskujemy cenę sprzedaży 130 PLN netto zawierającą 23,07669% marży. Jeżeli

następnie udzielimy później 30 % rabatu, to 130 PLN netto pomniejszone o 30 % daje 91

PLN netto będące poniżej ceny zakupu. Ale dopiero 142,86 PLN netto pomniejszone o 30%

rabat daje 100 PLN netto. Wnioskujemy stąd, że przy 30% narzucie aby sprzedawca nie

poniósł „pierwszorzędnej” straty rabat nie winien przekroczyć pierwotnej zakładanej marży

w wysokości ok. 23%. Rozumowanie to odzwierciedla kalkulację sprzedawcy. Równocześnie

klient sklepu oferującego 50% (70%) rabat winien być świadom, że sprzedawca by nie mieć

pierwszorzędnej straty na tym towarze musiał zastosować co najmniej 100% (234%) narzut

(patrz rys. 4). Rozumowanie to odzwierciedla kalkulację klienta. A ten świadomy wielkości

tych parametrów niekoniecznie zareaguje na skierowaną do niego zachętę poprzez wysokie

rabaty.

38

Właściwe obliczanie marży pojedynczych towarów spowoduje, że sprzedawca osiągnie

zakładaną marżę brutto od łącznej sprzedaży.

6. Zawyżony narzut jako funkcja dużego rabatu

We wzorze (16) przyjmijmy N jako znacznie zawyżony narzut pozwalający w celach

reklamowych wygenerować wysoką wstępną cenę sprzedaży sugerującą wysoką wartość

towaru, od której następnie udzielono znacznego rabatu R ale tak, by uzyskać rzeczywisty

narzut na obranym poziomie N’ lecz bez rabatu, gdzie:

%100

%'1

NwalutaCzwalutaCsbr . (22)

Założona przez sprzedawcę równość lewych stron (16) i (22) oznacza równość czynników

przy Cz w (16) i (22). Na podstawie (16) i (22) zauważamy, że pozorny zawyżony narzut N

znacznie zawyżający rzeczywistą wartość towaru jest funkcją dwóch zmiennych: tworzonego

w celach reklamowych znacznego rabatu R oraz rzeczywistego narzutu ustalonego na

obranym pożądanym poziomie N’:

%1001[%]%100

[%]'%100',

R

NNRN . (23)

Zauważmy, że (23) można zapisać jako

[%][%]'[%]%100

%100', RN

RNRN

(24)

co oznacza, że pomimo swej skomplikowanej postaci (rys. 5) można zauważyć, że dla

ustalonej wielkości rabatu R funkcja pozornego zawyżonego narzutu ', NRN jest funkcją

liniową obranego poziomu pożądanego rzeczywistego narzutu N’. Zaś dla ustalonej wielkości

rzeczywistego narzutu N’ funkcja pozornego zawyżonego narzutu ', NRN jest funkcją

homograficzną zależną od rabatu R, której wartości w przedziale <0%; 100%) wzrastają od

N’ do +, co ilustruje rys. 6.

0%

15%

30%

45%

60%75%90%

0

25

50

75

100

125

150

175

200

0

0,6

1,2

1,8

2,4 3

3,6

4,2

4,8

5,4 6

6,6

7,2

7,8

8,4 9

9,6

10

,2

10

,8

11

,4

12

12

,6

13

,2

13

,8

14

,4

15

15

,6

16

,2

16

,8

17

,4

18

18

,6

R

N(R,N')

N'

Wykres funkcji N(R,N')

0-25 25-50 50-75 75-100 100-125 125-150 150-175 175-200

Rys. 5. Wykres pozornego zawyżonego narzutu N(R,N’) jako funkcji rabatu R oraz

rzeczywistego narzutu N’ ustalonego na pożądanym poziomie

39

0%

10000%

20000%

30000%

40000%

50000%

60000%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%R

Wykres N(R, N'=500%)

0%

200%

400%

600%

800%

1000%

1200%

1400%

1600%

1800%

2000%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

R

Wykres N(R, N'=500%)

Rys. 6. Wykres pozornego zawyżonego narzutu N(R,N’) jako funkcji rabatu R oraz

rzeczywistego narzutu ustalonego na pożądanym poziomie N’= 500% widoczny

w przedziałach a) <0%; 99%> i b) <0%; 70%>

Zauważmy, że dla osiągnięcia rzeczywistego narzutu w wysokości N’=500% (tj.

marży ok. M’=86%) niezbędnego do pokrycia kosztów stałych i zmiennych oraz dla

uzyskania dodatniego przychodu, to aby można było zastosować rabat w wysokości

odpowiednio 20%, 30%, 40%, 50% lub 70% należy zastosować pozorny narzut w wysokości

odpowiednio 650%, 757%, 900%, 1100% lub 1900%. Oznacza to, że towar osiągnie cenę od

której jest liczony rabat w wysokości odpowiednio 7,5; 8,57; 10; 12 lub 20 krotności jego

ceny zakupu.

Zaś dla osiągnięcia rzeczywistego narzutu jedynie w wysokości N’=50% (tj. marży

M’=30%) niezbędnego do pokrycia kosztów całkowitych oraz dla uzyskania dodatniego

przychodu, to aby można zastosować rabat w wysokości 70% (lub 50%) należy zastosować

pozorny narzut w wysokości 400% (lub odpowiednio 200%). Oznacza to, że towar osiągnie

cenę od której jest liczony rabat w wysokości 5 krotności (lub odpowiednio 3 krotności) jego

ceny zakupu.

Przykład 5. Twierdzi się, że Polska znajduje się pośrodku skali obciążeń podatkowych

w Europie. W 2014 r. pierwszy Dzień Wolności Podatkowej w Polsce przypadał na 14

czerwca. Tzn. od tego dnia już nie pracujemy na podatki, a na siebie. Obliczając Dzień

Wolności Podatkowej porównuje się, jaki udział w PKB (dochodzie naszego kraju) mają

wydatki publiczne, takie jak między innymi budżet państwa, samorządów czy rządowe

fundusze celowe. Oznacza to, że 165 dni spośród 365 dni, czyli 45% dochodu rocznego

pochłaniają podatki [15]. Zatem w kraju o średnim 45% obciążeniu podatkowym (czyli

podatkowej marży M’ w wysokości 45%, tj. podatkowego narzutu N’ = 83%) jeżeli istnieje

50% rabat (odpowiednio 70% rabat) na pewien towar, to już ta sytuacja oznacza, że do tego

uprzednio zakupionego towaru sprzedawca musiał doliczyć 265% narzutu (czyli 73% marży)

(lub odpowiednio 508% narzutu, czyli 84% marży). Oznacza to, że pomimo, że towary takie

przed przeceną kosztowały tylko od 3,65 do ponad 6 razy drożej niż je zakupiono, to z chwilą

„wietrzenia magazynów” poprzez 50% i 70% rabaty przyniosą straty, gdyż zabraknie od nich

przychodu na koszty całkowite nie licząc już na dochód właściciela firmy handlowej.

Przykład 6. W dyskusji internetowej nt. Marża - jak policzyć cenę dla klienta na stronie [10]

ktoś, na bazie swych doświadczeń na rynku kwiatów wskazuje osobie otwierającej

kwiaciarnie cenę sprzedaży kwiatów:

Mała miejscowość: kwiat cięty - cena zakupu razy 2-3, sztuczne razy 3-4.

Miasto: kwiat cięty - cena zakupu razy 3, sztuczne razy 4-5.

a) b)

40

Wszelkie dodatki cięte czy sztuczne cena min. razy 2.

Z poprzednich wyliczeń widać, że bez drastycznych zmiany cen w tym przypadku 50% i 70%

rabaty nie pokryją straty właściciela kwiaciarni nie działającego w szarej strefie

a podlegającego nie jak obecnie 8%, lecz najwyższej 23% stawce VAT.

7. Wnioski

1. Konieczność upłynniania nietrafnie zgromadzonego w sklepie towaru zmusza

handlowców do rabatów oraz do zawyżania cen.

2. Zwiększanie obciążeń podatkowych na nietrwałych artykułach spożywczych

codziennego użytku by nie przyniosło strat handlowcom upłynniających je poprzez

system rabatów powoduje znaczny a niekiedy drastyczny wzrost cen tych artykułów.

3. Zmniejszenie obciążeń liczonych w postaci „marży podatkowej” o 1% (czyli

podatkowego narzutu o 4%) pozwala obecnie na bezpośrednie nawet ponad 8% -

13% obniżenie cen niektórych artykułów tradycyjnie sprzedawanych okresowo z 50%

- 70% rabatem.

4. System rabatów w trakcie „wietrzenia magazynów” wytwarza i utwierdza specyficzne

rozwarstwienie społeczne tj. istnienie dwóch grup odbiorców towaru: tych którzy mają

do nich dostęp codziennie bez względu na cenę, bo sami swe usługi obciążają

wielokrotnym narzutem oraz tych, którzy pomimo, że niekiedy dostarczają wiele usług

i towarów, to tanio i dlatego dobra luksusowe a nawet codzienne są dla nich

niedostępne bez rabatu.

5. Dokładne przewidzenie zapotrzebowania potencjalnych klientów pozwala na znaczne

obniżki cen. Dlatego zakupy z wyprzedzeniem w postaci zapisów na listę i grupowe

terminowe kontrakty pozwalają na znaczne obniżki cen, gdyż m.in. zmniejszają straty

na nieupłynnionych towarach.

41

Bibliografia

[1] Markiewicz J., Znaczenie i rola pojęcia „marży handlowej” na tle art. 15 ust. 1 pkt 4

ustawy o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji, 2014, Przegląd Prawniczy Ekonomiczny

i Społeczny, 3, 127-139.

[2] Sobczyk G., Celoch A., Marketing współczesnej organizacji. red. Filar D. cz. 1

Współczesny marketing. Skuteczna komunikacja i promocja, 2013, UMCS, Lublin.

[3] Pawłowska A., Kompetencja „orientacja na klienta” u osób zakładających działalność

gospodarczą oraz jej znaczenie dla procesu inwestowania w rozwój pracowników.

Problemy Zarządzania t. 2 Przedsiębiorczość w XXI wieku: oblicza i wyzwania, 2015,

vol. 13, nr 1 (51), 170-182.

[4] Sroczyński J., Rabat retroaktywny a tzw. opłata półkowa: potrzeba racjonalizacji,

„Internetowy Kwartalnik Antymonopolowy i Regulacyjny”, 2013, nr 1(2), s. 91.

[5] Stasiuk K., Maison D., Psychologia Konsumenta, 2014, PWN.

[6] Strzyżewska E., Wielgosik I., Organizacja i techniki sprzedaży. Prowadzenie

sprzedaży, tom 2, 2015, Wydawnictwo eMPi2, Poznań.

[7] Tajeddini, K., Elg, K., Trueman, M., Efficiency and Effectiveness of Small Retailers:

The Role of Customer and Entrepreneurial Orientation. Journal of Retailing and

Consumer Services, 2013, 20, 453–462.

[8] Wawrzosek J. and Ignaciuk S., Dual model for classic transportation problem as a tool

for dynamizing management in a logistics company, 2016, EconTechMod, (w recenzji).

[9] Wolski D., Wybrane zagadnienia na tle orzeczeń dotyczących opłat za przyjęcie towaru

do sprzedaży, „Internetowy Kwartalnik Antymonopolowy i Regulacyjny”, 2013, nr 1(2),

s. 32.

Netografia

[10] http://www.biznesforum.pl/marza-jak-policzyc-cene-dla-klienta-vt89478.html

[11] http://www.integracja-action.pl/ustawienie-marz-i-narzutow

[12] http://grupy-dyskusyjne.money.pl/jak;wyliczac;rabat;dla;klienta;,watek,613886.html

[13] http://www.wierszek.pl/articles.php?article_id=11647

[14] http://webshop-analytics.pl/jaka-jest-roznica-miedzy-marza-a-narzutem

[15] http://www.strefabiznesu.pomorska.pl/artykul/dzien-wolnosci-podatkowej-2014-od-14-

czerwca-juz-nie-pracujemy-na-podatki-na-siebie

42

Rozdział IV:

Propozycja procesu pozyskiwania danych rynkowych na potrzeby

realizacji badań poświęconych zastosowaniu informatyki

w gospodarce

Artur Machura

Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

40-287 Katowice, ul. 1 Maja 50

e-mail: artur.machura@ue.katowice.pl

ABSTRACT

Badania poświęcone zastosowaniu informatyki w gospodarce, w dobie rozwoju

biznesu za jej pośrednictwem – wydają się kluczową kwestią z perspektywy przedsiębiorstw

prowadzących działalność innowacyjną. Właśnie dlatego, bowiem decyzje podejmowane

przez interesariuszy tej pracy - opierają się o fakty rynkowe. Artykuł wyjaśnia interakcję

kluczowych zagadnień w prowadzeniu działalności innowacyjnej , porządkuje te zagadnienia

i proponuje pewien proces prowadzenia prac. W rezultacie tworzenia niniejszego

opracowania powstała swego rodzaju skonkretyzowana instrukcja pracy dla badacza, oparta

o popularyzowane metodyki organizacji pracy naukowej, jak np. paradygmat badań

HEVNERA, czy też o pisaniu doktoratów i habilitacji przez Profesora Cellarego. W artykule

zaprezentowano również wykorzystanie bezpłatnych narzędzi koncernu Alphabet Inc., jak

np. Google Forms.

Słowa kluczowe: informatyka gospodarcza, działalność innowacyjna, proces prowadzenia

badań naukowych

Keywords: business Informatics, innovative activity, the process of scientific research

1. WSTĘP

Prowadzenie prac badawczych w dziedzinie informatyki gospodarczej, znajduje się pod

wpływem różnych interesariuszy. Na pewnym poziomie ogólności, można wymienić co

najmniej środowiska:

biznesowe,

naukowe.

Realizacja pracy badawczej w takim otoczeniu, spotyka się z wyzwaniami metodycznymi.

Podczas gdy przedsiębiorstwa oczekują efektów z pracy niemalże bezpośrednio, środowiska

naukowe działają w dłuższej perspektywie czasu. Rozciągając decyzje na przestrzeni, która

uwzględnia zarówno fakty historyczne, jak i te odnoszące się do przyszłości.

Wobec tego jak prowadzić prace badawcze, w których wymagania interesariuszy są tak

zróżnicowane? Odpowiedź na to pytanie ma niebagatelne znaczenie na płaszczyźnie

operacyjnej, ponieważ pracy badawczej towarzyszą konkretne zadania, gdzie jakość

komunikowania się z przedstawicielami obu środowisk jest kluczowa. W realizacji tych

43

konkretnych zadań badacz szuka chociażby źródeł finansowania prowadzonych projektów.

Gdzie można spotkać się bezpośrednio z konsekwencjami wpływu tych niekoniecznie

spójnych środowisk: nauki i biznesu?

Artykuł poszukuje pewnej ścieżki metodycznej prowadzenia prac badawczych

w dziedzinie informatyki gospodarczej, dla której następnie dostosowuje wykorzystywane

narzędzia informatyczne. Uwzględnia przy tym propagowane metody organizacji pracy

naukowej, jak paradygmat badań Hevnera [4], czy też wykład Prof. Cellarego "Czym się

różni nauka od nie-nauki?" [2].

2. ZAŁOŻENIA DZIAŁALNOŚCI INNOWACYJNEJ

Pojęcie działalności innowacyjnej, na wstępie należy zauważyć, dotyczy szerszego

aspektu zagadnień aniżeli samej innowacji. W literaturze przedmiotu można spotkać m.in.

definicję:

"Działalność innowacyjna to całokształt działań naukowych, technicznych, organizacyjnych,

finansowych i komercyjnych, które prowadzą lub mają w zamierzeniu prowadzić do

wdrażania innowacji" [1]

Opisywany problem sformułowania procesu pozyskiwania danych rynkowych, na

potrzeby badań poświęconych zastosowaniu informatyki w gospodarce, niewątpliwie

intensywnie dotyczy w/w definicji. Należy tu zwrócić uwagę na kluczowe kwestie, których

działalność innowacyjna dotyczy, a które sam proces powinien uwzględniać:

• działania naukowe,

• działania techniczne,

• działania organizacyjne (przedmiot zainteresowania niniejszego artykułu),

• działania finansowe,

• działania komercyjne,

• wdrażanie innowacji.

Wobec w/w kwestii i mnogości zadań szczegółowych z nimi powiązanych, wydaje się

wręcz koniecznym prowadzenie działalności innowacyjnej, dopiero po uporządkowaniu tego

procesu pozyskiwania danych rynkowych. Bowiem na styku wymienionych obszarów

zagadnień, rodzi się wiele dodatkowych zadań i możliwych komplikacji – nawet w obrębie

zainteresowania samego artykułu związanego z organizowaniem procesu pozyskiwania

danych, np.:

• Jak dostosować działania techniczne do działań naukowych, ale uwaga - co w

przypadku kiedy te działania naukowe ulegają zmianie, a działania techniczne nie spełniają

oczekiwań nauki?

• Współczesne koncepcje zarządzania przedsięwzięciami rynkowymi, są mocno

podporządkowane zmianom i idei ewolucji. A więc jak umiejscowić działalność naukową

pośród dynamicznych zagadnień rynkowych? Tym bardziej, że działalność naukowa w

rodzimym środowisku raczej jest skłonna do sekwencyjnego rozwoju wydarzeń (np.

publikacja artykułu to zwykle: badania -> złożenie wniosku o publikację -> formalności

dotyczące jego obsługi -> opracowanie artykułu -> recenzja -> publikacja; proces trwa zwykle

44

wiele miesięcy i tu raczej nie ma ani czasu ani reguł na zmiany merytoryczne w trakcie

samego procedowania publikacji)

• Kluczową kwestią z perspektywy całej i pełnej działalności innowacyjnej, byłoby

umiejscowienie w działalności naukowej właśnie wyników wdrażania tej innowacji.

Osiągnięcie pewnej oczekiwanej sprawności w umiejscawianiu wyników wdrażania tych

innowacji z powrotem do samego początku – działalności naukowej.

Założenia działalności innowacyjnej w/w, będą miały swoją implikację w dalszej

części artykułu. W szczególności, powinny zostać uwzględnione w procesie pozyskiwania

danych.

3. WYMAGANIA WOBEC PRACY NAUKOWEJ I INTERESARIUSZE

Podczas prowadzenia prac badawczych w informatyce gospodarczej, można

wyróżnić konkretne działania i towarzyszące temu porcje pracy. Pozwala to na przyjęcie

pewnych formalnych wytycznych, w odniesieniu do bardziej skonkretyzowanej pracy.

Na potrzeby niniejszego artykułu przyjęło następujące konkretne działania i

wynikające z tego wymagania. Poniższa tabela precyzuje te działania i wymagania im

towarzyszące.

Tabela 1 Wymagania względem pracownika naukowego realizującego projekty naukowe

Obszary działalności Interesariusze Wymagania

Realizacja pracy doktorskiej

na Uczelni Publicznej –

Uniwersytecie

Ekonomicznym

Uniwersytet Ekonomiczny 1. Dostosowanie pracy do

ustawy z dnia

27.07.2005 r. - Prawo o

szkolnictwie wyższym.

2. Dostosowanie pracy do

ustawy z dnia

14.03.2003 r. o stopniach

i tytułach naukowych.

3. Dostosowanie pracy do

rozporządzenia MNiSzW

z 30.10.2015 r.

45

Promotor główny 1. Udział w projektach

i pracach badawczych.

2. Doprecyzowanie

przedmiotu badań

i formułowanie problemu

naukowego.

3. Publikacje naukowe na

konferencjach krajowych

i międzynarodowych.

Promotor pomocniczy 1. Sprecyzowana i celowa

współpraca z biznesem.

Autorzy metodyk

towarzyszących pracy

1. Zastosowanie metod

pracy i praktyk Hevner

i in.

2. Zastosowanie metod

pracy i praktyk Cellary.

Projekt Narodowego

Centrum Nauki dla osób z

tytułem magistra –

PRELUDIUM (wspierający

prowadzenie badań przez

początkujących naukowców)

Narodowe Centrum Nauki

Poszukiwanie źródeł

finansowania dla

prowadzonych prac i udział w

konkursach (np. projekt

Preludium Narodowego

Centrum Nauki NCN).

Komitet oceniający wniosek

konkursowy

1. Dostosowywanie

realizowanych prac

naukowych do wymagań

konkursowych.

4. MODEL DZIEDZINY INFORMACYJNEJ

Możliwy szeroki zakres dziedziny informacyjnej, zostanie ograniczony do tej

wynikającej z realizowanych wcześniej, wymienionych przedsięwzięć tj.:

praca doktorska,

projekt PRELUDIUM.

Na potrzeby obu w/w przedsięwzięć naukowych zostaną sporządzone diagramy klas,

które łącznie będą wskazywały na informacje towarzyszące prowadzonej działalności

naukowej. W rezultacie, proces realizacji pracy będzie się opierał o określoną dziedzinę

informacyjną. Jednak zanim to nastąpi, należy omówić przepływ informacji i ewentualne

46

zależności pomiędzy przedsięwzięciami, jakimi są: projekt Preludium i praca doktorska.

Poniższa ilustracja diagramu 1 prezentuje klasy, asocjację skierowaną, przepływ informacji

i liczebności, z których można pokrótce wywnioskować, że efekty badań projektu Preludium

dostarczają informacji do pracy doktorskiej. Jak będzie można wywnioskować w dalszej

części artykułu, gdzie mowa o paradygmacie badań Hevnera i in., czy też wytycznych Prof.

Cellarego – zasilanie pracy doktorskiej informacjami pochodzącymi z projektów rynkowych

(możliwych do realizacji przez m.in. konkurs Preludium) jest kluczowe w realizacji pracy

doktorskiej w dziedzinie informatyki gospodarczej.

Rys. 1. Przepływ informacji pomiędzy przedsięwzięciami naukowymi

Rys. 2. Model dziedziny informacyjnej projektu Preludium

4.1. MODEL DZIEDZINY PROJEKTU PRELUDIUM

Dziedzina informacyjna projektu Preludium wyszczególnia klasy:

• Przedsięwzięcie Preludium.

• Oczekiwania pracy doktorskiej.

• Opiekuna naukowego projektu Preludium.

• Regulamin konkursowy projektu Preludium.

• Kierownika projektu Preludium.

• Wniosek konkursowy.

47

• Panele ekspertów oceniających.

4.2. MODEL DZIEDZINY PRACY DOKTORSKIEJ

Rys. 3. Model dziedziny informacyjnej pracy doktorskiej

Dziedzina informacyjna pracy doktorskiej wyszczególnia klasy:

• Projekt i dokumentację pracy naukowej.

• Przepisy realizacji pracy naukowej.

o Rozporządzenie MNISzW.

o Ustawę o stopniach i tytułach naukowych.

o Prawo o szkolnictwie Wyższym.

• Wytyczne Metodyczne.

• Publikacje Naukowe.

• Udział w projektach badawczych.

5. PROPOZYCJA PROCESU POZYSKIWANIA DANYCH

Perspektywa dziedzin informacyjnych, zobrazowanych przez diagramy na rysunkach

2 i 3, tj. projektu Preludium i pracy doktorskiej, uświadamia pod wpływem jak wielu pojęć

znajduje się proces pozyskiwania danych. Wyszczególnienie asocjacji, zależności

i właściwości pomiędzy klasami rzutuje na specyfikę konstruowanego procesu. W pracy na

pewno warto uwzględnić zarówno ewolucję samej konstrukcji pracy, jak i rosnącą dojrzałość

jej efektu, czyli procesu pozyskiwania danych, ponieważ zbyt wiele jest niewiadomych,

48

mieszczących się w poszczególnych klasach pojęć, od których zależą przedsięwzięcia

naukowych. Przykładowo:

Jakie są wyniki panelistów komitetu oceniającego dokumentację konkursową

Preludium?

Jakie są opinie recenzentów kolejnych artykułów naukowych wypracowywanych

w drodze badań empirycznych?

Jakie jest zdanie promotora pracy doktorskiej, względem jej fragmentów?

Powyżej scharakteryzowane kwestie obrazują pewne przykładowe decyzje, od

których mogą zależeć zmiany i przebieg procesu. Na pewno wskazują na wymagany zarys

wobec całokształtu – ewolucji podyktowanej wymaganiami interesariuszy (np. komisji

konkursowej, promotora). W pewnej analogii do przedsięwzięć informatycznych, które

właśnie tą ścieżką ewolucyjną są najczęściej rozwijane, proces pozyskiwania danych na

potrzeby realizacji przedsięwzięć naukowych również nie pozostanie obojętny. Przy czym

kluczowe decyzje wpływające na tą ewolucyjność pracy to:

jakie znaczenie mają przyjęte metodyki pracy w formułowanym procesie

pozyskiwania danych?

jakie ustanowić odcinki tej pracy ewolucyjnej i jakie wyznaczyć cele/ kamienie

milowe?

kto lub co będzie decydowało o rzeczywistym progresie przedsięwzięć naukowych

i osiąganiu pewnych – oczekiwanych - etapów?

Odpowiedź na w/w pytania, znajduje się w samych wymaganiach prezentowanych

w punkcie 3. Kluczowy wydaje się tu aspekt przenoszenia informacji z biznesu do nauki wg.

paradygmatu Hevnera i in., jak i samo publikowanie tych informacji w przewodzie naukowym

wg. Profesora Cellarego. Innymi słowy przyjmuje się, że na całokształt realizacji pracy będzie

miała wpływ metodyka Hevnera i in. Natomiast dla kwestii publikacji naukowych i tzw.

komunikacji dla dyfuzji wiedzy w społeczeństwie badaczy będą miały zastosowanie wytyczne

Prof. Cellarego.

5.1. PODSTAWY ORGANIZOWANIA PRZEDSIĘWZIĘĆ NAUKOWYCH W OPARCIU

O METODYKĘ SCRUM

Mnogość rzeczywistych scenariuszy rozwoju wydarzeń przy realizacji pracy

naukowej, jaką jest przewód doktorski, czy też udział w konkursie Preludium – uzmysławia

o potrzebie zarządzania zmianami, przy stosunkowo niewielkim nakładzie formalnym

dotyczącym obsługi tych zmian. Metodyka SCRUM – powszechna przy realizacji

dynamicznych przedsięwzięć informatycznych, którą prezentuje poniższa ilustracja 4 –

w zarysie wydaje się odpowiednim sposobem na osiąganie celów przedsięwzięć naukowych.

Bowiem na bazie tzw. product backloga (czyli pewnej zarządzanej listy wymagań wobec

przedsięwzięcia naukowego) można ad-hoc formułować tzw. Sprinty (czyli celowe kamienie

milowe, których uzasadnienie znajduje się w samych wymaganiach). Ostatecznie realizacja

kolejnych sprintów doprowadza do inkrementacji przedsięwzięcia naukowego i możliwego

zwrotu pracy w postaci np. przygotowanego projektu Preludium, pracy doktorskiej, czy też

mniejszych prac takich jak np. publikacja na konferencję krajową. Warto zauważyć, że sama

organizacja pracy umożliwia powoływanie zespołu/ teamu adekwatnego do potrzeb Sprintu,

49

którego uzasadnienie de facto znajduje się w paradygmacie badań Hevnera i in., czy też

modelu Prof. Cellarego.

Rys. 4. Model referencyjny realizacji przedsięwzięć naukowych na bazie metodyki SCRUM

Oczywiście zaprezentowany powyżej Framework wymaga urealnienia i bliższego

odniesienia do paradygmatu badań Hevnera, dlatego w kolejnym punkcie wylistowano

kluczowe etapy tej pracy, które w nomenklaturze SCRUM mogłyby oznaczać kolejne

inkrementacje.

5.2. PARADYGMAT BADAŃ WG. HEVNERA I IN.

Omówienie paradygmatu prowadzenia badań Hevnera i in., nawet kiedy

zainteresowanie artykułu i procesu odnosi się jedynie do pozyskiwania danych, wymaga

wyjaśnienia na wstępie ogólnej koncepcji tej metody. Mianowice omawiany paradygmat

badań dotyczący systemów informatycznych jest zorientowany na rozwiązywanie problemów

konstrukcyjnych i znany jest jako Design Science Research (DSR), czyli paradygmat badań

w nauce tworzenia artefaktów [HeCh10, HMPR04].

Warto tu podkreślić, że omawiany paradygmat znajduje uznanie m.in. w tych

badaniach naukowych, gdzie ma miejsce tworzenie artefaktów użytecznych dla

rozwiązywania zidentyfikowanych problemów organizacji gospodarczych. Co w odniesieniu

do zamierzeń zastosowania proponowanego procesu, mianowicie pozyskiwania danych

rynkowych na potrzeby zastosowania systemów informatycznych, wydaje się kluczową

właściwością.

50

Hevner i Chatterjee zaproponowali pewną sekwencję kroków badacza, która pozwala

na realizację działań według paradygmatu DSR. Poniższa Tabela 1 Etapy pracy Hevner,

Chatterje, zawiera niezbędny opis, informując jednocześnie o Sprintach, w których ta praca

zostanie zrealizowana.

Tabela 2 Etapy pracy Hevner, Chatterje w kolejnych Sprintach SCRUM

Nazwa etapu pracy wg. Hevnera Numer Sprintu

SCRUM

Identyfikacja problemu i motywacja

Definiowanie specyficznych problemów badawczych i uzasadnienie znaczenia

rozwiązania. Analiza zasobów wiedzy i analiza problemu dla pokazania

złożoności rozwiązania. Przedstawienie znaczenia rozwiązania dla badaczy

i pozostałych interesariuszy badania dla poszukiwania najlepszego rozwiązania

i dla akceptowania wyników badania [HeCh10, s. 28 i n.]

1.00

Definicja celów badania

Wnioskowanie odnośnie celu badania na podstawie definicji problemu i wiedzy

dotyczącej tego, co jest możliwe i wykonalne. Rozwiązanie może być wyrażone

opisowo lub mierzalne ilościowo i przedstawione w kategoriach rozwiązania

lepszego niż aktualnie stosowane. Zasoby wymagane dla tego etapu obejmują

wiedzę na temat stanu badań nad problemem, analizę aktualnych rozwiązań

i ocenę ich skuteczności [HeCh10, s. 28 i n.]

2.00

Rozwój projektu

Tworzenie artefaktów, czyli koncepcji, modeli, metod i przykładów wdrożeń,

nowych własności technicznych, społecznych i informacyjnych zasobów.

Artefaktem badania może być zaprojektowany przez badacza obiekt. Ten etap

wymaga ustalenia pożądanej funkcjonalności obiektu i jego architektury oraz

konstrukcji pozostałych artefaktów. Na tym etapie występuje przejście od celów

projektu do jego realizacji i zastosowanie wiedzy teoretycznej

w urzeczywistnianym rozwiązaniu [HeCh10, s. 28 i n.]

3.00

Demonstracja

Przedstawienie użycia artefaktu na wybranych przez badacza przykładach. Ten

etap wymaga zastosowania eksperymentu, symulacji, studium przypadku,

analizy dowodów lub innej odpowiedniej metody jakościowej. Konieczne zasoby

wiedzy dla realizacji tego etapu obejmują wiedzę jak zastosować artefakty

w praktyce [HeCh10, s. 28 i n.]

4.00

Ewaluacja

Obserwacja i pomiar, na ile dobrze artefakt wspomaga praktykę. Analiza

efektów zastosowania artefaktu wymaga wiedzy na temat odpowiednich metryk

i technik analizy. Ewaluacja może obejmować porównanie funkcjonalności

artefaktów, z odniesieniem do funkcjonalności najbardziej pożądanej, analizy

budżetów i kosztów, badania satysfakcji użytkowników i klientów (zarówno ludzi

5.00

51

biznes jak i, nauki), symulacji funkcjonalnej. Brane są pod uwagę miary

ilościowe funkcjonowania systemu, takie jak czas reakcji i dostępność.

Ewaluacja może obejmować każdy odpowiedni dowód empiryczny lub logiczny.

Pod koniec etapu, badacz podejmuje decyzję o powrocie do etapu konstrukcji

artefaktu dla udoskonalenia jego efektywności lub decyduje się na przejście do

następnego kroku i pozostawia kwestie doskonalenia do rozstrzygnięcia

w innych projektach. Na tym etapie, badacz musi rozważyć, ile iteracji należy

wykonać [HeCh10, s. 28 i n.]

Komunikacja dla dyfuzji wiedzy w społeczeństwie badaczy

Komunikowany jest problem badawczy, jego znaczenie i generowane artefakty,

ich użyteczność, nowość, porządek projektu badawczego, użyte metody

badawcze, efektywność działań badaczy, charakterystyka audytorium

interesariuszy projektu, publikacje naukowe, dzięki którym w ogóle możliwa jest

komunikacja naukowa [HeCh10, s. 28 i n.]

6.00

5.3. URYNKOWIONE WYTYCZNE WOBEC REALIZACJI PRACY NAUKOWEJ –

PROF. CELLARY

Profesor Wojciech Cellary w swoim ogólnodostępnym w kraju wykładzie pt. Czym się

różni nauka od nie-nauki, czyli jak napisać dobry doktorat i habilitację, propaguje na bazie

ustaw Rzeczpospolitej Polskiej praktyki towarzyszące realizacji prac naukowych. Wykład ten,

wobec przedstawionego scenariusza prowadzenia badań w oparciu o paradygmat badań

Hevnera i in., wydaje się znakomitym dopełnieniem i urynkowieniem realizacji prac

naukowych. Warto tu zauważyć, że proces pozyskiwania danych rynkowych – sam w sobie

nie stanowi badań naukowych (o czym informuje slajd 22 wykładu), w słowach.:

Zbadanie stanu gospodarki (sektora gospodarki, grupy przedsiębiorstw) nie jest

badaniem naukowym, bowiem mają one na celu opisu stanu, a nie odkrycie praw.[2]

Nie mniej jednak, wykład Prof. Cellarego informuje o lokalizacji w pracy doktorskiej

i habilitacyjnej wyników tych badań. Jako że, wyniki tych badań pozwalają na sformułowanie

problemu do rozwiązania w pracy.

52

Tabela 3 Struktura rozprawy doktorskiej i habilitacyjnej wg. Prof. W. Cellary

Struktura rozprawy doktorskiej

Część nieoryginalna

Wstęp

Stan wiedzy o dyscyplinie doktoratu/ habilitacji

Sformułowanie problemu

Krytyka dotychczasowych metod rozwiązania problemu

Część oryginalna

Koncepcja nowej metody rozwiązania problemu

Prezentacja nowej metody

Wnioski

Bibliografia

Na potrzeby celu niniejszego artykułu przyjmuje się, że proces pozyskiwania danych

na tle scharakteryzowanych metod Hevner i in. oraz Prof. W. Cellarego, będzie się opierał o

dwa kluczowe zadania tj.:

1. Identyfikacja problemu i motywacja (Hevner i in.)

2. Sformułowanie problemu (prof.W. Cellary)

5.4. PROCES POZYSKIWANIA DANYCH RYNKOWYCH

Scharakteryzowany proces pozyskiwania danych rynkowych, wg. przyjętej metodyki

SCRUM, powinien uwzględniać na wstępie listę tzw. Product Backlog, w której zawiera się

wymagania, na podstawie jakich są formułowane i zarządzane SPRINTY, do czasu

wypracowania satysfakcjonującego produktu. W tym przypadku, produktem procesu

pozyskiwania danych rynkowych jest identyfikacja i sformułowanie problemu. Kryteria jego

oceny zawierają się właśnie w początkowej liście wymagań. Znacząca ilość tych wymagań,

wskazuje na potrzeby ich skategoryzowania. Co też zostało poniżej dokonane.

53

Kategoria wymagania Nazwa i opis wymagania

Wymagania prawne

Dostosowanie pracy do ustawy z dnia

27.07.2005 r. - Prawo o szkolnictwie

wyższym.

Dostosowanie pracy do ustawy z dnia

14.03.2003 r. o stopniach i tytułach

naukowych.

Dostosowanie pracy do rozporządzenia

MNiSzW z 30.10.2015 r.

Wymagania metodyczne

Zastosowanie metod pracy i praktyk Hevner i

in.

Zastosowanie metod pracy i praktyk Cellary.

Wymaganie realizacyjne

Sprecyzowana i celowa współpraca z

biznesem.

Udział w projektach i pracach badawczych.

Doprecyzowanie przedmiotu badań i

formułowanie problemu naukowego.

Poszukiwanie źródeł finansowania dla

prowadzonych prac i udział w konkursach

(np. projekt Preludium Narodowego Centrum

Nauki NCN).

Dostosowywanie realizowanych prac

naukowych do wymagań konkursowych.

Wymagania komunikacyjne Publikacje naukowe na konferencjach

krajowych i międzynarodowych

Poniższy Sprint 1 - Identyfikacja problemu i motywacja, w oparciu o diagram

aktywności (język UML – Unified Modeling Language), demonstruje przebieg sprintu 1.00,

którego celem wg. Hevnera i in. oraz Cellarego powinna być tzw.

Identyfikacja/sformułowanie problemu i motywacja. Szerszy opis tego etapu pracy można

znaleźć np. w publikacji dostępnej w sieci pt. Seminarium dla doktorantów. Paradygmat

badań naukowych Hevnera i in. [3].

54

Rys. 5. Sprint 1 – Identyfikacja problemu i motywacja

6. NARZĘDZIA WYKORZYSTYWANE W PROJEKCIE BADAWCZYM

Na potrzeby realizowanego projektu – pozyskiwania danych rynkowych w celu

identyfikacji problemu naukowego, wykorzystano narzędzie koncernu Alphabet Inc. Google

Adwords. Poniższa lista ma na celu scharakteryzowanie funkcjonalności oferowanej przez

narzędzie. Natomiast na stronie samego producenta [5], został zamieszczony wyczerpujący

opis, który poniżej jedynie podsumowano:

• Tworzenie ankiety w Formularzach Google.

• Edycja formularza.

• Dodawanie motywu do formularza.

• Wyświetlanie określonych pytań w zależności od odpowiedzi.

• Wybór miejsca na odpowiedzi z formularza.

• Wysyłanie formularza do ankietowanych.

• Udostępnianie formularza współpracownikom.

• Korzystanie z nowych Formularzy Google.

• Tworzenie testów w Formularzach Google.

55

7. WNIOSKI

Artykuł stara się wyjść naprzeciw potrzebom metodycznym pracownika naukowego,

ponieważ ilość pomysłów na realizację pracy naukowej może być wyzwaniem samym w

sobie. A przecież nie o to chodzi w pracy naukowej, żeby „obracać” się wokół zagadnienia

jakim są metody własnego warsztatu, a szukać rozwiązań problemów np. gospodarczych,

którymi zajmuje się m.in. informatyka gospodarcza. Artykuł na bazie uznawanych metod

realizacji prac naukowych, jak: paradygmat badań Hevnera i in. oraz wytyczne Prof. W.

Cellary podsumowuje kluczowe kwestie związane z fundamentem realizacji pracy tj.

pozyskiwania danych/ identyfikacji problemu naukowego. Natomiast metodyka SCRUM

stanowi pewną oś organizacyjną dla osób zaangażowanych w takie przedsięwzięcia. Istota

tej metody to nie tylko wsparcie metodyczne same w sobie, a również zgodność z szerokim

wachlarzem narzędzi wspierających pracę zespołu opartą o SCRUM (np. ASANA) [6]

LITERATURA

[1] E-biznes a innowacje w usługach. Teoria, praktyka, przykłady. Redakcja Mikołaj

Olszański i Krzysztof Piech. Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości Warszawa

2012

[2] Czym się różni nauka od nie-nauki, czyli jak napisać dobry doktorat i habilitację.

Wojciech Cellary, Katedra Technologii Informacyjnych, Uniwersytet Ekonomiczny

w Poznaniu źródło:

https://www.google.pl/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&v

ed=0ahUKEwjNqrKq7dnPAhWJ_iwKHXu_BogQFggqMAA&url=https%3A%2F%2Fwww.

wi.zut.edu.pl%2Fcomponent%2Fdocman%2Fdoc_download%2F176-czym-sie-rozni-

nauka-od-nie-nauki-czyli-jak-napisac-dobry-doktorat-i-habilitacje&usg=AFQjCNF55HHS

WBg0kSiVTEpKIZK_ZXiABg

[3] Seminarium dla doktorantów. Paradygmat badań naukowych Hevnera i in. Małgorzata

Pańkowska, źródło: http://web.ue.katowice.pl/pank/DSRHevner.pdf, dostęp (14.10.2016)

[4] Hevner A., Chatterjee S.: Design Research in Information Systems, Integrated Series in

Information Systems, Springer Science Business Media, Heildeberg, 2010.

[5] Toutorial poświęcony wykorzystaniu funkcjonalności google forms.

https://support.google.com/docs/answer/87809?hl=pl&ref_topic=6063584 (dostęp

14.10.2016)

[6] ]Strona producenta oprogramowania, udostępniającego narzędzie wspierającej

organizację pracy zespołowej w oparciu o metodykę SCRUM https://www.asana.com/

(dostęp 14.10.2016)

56

Rozdział V:

Platforma ActGo-Gate jako innowacyjny model integracji usług

Wiesława Gryncewicz(1) Maja Leszczyńska(2)

(1) (2) Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, ul. Komandorska 118/120, 53-345 Wrocław

Email: wieslawa.gryncewicz@ue.wrco.pl; maja.leszczynska@ue.wroc.pl

Streszczenie

W związku ze starzeniem się społeczeństw opracowana została koncepcja platformy

informatyczno-komunikacyjnej mającej na celu zwiększenie aktywności ludzi w wieku

emerytalnym. Jest ona dedykowana członkom lokalnych społeczności, może być

wykorzystywana do wspierania przedsiębiorczości, samorealizacji i aktywizacji na polu życia

społecznego. W artykule zaprezentowano zarówno koncepcję takiej platformy, jak i jej

strukturę informatyczną.

Summary

Due to demographic changes and growing aging of the populations an information

and communication platform has been developed. Its vision is to create an ICT based

marketplace supporting entrepreneurship, self-fulfillment and social participation for golden

workers and active retirees. The aim of the paper is to present the idea of the platform and

the architecture of a IT system supporting its operation.

Słowa kluczowe: e-usługi, integracja, platform informatyczna, ActGo-Gate

Key words: e-services, integration, IT platform, ActGo-Gate

1. Wstęp

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu jest jednym z ośmiu partnerów

międzynarodowego konsorcjum, które otrzymało grant na finansowanie projektu w ramach

szóstego międzynarodowego konkursu: Programu Wspólnego Ambient Assisted Living

(AAL). Program Wspólny AAL to inicjatywa badawczo-rozwojowa powołana przez 20 państw

członkowskich UE oraz trzy państwa stowarzyszone (Izrael, Norwegia, Szwajcaria). Celem

ogólnym programu jest poprawa jakości życia ludzi starszych i wzmocnienie bazy

przemysłowej w Europie przez wykorzystywanie technologii informacyjno–komunikacyjnych1.

W ramach programu AAL Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu uczestniczy

w realizacji projektu „Active Retiree and Golden Workers Gate” (ActGo-Gate), czyli „Bramy

do aktywności w wieku dojrzałym”. Celem tego projektu jest stworzenie platformy

informatycznej służącej wymianie usług w ramach lokalnych społeczności. Umożliwi ona nie

1 Oesterle H., Osl P., Sassen E.: A Guideline for the Design of Collaborative Business Models in the Field of Ambient Assisted

Living, [w] Deutscher AAL-Kongress mit Ausstellung, 2008

57

tylko wyszukiwanie, rezerwowanie i rozliczanie usług, ale również wzajemne oferowanie

usług (komercyjnie lub w ramach wolontariatu) przez sąsiadujących ze sobą mieszkańców.

Dzięki zastosowaniu platformy zwiększy się dostępność różnych usług oraz wzrośnie poziom

aktywności seniorów.

Realizacja projektu została poprzedzona badaniami w krajach Europy Zachodniej.

Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie koncepcji platformy ACTGo-Gate oraz

omówienie idei integracji usług w wirtualnej przestrzeni Internetu.

2. Potencjał integracji usług w sieci Internet

Współczesne rozwinięte gospodarki charakteryzują się dominującą rolą sektora

usług2. Oddziałuje on na pozostałe sektory oraz na życie pojedynczych obywateli. Sektor

usług pełni w gospodarce różnorodne funkcje, które można sprowadzić do kilku

o charakterze gospodarczym i pozagospodarczym. Do funkcji gospodarczych zalicza się3:

● funkcje obsługi procesów wytwórczych polegające na wytwarzaniu dóbr materialnych.

Funkcje te spełnia głównie transport, łączność, handel, finanse i ubezpieczenia,

● funkcje bytowe związane z zaspokajaniem różnych potrzeb bytowych ludności

poprzez rozwój takich dziedzin działalności usługowej, jak gospodarka komunalna

i mieszkaniowa, handel, transport, łączność i usługi osobiste,

● funkcje socjalne, do których zalicza się usługi związane z opieką społeczną, ochroną

zdrowia czy kulturą fizyczną,

● funkcje kulturotwórcze i oświatowe,

● funkcje administracyjno-organizatorskie,

● funkcje naukowo-badawcze wiążą się z kreowaniem postępu naukowego,

technicznego i organizatorskiego.

Usługi spełniają również wiele istotnych funkcji pozagospodarczych, związanych, np.

z obroną narodową, porządkiem publicznym, aparatem władzy czy administracją. Ich rola

w prawidłowym funkcjonowaniu kraju i społeczeństwa jest zatem niekwestionowalna.

Badania dowodzą, że w ostatnich latach sektor usług wytwarza największą część PKB oraz

zatrudnia największy odsetek pracujących4.

Warto podkreślić, iż wielość funkcji spełnianych przez usługi, ich rosnące

oddziaływanie społeczne, gospodarcze i pozagospodarcze, a także dynamiczny rozwój jest

w bardzo dużym stopniu efektem działalności innowacyjnej. Postęp naukowo-techniczny

i powstawanie nowych technologii informacyjno-komunikacyjnych odgrywają zasadniczą rolę

w przemianach tego sektora. Pojawiają się bowiem nowe sposoby świadczenia tradycyjnych

usług, a także powstają zupełnie nowe usługi, które nigdy wcześniej nie istniały.

2 Węgrzyn G.: Rola sektora usług we współczesnej ekspansji gospodarczej [w:] K. Piech, E. Skrzypek (red.),

Ochrona wiedzy i innowacji, Instytut Wiedzy i Innowacji, Warszawa 2009 . 3 Flejterski S., Klóska R., Majchrzak M.: Usługi w teorii ekonomii, [w:] Współczesna ekonomika usług,

Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa 2005 4 Węgrzyn G.: Rola sektora usług…

58

Rys. 1. Duża ilość oferentów w Internecie prowadzi do złożonych sytuacji decyzyjnych

Źródło: Oesterle H., Osl P.: Zintegrowana platforma do zarządzania usługami – materiały

informacyjno-promocyjne, maj 2013

Coraz częściej do dystrybucji usług wykorzystywany jest Internet. Niemniej jednak

istnieje w nim bardzo duża liczba oferentów, co prowadzi do złożonych sytuacji decyzyjnych

dla konsumentów i znacząco utrudnia wyszukanie właściwego dostawcy usługi. Dla osób

starszych dodatkową barierą jest złożoność stron internetowych, na których prezentowana

jest oferta. Ponadto strony te nie są przygotowane do obsługi przez osoby starsze. Brak na

nich możliwości powiększenia tekstu czy głosowego przewodnika ułatwiającego nawigację.

Trudno również sprawdzić wiarygodność dostawcy. Wielu seniorów potrzebuje również

przeszkolenia lub wsparcia przy pierwszym zamawianiu usługi za pośrednictwem Internetu,

aby przełamać barierę strachu związanego z wykorzystaniem nowoczesnych rozwiązań IT,

braku zaufania wobec dostawcy czy zwykłej niewiedzy. Kolejną barierą popularyzacji e-usług

wśród seniorów jest pozostawienie procesu negocjacji lub zamawiania po stronie klienta, co

z powodu na jego częste skomplikowanie zniechęca klientów do skorzystania z oferty.

Ponadto bezpośrednie zamawianie usługi na stronie danego dostawcy wiążą klienta tylko

z nim.

W kontekście powyższych obserwacji powstał projekt pozwalający na zwiększenie

dostępności do usług wśród członków lokalnych społeczności. Celem projektu jest:

zaprojektowanie i wykonanie uniwersalnej platformy technologicznej ułatwiającej osobom

starszym odnalezienie i wygodne zamawianie usług zapewniających im niezależne życie

w obrębie ich własnych domów. Opracowywana na potrzeby projektu jest platforma

informatyczna, która za pośrednictwem sieci Internet, umożliwi agregację usługodawców

pokrywających jak najszersze spektrum potrzeb (patrz rys. 2). Platforma oferuje jednolity,

dostosowany do potrzeb osób starszych interfejs. Projekt jest realizowany przy współudziale

przedstawicieli lokalnych społeczności w Szwajcarii, w Niemczech i w Polsce. Dzięki temu na

bieżąco będą monitorowane potrzeby i oczekiwania zarówno odnośnie oferowanych usług,

jak i obsługi platformy informatycznej oraz specyfiki społeczności seniorów

w poszczególnych krajach.

Konsumenci Usługodawca

59

Rys. 2. Platforma ActGo-Gate jako integrator usług dla seniorów

Źródło: Oesterle H., Osl P.: Zintegrowana platforma do zarządzania usługami – materiały

informacyjno-promocyjne, maj 2013

3. Przesłanki rozwoju platformy w Polsce

Platforma ActGoGate jest dedykowana osobom 50+. Rozpatrując w tym kontekście

potencjał rynku polskiego, należy zauważyć dwie istotne dla jej rozwoju w naszym kraju

przesłanki.

Pierwsza z nich związana jest z faktem starzenia się polskiego społeczeństwa, co

w praktyce oznacza naturalne wykształcenie się grupy potencjalnych końcowych

użytkowników platformy. Jak pokazują szacunki OECD, liczba osób powyżej 65 roku życia

wzrośnie w Polsce w latach 2010 – 2030 do 40% populacji5. Osoby należące do tej populacji

utworzą nową grupa odbiorców, z bardzo szczególnym profilem konsumenckim. Wiele osób

50+ będzie osobami samotnymi, nie w pełni sprawnymi fizycznie, wymagającymi rehabilitacji

i aktywizacji w celu zachowania jak najdłużej sprawności psychofizycznej. Jednocześnie

dane przedstawione przez WHO pokazują, że konsumenci z tej grupy będą chcieli być

samodzielni oraz żyć niezależnie, poza szpitalami i placówkami opiekuńczymi. Oczekują

również usług wysokiej jakości i dostępu bezpiecznych technologii. Będzie to miało wpływ na

rynek usług w naszym kraju, zwłaszcza tych z grupy usług medycznych. Szacuje się

bowiem, że osoby powyżej 65 roku życia wymagają czterokrotnie więcej badań i konsultacji

lekarskich, niż osoby młode i w średnim wieku.

Druga przesłanka związana jest ze wskaźnikiem rozwoju społecznego HDI (Human

Development Index). W przypadku Polski jego wartość jednoznacznie wskazuje, że

5 OECD Labour Force and Demographic Database, 2010.

60

znajdujemy się w grupie krajów świata o wysokim rozwoju warunków życia6.

W rzeczywistości przekłada się to na nieustanne dążenie do osiągania wysokiego poziomu

jakości życia społeczeństwa, poprzez wysoki konsumpcjonizm usług i produktów zaliczanych

do komponentów zapewniających utrzymanie wysokiego standardu i zdrowego trybu życia.

Idea platformy ActGo-Gate dedykowanej do dystrybucji usług kierowanych do grupy 50+

oraz ich szeroko rozumianej aktywizacji zawodowej i społecznej, wpisuje się w tak

scharakteryzowany trend rozwojowy społeczeństwa polskiego i jest odpowiedzią na jego

potrzeby.

Jak podkreślają Autorzy Raportu Otwarcia Koalicji „Dojrz@łość w sieci”: „e-integracja

generacji 50+ jest dziś ważnym wyzwaniem dla naszego kraju, zwłaszcza gdy

w perspektywie najbliższych lat i postępującego procesu starzenia społeczeństwa, pokolenie

50+ będzie stanowić coraz liczniejszą grupę społeczną. Stąd niezwykle istotne jest

budowanie świadomości cyfrowej osób w wieku 50+ oraz upowszechnianie wśród nich

korzystania z Internetu.”7

Dostarczenie na rynek zaawansowanej platformy integrującej z jednej strony

dostawców usług dedykowanych grupie 50+ oraz pracodawców chcących zlecić jej

przedstawicielom pracę w niepełnym wymiarze czasu pracy na zasadach komercyjnych bądź

wolontariatu, z drugiej strony odbiorców tych usług/zleceń, czyli osoby w wieku 50+, stanowi

kompleksową odpowiedź na potrzeby wskazanej grupy docelowej. Ponadto zapewnia

szeroko rozumianą środowiskową integrację tej grupy oraz pozwala budować kapitał

zaufania do dostawców usług oraz pracodawców. Wprowadzenie do modelu platformy

integratora, który służy pomocom osobom starszym zarówno w zakresie negocjacji cen,

rozliczeń, jak i weryfikacji dostawców usług i pracodawców dodatkowo rozwiązuje problem

nieufności osób starszych wobec nieznanych im usługodawców i eliminuje problem

nieuczciwych użytkowników. Ponadto umożliwienie kontaktu telefonicznego z integratorem,

który dla osób 50+ jest bardziej naturalny niż korzystanie z Internetu, pozwala budować

zaufanie do idei ActGo-Gate oraz wspomagać i szkolić użytkowników końcowych, kiedy tego

potrzebują. Dodatkowo platforma umożliwia zainteresowanym użytkownikom końcowym

komunikowanie się (chaty, blogi, wideo, telefony) między sobą i wymianę opinii na temat

usług/zleceń w celu zniwelowania wewnętrznie odczuwanego niepokoju, strachu, obawy

przed nowym, nieznanym. Działanie to ma również na celu zwalczenie barier pomiędzy

poszczególnymi osobami w zdefiniowanych grupach społecznych.

4. Idea platformy ActGo-Gate

Oprócz wymienionych w punkcie 2 zadań, charakteryzowana platforma ma również

za zadanie aktywizować seniorów. Realizacja tak sformułowanych zadań i celów działania

platformy ActGo-Gate przekłada się na strukturę jej użytkowników. W jej ramach funkcjonują

trzy ich grupy (patrz rys. 3). Pierwszą z nich stanowią użytkownicy końcowi (konsumenci),

czyli osoby starsze oferujące na platformie swoją pracę na potrzeby wymiany barterowej

(banki czasu, wolontariat) lub komercyjnej (praca na zlecenie lub w niepełnym wymiarze

6 Podsumowanie Krajowego Raportu o Rozwoju Społecznym - Polska 2012. Rozwój

regionalny i lokalny. Biuro Projektowe UNDP w Polsce, Warszawa 2012,

http://www.mir.gov.pl/aktualnosci/polityka_rozwoju/Documents/

raport_podsumowanie_undp_2012_www.pdf;

http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2011_EN_Tables.pdf, [2013-03-20] 7 http://www.dojrzaloscwsieci.pl/aktualnosci-wiecej/items/polacy-50-cyfrowo-wykluczeni.html,

[2013-03-20]

61

czasu pracy). Drugą grupę stanowią dostawcy usług (usługodawcy) oraz pracodawcy, którzy

za pośrednictwem platformy oferują możliwość przyjęcia do pracy na zasadach wolontariatu

lub komercyjnych. Z kolei do trzeciej grupy użytkowników zaliczyć należy integratora, który

jak wskazuje jego nazwa ma za zadanie integrować użytkowników końcowych z dostawcami

usługi i pracodawcami. Pełni on rolę pośrednika, który przyjmuje na siebie zadanie

wspierania osób starszych w użytkowaniu platformy (wsparcie techniczne, bieżąca

telefoniczna pomoc) oraz ich wstępnego przeszkolenia w zakresie jej użytkowania. Integrator

negocjuje również ceny pracy/usług oraz dokonuje ich rozliczenia w ramach całej

społeczności użytkowników.

Koncepcja platformy opiera się na modelu integracji usługodawców i usługobiorców

za pośrednictwem rozwiązania informatycznego, przy udziale instytucji pośredniczącej, która

koordynuje komunikację między zainteresowanymi stronami oraz zabezpieczającej

realizowane transakcje od strony organizacyjnej i finansowej.

Strukturę funkcjonalną systemu informatycznego stanowią trzy podstawowe moduły8:

● Moduł usług nieformalnych dla lokalnych społeczności (ang. Serve the Community

Module), który umożliwi aktywizację społeczności lokalnej poprzez zaoferowanie

i wymianę nieformalnych usług wsparcia innym członkom społeczności. Chodzi tu o

banki czasu lub system e-bankingu dla alternatywnych sposobów płatności

polegających na wzajemnej wymianie wsparcia („barter usług” – ang. „lokal exchange

trading system).

● Moduł elastycznego zatrudniania (ang. Flexible Occupation Module), skupiający

lokalnych usługodawców oraz dojrzałych pracowników i aktywnych emerytów, którzy

chcą zaoferować odpłatnie swoje usługi dla członków społeczności lokalnej lub

podjąć pracę w niepełnym wymiarze.

● Moduł uczestnictwa w organizacjach społecznych (ang. Get Involved with

Organizations Module), skupiający członków społeczności lokalnej wokół projektów

społecznych i aktywizujący ich w tym zakresie na zasadzie wolontariatu.

8 Leimeister J. M.: Idea Pitch EU Call. AAL Joint Programme Call 6. 2012

62

Rys. 3. Grupy użytkowników platformy ActGo-Gate

Źródło: Leimeister J. M.: Idea Pitch EU Call. AAL Joint Programme Call 6. 2012

Oprócz wymienionych modułów zostanie stworzony i zaimplementowany mobilny

interfejs użytkownika końcowego oraz narzędzia wspierające usługodawców.

5. Architektura rozwiązania informatycznego

Architektura informatyczna platformy ActGo-Gate obejmuje cztery zasadnicze części

(rys. 4):

rdzeń platformy (ang. core platform)

mobilny klient użytkownika końcowego (ang. mobile end user client)

mobilny klient dostawców usług i pracodawców (ang. mobile clinet for service

provides and employers)

portal internetowy.

Zostaną one szczegółowo scharakteryzowane poniżej.

Rdzeń platformy jest obsługiwany przez integratora i zawiera elementy pozwalające

na oferowanie i wymianę usług/pracy pomiędzy użytkownikami platformy oraz ich rozliczenie.

Rozliczenie usług jest możliwe dzięki integracji rdzenia platformy z systemem klasy ERP

działającym w standardzie software-as-a-service (SaaS). W ramach rdzenia platformy

realizowane są funkcjonalności związane z zarządzaniem użytkownikami, uprawnieniami

i logowaniem. Rola ta jest realizowana przez brokera komunikacji (ang. communication

broker). Rdzeń platformy obejmuje również funkcjonalność zarządzania usługami

oferowanymi na platformie (ang. service management platform), w ramach której dostępne

są:

katalog usług,

kalendarz (koordynacja spotkań),

protokoły realizacji usług/prac, za pomoc których potwierdza się ich realizację,

potwierdzenie może być jednostronne (tylko odbiorca) lub dwustronne (odbiorca

i dostawca),

fakturowanie klientów.

Konsument Usługodawca Integrator

Konsultacje/Ustalanie potrzeb

Zarządzanie siecią powiązań

Pośrednictwo w realizacji usług

Zapewnienie jakości

63

Mobilny klient użytkownika końcowego

Przeglądarka katalogu usług/zleceń komercyjnych i na zasadach wolontariatu

Kalendarz

Potwierdzanie usług za pomocą NFC

Oferowanie/akceptowanie usług nieformalnych

Oferowanie zleceń płatnych

Oferty udziału w projektach socjalnych (wolontariat)

Moduł usług nieformalnych dla

lokalnych

społeczności Dodawanie usług

nieformalnych do katalogu usług/zleceń

Powiadamianie o ofertach

Wsparcie rozliczania za pomocą alternatywnych walut

Moduł elastycznego zatrudniania

Wsparcie kadr-płac (HR), w tym:

oferty pracy rekrutacja umowy wypłata wynagrodzeń

Moduł uczestnictwa w organizacjach

społecznych Zarządzanie

projektami, w tym: umawianie i

koordynacja spotkań (kalendarz)

katalog ofert wolontariatu

powiadamianie o nowych ofertach

ActGo-Gate

Portal internetowy

RDZEŃ PLATFORMY - ZARZĄDZANIE USŁUGAMI

katalog usług, kalendarz (koordynacja spotkań), protokoły realizacji usług/prac, za pomoc których potwierdza się ich realizację,

potwierdzenie może być jednostronne (tylko odbiorca) lub dwustronne (odbiorca i dostawca)

fakturowanie klientów.

BROKER KOMUNIKACJI

Zarządzanie użytkownikami Zarządzanie logowaniem

Mobilny klient dostawcy usług/

pracodawcy Kalendarz Potwierdzanie

realizacji usług/zleceń

Potwierdzanie usług za pomocą NFC

Dokumentowanie realizacji usług/zleceń

Wsparcie kadr-plac (HR)

ERPERP

WEB SERVICESWEB SERVICES

SOAP

UŻYTKOWNIK KOŃCOWY

INTEGRATORDOSTAWCA USŁUG/

PRACODAWCA

Rys. 4. Model platformy ActGo-Gate

Źródło: opracowanie własne

Niemniej jednak zasadniczą część rdzenia platformy stanowią trzy opisane wcześniej

moduły:

moduł usług nieformalnych dla lokalnych społeczności (ang. Serve the Community

Module), oferujący wsparcie informatyczne dla banków czasu, w tym funkcjonalności

pozwalające rozliczać jego użytkowników za pomocą tzw. alternatywnych walut tj.

jednostek czasu spędzony na realizacji tego typu usług,

moduł elastycznego zatrudniania (ang. Flexible Occupation Module), w którym można

oferować usługi profesjonalne, na zasadach komercyjnych,

moduł uczestnictwa w organizacjach społecznych (ang. Get Involved with

Organizations Module), w którym można oferować usługi na zasadach wolontariatu.

Podkreślić należy, że konstrukcja architektoniczna rdzenia platformy (broker

komunikacji) pozwala oferować usługi/pracę za pomocą jednolitego dla wszystkich

użytkowników interfejsu. Ponadto z perspektywy użytkownika profesjonalne i nieformalne

usługi są widoczne jako jedno zintegrowane, jednolite portfolio.

Mobilny klient użytkownika końcowego jest dostępny z poziomu takich urządzeń

jak tablety czy smartphony. Zapewnia on łatwy i szybki dostęp osobom starszym do

funkcjonalności platformy ActGo-Gate i jej poszczególnych modułów. Interfejs oferowany

w ramach tego komponentu platformy będzie ergonomiczny tj. dostosowany do potrzeb

i sposobu percepcji osób starszych oraz będzie dawał szerokie możliwości personalizacji,

a więc dostosowania do indywidualnych preferencji. W celu uczynienia komponentu

mobilnego klienta jak najbardziej atrakcyjnym oraz przyjaznym dla użytkowników końcowych,

64

zaimplementowane w nim zostaną innowacyjne elementy interaktywne, takie jak: technologia

NFC (ang. Near Field Communication). Zostanie ona wykorzystana do dokumentowania,

potwierdzania i autoryzacji czynności użytkownika końcowego realizowanych na platformie

ActGo-Gate np. poprzez identyfikację linii papilarnych.

Mobilny klient dostawców usług i pracodawców będzie dedykowany szerokiemu

spektrum usług oferowanych przez różnych dostawców i pracodawców. Komponent będzie

miał za zadanie wspierać ich w realizacji takich zadań jak: umawianie, planowanie

i koordynacja spotkań, potwierdzanie wykonania usług, raportowanie, szeroko rozumiana

obsługa HR (oferty pracy, rekrutacja, umowy, wypłata wynagrodzeń).

Portal internetowy integruje wymienione wyżej komponenty platform ActGo-Gate

w jeden punkt kontaktu dla wszystkich grup użytkowników. Determinuje on wygląd

interfejsów mobilnych klientów dedykowanych dla użytkowników końcowych oraz dostawców

usług i pracodawców. W ramach portalu realizowana jest synchronizacja aktywności

poszczególnych użytkowników i transakcji realizowanych w ramach wszystkich

komponentów platformy. Za pomocą portalu następuje również integracja z będącymi już

w użyciu systemami dostawców usług oraz pracodawców.

Największym wyzwaniem architektonicznym platformy ActGo-Gate jest zapewnienie

jej elastyczności rozumianej zarówno jako: możliwość dodawania nowych funkcjonalności

oraz integrowania z systemami zewnętrznymi dostawców usługi i pracodawców. Będzie to

możliwe dzięki zapewnieniu modułowej budowy platformy oraz zastosowaniu technologii

Web services.

6. Podsumowanie i przyszłe kierunki badawcze

Nowe formy dystrybucji usług mogą w znaczący sposób zmienić jakość życia osób

starszych poprzez odciążenie ich od codziennych obowiązków oraz poprzez aktywizację

społeczną, dzięki pomocy w korzystaniu z szerokiej gamy usług społeczno-kulturalnych,

a także umożliwieniu im świadczenia usług innym.

Model biznesowy platformy ActGo-Gate zakłada, iż usługi będą oferowane przez

lokalnych usługodawców dla lokalnej społeczności. Daje to możliwość sprawdzenia

oferentów, szybkiego reagowania na potrzeby rynku i dopasowania oferty, a także

zwiększenia zaufania do systemu wśród potencjalnych klientów.

Taka koncepcja wymaga przeprowadzenia badań dotyczących narodowych

uwarunkowań rynkowych, uregulowań prawnych i socjalnych oraz szczegółowej

charakterystyki grup potencjalnych użytkowników platformy, zarówno po stronie

usługobiorców, jak i usługodawców w różnych krajach, w których realizowany jest projekt,

w tym w Polsce. Jedno z pierwszych zadań Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

będzie polegało na wyspecyfikowaniu szans i zagrożeń rynkowych związanych

z implementacją platformy w Polsce i dopasowaniem modelu biznesowego do realiów

krajowych. Działania Uniwersytetu przełożą się na wymierne rezultaty, do których zaliczyć

należy:

opracowanie szczegółowych specyfikacji funkcjonalnych i niefunkcjonalnych dla

każdego modułu,

stworzenie modeli biznesowych praktycznego wykorzystania platformy ActGo-Gate

uwzględniających uwarunkowania lokalnych rynków europejskich, dla których

dedykowana jest platforma,

implementację programistyczną funkcjonalności poszczególnych modułów w oparciu

o model przetwarzania w chmurze i standard SaaS (ang. Software as a Service)

z uwzględnieniem niefunkcjonalnych wymagań dotyczących jakości systemu,

65

stworzenie i implementację programistyczną dodatkowych niemobilnych narzędzi

wspierających usługodawców i ich pracowników (m.in. narzędzia służące do

planowania, harmonogramowania prac oraz współdzielenia zasobów

informacyjnych),

rozwój aplikacji mobilnych, dedykowanych użytkownikom końcowym platformy

ActGo-Gate opartych na nowych formach interakcji, takich jak NFC (ang. Near Field

Communication),

analizę wersji pilotażowych systemu informatycznego wspierającego platformę

ActGo-Gate pod kątem rezultatów użytkowych oraz biznesowych,

analizę przenaszalności doświadczeń wyniesionych z wersji pilotażowych systemu

informatycznego wspierającego platformę ActGo-Gate na poziomie lokalnym,

krajowym i międzynarodowym.

W trakcie realizacji projektu oraz po jego zakończeniu prowadzone będą również

działania mające na celu upowszechnianie efektów projektu oraz zapewnienie jego

praktycznego wykorzystania.

Bibliografia

[1] Dojrzałość w sieci http://www.dojrzaloscwsieci.pl/aktualnosci-wiecej/items/polacy-50-

cyfrowo-wykluczeni.html, [2015-03-20]

[2] Flejterski S., Klóska R., Majchrzak M.: Usługi w teorii ekonomii, [w:] Współczesna

ekonomika usług, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa 2005.

[3] OECD Labour Force and Demographic Database, 2010.

[4] Oesterle H., Osl P., Sassen E.: A Guideline for the Design of Collaborative Business

Models in the Field of Ambient Assisted Living, [w:] Deutscher AAL-Kongress mit

Ausstellung, 2008

[5] Oesterle H., Osl P.: Zintegrowana platforma do zarządzania usługami – materiały

informacyjno-promocyjne, maj 2013

[6] Leimeister J. M.: Idea Pitch EU Call. AAL Joint Programme Call 6. 2012

[7] Podsumowanie Krajowego Raportu o Rozwoju Społecznym - Polska 2012. Rozwój

regionalny i lokalny. Biuro Projektowe UNDP w Polsce, Warszawa 2012,

http://www.mir.gov.pl/aktualnosci/polityka_rozwoju/Documents/

raport_podsumowanie_undp_2012_www.pdf;

http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2011_EN_Tables.pdf, [2013-03-20]

[8] Węgrzyn G.: Rola sektora usług we współczesnej ekspansji gospodarczej [w:] K.

Piech, E. Skrzypek (red.), Ochrona wiedzy i innowacji, Instytut Wiedzy i Innowacji,

Warszawa 2009 .

66

Rozdział VI:

Interfejsy użytkownika stosowane w urządzeniach dźwigowych – stan aktualny i kierunki rozwoju

Karol Miądlicki(1)

(1) Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki, Instytut Inżynierii Materiałowej, Instytut Technologii Mechanicznej, Zakład Urządzeń Mechatronicznych, al. Piastów 19, 70-310 Szczecin Karol Miądlicki: karol.miadlicki@zut.edu.pl

STRESZCZENIE

Urządzenia dźwigowe odgrywają kluczową rolę w przemyśle. Wykorzystuje się je na

całym świecie na placach budowy, statkach transportowych, w portach, magazynach

i wszędzie tam, gdzie konieczne jest przenoszenie ciężkich obiektów lub towarów. Do ich

obsługi zatrudniani są wykwalifikowani ludzie, którzy przechodzą rygorystyczne szkolenia.

Mają one na celu zwiększenie wydajności ich pracy oraz zminimalizowanie ryzyka wypadku.

Jednak pomiędzy operatorem, a urządzeniem dźwigowym istnieje jeszcze jeden

niedoceniany pośrednik, od którego również zależy wydajność pracy urządzeń dźwigowych

oraz bezpieczeństwo w miejscach, gdzie są one wykorzystywane. Jest to urządzenie

sterownicze - interfejs użytkownika, który powinien być jak najbardziej intuicyjny, efektywny

oraz ergonomiczny. Szczególnego znaczenia nabiera to w obecnych czasach, kiedy

oszczędność czasu jest bardzo istotna.

Niniejsza praca dotyczy interfejsów służących do kontrolowania urządzeń

dźwigowych. Opisuje podstawowe zagadnienia z nimi związane oraz przedstawia kierunki

ich rozwoju. W pracy scharakteryzowano typy urządzeń dźwigowych, szczególnie żurawi

załadunkowych. Dokładnie zaprezentowane zostały interfejsy użytkownika stosowane

w urządzeniach dźwigowych. Przedstawiono ich producentów, wykorzystywane rozwiązania

techniczne, a także wady i zalety. W podsumowaniu zaprezentowano stan aktualnych badań

nad interfejsami użytkownika oraz omówiono potencjale kierunki ich rozwoju.

ABSTRACT

Lifting devices have an important role in industry. They are used all over the world.

Especially in places where you need to move heavy objects or wares: construction sites,

cargo ships, cargo ports, warehouses. To control the lifting devices are employed qualified

people who have completed rigorous training. Training increases the productivity of

operators and minimize the risk of an accident. However, between the operator and the lifting

device, there is one undervalued layer which determines the performance of lifting equipment

and safety. It is a control device - the user interface, which should be the most intuitive,

efficient and ergonomic, especially nowadays when time saving is very important.

This work focuses on the interfaces between human and lifting devices, describes

basic concepts associated with them and present directions of development. The study

includes presentation of different types of lifting equipment and user interfaces, especially

loader cranes and parameters associated with them: manufacturers of control devices, used

technical solutions, as well as their advantages and disadvantages. The summary shows the

67

current state of research on user interfaces and discusses potential directions of their

development.

Słowa kluczowe: urządzenia dźwigowe, interfejsy użytkownika, pulpit sterowniczy, pilot

sterowniczy, joystick, force feedback

Keywords: lifting devices, human machine interface, control console, force feedback, joystick control

1. WSTĘP

Problem „jak podnieść ciężar” jest tak stary jak ludzkość. Ludzie od najdawniejszych

czasów próbowali go rozwiązać. Na początku pracowali razem, pchając lub podnosząc

ciężkie przedmioty. Następnie wynaleziono koło oraz zbudowano pierwsze wozy, które

ułatwiły transport ciężarów. Jednak ciągle problem pozostawał nierozwiązany. Jak

załadować ciężki blok na wóz? Jak podnieść go do góry? To pytania, na które długo szukano

odpowiedzi. Pierwsze proste rozwiązania przypominające dźwigi lub podnośniki opracowali

Egipcjanie. Wznoszenie piramid wymagało od nich dostarczenia wielu ogromnych,

kamiennych bloków na duże wysokości. Następnym krokiem były drewniane konstrukcje,

opracowane w starożytnej Grecji oraz Rzymie, przypominające dzisiejsze urządzenia

dźwigowe. Mimo rozwoju samej konstrukcji żurawi, w następnych stuleciach wykonywano je

ze stali (zdanie sugeruje, że stalowa konstrukcja żurawi względem drewnianej była

złym wyborem). Przez wiele wieków problem stanowiła siła napędowa. Dopiero na

przełomie XVIII i XIX wieku zaczęto stosować pierwsze „mechaniczne” źródło energii, jakim

był silnik parowy. Był on wykorzystywany do połowy XX wieku, kiedy to do powszechnego

użytku zaczęły wchodzić silniki spalinowe oraz elektryczne. Połącznie ich z systemami

hydraulicznymi pozwoliło uzyskać dużo większy udźwig. Obecnie, nowoczesne konstrukcje

żurawi, dźwigów oraz suwnic wykonywane są ze stali oraz jej stopów. Ich udźwig jest

kilkaset razy większy niż konstrukcji z poprzednich epok. Ponadto urządzenia dźwigowe

stały się mobilne. Napędzane są głównie przez silniki elektryczne oraz spalinowe -

połączone z systemami hydraulicznymi, wspomaganymi szeregiem czujników oraz układów

elektronicznych. Jednak największa zmiana, jaka dotknęła urządzenia dźwigowe dotyczy

sposobu sterowania nimi. Kiedyś do ich obsługi potrzeba było kilku silnych ludzi. Dzisiaj

wystarczy jeden operator, który steruje urządzeniem siedząc w wygodnej kabinie lub stojąc

przy stanowisku operatorskim, sterowanie odbywa się za pomocą samych dłoni lub palców.

2. TYPY URZĄDZEŃ DŹWIGOWYCH

1.1. Żurawie wieżowe, suwnice, żurawie portowe

Żurawie wieżowe to urządzenia zaliczane do największych maszyn roboczych. Mogą

osiągać wysokość podnoszenia do około 100m, natomiast po zaczepieniu do budynku

ograniczone są jedynie długością liny podnoszącej. Największy obecnie produkowany żuraw

to Kroll K-10000. Jego udźwig maksymalny to 360 ton. Maksymalna wysokość podnoszenia

wolnostojąco to 86 m. Żurawie budowlane mogą być stacjonarne (także budowane na

szczytowej kondygnacji budynku) lub przejezdne, na podwoziu szynowym lub gąsienicowym.

Kolumna żurawia budowlanego najczęściej ma kształt pionowej wieży o wielosekcyjnej

kratownicowej konstrukcji. Stalowe moduły są tak skonstruowane, że cała konstrukcja jest

odporna na wyginanie. Wysięgnik może być wychylny z cięgnikiem zainstalowanym na jego

końcu lub stały, poziomy, z wodzakiem (cięgnikiem) poruszającym się po nim. Żuraw

68

budowlany wyposażony jest w kilka napędów, zwykle elektrycznych, z których każdy

realizuje jeden ruch: napęd podwozia, obrót wysięgnika, wychył wysięgnika lub przesuw

wodzaka oraz podnoszenia haka, na którym wiesza się ładunek lub specjalny uchwyt.

Sposób montażu żurawia na miejscu pracy jest uzależniony od jego rodzaju. Montaż

modułowego żurawia odbywa się częściowo (jeśli jest wyposażony w klatkę wznoszącą) lub

w całości przy pomocy żurawia samojezdnego.

Następnym typem urządzenia dźwigowego jest Suwnica. Suwnica jest to dźwignica

pracująca w ruchu przerywanym, wyposażona w mechanizm podnoszenia i opuszczania:

wciągarkę lub wciągnik. Przeznaczona jest ona do przemieszczania materiałów i ludzi

w pionie oraz poziomie w przestrzeni ograniczonej długością toru jazdy, wysokością

podnoszenia i opuszczania oraz szerokością mostu. Wyróżnia się trzy podstawowe

konstrukcje suwnic: pomostowa, podwieszania oraz bramowa. Suwnica pomostowa

natorowa najczęściej jest instalowana wewnątrz hal przemysłowych. Składa się

z kratownicowego pomostu toczącego się po szynach zainstalowanych w górnej części hali,

po którym przesuwa się cięgnik. Większe suwnice wyposażone są w kabinę operatora,

natomiast małe mogą być sterowane zdalnie - przewodowo lub bezprzewodowo. Suwnica

bramowa jest najczęściej instalowana na zewnętrznych składowiskach lub pochylniach

stoczniowych. Składa się ona z pomostu zawieszonego na dwóch bocznych mostach,

wiążących dwie lub większą liczbę bram. Każda z bram wyposażona jest w podwozie typu

szynowego lub kołowego. Po pomoście przesuwa się cięgnik. Sterowanie jest podobne jak

w suwnicach pomostowych, poza dodatkowym napędem umożliwiającym ruch suwnicy.

Suwnice pomostowe podwieszane przeznaczone są do prac transportowych w warunkach

średniej intensywności pracy. Poruszają się one po torach jezdnych podwieszonych do

istniejącej konstrukcji dachowej hali. Tego typu suwnice mają zastosowanie wszędzie tam,

gdzie konieczne jest maksymalne wykorzystanie przestrzeni.

Kolejnym urządzeniem dźwigowym jest żuraw portowy. Przeznaczony jest do obsługi

wszelkiego rodzaju ładunków (kontenery, towary masowe, towary drobnicowe) oraz przy

montażu i remoncie obiektów pływających. Odznacza się on dużymi promieniami roboczymi

i dużymi możliwościami udźwigu. Odrębność nazwy żurawi portowych od stoczniowych

bierze się wyłącznie z faktu, że zwykle stocznia i port wodny stanowią różne jednostki

gospodarcze. Zarówno żurawie portowe jak i stoczniowe są zwykle montowane na

szynowym podwoziu. Budowane są także żurawie pływające. Zazwyczaj mają one

konstrukcję wypadową, gdzie cały mechanizm pochyla się w taki sposób, że przenoszony

ładunek pozostaje zawsze na tej samej wysokości; dopiero po osiągnięciu odpowiedniego

położenia opuszczany jest (lub podnoszony) za pomocą cięgnika.

1.2. Żurawie załadunkowe/przeładunkowe

Żurawie załadunkowe są maszynami o napędzie hydraulicznym. Składają się one

z kolumny obracającej się w podstawie i wysięgnika osadzonego na jej szczycie.

Instalowane są zazwyczaj na pojeździe (także przyczepie) lub mogą być zabudowane na

stałym fundamencie. Wysięgnik żurawi przeładunkowych, w większości konstrukcji złożony

jest z kilku ramion połączonych przegubami – wysięgnik przegubowy. Ramiona te mogą się

odchylać względem siebie w płaszczyźnie pionowej. Dzięki napędowi hydraulicznemu

wszystkich mechanizmów roboczych żurawia (obrót kolumny, pochylenie ramion, wysuwania

ramion, wysuwania podpór), odznacza się on niewielką masą własną oraz dużą łatwością

sterowania. Pompy hydrauliczne napędzane są najczęściej przez silnik pojazdu, na którym

żuraw jest zamontowany. Zastosowany w żurawiach przeładunkowych układ konstrukcyjny

z kolumną obrotową i wysięgnikiem przegubowym ma wiele zalet. Po zakończeniu pracy,

69

żuraw pozwala na złożenie ramion wysięgnika w taki sposób, aby podczas transportu

spełniał normy określone w warunkach technicznych dopuszczenia pojazdów do ruchu na

drogach publicznych. Ponieważ żurawie przeładunkowe montowane są zwykle z przodu lub

z tyłu pojazdu, tylko w niewielkim stopniu ograniczają jego powierzchnię ładunkową. Ponadto

w celu zapewnienia odpowiedniej stabilności, rama podstawy żurawia wyposażona jest

w podpory. Wysięgnik dzięki temu, że złożony jest z indywidualnie sterowanych ruchomych

ramion, umożliwia łatwe naprowadzenie urządzenia chwytającego nad ładunek

i pochwycenie go, a następnie bezpieczne manipulowanie nim podczas przenoszenia

oraz bezpiecznego ustawiania w określonym miejscu. Wpływa to na skrócenie i zwiększenie

wydajności pracy. W celu zapewnienia operatorowi dobrej widoczności pola pracy,

sterowanie żurawiem może być wykonywane z poziomu roboczego, z podwyższonego

stanowiska sterowniczego lub za pomocą kontrolerów bezprzewodowych. Żurawie

przeładunkowe, jako maszyny, powinny spełniać wymagania dyrektywy 98/37/WE Unii

Europejskiej dotyczącej maszyn oraz norm zharmonizowanych z tą dyrektywą. Typową

konstrukcję żurawia przeładunkowego pokazano na rysunku 1. Zaprezentowany na nim

żuraw to model HIAB 095.

Rysunek 1. Schemat budowy żurawia przeładunkowego - HIAB 095 [1]

Tabela 1 Opis budowy żurawia przeładunkowego – HIAB 095

Lp. Funkcja Lp. Funkcja

1 Ramię I (główne) wysięgnika 8 Mechanizm obrotu kolumny

żurawia

2 Ramię II (teleskopowe) wysięgnika 9 Zbiornik oleju

3 Siłownik hydrauliczny ramienia I 10 Wiązka przewodów hydraulicznych

4 Siłownik hydrauliczny ramienia II 11 Podstawa

5 Siłowniki członów teleskopowych

ramienia II 12 Dźwignie sterownicze

6 Hak 13 Podpora i wspornik

7 Kolumna żurawia 14 Stopa podpory

Na rynku żurawi załadunkowych najczęściej można spotkać maszyny produkowane

przez trzy firmy: HIAB(Cargotec), Palfinger oraz Fassi. Każda z nich oferuje, co najmniej

kilkanaście modeli żurawi załadunkowych, które są dostępne z różnymi zintegrowanymi

systemami sterowania. Systemy te, składają się z komponentów elektronicznych,

hydraulicznych oraz urządzeń sterujących. Definiują one wydajność żurawia w kontekście

70

udźwigu, precyzji, szybkości, bezpieczeństwa i komfortu. Bardziej rozbudowany system,

posiada więcej dodatkowych lub rozszerzonych funkcji, ułatwiających pracę z żurawiem. Im

bardziej zaawansowany system, tym większa wydajność żurawia.

Rysunek 2. Żurawie firm HIAB(a), Palfinger(b), Fassi(c) [2,3,4]

3. INTERFEJSY UŻYTKOWNIKA STOSOWANE W URZĄDZENIACH DŹWIGOWYCH

Jednym z czynników utrudniających sterowanie dźwigami oraz żurawiami, jest

naturalna tendencja do oscylacji ładunku. Mimo tego, że ludzie zatrudniani do obsługi

dźwigów przechodzą rygorystyczne szkolenia i mają wysokie kwalifikacje, szybkie,

bezpieczne oraz dokładne przeniesienie ładunku, bez rozkołysania go, stanowi dla nich

wyzwanie. Prowadzonych jest wiele badań nad algorytmami, które mają stłumić oscylacje

i ułatwić sterowanie. Jednak stosunkowo mało uwagi poświęcono temu, jaki wpływ na

bezpieczeństwo i efektywność pracy operatora ma zastosowany interfejs użytkownika.

Większość produkowanych urządzeń dźwigowych sterowana jest za pomocą dźwigni

połączonych bezpośrednio z systemem hydraulicznym (rys. 3.1d), bezprzewodowych lub

przewodowych kaset sterowniczych (rys. 3.1a), joysticków (rys. 3.1b) albo pulpitów

sterowniczych (rys. 3.1c). Interfejsy te odbierają polecenia operatora, jak np. wciśnięcie

przycisku. Następnie wysyłają odpowiedni sygnał do kontrolera, gdzie przetwarzany jest on

z wykorzystaniem odpowiedniego algorytmu. Rezultatem tej operacji jest sygnał sterujący,

który przekazany do silników skutkuje np. obrotem dźwigu. W tym rozdziale omówione

zostaną interfejsy wykorzystywane do sterowania urządzeniami dźwigowymi,

a w szczególności żurawiami przeładunkowymi

Rysunek 3. Interfejsy stosowane w urządzeniach dźwigowych [5-9]

3.1. Dźwignie dwukierunkowe

W mechanizmach urządzeń dźwigowych, a w szczególności żurawi przeładunkowych

najczęściej stosowany jest napęd hydrostatyczny. Odpowiada on za przekazywanie energii

do poszczególnych elementów za pośrednictwem cieczy pod ciśnieniem. Dlatego,

najbardziej podstawowym i najstarszym interfejsem sterowania, będącym częścią układu

hydraulicznego są dźwignie sterownicze.

71

W interfejsach użytkownika, w których wykorzystuje się dźwignie dwukierunkowe,

stosowane są dwa sposoby ich ułożenia:

Układ poziomy(rys. 4b)

Układ pionowy(rys. 4a)

Rysunek 4. Systemy sterowania żurawiami z pionowym i poziomym układem dźwigni [8,10]

Ponieważ dźwignie dwukierunkowe, wykorzystywane są głównie przy sterowaniu

żurawiami z poziomu roboczego, norma zaleca aby znajdowały się one po obu stronach

żurawia. Taki zabieg zapewnia operatorowi możliwość bezpośreniej oberwacji ładunku

z jednoczenesnym kontrolowaniem ramienia dźwigu, niezależnie od strony, z której ładunek

był początkowo ustawiony. W przypadku, gdyby żuraw był zamontowany na platformie

samochodowej, a dźwignie znajdowały się tylko po jednej stronie, sterowanie byłoby

utrudnione. Operator, którego zadaniem jest dokładne ustawienie przenoszonego ładunku,

musiałby odchodzić od stanowiska sterowniczego i obserwować ramię robocze lub korzystać

z pomocy innych osób, co obniżyłoby bezpieczeństwo oraz wydajność pracy. Obecnie

najczęściej stosowanym układem dźwigni jest układ poziomy, stosują go tacy producenci jak

Cargotec oraz Palfinger. Spowodowane jest to tym, że żuraw (zwłaszcza z ramieniem

wieloprzegubowym) ma dużo więcej możliwości ruchu w dół i w górę, które naturalniej

i intucyjniej dla operatora odwzorowuje poziome ułożenie dźwigni. Pionowe ustawienie

dźwigni stosowanie jest w żurawiach przeładunkowych firmy Fassi. Norma PN-EN

12999+A1:2012E definiuje, że symbole oznaczeń powinny być umieszczone w następujący

sposób:

Na gałkach dźwigni sterowniczych - wewnątrz strzałek pokazujących kierunek ruchu.

Na jednej dźwigni może znajdować się tylko jedna strzałka pokazująca kierunek

ruchu i tylko jeden symbol obrazujący wykonywany ruch (rys. 5).

Na oddzielnej tabliczce umieszczonej przy dźwigniach sterowniczych. Symbole

muszą być umieszczone bez strzałek obrazujących kierunek ruchu, jednak dla każdej

dźwigni należy zastosować dwa symbole

72

Rysunek 5. Zalecane oznaczenia systemów sterowniczych z pionowym i poziomym

układem dźwigni [11]

Dla układu poziomego zalecane jest sotosowanie schematu A po odbu stronach żurawia,

jednak dopuszczalne jest także użycie schematu A po jednej, natomiast schematu B po

drugiej stronie żurawia. Kierunek strzałki oznacza ruch dźwigni do przodu lub do góry.

3.2 Joysticki

Joysticki, czyli manipulatory drążkowe zostały pierwotnie zaprojektowane do

kontrolowania samolotów. W 1909 r. francuz Louis Blériot, jako pierwszy, zastosował

w swoich samolotach drążek sterowy. Był to kawałek rury przymocowanej ruchomo do

podłoża kabiny między nogami pilota. Odpowiednie przechylanie drążka powodowało

zmianę kierunku lotu. Jednak w miarę upływu czasu urządzenia te zostały zauważone przez

branżę rozrywkową i wykorzystane, jako kontrolery do gier. Wraz z rozwojem technologii

oraz wzrostem niezawodności konstrukcji joysticki zaczęły pojawiać się także w przemyśle.

Praktycznie zastępują one tradycyjne mechaniczne dźwignie, które wykorzystywane są

w systemach hydraulicznych. Obecnie joysticki stosowane są we wszystkich nowoczesnych

aplikacjach, w których bardzo ważna jest precyzja sterowania oraz intuicyjne poruszanie się

w przestrzeni. Są to między innymi urządzenia dźwigowe, górnicze, linie montażowe oraz

koparki. Do joysticków zaliczane są też wszelkie mechaniczne, hydrauliczne oraz

pneumatyczne dźwignie wielokierunkowe. Norma europejska PN-EN 12999+A1:2012E

podaje również zalecenia odnośnie oznakowania wielokierunkowych urządzeń

sterowniczych (joysticki) obsługiwanych zarówno z wysokiego siedziska operatorskiego, jak

i przy sterowaniu zdalnym, które zostanie omówione w dalszej części rozdziału. Na rysunku

6 pokazano rozmieszczenie i oznakowanie dwudźwigniowego systemu sterowniczego.

Rysunek 7 Przedstawia rozmieszczenie systemu sterowania złożonego z dwóch dźwigni

oraz dwóch pedałów.

73

Rysunek 6. Interfejs operatora składający się z dwóch dźwigni wielokierunkowych [11]

Rysunek 7. Interfejs operatora składający się z dwóch dźwigni i dwóch pedałów [11]

Sterowanie za pomocą Joysticków możliwe jest w kabinie EPSCAB oferowanej przez

firmę Palfinger. Została ona wyposażona w elektroniczny system sterowania hydrauliką

nazwany E-CONTROL. Bazuje on na systemie „IQAN Electronic Control System” firmy

Parker, który jest stosowany także w innych żurawiach produkowanych przez Palfinger-a.

Zadaniem takiego systemu jest zastąpienie mechanicznych i elektromechanicznych

elementów stosowanych w sterowaniu maszynami hydraulicznymi, elementami

elektronicznymi. Parker do swojego rozwiązania oferuje całą gamę zgodnych ze sobą,

certyfikowanych oraz przystosowanych do pracy w ciężkich warunkach modułów, które

ułatwiają projektowanie i przyspieszają wdrażanie gotowych rozwiązań na rynek. System

IQAN składa się między innymi z modułów diagnostycznych, modułów komunikacji

bezprzewodowej, urządzeń sterowniczych, wyświetlaczy, czujników oraz oprogramowania:

IQANStudios umożliwiającego projektowanie, symulacje układów sterowania i IQANDevelop

służącego do konfiguracji i integracji modułów. Komunikacja między modułami odbywa się

za pośrednictwem interfejsu CAN.

74

Rysunek 8. Interfejs operatora w kabinie EPSCAB firmy Palfinger [2]

Na interfejsie operatorskim, w kabinie EPSCAB znajdują się ergonomiczne konsole

operatorskie obsługiwane odpowiednio lewą i prawą ręką. Prawa konsola umożliwia

sterowanie żurawiem i funkcjami kabiny, oraz posiada wbudowany kolorowy wyświetlacz

(rys.8R). Natomiast lewa składa się z samego joysticka (rys.8L). Zastosowane joysticki to

trzyosiowe, indukcyjne modele IQAN-LM. Specjalnie zaprojektowane do maszyn

wymagających ciągłej obsługi. Ich ergonomiczny kształt wraz z podłokietnikami zapewnia

operatorowi komfort, podczas wielogodzinnej pracy. Dokładność zastosowanych czujników

wychyleń drążka dla każdej z osi wynosi dziewięć bitów. Joystick, pozwala na bardziej

intuicyjną kontrolę wysięgnika oraz zmniejsza ryzyko błędu spowodowanego wyborem złej

dźwigni. Operator nie musi korzystać z kilku dźwigni, z których każda odpowiada za inny

siłownik. Wystarczy, że skupi się na samym końcu wysięgnika, gdzie zawieszony jest

ładunek i za pomocą drążka joysticka wskaże odpowiedni kierunek ruchu. Wbudowany

w prawą konsolę wyświetlacz TFT to model IQAN-MD3. Jest to w pełni programowalna,

główna jednostka systemu IQAN. Wyświetlane na nim są informacje dotyczące całego

systemu oraz żurawia, które zostały podzielone na cztery grupy (rys. 9):

a) Główny ekran - wskaźnik obciążenia, profile operatora dźwigu, klakson,

podstawowe kontrolki i ustawienia systemu.

b) Ekran silnika - obroty na minutę, przepływ oleju, zwiększanie/zmniejszanie

obrotów, silnik start/stop.

c) Ekran oświetlenia – wizualizacja oświetlanych miejsc, włączanie/wyłącznie

oświetlenia.

d) Ekran ogrzewania - ogrzewanie silnika, ogrzewanie siedzenia, klimatyzacja.

75

Rysunek 9. Kontrolki i ustawienia na wyświetlaczu operatorskim w kabinie EPSCAB [2]

Zastosowanie wyświetlacza pozwala na zmniejszenie ilości przycisków i kontrolek,

dzięki czemu uproszczeniu ulega cały interfejs operatorski. Operator nie musi pamiętać, co

oznacza poszczególna dioda, ponieważ wszystkie kontrolki oraz ustawienia są

przedstawione za pomocą prostych i zrozumiałych symboli.

Konkurencyjna firma Cragotec ma w swojej ofercie dwie kabiny sterownicze,

w których do sterowania żurawiem używane są joysticki. Modele stary V906 oraz nowy

C912. Obie kabiny oferują zarówno konwencjonalny system sterowania wykorzystujący

dźwignie oraz pedały jak i elektroniczny. W starszej kabinie oferowany jest system

Multidrive2, natomiast w nowszej Multidrive2 lub TimberTronics. System Multidrive2 został

opracowany przez firmę Olsbergs i jest stosowany w wielu żurawiach produkowanych przez

Cargotec, szczególnie w modelach HIAB. Oferuje on możliwość sterowania żurawiami za

pomocą bezprzewodowych pulpitów sterowniczych oraz joysticków. Do komunikacji

bezprzewodowej używany jest protokół Bluetooth 2.4 GHz, natomiast komunikacja

tradycyjna wykorzystuje magistralę CAN. W kabinie kontrola systemu, a co za tym idzie

żurawia, odbywa się za pomocą dwóch joysticków ze spustem.

Rysunek 10. Joystick oraz wyświetlacz wchodzące w skład systemu Multidrive2 [10]

Aktualnie wykonywane operacje pokazywane są na wyświetlaczu (rys.10)

wchodzącym w skład systemu. Oferowane jest także zapamiętywanie profili dla maksymalnie

pięciu operatorów. Zapobiega to czasochłonnemu dopasowywaniu stanowiska po każdej

zmianie operatora. W profilu zapamiętywane są między innymi prędkości oraz opóźnienia

(określa jak gwałtownie żuraw odpowie na ruch joystickiem) ruchu żurawia w każdym

kierunku. Joysticki używane w systemie Multidrive2 to Olsbergs D3 (rys.10), są to modele

bezstykowe, pozwalające wykonywać ruch w trzech osiach. W każdym z joysticków znajduje

76

się mikroprocesor, który ciągle odczytuje położenie drążka i wysyła je za pośrednictwem

magistrali CAN. Obok drążka znajduje się pięć przycisków. Przyciski „MENU” oraz „MICRO”

powodują wejście do opcji systemowych bez względu, na którym z dwóch joysticków zostaną

naciśnięte. Natomiast „FUNCTION”, „CHANGE”, „SET” służą do ustawień w profilu

operatora, dotyczących tego joysticka, na którym się znajdują. Joysticki posiadają także

zabezpieczenie przed nieprawidłową kalibracją. Jeśli w momencie uruchamiania systemu

drążek nie będzie znajdował się w pozycji neutralnej, zostanie wyświetlone ostrzeżenie

w postaci migającego trójkąta na wyświetlaczu. Po dziesięciu sekundach, nastąpi

zablokowanie aktywnych funkcji, aby je odblokować wymagane jest ponowne uruchomienie

systemu z prawidłowo ustawionym drążkiem. System TimberTronics jest następcą

rozwiązania Multidrive2. Został on zaprojektowany przede wszystkim do stosowania

w żurawiach przeznaczonych do pracy z drewnem. Największymi zmianami w stosunku do

utartego systemu jest zastosowanie bardziej rozbudowanego joysticka, kolorowego

wyświetlacza z przyciskami, dodanie możliwości przeprowadzania diagnostyki

z wykorzystaniem komputera PC i zintegrowanie opcji ważenia przenoszonego ładunku.

Z powodu braku informacji, nie było możliwe zidentyfikowanie modelu zastosowanego

joysticka oraz producenta nowego systemu.

3.3 Bezprzewodowe pulpity sterownicze

Pulpity sterownicze są bardziej zaawansowaną, bezprzewodową wersją pilotów

sterujących. Często wyposażane są w joysticki, dźwignie elektroniczne, przyciski,

przełączniki, diody oraz wyświetlacze LCD. Dzięki temu pozwalają na dokładniejsze

sterowanie, wykonywanie bardziej precyzyjnych manewrów oraz ustawianie wielu

parametrów żurawia bez konieczności wchodzenia do kabiny czy podchodzenia do panelu

sterowniczego.

Rysunek 11. Pulpity sterownicze firm HBC, IKUSI, Olsbergs oraz Sanreco [7-8]

Na rynku producentów pulpitów bezprzewodowych istnieje wiele firm, są to między

innymi: Autec, Hetronic, Teleradio, Tecsis, Ikusi, Imet. Jednak najpopularniejsze są

kontrolery produkowane przez: HBC Radiomatic, Scanreco oraz Olsbergs. Pulpity

sterownicze produkowane przez te wszystkie firmy są bardzo podobne. Dlatego obecnie

walka producentów koncentruje się na wielkości urządzenia, obecności ekranu LCD, paneli

dotykowych oraz ilości danych, które pulpit może wymieniać z żurawiem. Wymiana danych

z żurawiem jest niezbędna przy bardzo skomplikowanych zadaniach oraz ciężkich

ładunkach. Operator, aby precyzyjnie i bezpiecznie przenosić ładunek musi otrzymywać

w czasie rzeczywistym szczegółowe informacje na temat stanu dźwigu. W najnowszych

rozwiązaniach są one prezentowane na wyświetlaczach LCD. Poza tym mogą być używane

77

jako oznaczenia funkcji przycisków. W tradycyjnych systemach, operator musiał pamiętać

o przeznaczeniu każdego przycisku, czy dźwigni, zależnie od trybu, w którym się znajdował.

W pilotach wyposażonych w wyświetlacze LCD tryb pracy i funkcja każdej dźwigni jest

zmieniana i wyświetlana automatycznie.

Budowa pulpitu przedstawiona zostanie na przykładzie bezprzewodowego pulpitu

sterowniczego oferowanego przez Cargotec, czyli CombiDrive2 (rys.12). Został on

wyprodukowany przez firmę Olsbergs (nazwa producenta Controller Display 6F/8F).

W sprzedaży oferowane są dwie wersje kontrolera, mniejszy z sześcioma dźwigniami

proporcjonalnymi oraz większy z ośmioma. Urządzenia te posiadają także możliwość obsługi

do 12 urządzeń włącz/wyłącz, ważą odpowiednio: mniejsze - 2,1 kg oraz większe - 2,3 kg,

zastosowana bateria ma pojemność 1800mAH i pozwala pracować z urządzeniem około 8h.

Oba modele kontrolera mogą komunikować się z systemem bezprzewodowym za pomocą

fal radiowych lub protokołu Bluetooth 2,4 GHz. CombiDrive2 w stosunku do starszego

modelu został wzbogacony o trzy wyświetlacze LCD. Środkowy wyświetlacz podaje

informacje na temat stanu żurawia. Dwa pozostałe wyświetlacze umieszczone są obok

dźwigni i wyświetlają oznaczenia ich funkcji. Gwarantuje to ciągłe wyświetlanie prawidłowego

symbolu dźwigni, niezależnie od aktualnie wybranego trybu pracy. CombiDrive2 jest częścią

systemu sterowania HiPro, w którego skład wchodzą rozdzielacz V91, komputer sterujący

elektroniką SPACE 5000 oraz następujące funkcje ułatwiające sterowanie żurawiem: OLP,

ADO, ADC, ASC oraz PDF (zarządzanie wydatkiem pompy). Standardowy zestaw, w jakim

dostarczane są pulpity sterowniczy XSDrive oraz CombiDrive2 zawiera: pasek na szyję, pas

biodrowy, dwie baterie, ładowarkę oraz naklejki (tylko XSDrive) pozwalające oznaczać

niestandardowe funkcje.

Rysunek 2.31 Bezprzewodowy pulpit sterowniczy CombiDrive2 [6]

78

Tabela 2. Opis funkcji oraz oznaczeń na kontrolerze CombiDrive2

Lp. Funkcja Lp. Funkcja

1 Wymienna bateria 9 Kontrolka siły sygnału radiowego

2 Przycisk menu żurawia – służy do

funkcji dźwigni 10 Kontrolka stanu naładowania baterii

3 Przycisk sygnału - powoduje

wygenerowanie dźwięku ostrzegawczego

11 Kontrolka funkcji ręcznej kontroli

wysuwania ramion żurawia

4 Przycisk menu dodatkowe – służy

do obsługi funkcji pomocniczych, np. stabilizatory.

12 Wskaźnik aktywności funkcji ADC

5 Przycisk micro - aktywacja

zmniejsza prędkość ruchu do 50% lub 20%

13 Wskaźnik aktualnego menu(CRANE,

EXTRA, ON-OFF)

6 Przycisk aktywacji funkcji włącz/wyłącz dla dźwigni

14 Wskaźnik błędu systemu

7 Stop awaryjny 15 Wskaźnik aktywności trybu micro

8 Wyświetlacze LCD pokazujące

aktualne funkcje dźwigni 16

Wskaźnik konieczności serwisowania żurawia

17 Wskaźnik pracy z klatką

3.4 Smartfon

W dzisiejszych czasach smartfony są jedną z najszybciej rozwijających się gałęzi

branży elektroniki użytkowej. Prawie każdy, kto korzysta z usług telefonii komórkowej

posiada smartfon. Jako pierwsza z firm produkujących żurawie przeładunkowe, potencjał

smartfona dostrzegła firma Faasi. W 2012 roku na targach IAA w Hanowerze

zaprezentowała ona aplikację „Fassi SmartApp”, działającą na smartfonach z systemem

Android.

Rysunek 2.35 System Faasi SmartApp [3]

79

Zapotrzebowanie na taką aplikację wynikało z dużej popularności smartfonów oraz

rosnącej złożoności systemów sterowania dźwigami, które wymagają przetwarzania oraz

prezentowania dużych ilości informacji. Jest to coraz trudniejsze przy użyciu standardowych

kontrolerów. Prezentacja wielu ustawień za pomocą diod, czy monochromatycznego

wyświetlacza LCD przestaje wystarczać. Operatorowi coraz trudniej zapamiętać, które diody

są najważniejsze, a upakowywanie ich coraz większej ilości na kontrolerze zwiększyłoby

znacznie jego rozmiary. Dlatego w rozwiązaniu firmy Faasi, jako HMI wykorzystano

dotykowy wyświetlacz o wysokiej rozdzielczości będący częścią smartfonu. Podstawowe

funkcje aplikacji „Faasi SmartApp” to:

Zbieranie informacji o żurawiu w czasie rzeczywistym – pozwala na optymalizację

sterowania, utworzenie planu konserwacji, czy przewidywanie nadchodzących awarii.

Możliwość zmiany ustawień żurawia, np. progów reakcji dźwigni sterowniczych,

krzywych roboczych elementów dźwigu, aktywacji funkcji pomocniczych.

Kontrola żurawia za pomocą wirtualnych przycisków wyświetlanych na ekranie.

Black Box – umożliwia kontakt z serwisem Fassi i przeprowadzenie zdalnej

procedury diagnostycznej. Polega to na wysłaniu danych oraz alarmów zebranych

podczas prac żurawia przez Internet.

Geo-locator – wykorzystuje system GPS, aby w razie awarii żurawia zlokalizować

najbliższy autoryzowany serwis Faasi, co pozwala maksymalnie zmniejszyć przestoje

spowodowane awariami.

Przeglądanie zgormadzonych danych w formie wykresów.

Komunikacja za pomocą Internetu z komputerem PC, na którym zainstalowane jest

oprogramowanie diagnostyczne.

4. PODSUMOWANIE

Pomimo pozornie prostej budowy, żurawie załadunkowe są urządzeniami bardzo

trudnymi do sterowania. Dlatego do ich obsługi zatrudniani są wykwalifikowani operatorzy,

którzy przechodzą rygorystyczne szkolenia mające na celu zwiększenie wydajności ich pracy

oraz zminimalizowanie ryzyka wypadku. Jednym z czynników utrudniających sterowanie

żurawiami, jest naturalna tendencja do oscylacji ładunku. Z jej powodu nawet dla

doświadczonego operatora, wyzwaniem jest szybkie, bezpieczne oraz dokładne

przeniesienie ładunku, bez rozkołysania go. Zbyt gwałtowne ruchy wysięgnika mogłyby

prowadzić do rozbujania się ładunku, a w konsekwencji zniszczenia go, uszkodzenia

mechanizmów żurawia lub przewrócenia się pojazdu, na którym jest on zamontowany.

Kolejnym wyzywaniem stawianym przed operatorem sterującym żurawiem z poziomu

roboczego (dźwignie hydrauliczne) jest manipulowanie ładunkiem, który znajduję się poza

zasięgiem jego wzroku, na przykład za ścianą lub na dużo większej wysokości. W takim

wypadku, samodzielne ustawienie przez operatora ładunku w precyzyjnie określonym

miejscu jest praktycznie niemożliwe. Aby to zrobić musiałby on odchodzić od stanowiska

sterowniczego i sprawdzać jego pozycję lub korzystać z pomocy innych osób, co obniża

bezpieczeństwo oraz wydajność pracy.

W ostatnich latach, mimo rozwoju technologii budowy urządzeń dźwigowych,

algorytmów sterowania, czy metod tłumienia oscylacji ładunku, niewiele uwagi poświęcono

interfejsom użytkownika oraz temu, jaki wpływ mają one na pracę operatora. Sposób

sterowania większością produkowanych urządzeń dźwigowych nie zmienił się od lat. Wciąż

wykorzystywane są dźwignie połączone bezpośrednio z systemem hydraulicznym, pulpity

80

sterownicze oraz joysticki. Interfejsy te odbierają polecenia operatora, jak np. wciśnięcie

przycisku, a następnie wysyłają sygnał do komputera, gdzie przetwarzany jest on

z wykorzystaniem odpowiedniego algorytmu. Rezultatem tej operacji jest sygnał sterujący,

który przekazany do silników skutkuje np. obrotem podstawy żurawia. Ostatnim trendem

rynkowym jest wykorzystanie bezprzewodowych pulpitów sterowniczych do sterowania

żurawiami załadunkowymi. Przeglądając wyposażenie żurawi załadunkowych, pająkowych,

„leśnych” czy gąsienicowych, można zauważyć, że bezprzewodowe pulpity sterownicze są

coraz częściej oferowane, jako standardowe wyposażenie, a nie opcja. Są one aktualnie

najbardziej zaawansowanymi urządzeniami sterowniczymi przeznaczonymi dla żurawi

przeładunkowych. Wyposażane są w joysticki, dźwignie elektroniczne, przyciski,

przełączniki, diody oraz wyświetlacze LCD. Elementy te, pozwalają na dokładniejsze

sterowanie, wykonywanie bardziej precyzyjnych manewrów oraz ustawianie wielu

parametrów żurawia bez konieczności wchodzenia do kabiny, czy podchodzenia do panelu

sterowniczego. Aktualnie producenci dążą do zwiększenia ilości informacji wymienianych

między pulpitem, a żurawiem oraz prezentacji ich na zintegrowanym wyświetlaczu.

W najnowszych rozwiązaniach funkcje poszczególnych dźwigni lub joysticków prezentowane

na wyświetlaczach LCD, mogą zamieniać się automatycznie zależnie od trybu pracy.

Sterowanie żurawiem załadunkowym za pomocą pulpitu sterowniczego jest efektywniejsze

oraz bezpieczniejsze. Umożliwia on operatorowi samodzielne zaczepienie ładunku do haka,

jak i przeniesienie go dokładnie w wymagane miejsce bez pomocy osoby sygnalizującej. Jest

to możliwe, ponieważ operator ma swobodę poruszania się, wraz z pulpitem i może

w każdym momencie wysyłać polecenia do żurawia. Podczas zaczepiania ładunku może do

niego podejść, a następnie przejść w miejsce, gdzie ładunek ma być przeniesiony. W ten

sposób ma zawsze zapewniony dokładny widok na ładunek oraz otoczenie. Minimalizuje to

ryzyko błędu lub kolizji. Nowością na rynku zaprezentowaną przez firmę Faasi jest aplikacja

„Fassi SmartApp”, która pozwala na odczytywanie informacji o stanie żurawia oraz

sterowanie nim za pomocą smartfonu z systemem Android jednak jest ona nadal w fazie

testów.

Jak pokazują prowadzone na świecie badania, w dzisiejszych czasach - wzrostu

mocy obliczeniowej komputerów, wirtualnych rzeczywistości, środowisk 3D, wykorzystywania

gestów [12] i zmysłów człowieka do sterowania najróżniejszymi urządzeniami (haptic

feedback) [13], pojawiają się pomysły modyfikacji stosowanych dotychczas metod

sterowania [15], a nawet próby stworzenia systemów wirtualnych służących [11] do zdalnego

sterowania żurawiami przeładunkowymi. Producenci tych maszyn coraz częściej zaczynają

dostrzegać to, że technologie wirtualne nie należą tylko do świata rozrywki, ale zaczynają

odgrywać coraz większą rolę w przemyśle.

81

LITERATURA

[1] W. Skrzymowski: “Żurawie przeładunkowe. Budowa i Eksploatacja”, Krosno, 2006,

KaBe.

[2] https://www.palfinger.com/en/emea, stan na 14.10.2016.

[3] http://www.fassi.com, stan na 14.10.2016.

[4] http://www.ghsa.pl, stan na 14.10.2016.

[5] http://www.hbc-radiomatic.com/en/Home.html, stan na 14.10.2016.

[6] http://www.olsbergs.com, stan na 14.10.2016.

[7] http://www.scanreco.se/web/Hem.aspx, stan na 14.10.2016.

[8] http://www.hetronic.com/products/mini_series, stan na 14.10.2016.

[9] http://www.imetradioremotecontrol.com/eng/gamma.php, stan na 14.10.2016.

[10] http://www.cargotec.com/en-global/hiab/pages/default.aspx, stan na 14.10.2016.

[11] Norma PN-EN 12999+A1:2012E.

[12] C. Peng: “Interfaces and control systems intuitive crane control”, Georgia Institute of

Technology, 2009.

[13] R. Sato, Y. Noda, T. Miyoshi, K. Terashima: „Operational Support Control by Haptic

Joystick Considering Load Sway Suppression and Obstacle Avoidance for Intelligent

Crane”, Department of Production Systems Engineering, Toyohashi University of

Technology, 2011.

[14] A. Kivila, W. Singhose, C. Porter: “Human operator studies of portable touchscreen

crane control interfaces”, Industrial Technology (ICIT), 2013 IEEE International

Conference, 2013.

[15] S. Westerberg, I.R Manchester: “Virtual environment teleportation of a hydraulic

forestry crane”, Robotics and Automation, 2008. ICRA 2008. IEEE International

Conference, 2008.

82

Rozdział VII: Interfejsy wizyjne i rozszerzona rzeczywistość w sterowaniu

żurawiami przeładunkowymi

Karol Miądlicki(1), Mirosław Pajor(1)

(1) Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki, Instytut Inżynierii Materiałowej, Instytut Technologii Mechanicznej, Zakład Urządzeń Mechatronicznych, al. Piastów 19, 70-310 Szczecin Karol Miądlicki: karol.miadlicki@zut.edu.pl Mirosław Pajor: miroslaw.pajor@zut.edu.pl

STRESZCZENIE

Sposób sterowania większości produkowanych urządzeń dźwigowych nie zmienił się

od lat. Wciąż wykorzystywane są dźwignie połączone bezpośrednio z systemem

hydraulicznym, bezprzewodowe lub przewodowe kasety i pulpity sterownicze oraz joysticki.

Jednak w dzisiejszych czasach - wzrostu mocy obliczeniowej komputerów, wirtualnych

rzeczywistości, środowisk 3D czy wykorzystywania gestów i zmysłów człowieka do

sterowania najróżniejszymi urządzeniami (haptic feedback), pojawiają się pomysły

modyfikacji stosowanych dotychczas metod sterowania, a nawet próby stworzenia systemów

wirtualnych służących do zdalnego sterowania urządzeniami dźwigowymi. Producenci tych

maszyn coraz częściej zaczynają dostrzegać, że technologie wirtualne nie należą tylko

świata rozrywki, ale zaczynają odgrywać coraz większą rolę w przemyśle.

W poniższej pracy oprócz przedstawienia aktualnego stanu badań nad

nowoczesnymi i eksperymentalnymi interfejsami użytkownika, stosowanymi w urządzeniach

dźwigowych, zaproponowany zostanie system sterowania wirtualnym modelem żurawia

załadunkowego wykorzystujący gesty oraz śledzenie ruchów operatora poprzez czujnik

Microsoft Kinect.

ABSTRACT

The control method of most cranes has not changed for years, still are used the

levers connected directly to the hydraulic system, control panels and joysticks. As shown by

studies conducted in the world today - the growth in computing power, virtual reality, 3D

environments, the use of gestures and human senses to control all types of devices(haptic

feedback), there are ideas to modify previously used methods to control cranes, or even

attempt to create virtual environments used for remote control of loader cranes. The

manufacturers of these machines are increasingly beginning to recognize that virtual

technologies are not only the world of entertainment, but are beginning to play an

increasingly important role in the industry.

In this paper, will be presented the current state of research on modern and

experimental user interfaces used in lifting equipment and will be proposed a system based

on Kinect sensor using gestures and operator tracking for controlling a virtual model of the

loader crane

Słowa kluczowe: żuraw załadunkowy, interfejsy użytkownika, HMI, rzeczywistość

rozszerzona, interfejsy wizyjne

Keywords: loader crane, machine human interface, virtual reality, vison interfaces

83

1. WSTĘP

Żurawie przeładunkowe odgrywają znaczącą rolę w przemyśle. Wykorzystuje się je

na całym świecie na placach budowy, statkach transportowych, w portach, magazynach

i wszędzie tam, gdzie konieczne jest przenoszenie ciężkich obiektów lub towarów. Używane

są także przez służby ratownicze, a nawet wojsko.

Pomimo pozornie prostej budowy, żurawie załadunkowe są urządzeniami bardzo

trudnymi do sterowania. Dlatego do ich obsługi zatrudniani są wykwalifikowani operatorzy,

którzy przechodzą rygorystyczne szkolenia mające na celu zwiększenie wydajności ich pracy

oraz zminimalizowanie ryzyka wypadku. Jednym z czynników utrudniających sterowanie

żurawiami, jest naturalna tendencja do oscylacji ładunku. Z jej powodu nawet dla

doświadczonego operatora, wyzwaniem jest szybkie, bezpieczne oraz dokładne

przeniesienie ładunku, bez rozkołysania go. Zbyt gwałtowne ruchy wysięgnika mogłyby

prowadzić do rozbujania się ładunku, a w konsekwencji zniszczenia go, uszkodzenia

mechanizmów żurawia lub przewrócenia się pojazdu, na którym jest on zamontowany.

Kolejnym wyzwaniem stawianym przed operatorem sterującym żurawiem z poziomu

roboczego (dźwignie hydrauliczne) jest, manipulowanie ładunkiem, który znajduję się poza

zasięgiem jego wzroku, na przykład za ścianą lub na dużo większej wysokości. W takim

wypadku, samodzielne ustawienie przez operatora ładunku w precyzyjnie określonym

miejscu jest praktycznie niemożliwe. Aby to zrobić musiałby on odchodzić od stanowiska

sterowniczego i sprawdzać jego pozycję lub korzystać z pomocy innych osób, co obniża

bezpieczeństwo oraz wydajność pracy. W ostatnich latach mimo rozwoju technologii budowy

urządzeń dźwigowych, algorytmów sterowania, czy metod tłumienia oscylacji ładunku,

niewiele uwagi poświęcono interfejsom użytkownika oraz temu, jaki wpływ mają one na

pracę operatora. Sposób sterowania większości produkowanych urządzeń dźwigowych nie

zmienił się od lat. Wciąż wykorzystywane są dźwignie połączone bezpośrednio z systemem

hydraulicznym pulpity sterownicze oraz joysticki. Interfejsy te odbierają polecenia operatora,

jak np. wciśnięcie przycisku, a następnie wysyłają sygnał do komputera, gdzie przetwarzany

jest on z wykorzystaniem odpowiedniego algorytmu. Rezultatem tej operacji jest sygnał

sterujący, który przekazany do silników skutkuje np. obrotem podstawy żurawia. Ostatnim

trendem rynkowym jest wykorzystanie bezprzewodowych pulpitów sterowniczych do

sterowania żurawiami załadunkowymi. Przeglądając wyposażenie żurawi załadunkowych,

pająkowych, „leśnych” czy gąsienicowych, można zauważyć, że bezprzewodowe pulpity

sterownicze są coraz częściej oferowane, jako standardowe wyposażenie, a nie opcja. Są

one aktualnie najbardziej zaawansowanymi urządzeniami sterowniczymi, przeznaczonymi

dla żurawi przeładunkowych. Wyposażane są w joysticki, dźwignie elektroniczne, przyciski,

przełączniki, diody oraz wyświetlacze LCD. Elementy te pozwalają na dokładniejsze

sterowanie, wykonywanie bardziej precyzyjnych manewrów oraz ustawianie wielu

parametrów żurawia bez konieczności wchodzenia do kabiny, czy podchodzenia do panelu

sterowniczego. Aktualnie producenci dążą do zwiększenia ilości informacji wymienianych

między pulpitem, a żurawiem oraz prezentacji ich na zintegrowanym wyświetlaczu.

W najnowszych rozwiązaniach funkcje poszczególnych dźwigni lub joysticków prezentowane

na wyświetlaczach LCD i zamieniają się automatycznie, zależnie od trybu pracy. Sterowanie

żurawiem załadunkowym za pomocą pulpitu sterowniczego jest efektywniejsze oraz

bezpieczniejsze. Umożliwia on operatorowi samodzielne zaczepienie ładunku do haka, jak

i przeniesienie go dokładnie w wymagane miejsce bez pomocy osoby sygnalizującej. Jest to

możliwe, ponieważ operator ma swobodę poruszania się, wraz z pulpitem i może w każdym

momencie wysyłać polecenia do żurawia. Podczas zaczepiania ładunku może do niego

84

podejść, a następnie przejść w miejsce, gdzie ładunek ma być przeniesiony. W ten sposób

ma zawsze zapewniony dokładny widok na ładunek oraz otoczenie. Minimalizuje to ryzyko

błędu lub kolizji.

2. NOWOCZESNIE INTERFEJSY UŻYTKOWNIKA

Dotychczas opisywane sposoby sterowania żurawiami załadunkowymi są mało

intuicyjne i opierają się głównie na wykorzystaniu dźwigni oraz joysticków. Ponadto

wymagają od operatora wyuczenia się konkretnych ruchów i zachowań, zapamiętania

dużych ilości informacji (oznaczenia diod, przełączników, akcje powodowane przez

wychylenie joysticka) i nie odzwierciedlają zachowania przenoszonego ładunku. Dlatego

trwają badania nad ich rozwojem

2.1. Smartfon

Jako pierwsza z firm produkujących żurawie przeładunkowe, potencjał smartfonu

dostrzegła firma Faasi. Na targach IAA w Hanowerze zaprezentowała ona aplikację „Fassi

SmartApp”, działającą na smartfonach z systemem Android. Zapotrzebowanie na taką

aplikację wynikało z dużej popularności smartfonów oraz rosnącej złożoności systemów

sterowania dźwigami, które wymagają przetwarzania oraz prezentowania dużych ilości

informacji. Jest to coraz trudniejsze przy użyciu standardowych kontrolerów. Prezentacja

wielu ustawień za pomocą diod czy monochromatycznego wyświetlacza LCD, przestaje

wystarczać. Operatorowi coraz trudniej zapamiętać, które diody są najważniejsze,

a upakowywanie ich coraz większej ilości na kontrolerze zwiększyłoby znacznie jego

rozmiary. Dlatego w rozwiązaniu firmy Faasi, jako HMI wykorzystano dotykowy wyświetlacz

o wysokiej rozdzielczości będący częścią smartfonu. Podstawowe funkcje aplikacji „Faasi

SmartApp” to:

Zbieranie informacji o żurawiu w czasie rzeczywistym – pozwala na optymalizację

sterowania, utworzenie planu konserwacji czy przewidywanie nadchodzących awarii.

Możliwość zmiany ustawień żurawia, np. progów reakcji dźwigni sterowniczych,

krzywych roboczych elementów dźwigu, aktywacji funkcji pomocniczych.

Kontrola żurawia za pomocą wirtualnych przycisków wyświetlanych na ekranie.

Black Box – umożliwia kontakt z serwisem Fassi i przeprowadzenie zdalnej

procedury diagnostycznej. Polega to na wysłaniu danych oraz alarmów zebranych

podczas prac żurawia przez Internet.

Geo-locator – wykorzystuje system GPS, aby w razie awarii żurawia zlokalizować

najbliższy autoryzowany serwis Faasi, co pozwala maksymalnie zmniejszyć przestoje

spowodowane awariami.

Przeglądanie zgormadzonych danych w formie wykresów.

Komunikacja za pomocą Internetu z komputerem PC, na którym zainstalowane jest

oprogramowanie diagnostyczne (rys. 2.35).

85

Rysunek 1. Schemat komunikacji między aplikacją SmartApp, a innymi urządzeniami [1]

Interesujące Interesujące badania dotyczące wykorzystania smartfonu, jako

kontrolera przedstawili w [2], A. Kivila, C. Porter i W. Singhose z School of Mechanical

Engineering w Atlancie. Zaprojektowali oni aplikację na system iOS, która symulowała osiem

popularnych interfejsów stosowanych do kontrolowania urządzeń dźwigowych. Interfejsy

zostały podzielone na cztery kategorie, zależnie od sposobu wydawania poleceń:

Dyskretne – operator za każdym przyciśnięciem wysyła sygnał o maksymalnej

amplitudzie w jednym zdefiniowanym kierunku (rys. 2a, b, c).

Ciągłe – użytkownik może regulować amplitudę sygnału, jednak nadal dotyczy ona

tylko jednego zdefiniowanego kierunku (rys. 2d, e).

Wielokierunkowe – operator może proporcjonalnie regulować zarówno amplitudę jak

i kierunek (rys. 2f).

Inne – operator kontroluje urządzenie nie wciskając przycisków, ani nie używając

joysticka (rys. 2g).

Rysunek 2. Schematy GUI symulowanych interfejsów

W celu przetestowania interfejsów zostało zaproszonych 10 ochotników, którzy nigdy

wcześniej nie mieli styczności z tymi urządzeniami. Ich zdaniem było sprawdzenie

wydajności oraz intuicyjność interfejsów na 10-tonowej suwnicy bramowej, sterowanej iPod-

em Touch drugiej generacji, sprzężonym ze sterownikiem PLC firmy Siemens za pomocą

sieci WI-Fi. Testy odbywały się na specjalnie przygotowanym placu manewrowym. Każdy

86

z interfejsów był testowany z normalną, jak i obrotową osią ruchu suwnicy. Dodatkowo do

testów został włączony standardowy pilot sterowniczy. W celu przetestowania intuicyjności

interfejsów operatorzy nie zostali poinstruowani jak ich używać. Ponieważ nigdy nie mieli oni

styczności ze sterowaniem suwnicą, każdy z nich pokonywał plac manewrowy 17 razy. Aby

zminimalizować proces uczenia się interfejsy używane do sterowania były dobierane

w losowej kolejności. Na końcu każdego testu operator wypełniał ankietę, w której oceniał

każdy ze sposobów sterowania.

Otrzymane wyniki przedstawiono na wykresach, poniżej zamieszczone są dwa z nich

(im mniej tym lepiej):

Rysunek 3. Średni czas ukończenia zadania

Rysunek 4. Zrozumienie interfejsu

Okazało się, że jest najbardziej intuicyjnie i przyjazne dla operatora jest sterowanie za

pomocą joysticka lub krzyżaka kierunkowego. Natomiast najgorzej wypadły piloty

sterownicze oraz sterowanie przy pomocy wychylania kontrolera (rys. 3, 4). Zaskoczeniem

okazały się zmienne osie ruchu, które zamiast poprawiać komfort sterowania pogarszały go.

Szczególnie frustrujące było to, że gdy suwnica mijała operatora, jego oś ruchu zmieniała

się, mimo braku ruchu ze strony operatora. Zauważono także, że wielu kontrolujących

suwnicę, zanim przystąpiło do testu, wybierało najdogodniejsze miejsce i nie zmieniało go

przez cały czas badania. W związku z tym, zastosowanie zmiennych osi ruchu nie mogło

przynieść im korzyści.

Przeprowadzone badania pokazały, że operatorzy lepiej radzą sobie

z wykorzystaniem interfejsów, które są proste, intuicyjne i nie wymagają korzystana z „mapy

pamięciowej”. Udowodniono też, że smartfon może być wykorzystywany, jako kontroler

urządzeń dźwigowych, na równi z tradycyjnymi sposobami sterowania.

2.2. Interfejsy wizyjne

Aktualnie trwają prace nad wykorzystaniem wizji oraz wirtualnego środowiska

w sterowaniu urządzeniami dźwigowymi. Dzieje się tak, z powodu stale rosnącej mocy

87

sprzętu komputerowego. Zaczyna on pozwalać na przetwarzanie obrazów wysokiej jakości

z kamer w czasie rzeczywistym, z wykorzystaniem zaawansowanych metod rozpoznawania

obrazów. Powoli staje się także możliwe, generowanie wirtualnych trójwymiarowych światów,

czy rzeczywistości rozszerzonej. Pozwoliłyby one przekazywać operatorowi więcej informacji

niż za pomocą tradycyjnych interfejsów. Na przykład okulary wykorzystujące rozszerzoną

rzeczywistość mogłyby pokazywać linie kolizyjne ramienia żurawia oraz ładunku

z otoczeniem lub dokładnie miejsce na ziemi, gdzie znajdzie się ładunek po opuszczeniu.

Próby wykorzystania tych technologii, we wspomaganiu operatora, przy sterowaniu

żurawiem prowadzone są między innymi na Zachodniopomorskim Uniwersytecie

Technologicznym w Szczecinie, Uniwersytecie w Umeå w Szwecji, czy Georgia Institute of

Technology w Atlancie.

Wykorzystanie systemu wizyjnego oraz znaczników do sterowania 10 tonową

suwnicą zaproponował Chen Chih Peng z Georgia Institute of Technology w [3]. W swojej

pracy postanowił on wykorzystać zamontowaną na wózku suwnicy kamerę (rys. 5a) do

śledzenia pozycji haka roboczego. Aby poprawić, jakość obrazu rejestrowanego przez

kamerę, obok niej zamontowano panel oświetlający z diodami LED. Na haku przyklejono

specjalne znaczniki (rys.5b) z odblaskowego materiału, które pozwoliły oddzielić go od reszty

otoczenia. Następnie za pomocą algorytmów przetwarzania obrazu, wyznaczono położenie

środka haka.

Rysunek 5. Montaż kamery, oświetlenia oraz oznaczenia haka

Do tak opracowanego systemu zaproponowano dwa sposoby sterowania:

Rękawica – jest to czarna rękawica, na której górną stronę naklejono odblaskowy

znacznik, dzięki któremu system wizyjny określa jej pozycję w czasie rzeczywistym.

Zbliżanie rękawic w żądanym kierunku do haka powoduje przesuwanie się wózka

suwnicy, co za tym idzie także haka z ładunkiem (rys. 6b).

Pręt – jest to pręt z zamontowaną odblaskową kulą na końcu. Pełni ona funkcję

znacznika. Zasada działania oraz sterowanie suwnicą, są analogiczne do rękawicy

sterującej (rys 6a).

Rysunek 6. Montaż kamery, oświetlenia oraz oznaczenia haka

88

2.3. Wirtualne środowisko

W [4] opisano wdrożenie i eksperymentalne testowanie systemu środowiska

wirtualnego ze zdalną kontrolą, stworzonego dla żurawia „leśnego”. Połączenie obu tych

technik daje praktycznie nieograniczone możliwości i ma wiele zalet. Jedną z nich jest to, że

operator żurawia mógłby wykonywać swoją pracę z bezpiecznej odległości, co zapewnia mu

znacznie większe bezpieczeństwo. Poza tym, na jego monitorach generowany byłby

wirtualny odpowiednik otoczenia, w jakim fizycznie znajduje się żuraw, byłby on w stanie

przełączać widoki (góra, dół itp.), a nawet w bardziej zaawansowanych rozwiązaniach

płynnie je przesuwać. Umożliwiłoby to dostosowanie widoku do aktualnie wykonywanego

zadania (np. jeśli miałby przeszkodę na linii wzroku, mógłby obrócić tak sceną, aby widzieć

wszystko z boku lub zza przeszkody). Innymi zaletami środowiska wirtualnego jest

możliwość wyłączenia nieistotnych szczegółów z widoku, zmiana koloru istotnych elementów

(np. drzewa do wycięcia), czy dodanie informacji, które mogą ułatwić pracę operatorowi (np.

wyświetlenie kursu optymalnego lub ostrzeżenie przed możliwą kolizją z otoczeniem).

Jednak na pozór tak prosty i genialny pomysł generuje wiele problemów:

Rozmieszczenie kamer lub czujników tak, aby mieć widok na całe otoczenie i nie

narazić ich na zniszczenie.

Zapewnienie podążania kamer i czujników za przemieszczającym się żurawiem.

Opracowanie algorytmów pozwalających na klasyfikację wykrytych obiektów

(kamienie, drzewa) oraz podłoża (woda, błota).

Zapewnienie dużej bezprzewodowej przepustowości w celu uzyskania wysokiej,

jakości obrazu (w lasach dostępność połączenia z Internetem jest bardzo

ograniczona).

Oddanie dynamiki i fizyki rzeczywistego świata (np. bujanie się drzew, czy wiatr).

Skonstruowanie wygodnego i intuicyjnego kontrolera.

Zsynchronizowanie sterowania ze sprzężeniem wizyjnym oraz generowanie

wirtualnego środowiska.

Aktualnie wirtualne środowisko opisane w [4] generowane jest na podstawie

czujników znajdujących się na żurawiu i nie pozwala na dynamiczne wykrywanie

pojawiających się obiektów. Natomiast żuraw przytwierdzony jest na stałe do podestu. Cały

system składa się z 3 podsystemów (kontrola żurawia, pobieranie danych z czujników

otoczenia oraz czujników żurawia). Komunikują się one z komputerem głównym za

pośrednictwem sieci LAN, która zapewnia odpowiednią przepustowość. Oprogramowanie

generujące wirtualne środowisko zostało napisane w języku C++ z wykorzystaniem bibliotek

OpenSceneGraph. Jako urządzenie sterujące wykorzystywany jest joystick. Środowisko

wirtualne aktualizowane jest w czasie rzeczywistym (tylko o ruchy wysięgnika żurawia oraz

ładunku), zostało pokazane na rysunku 7.

89

Rysunek 7. Środowisko wirtualne, z aktywnym systemem unikania kolizji

Na stanowisku sterowania operatorowi przedstawiany jest wirtualny model żurawia

oraz środowiska go otaczającego. Ekran monitora podzielny jest na trzy części: widok

główny oraz dwa widoki pomocnicze. Kamerą widoku głównego można poruszać swobodnie

za pomocą myszy (obracać, przesuwać, oddalać, przybliżać). Możliwe jest także włączenie

funkcji pomocniczych, co pokazuje rysunek 7. Widoczne na nim linie, są efektem

aktywowania algorytmu unikania kolizji z otoczeniem (zielony prostopadłościan). Czerwone

linie pokazują umiejscowienie elementu powodującego kolizję, zielone - zakres ruchu

wysięgnika żurawia, natomiast żółte - optymalną trajektorię pozwalającą na uniknięcie kolizji

generowaną przez algorytm.

Nowością na ryku jest także system zdalnego sterowania żurawiem przeładunkowym

opracowany w centrum badawczo-rozwojowym zakładu Hiab w Stargardzie. Rozwiązanie

wykorzystuje kamery zamontowane na szczycie żurawia leśnego, które pozwalają zobaczyć

obszar roboczy i obsługiwać żuraw zdalnie przy użyciu gogli wirtualnych 3D Oculus Rift.

Obraz z kamer przesyłany jest do gogli zapewniając realistyczne widzenie o zasięgu 240

stopni na obszar pracy. Gdy operator odwróci głowę zmieni się obraz w goglach – obraz

pochodzący z kamer przednich przełączy się na obraz z kamer tylnych. Sterowanie

żurawiem i załadunek drewna na pojazd odbywa się poprzez poruszanie joystickiem. System

nazwany został HiVison (rys 8) i jego celem jest zwiększenie bezpieczeństwa i komfortu

pracy operatora.

Rysunek 8. System sterowania HiVision [5]

2.4. Sterowanie gestami

W ramach prowadzonych przez nas badań nad możliwością zastosowania gestów do

testowania żurawiami załadunkowymi zaprojektowany został wirtualny model żurawia

załadunkowego (wzorowany na istniejącym urządzeniu Hiab XS 099 firmy Cargotec). Jako

środowisko projektowe wykorzystane zostało środowisko Matlab/Simulink z toolboxem

90

Simscape (Simmechanics) oraz język modelowania VRML (model 3D). Model wykorzystany

zostanie do prezentacji sposobów sterowania poprzez czujnik Microsoft Kinect.

Model żurawia został wykonany w taki sposób, że wielkościami zadanymi są kąty lub

wartości wysunięcia dla członów przesuwnych. Belka główna żurawia została na stałe

przytwierdzona do podłoża. Ponieważ został on stworzony do testowania sposobów

sterowania, podczas symulacji nie jest uwzględniania grawitacja, co powoduje ze zachowana

jest jedynie kinematyka ruchu. Belki, między którymi możliwy jest ruch kątowy połączone

zostały za pomocą bloczka „revolute joint”, natomiast belki wysuwne za pomocą bloczka

„prismatic joint”. Do zadawania kątów oraz ich odczytywania wykorzystywane są

odpowiednio bloki „joint actuator” oraz „joint sensor”. Natomiast za pomoczą bloku „body

sensor” możliwe jest wyświetlenie wybranych parametrów kątowych ruchu belek

i parametrów liniowych ruchu i ich charakterystycznych punktów.

Rysunek 9 Model żurawia wykonany w programie Matlab/Simulink z toolboxem

Simscape (Simmechanics)

Model żurawia składa się z trzech części:

Podstawa – zawiera główną belkę przytwierdzoną do podłoża oraz podpory, które

wysuwają się na boki oraz w dół.

Ramię robocze – zawiera podstawową pionową belkę mogącą obracać się na

podstawie oraz dwa ramiona. Ramię pierwsze przytwierdzone jest do belki, a ramię

drugie do pierwszego. Oba ramiona połączone są ze sobą i belką za pomocą złącz

zawiasowych.

Belki wysuwne – dwie belki znajdujące się na szczycie wysięgnika roboczego.

Wysuwają się z poprzedzającego je ramienia drugiego.

Do stworzonego modelu przygotowano dwie wizualizacje. Pierwsza została wygenerowana

automatycznie przez pakiet Simscape. Natomiast drugą stworzono w języku VRML

z użyciem przybornika Simulink 3D Animation. Jej zaletą jest to, że pozwala bardziej

zrozumiale pokazać ruchy robota oraz lepiej zorientować się w przestrzeni trójwymiarowej.

Poniżej przedstawione są rysunki pokazujące model w obu wersjach zestawionych ze sobą

(lewo – Simscape, prawo - VRML)

Rysunek 10. Modele złożonego żurawia – widok tył

91

Do implementacji metod sterowania za pomoczą czujnika Kinect wykorzystane

zostało środowisko Matlab/Simulink wraz z pakietem „Natural Interaction Device”, biblioteki

Kinect SDK & Developer Toolkit oraz język C++. Zaproponowane metody sterowania

prezentowane będą na przygotowanym wcześniej modelu. Pierwszy z zaproponowanych

algorytmów wykorzystuje czujnik Microsoft Kinect, dzięki czemu pozwala kontrolować koniec

wysięgnika roboczego żurawia za pomocą ruchów prawej ręki. Algorytm wykorzystuje

następujące przypisanie ruchów prawej ręki (rys. 11):

Ruch do góry/w dół(oś Y) – przemieszczenie końcówki roboczej odpowiednio w górę

w dół

Ruch prawo/lewo (oś X) – przekręcenie się żurawia o zadany kąt, które pociąga za

sobą ruch końcówki odpowiednio w lewo/prawo

Ruch przód/tył (oś Z) - zwiększenie lub zmniejszenie się zasięgu ramienia roboczego

(ruch przód/tył)

Domyślnym miejscem, z jakiego powinno odbywać się sterowanie żurawiem jest

pozycja z tyłu dźwigu. Operator powinien być zwrócony przodem do wysuniętego ramienia,

zapewniając zgodność osi żurawia z osiami sterowania. Dzięki temu, sterowanie jest

intuicyjne oraz naturalne dla operatora. Przypomina przenoszenie przedmiotu trzymanego

w dłoni. Dokładnie dobranie pozycji sterowania jest bardzo ważne, jej zmiana względem

dźwigu, powoduje niezgodność osi, co czyni sterowanie bardzo trudnym.

Rysunek 11. Opis zależności ruchu końcówki ramienia roboczego żurawia

Jednym z ważniejszych aspektów, podczas tworzenia tego algorytmu sterowania było

wyznaczenie kinematyki dla układu belka podstawowa pionowa, ramię 1 i ramię 2 (rys. 12).

Układ ten jest analogiczny do manipulatora płaskiego o dwóch ramionach. Zadanie

kinematyki prostej w tym przypadku polegało na wyznaczeniu położenia końca manipulatora

(x, y) dla przyjętych wartości zmiennych przegubowych. Współrzędne te zostały obliczone na

podstawie zależności trygonometrycznych:

Natomiast zadanie kinematyki odwrotnej dotyczyło wyznaczenia zmiennych

przegubowych (kątów 𝜃1 oraz 𝜃2 dla których koniec manipulatora znajdzie się we

wskazanym położeniu (x, y). Dla takiego manipulatora kinematyka odwrotna ma rozwiązanie

wyrażone w postaci równań:

92

Drugi z zaproponowanych sposobów sterowania, wykorzystuje gesty lewej ręki do

poruszania się po wirtualnym menu oraz ruch prawej do sterowania wybranymi elementami

modelu żurawia załadunkowego. Sposób ten przystosowany jest do kontrolowania

wysięgnika żurawia, gdy operator stoi prostopadle do niego. Gesty lewej ręki pozwalają

wybierać pozycje z wirtualnego menu. Do poruszania po menu wykorzystywane są trzy

proste gesty:

Ruch poziomy w lewo – powoduje przejście do stanu bezczynności(N), gdy jest on

aktywny ruchy prawej ręki nie wpływają na ruch modelu żurawia.

Ruch poziomy w prawo – gest ten jest aktywny tylko w czasie przebywania w stanie

bezczynności. Powoduje automatyczne złożenie (Z) się lub rozłożenie (R) żurawia,

zależenie od tego, czy operator rozpoczyna pracę, czy ją kończy. Wykrywanie

początku lub końca pracy odbywa się na podstawie danych pobranych z czujników

kąta. Dodatkowo jest możliwość włączenia potwierdzenia wyboru złożenia/rozłożenia

żurawia gestem w lewo wykonywanym bezpośrednio po geście w prawo.

Ruch pionowy w górę – zależnie od aktualnej pozycji w powoduje przełączenie

między sterowanymi elementami modelu żurawia. Kolejne wywołania tego gestu

powodują aktywowanie następujących czynności:

1. Sterowanie ramieniem roboczym w osiach x i y.

2. Obrót ramienia roboczego.

3. Wysuwanie prawej belki oraz podpory.

4. Wysuwanie lewej belki oraz podpory.

Rysunek 12. Opis zależności ruchu elementów modelu żurawia

93

3. PODSUMOWANIE

Przegląd aktualnych badań pokazuje, że powoli podejmowane są próby modernizacji

i ulepszenia konstrukcji tradycyjnych urządzeń sterowniczych. Zauważalne jest dążenie do

zapewnienia coraz większej intuicyjności sposobów sterowania z wykorzystaniem coraz

większej ilości zmysłów operatora [6] oraz wirtualnych środowisk 3D. Jednak przygotowanie

tych metod do wykorzystania w przemyśle wymaga jeszcze wiele czasu oraz pracy. Za

każdym nowatorskim rozwiązaniem kryje się wiele problemów, takich jak: zmiana

przyzwyczajenia operatorów, lokalizacja pozycji operatora względem urządzenia

dźwigowego w celu zapewnienia zgodności osi sterowania, przesyłanie dużych ilości danych

z miejsc, gdzie nie ma zasięgu sieci komórkowych (żurawie leśne), oddzielenie głosu

operatora od dźwięków z zewnątrz (np. komendy głosowe na budowie), odróżnienie

operatora od innych ludzi będących w zasięgu kamery śledzącej gesty i wiele innych.

W praktyczniej części opisany został proces tworzenia wirtualnego modelu żurawia

załadunkowego wzorowanego na realnym modelu Hiab XS 099 firmy Cargotec. Z powodu

braku znajomości pakietu Simmechanics okazało się to zajęciem czasochłonnym. Trudność

stanowiło także dopasowanie zgodności modelu generowanego automatycznie z modelem

stworzonym w języku VRML. Implementacja sterowania oraz współpraca czujnika Microsoft

Kinect ze środowiskiem Matlab/Simulink przebiegła bezproblemowo. Zaproponowane

metody sterowania pozwalają na sterowanie wirtualnym modelem żurawia załadunkowego.

Jednak dotyczą ich te same problemy jak rozwiązań prototypowych omawianych

w teoretycznej części pracy. Stworzone algorytmy są szczególne wrażliwe na pozycję

operatora względem modelu, której zmiana powoduje przesunięcie się osi sterowania oraz

modelu, co czyni sterowanie bardzo nieintuicyjnym. Stworzony program można

rozbudowywać oraz ulepszać na wiele sposobów:

Dodać komendy głosowe.

Rozbudować zestaw obsługiwanych gestów.

Wprowadzić lokalizację operatora względem modelu.

Wprowadzić samoczynne ustawianie się osi sterowania bazujące na pozycji

operatora.

Zintegrować ze sterowaniem okulary rzeczywistości rozszerzonej, które

pokazywałyby trajektorie oraz możliwe kolizje.

Możliwości rozbudowy są właściwie nieograniczone i zależą tylko od wyobraźni twórcy.

94

LITERATURA

[1] http://www.fassi.com, stan na 14.10.2016

[2] A. Kivila, W. Singhose, C. Porter: “Human operator studies of portable touchscreen

crane control interfaces”, Industrial Technology (ICIT), 2013 IEEE International

Conference, 2013

[3] C. Peng: “Interfaces and control systems intuitive crane control”, Georgia Institute of

Technology, 2009

[4] S. Westerberg, I.R Manchester: “Virtual environment teleportation of a hydraulic

forestry crane”, Robotics and Automation, 2008. ICRA 2008. IEEE International

Conference, 2008

[5] http://www.hiab.com/en/global, stan na 14.10.2016

[6] M. Majewski, W. Kacalak: „Human-Machine Speech-Based Interfaces with Augmented

Reality and Interactive Systems for Controlling Mobile Cranes”, Interactive

Collaborative Robotics, 2016, Volume 9812, pp 89-98

95

Rozdział VIII: Koncepcja zastosowania symulatora opartego o technologię

wirtualnej rzeczywistości do szkolenia maszynistów w zakresie

efektywnego energetycznie prowadzenia pociągu

Witold Bartnik(1), Małgorzata Ćwil(2)

(1) Politechnika Warszawska, Wydział Transportu, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa

Email: bartnikw@gmail.com

(2) Akademia Leona Koźmińskiego, ul. Jagiellońska 57/59, 03-301 Warszawa

Email: mcwil@kozminski.edu.pl

STRESZCZENIE

Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie koncepcji wykorzystania symulatora

pojazdu kolejowego w wirtualnej rzeczywistości (VR) do szkolenia maszynistów w zakresie

efektywnej jazdy. Przedstawiona została idea wirtualnej rzeczywistości oraz najnowsze

rozwiązania wykorzystujące tę technologię, takie jak Oculus Rift i HTC Vive. Następnie

zaprezentowano koncepcję eco driving, czyli technik efektywnego prowadzenia pojazdu

kolejowego umożliwiających znaczące ograniczenie zużywanej energii elektrycznej,

sięgające do 15-20%. Omówione zostały także dotychczasowe przykłady zastosowania

symulatorów do szkolenia maszynistów pojazdów trakcyjnych - symulatory te były oparte na

klasycznych technikach immersji, tj. zastosowaniu pełnej kabiny pociągu i wyświetlania

symulacji na ekranach umieszczonych poza tą kabiną. W niektórych przypadkach kabiny

dodatkowo były osadzane na platformach umożliwiających ich ruch w sześciu stopniach

swobody. Następnie zaprezentowana została nowo opracowana koncepcja oparta

o zastosowanie gogli Oculus Rift i technik wirtualnej rzeczywistości. W celu zwiększenia

realizmu, w rozwiązaniu zaplanowane zostało zastosowanie rzeczywistego panelu

maszynisty wraz z nastawnikiem jazdy i hamowania elektrodynamicznego oraz czuwakiem.

Tak zaprojektowany symulator byłby nisko-kosztowym narzędziem do szkolenia nawyków

maszynistów i mógłby służyć wsparciu we wdrażaniu projektów efektywnościowych

w spółkach wykonujących przewóz kolejowy. Docelowo może być także wykorzystywany do

zapoznawania studentów kierunku transport i uczniów techników kolejowych z podstawami

prowadzenia pociągu, sygnalizacji i sterowania ruchem kolejowym oraz zarządzania ruchem

kolejowym.

ABSTRACT

The objective of this article is to present a concept of using a Virtual Reality (VR)

based railway vehicle simulator to provide energy efficient driving training for train drivers.

The idea of virtual reality is presented together with the newest solutions based on it like

Oculus Rift and HTC Vive. Subsequently, the eco driving concept is introduced, which means

the set of techniques aiming at energy efficient railway vehicle control which enable 15-20%

energy consumption reduction. The previous use of simulators for train driver training is

discussed; these simulators were based on classical immersion techniques, which means

using full driver cab and displaying simulation content on displays placed outside of the cab.

These devices have sometimes been mounted on a Stewart platform enabling them to move

in six degrees of freedom. The newly designed concept based on using Oculus Rift goggles

and virtual reality techniques is then presented, in which a real train driver panel together

with a train controller and the deadman’s switch are additionally used in order to increase

96

simulation realism. The thus designed simulator will be a low-cost tool for train driver habit

training and will be used to support efficiency-focused projects for railway transport

operators. It will also be possible to use it as a teaching tool for transportation engineering

and railway school students in order to introduce the basics of train driving, signalling and

train traffic control.

Słowa kluczowe: eco-driving, wirtualna rzeczywistość, VR, symulator, szkolenie, transport

kolejowy

Keywords: eco-driving, VR, simulator, training, railway

1. WSTĘP

Zagadnienie obniżenia zużycia energii trakcyjnej stanowi jeden z głównych

priorytetów przewoźników kolejowych, co wiąże się z jednej strony z wysokimi kosztami

energii i ich dużym udziałem w całkowitym budżecie, a z drugiej strony dążeniem do

większej ekologiczności transportu poprzez uzyskanie jak najmniejszych emisji gazów

cieplarnianych związanych z produkcją energii elektrycznej trakcyjnej lub zużyciem paliwa

dla pojazdów spalinowych. Jedną z metod obniżania tego zużycia może być wykorzystanie

tzw. eco driving, czyli technik jazdy minimalizujących zużycie energii przy danym czasie

w rozkładzie jazdy. O ile problematyka dotycząca optymalizacji przejazdu lub też rozkładu

jazdy pod kątem efektywności energetycznej była już analizowana, o tyle do tej pory

w pracach naukowych, a także w zastosowaniach biznesowych nie rozważano

wykorzystania stosowanych od wielu lat symulatorów kolejowych do szkolenia maszynistów

w zakresie efektywnej energetycznie jazdy. Dodatkowo, wraz z bardzo szybkim rozwojem

technologii wirtualnej rzeczywistości powiązanej z wprowadzonymi w ostatnich latach

urządzeniami osobistymi pozwalającymi za pomocą gogli i dodatkowych komponentów na

stworzenie odczucia kompletnego przeniesienia do wirtualnej rzeczywistości, wydaje się

kwestią czasu wykorzystanie tego typu sprzętu do szkolenia kierujących pojazdami, w tym

maszynistów. Koncepcja proponowana przez autorów opiera się na przeprowadzaniu

szkoleń związanych z technikami eco driving przy użyciu nisko-kosztowych stanowisk

symulacyjnych wykorzystujących gogle wirtualnej rzeczywistości, uproszczony panel

maszynisty z elementarnymi komponentami sterującymi (nastawnik i czuwak) oraz

zaprogramowanej w wirtualnej rzeczywistości realistycznej, trójwymiarowej symulacji trasy

i kabiny maszynisty symulowanego pojazdu.

2. WIRTUALNA RZECZYWISTOŚĆ (VR)

Skala postępu technicznego w zakresie wirtualnej rzeczywistości w ostatnich latach

jest tak duża, że sama definicja tego pojęcia ulega znaczącej ewolucji. R. Stuart [18]

definiuje system środowiska wirtualnego (ang. Virtual Environment System) jako sztuczne,

interaktywne, immersyjne, wielo-sensoryczne środowisko 3D, które wykorzystuje śledzenie

pozycji użytkownika oraz odświeżanie wizualnych, słuchowych i innych sygnałów w czasie

rzeczywistym w sposób odpowiadający ruchowi uczestnika symulacji, co powoduje

wytworzenie wrażenia „bycia” w tym środowisku. Wielo-sensoryczne środowisko oznacza

takie, które angażuje więcej niż jeden zmysł do przekonania użytkownika o prawdziwości

symulacji. Może to być system dla jednego lub wielu użytkowników. Środowisko musi być

sztuczne, ale tworzone w czasie rzeczywistym - nie jest to nagrana wcześniej prezentacja.

Aplikacje w wirtualnej rzeczywistości muszą być też interaktywne [3] - to oznacza, że akcje

użytkownika mają bezpośredni wpływ na system i kontrolują jego zachowanie. Aplikacje VR

97

powinny także zapewniać poczucie immersji, czyli „zanurzenia” w symulacji. Istnieją trzy

różne aspekty immersji. Immersja może być percepcyjna, zapewniająca poczucie obecności

oraz zapewniająca poczucie zaangażowania. Immersja percepcyjna polega na zapewnieniu

kompletnego, sztucznego otoczenia użytkownika, tak aby możliwie wiele jego zmysłów było

angażowanych przez wirtualną rzeczywistość. Zapewnienie poczucia obecności jest

związane z przekonaniem użytkownika, że jest „w” sztucznym środowisku, poprzez

uczynienie go głównym punktem odniesienia aplikacji. Ostatnim elementem jest

zaangażowanie - czyli stopień, w jakim użytkownik ma poczucie że jest głęboko

zaangażowany w środowisko.

2.1. Historia

Koncepcja wirtualnej rzeczywistości pojawiła się w latach 50 XX wieku w pracach

Mortona Heiliga, który jako pierwszy zaproponował i zrealizował wizję symulowania całego

otoczenia uczestnika w sposób, który miał zapewnić niemożliwość odróżnienia symulacji od

rzeczywistości. W 1962 Heilig zbudował pierwsze urządzenie do takiej symulacji, Sensoramę

[6]. Sensorama była, z uwagi na ówczesny poziom technologii komputerowej, całkowicie

mechaniczna, jednak już w połowie lat 60. XX wieku pojawiły się pierwsze projekty

wykorzystujące technikę cyfrową. Ich pionierem był Thomas Furness [20], a jego

największym osiągnięciem w zakresie wirtualnej rzeczywistości był pierwszy symulator

lotniczy do szkolenia pilotów VCASS (Visually-Coupled Airborne Systems Simulator).

Poważne ograniczenia możliwości obliczeniowych i graficznych komputerów spowodowały,

że rozwiązania wirtualnej rzeczywistości cieszyły się niewielką popularnością aż do początku

XXI wieku.

2.2. Sytuacja obecna

W ostatnich latach postęp techniczny umożliwił stworzenie urządzeń, które pozwalają

na osiągnięcie wrażenia całkowitego przeniesienia do świata wirtualnego, przy

jednoczesnym ograniczeniu rozmiarów sprzętu wyświetlającego do wielkości zwykłych gogli.

Do takich urządzeń należą Oculus Rift czy HTC Vive, które współpracują z komputerami

stacjonarnymi oraz Samsung Gear działający w tandemie z telefonami marki Samsung.

Jeden z najbardziej zaawansowanych systemów do generowania wirtualnej rzeczywistości to

Oculus Rift [9]. System ten składa się z gogli, kamery śledzącej położenie użytkownika oraz

dodatkowych (nieobowiązkowych) kontrolerów do zarządzania poruszaniem się w wirtualnej

rzeczywistości, tj. pilota i gamepad’a.

Wirtualna rzeczywistość cieszy się szczególnie dużym zainteresowaniem

w branżach, w których szkolenie w realnych warunkach jest bardzo trudne lub niemożliwe -

takich jak branża lotów kosmicznych, gdzie astronauci muszą przed opuszczeniem Ziemi

zostać stosownie przeszkoleni w warunkach możliwie zbliżonych do rzeczywistych. Z uwagi

na wysoki koszt i poważne ryzyko związane ze szkoleniem w warunkach bojowych lub

szpitalnych, symulatory korzystające z wirtualnej rzeczywistości są też intensywnie

wykorzystywane do szkolenia żołnierzy i przyszłych lekarzy. Dodatkowo wirtualna

rzeczywistość znalazła zastosowanie także w branżach, gdzie szkolenie wymaga

wykorzystywania skomplikowanych i kosztownych maszyn, których dostępność i liczba jest

ograniczona - jak np. w górnictwie [15].

Z badań wynika [19], że do końca 2016 roku ponad 10 milionów użytkowników będzie

posiadało urządzenia umożliwiające korzystanie z wirtualnej rzeczywistości, podczas gdy

jeszcze 5 lat temu tych urządzeń nie było na rynku. Raport ten przewiduje także, że

nasycenie rynku USA urządzeniami do wirtualnej rzeczywistości sięgnie 16% w 2020 roku.

98

3. ECO-DRIVING

Efektywność energetyczna to jeden z podstawowych priorytetów każdego

przewoźnika kolejowego. Wynika to zarówno z faktu, że ekologiczność tego środka

transportu stanowi jedną z jego przewag konkurencyjnych w czasach wzrastającej

świadomości konieczności ochrony środowiska, jak i z tego, że opłaty za energię lub paliwo

stanowią jeden z głównych czynników kosztowych w budżetach większości przewoźników

kolejowych [10; 11]. Należy oczywiście pamiętać, że efektywność energetyczna jest niższym

priorytetem niż bezpieczeństwo, punktualność oraz komfort pasażerów i jakiekolwiek

działania dążące do jej zwiększenia nie mogą być prowadzone kosztem wyższych

priorytetów. Obniżenie zużycia energii można osiągnąć na wiele różnych sposobów.

Większość z nich, tak jak na przykład podwyższenie napięcia w sieci, wymaga z reguły

znaczących inwestycji infrastrukturalnych lub w tabor. Jednym ze sposobów, który takich

nakładów nie wymaga, jest tak zwany Eco Driving, czyli efektywne energetycznie

prowadzenie pociągu. Jest to pojęcie, które pojawiło się pierwotnie w kontekście

oszczędzania energii w eksploatacji samochodów, a dopiero potem zostało przeniesione do

branży kolejowej [1], gdzie jazda efektywna energetycznie jest jednak zupełnie innym

zagadnieniem.

Eco Driving opiera się na wykorzystaniu rezerwy czasowej w rozkładzie jazdy [21].

Przy układaniu rozkładów jazdy operatorzy infrastruktury zawsze pozostawiają pewną

rezerwę czasową względem najszybszego możliwego czasu przejazdu pociągu. Celem tej

rezerwy jest zapewnienie większej punktualności pociągów - w przypadku ustalania

maksymalnie napiętych rozkładów jazdy każde pojedyncze opóźnienie ulegałoby

natychmiastowej propagacji w sieci i opóźniało następne pociągi. Z uwagi na losowy

charakter opóźnień, które mogą być spowodowane takimi czynnikami, jak: pogoda, obsługa

pasażerów na zatłoczonych stacjach, czy awaria taboru, rezerwa czasowa jest konieczna,

ale nie zawsze zostaje wykorzystana. Zużycie energii zależy odwrotnie proporcjonalnie od

czasu przejazdu [14] i zostało to przedstawione schematycznie na rysunku 1.

Rys.1. Zależność zużycia energii od wydłużenia czasu przejazdu

99

Efektywna energetycznie jazda opiera się na wykorzystaniu trzech różnych technik

energooszczędnych: zmniejszonego tempa przyśpieszania, zmniejszonej prędkości

maksymalnej i jazdy wybiegiem (ang. coasting). W ruchu pojazdów szynowych szczególne

znaczenie ma właśnie jazda wybiegiem polegająca na wykorzystaniu rozpędu pojazdu bez

pobierania dodatkowej energii z sieci w celu utrzymania lub podniesienia prędkości. Wynika

to z faktu, że współczynnik tarcia między szyną a kołem stalowym jest niezwykle niski (ok. 10

razy niższy niż analogiczny współczynnik dla asfaltu i opony [22]), a także z minimalnego

zużycia energii przez silnik elektryczny w przypadku niewykonywania pracy.

Zgodnie z literaturą [14], można więc wyznaczyć optymalny przejazd danego odcinka

trasy dla wyznaczonego rozkładu jazdy (i rezerwy czasowej w tym rozkładzie),

charakterystyki trakcyjnej danego pojazdu i jego oporów ruchu. Przejazd taki minimalizuje

zużycie energii, a jednocześnie zapobiega niekorzystnemu z punktu widzenia pasażerów

zjawisku jałowego oczekiwania na odjazd przez pociąg, który przyjechał na stację za

wcześnie względem optymalnego profilu jazdy.

4. SYMULATORY W SZKOLENIU MASZYNISTÓW

Wykorzystanie symulatorów do szkolenia osób obsługujących pojazdy transportowe

jest bardzo popularnym rozwiązaniem z uwagi na możliwość tworzenia i trenowania sytuacji,

które nie są możliwe do replikacji na prawdziwym pojeździe - np. zderzenia, awarie, sytuacje

niebezpieczne. Dodatkowo, symulatory pozwalają znacząco obniżyć koszty szkolenia,

szczególnie w początkowej fazie, gdy przyszły operator pojazdu nie jest jeszcze

zaznajomiony z urządzeniami sterującymi - pozwala to uniknąć angażowania rzeczywistego

taboru, którego główną rolą jest przewóz pasażerów lub ładunków. Nowoczesne rozwiązania

pozwalają także badać reakcje osób szkolonych na zdarzenia zachodzące w symulacji, na

zmęczenie oraz czy dekoncentrację [5] i pozwalają instruktorowi ocenić, czy dany kandydat

będzie potrafił w nieprzewidzianej sytuacji prawidłowo się zachować.

W chwili obecnej rynek symulatorów kolejowych na świecie jest stosunkowo

rozwinięty. Głównymi potentatami w branży są francuska firma CORYS (ok. 900

dostarczonych urządzeń) [4] oraz hiszpańska firma Lander [7]. Na rynku polskim pojedyncze

symulatory dostarczyła firma AutoComp Management - po 1 sztuce dla Przewozów

Regionalnych, PKP Intercity oraz Kolei Mazowieckich. Są to klasyczne symulatory oparte na

replikacji kabiny faktycznego pojazdu i wyświetlaniu obrazu symulacji na ekranach, a co za

tym idzie - wymagają znaczącej ilości przestrzeni. Dodatkowo, na targach kolejowych

InnoTrans 2016 w Berlinie firma Qumak zaprezentowała własne rozwiązanie - symulator

pojazdu kolejowego zabudowany na platformie samochodu ciężarowego, co umożliwia

transport symulatora pomiędzy poszczególnymi ośrodkami szkoleniowymi, np. w ramach

danego przewoźnika. Wszystkie te rozwiązania mogą uwzględniać zabudowę symulatora na

platformie umożliwiającej ruch kabiny maszynisty w sześciu stopniach swobody, co zwiększa

realizm symulacji i pozwala na odtworzenie efektów przyśpieszenia, hamowania czy

skręcania pojazdu.

Zmieniające się warunki na rynku pracy maszynistów oraz rosnące wymagania

organów nadzorczych względem szkoleń doprowadziły do zmian ustawodawczych. Zgodnie

z rozporządzeniem [13], od 2018 roku wszyscy maszyniści będą zobowiązani brać udział

w regularnych szkoleniach na symulatorach. Ten wymóg znacząco zwiększył

zapotrzebowanie na symulatory wśród przewoźników i znalazł odzwierciedlenie

w Specyfikacji Istotnych Warunków Zamówienia przetargów na dostawę elektrycznych

zespołów trakcyjnych dla województw Zachodniopomorskiego [16] i Dolnośląskiego [17].

100

Dostępne obecnie na rynku i eksploatowane przez przewoźników symulatory

stanowią rozwiązania kompleksowe, ale jednocześnie stosunkowo kosztowne. Ich głównym

celem jest szkolenie maszynistów w zakresie obsługi pojazdów i zachowania zasad

bezpieczeństwa, nie dotykają one natomiast w sposób znaczący technik efektywności

energetycznej. Stosowane obecnie rozwiązania symulatorowe nie zawsze mogą też

zapewnić pełny realizm i immersję w odczuciu osoby szkolonej. Wynika to

z wykorzystywanego zazwyczaj w tego typu urządzeniach wyświetlania obrazu jedynie przed

maszynistą - podczas gdy badania wskazują na kluczowe dla realizmu znaczenie obrazu po

obu stronach osoby szkolonej [8]. Dodatkowo, często symulatory takie nie uwzględniają

efektów dźwiękowych, które również są bardzo istotne dla uzyskania efektu immersji [8].

Obie te kwestie nie stanowią problemu dla nowoczesnych gogli wirtualnej rzeczywistości

takich jak Oculus Rift. Rozwiązaniem, które mogłoby zapewnić możliwość szkolenia

maszynistów w zakresie energooszczędnej jazdy, przy stosunkowo niskich kosztach

stworzenia i wdrożenia, jest wykorzystanie tego typu urządzenia.

5. KONCEPCJA SZKOLENIA DLA MASZYNISTÓW W OPARCIU O WIRTUALNĄ

RZECZYWISTOŚĆ

Proponowany symulator pociągu w wirtualnej rzeczywistości składa się z części

fizycznej oraz części programistycznej. Część fizyczna symulatora to wszystkie realne

komponenty, które wchodzą w skład urządzenia, takie jak panel maszynisty, gogle wirtualnej

rzeczywistości, czy komputer. Część programistyczna składa się z wygenerowanego

środowiska 3D na zewnątrz pojazdu, odwzorowanej w 3D kabiny maszynisty oraz logiki

symulacji wraz z odwzorowaniem fizycznym ruchu pojazdu i zużycia energii. Ogólny schemat

proponowanego rozwiązania przedstawia tabela 1.

Tabela.1. Schemat proponowanego rozwiązania

5.1. Część fizyczna symulatora

Głównym komponentem fizycznej części symulatora jest panel maszynisty. W celu

zapewnienia immersji, panel maszynisty odpowiada realnemu panelowi pojazdu szynowego

i jest wyposażony w rzeczywiste elementy sterowania, takie jak nastawnik jazdy i hamowania

i czuwak. Wspomniane elementy powinny być wykorzystywane w symulacji do sterowania

pociągiem w sposób analogiczny do rzeczywistych pojazdów szynowych. W zależności od

docelowego poziomu skomplikowania i realizmu symulacji inne elementy, takie jak przycisk

101

otwierania drzwi, czy sygnał „Baczność” mogą być dodawane, niemniej jednak z uwagi na

pierwotny cel symulatora (eco driving) instalacja nastawnika wydaje się nieodzowna. Tego

typu uproszczony panel maszynisty został już zaproponowany jako narzędzie wspierające

szkolenie osób prowadzących pojazdy kolejowe [2]. Równie kluczowym komponentem

są gogle wirtualnej rzeczywistości wraz z kamerą. Ich zadaniem jest przede wszystkim

zapewnienie uczestnikowi symulacji poczucia kompletnego zanurzenia w świecie symulacji

poprzez wyświetlanie stale odświeżanego obrazu obecnego położenia pociągu

z uwzględnieniem zmian zachodzących w wyniku sterowania pojazdem przez użytkownika.

Poczucie immersji jest zwiększone poprzez sygnały dźwiękowe emitowane przez dołączone

do gogli słuchawki - takie jak stukot kół na szynach, czy odgłos silnika elektrycznego

w trakcie przyśpieszania i hamowania. Ostatnim składnikiem fizycznej części symulatora jest

komputer odpowiadający za uruchomienie aplikacji symulatora i generowanie środowiska

3D. W związku z wysokimi wymaganiami sprzętowymi związanymi z generowaniem

środowisk wirtualnej rzeczywistości komputer wykorzystywany w tej roli musi cechować się

bardzo dobrymi parametrami obliczeniowymi, a w szczególności wysokiej klasy kartą

graficzną.

5.2. Część programistyczna symulatora

Najważniejszy komponent części programistycznej to logika symulacji wraz z fizyką

pojazdu. Odpowiadają one za odbieranie sygnałów wysyłanych przez fizyczne urządzenia,

takie jak nastawnik i czuwak, przetwarzanie kolejnych pętli symulacji w zależności od

obecnych parametrów, takich jak prędkość i przyśpieszenie pojazdu oraz wyświetlenie

w goglach VR obrazu, który wiarygodnie oddaje specyfikę poruszania się pojazdu

szynowego. W tym celu konieczne jest zapewnienie dostatecznie wysokiej częstotliwości

odświeżania symulacji (minimum 60Hz), które pozwala zapobiec zjawisku migotania obrazu

oraz zakodowanie w aplikacji prawidłowych równań fizycznych opisujących ruch wybranego

pojazdu szynowego, a także powiązane z nim zużycie energii. Drugim, kluczowym

składnikiem części programistycznej jest środowisko 3D symulacji. W zależności od

wymagań szkoleniowych może ono być fikcyjne lub oparte na rzeczywistej trasie kolejowej.

W zastosowaniach symulatora u przewoźnika kolejowego celem maszynistów w zakresie

efektywności energetycznej zalecane jest przeprowadzanie treningu na realnych trasach,

gdyż pozwoli to na szkolenie dobrych nawyków w zbliżonych do rzeczywistości warunkach.

Poziom szczegółowości odzwierciedlenia środowiska rzeczywistego ma duże znaczenie dla

poczucia immersji - w przypadku gogli VR jest jednak ograniczony z góry przez

rozdzielczość gogli. Jest to problem, który należy wziąć pod uwagę projektując elementy

takie jak znaki drogowe czy semafory. Ostatnim komponentem części programistycznej jest

odwzorowanie 3D kabiny pojazdu. Z uwagi na pełną swobodę ruchów głową w goglach VR

konieczne jest odzwierciedlenie całości kabiny. Szczególnie kluczowym zagadnieniem jest

takie skalibrowanie symulacji i położenia gogli, aby zapewnić zgodność położenia realnych

elementów sterowania na panelu maszynisty z ich umiejscowieniem względem obserwatora

w wirtualnej rzeczywistości. Wszelkie błędy w tej kalibracji będą zaburzać poczucie immersji

i prowadzić do problemów z korzystaniem z symulatora.

102

6. WNIOSKI

Zastosowanie symulatorów do szkolenia maszynistów w zakresie efektywnego

energetycznie prowadzenia pojazdu szynowego jest obiecującym sposobem na wdrożenie

eco Driving w spółkach kolejowych i zmniejszenie zużycia energii związanej z ruchem

pociągów. Poprzez wykorzystanie najnowszych technologii związanych z wirtualną

rzeczywistością, np. gogli typu Oculus Rift lub HTC Vive możliwe jest stworzenie

nowoczesnego, niskobudżetowego rozwiązania, które pozwoli na wysokie poczucie

zanurzenia w świecie symulacji. Za pomocą takiego symulatora możliwe będzie

przeprowadzanie lekcji efektywnej jazdy, w ramach których maszyniści będą szkoleni, jak

sposób prowadzenia pociągu wpływa na zużycie energii oraz jakimi technikami to zużycie

może być zmniejszone przy zachowaniu wymagań bezpieczeństwa i dotrzymaniu rozkładu

jazdy. Proponowane rozwiązanie może stanowić nowy element w treningu kandydatów na

maszynistów i wobec potencjalnych oszczędności z nim związanych dobrze wpisuje się

w politykę dążenia do gospodarki niskoemisyjnej.

LITERATURA

[1] Auerbach, P., & Kukla, W. (2013). Istota i zasady ekojazdy, czyli integralna część

szkolenia w przedsiębiorstwach świadczących usługi transportowe.Zeszyty Naukowe

Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie, (60), 5-19.

[2] Bejenka, K., & Stegenta, P. (2013). Uproszczony model pulpitu maszynisty dla

symulatora pojazdu szynowego do celów szkolenia maszynistów. Pojazdy Szynowe, (1),

23-29.

[3] Bierbaum, A., Just, C., Hartling, P., Meinert, K., Baker, A., & Cruz-Neira, C. (2001,

March). VR Juggler: A virtual platform for virtual reality application development.

In Virtual Reality, 2001. Proceedings. IEEE (pp. 89-96). IEEE.

[4] Corys, http://www.corys.com/en [dostęp: 16.11.2016].

[5] Dorrian, J., Roach, G. D., Fletcher, A., & Dawson, D. (2007). Simulated train driving:

Fatigue, self-awareness and cognitive disengagement. Applied Ergonomics, 38(2), 155-

166.

[6] Heiling, M. (1962). US Patent #3,050,870, Sensorama Simulator Patent,

http://www.mortonheilig.com/SensoramaPatent.pdf [dostęp: 12.11.2016].

[7] Lander, http://www.landersimulation.com/ [dostęp: 16.11.2016].

[8] Naweed, A. (2013). Simulator integration in the rail industry: the Robocop

problem. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail

and Rapid Transit, 227(5), 407-418.

[9] Oculus Rift, https://www3.oculus.com/en-us/rift/ [dostęp: 11.12.2016].

[10] PKP SA Raport Roczny 2014, http://pkpsa.pl/grupa-pkp/raporty/Annual-Report-PKP-

Group-2014_ENG.pdf, [dostęp: 12.11.2016].

[11] Przewozy Regionalne, Raport Roczny 2013, http://www.przewozyregionalne.pl/

sites/default/files/pliki/131/raport-roczny-pr-2013-2.pdf, [dostęp: 12.11.2016].

[12] Roach, G. D., DORRIAN, J., Fletcher, A., & Dawson, D. (2001). COMPARING THE

EFFECTS OF FATIGUE AND ALCOHOL CONSUMPTION ON LOCOMOTIVE

ENGINEERS'PERFORMANCE IN A RAIL SIMULATOR. Journal of human

ergology, 30(1/2), 125-130.

103

[13] Rozporządzenie Ministra Infrastruktury i Rozwoju (2014). nr 1566 z dnia 13 listopada

2014 r. w sprawie ośrodków szkolenia i egzaminowania maszynistów oraz kandydatów

na maszynistów. Dziennik Ustaw Rzeczypospolitej Polskiej.

[14] Scheepmaker, G. M., Goverde, R. M., & Kroon, L. G. (2017). Review of energy-efficient

train control and timetabling. European Journal of Operational Research, 257(2), 355-

376.

[15] Seidel, R. J., & Chatelier, P. R. (Eds.). (2013). Virtual reality, training’s future?:

perspectives on virtual reality and related emerging technologies (Vol. 6). Springer

Science & Business Media.

[16] Specyfikacja istotnych warunków zamówienia dla postępowania prowadzonego w trybie

przetargu na wykonanie i dostawę elektrycznych zespołów trakcyjnych dla województwa

Zachodniopomorskiego (2016), Urząd Marszałkowski Województwa

Zachodniopomorskiego, Szczecin, http://bip.rbip.wzp.pl/sites/bip.wzp.pl/ files/articles/

18.04.16r.siwz.pdf [dostęp: 15.11.2016].

[17] Specyfikacja istotnych warunków zamówienia dla postępowania prowadzonego w trybie

przetargu na wykonanie i dostawę elektrycznych zespołów trakcyjnych dla województwa

Dolnośląskiego (2016), http://www.kolejedolnoslaskie.4bip.pl/index.php?idg=7&id=99&

x=94 [dostęp: 15.11.2016].

[18] Stuart, R. (1996). The design of virtual environments.

[19] Superdata (2016), Virtual Reality Industry Report, https://www.superdataresearch.com/

market-data/virtual-reality-industry-report/ [dostęp: 12.11.2016].

[20] Sutherland, I. E. (1965). The ultimate display. Multimedia: From Wagner to virtual reality.

[21] Urbaniak, M., & Jacyna, M. (2015). Wybrane zagadnienia wielokryterialnej optymalizacji

ruchu kolejowego w aspekcie minimalizacji kosztów. Problemy Kolejnictwa, (169), 61-67.

[22] Vuchic, V. R. (2007). Urban transit systems and technology. John Wiley & Sons.

104

Rozdział IX: Standard LTE jako perspektywa rozwoju technologii GSM-R

mgr inż. Grzegorz Olczyk

Akademia Leona Koźmińskiego, ul. Jagiellońska 55/57, 03 – 301 Warszawa

golczyk@kozminski.edu.pl

STRESZCZENIE

Global System for Mobile Communications-Railway – GSM-R jest standardem

telekomunikacyjnym opierającym się na transmisji głosu i danych w sieciach kolejowych

i wykorzystywanym obecnie w większości krajów na świecie. GSM-R oraz ETCS stanowią

integralną część systemu ERTMS, który zastępuje istniejącą do tej pory analogową

technologię sygnalizacji na kolei. Istnieje niewiele publikacji i literatury podejmującej próby

przeprowadzenia studium na temat rozwoju systemu GSM-R w Polsce. O ile istnieją badania

przeprowadzane głównie w krajach skandynawskich i azjatyckich, o tyle w Polsce poza

nielicznymi publikacjami zajmującymi się problematyką wpływu działania sieci komórkowych

działających komercyjnie na system GSM-R, badania na temat przyszłości GSM-R są

zaniedbane. W niniejszym artykule przedstawiony jest zarys koncepcji konwergencji sieci

GSM-R i LTE poprzez możliwość zastosowania technologii CSFB (Circuit Switch Fall Back)

w transmisji głosu np. pomiędzy maszynistami a personelem utrzymania tj. dyspozytorami.

W tym celu, w pierwszej części tekstu przedstawiony jest ogólny schemat działania sieci

GSM-R oraz LTE z wyróżnieniem technologii transferu głosu. W drugiej, opisane są

wymagania mechanizmu QoS (Quality of Service) podczas zestawiania połączenia

głosowego zgodnie z technologią GSM-R oraz LTE. Ostatnia część przedstawia założenia

projektu badawczego, którego głównym celem jest zaprezentowanie perspektywy

przeprowadzenia badań empirycznych na polskich odcinkach linii kolejowych już

wykorzystujących technologię GSM-R.

Słowa kluczowe: GSM-R, LTE, CSFB, QoS, 3GPP

ABSTRACT

Global System for Mobile Communications-Railway – GSM-R is a

telecommunications standard which is based on the transmission of voice and data in railway

networks, and currently employed in most countries in the world. GSM-R and ETCS are an

integral part of ERTMS, which supersedes analog signaling technology on the railway. There

exists few publications and literature attempting to conduct a development study on the

GSM-R system in Poland. Apart from a few publications dealing with the impact issue of the

commercially operating networks on system GSM-R, the studies on the future of the GSM-R

are neglected. This article presents an outline the concept of convergence GSM-R and LTE

technology through its support for CSFB in voice transmission, e.g. between drivers and

maintenance personnel, i.e. dispatchers. For this purpose, the first part of the text presents a

general flow chart of GSM-R and LTE with distinction of technology transfer voice. In the

second, the requirements of QoS during a call connection with the technology of the GSM-R

and LTE are exhibited. The last part presents the assumptions of the research project,

105

whose main objective is to present the perspective of empirical research on the Polish

sections of railway lines already using technology GSM-R.

Keywords: GSM-R, LTE, CSFB, QoS, 3GPP

1. WSTĘP

Obecnie można zaobserwować w literaturze trend świadczący o tym, że technologia

LTE [1] może zastąpić istniejącą infrastrukturę GSM-R [2],[3],[4],[5]. W przeprowadzonych

analizach widać, że takie uwarunkowania jak racjonalność wykorzystania zasobów

sieciowych, ekonomiczny charakter obsługi i utrzymania sieci LTE w porównaniu ze

starzejącą się już technologią GSM-R stanowią silny argument w rozważaniach nad

alternatywą dla istniejących systemów wdrożonych w transporcie kolejowym. Znajduje się

wtedy przestrzeń, którą można uzupełnić przeprowadzając wstępne analizy możliwości

rozbudowy sieci z wykorzystaniem najnowocześniejszej technologii LTE. W Polsce usługi

sieci LTE świadczone są przez wszystkich operatorów i zakładają dostępność dla większości

populacji w kraju. Założeniem artykułu jest sprawdzenie możliwości zastosowania metody

transmisji głosu w oparciu o zasoby sieci LTE oraz GSM-R. Jednocześnie w oparciu

o wymagania QoS, zaprezentowanie rozwiązania, które może stanowić ciekawą alternatywę

podczas podejmowania decyzji o rozbudowie istniejących sieci GSM-R. W rezultacie

zaproponowanie modelu badawczego, którego celem będzie wykonanie kolejnych analiz

QoS. W związku z powyższym, pierwsza część opracowania zawiera zarys systemu GSM-R

i jego wymagań QoS. W drugiej części, zgodnie z wymogami 3GPP znajduje się schemat

wymiany wiadomości sygnalizacyjnych podczas zestawiania połączenia głosowego

w procedurze CSFB oraz VoLTE, jako alternatywy realizacji połączeń głosowych w sieciach

LTE. Natomiast w trzeciej części zaprezentowane są i opisane przykładowe reprezentacje

wymiany wiadomości sygnalizacyjnych z wykorzystaniem dwóch różnych chipsetów,

a w ostatniej części, poza wnioskami, znajdują się własności modelu badawczego do

dalszych analiz.

2. GSM-R

W 1992 roku UIC (International Union of Railways) rozpoczęło projekt integracji

systemów komunikacji na kolei. Głównym celem był stworzenie funkcjonalności i wymagań

technicznych, które poprzez sieć mobilną wypełniałyby potrzeby operacyjności wykraczające

poza granice jednego operatora. W rezultacie prac nad projektem powstały dwie grupy

robocze, które opracowały podstawy działania nowego systemu opisane w dokumentach

SRS (System Requirement Specification) oraz FRS (Functional Requirement Specification)

[6],[7],[8]. Przemysł związany z komunikacją kolejową używa bezprzewodowych systemów

komunikacji od wielu lat, a większość operatorów linii kolejowych rozwinęło sieć GSM-R

zarówno w celu komunikacji głosowej oraz jako platforma sygnalizacji pomiędzy

maszynistami a kontrolerami ruchu, jako element systemu ETCS level 2 (European Train

Control System) [9]. Kluczowe dla opisywanego podejścia staje się uwzględnienie systemu

sygnalizacji ETCS, które zapewnia spełnienie wszystkich wymagań dotyczących sterowania

ruchem pociągów oraz komunikacji pomiędzy nimi oraz dyspozytorem. ETCS obok GSM-R

jest centralną częścią systemu ERTMS(Rail Traffic Management System) i dostarczając

w czasie rzeczywistym informacje dla kontrolerów ruchu oraz maszynistów zwiększa

elastyczność zarządzania ruchem w porównaniu do sieci analogowych. GSM-R jest oparta

na drugiej generacji (2G) technologii telekomunikacyjnej GSM oraz na dwóch projektach

zwanych EIRENE (European Integrated Radio Enhanced Network) oraz MORANE (Mobile

106

Oriented Radio Network). Funkcjonalność systemu GSM-R jest taka sama jak sieć GSM

oraz posiada podobną infrastrukturę sieciową, choć bogatszą o dedykowane usługi takie na

przykład jak adresowanie funkcyjne, czy wywołania grupowe przy połączeniach głosowych

[10]. Najważniejszą różnicą pomiędzy systemami GSM i GSM-R są przedziały częstotliwości,

na których działają urządzenia. GSM-R jest obsługiwane w dedykowanym kanale

o szerokości 4MHz (876-880 MHz „w górę” oraz 921-925 MHz „w dół”) [7]. Częstotliwości te

zarezerwowane są dla linii kolejowych w całej Unii Europejskiej, co efektywnie wpływa na

interoperacyjność sieci [11]. Architektura całego systemu GSM-R składa się z trzech

podsystemów, pierwszy z nich: BSS (Base Station Subsystem), w którego skład wchodzą

takie elementy jak sterowniki stacji bazowych BSC (Base Station Controler) oraz stacje

bazowe BTS (Base Transceiver Station), drugi system to CN (Core Network), w którym

znajdują się centrale MSC (Mobile Switching Center), VLR (Visitor Location Register), baza

usług i rejestry użytkowników HLR (Home Location Register), trzeci podsystem to strefa

użytkownika sieci, czyli terminal mobilny oraz urządzenia sterujące w przypadku ETCS. Sieć

GSM-R różni się od komercyjnej sieci GSM tym tylko, że w tej pierwszej można odnaleźć

dodatkowy moduł zintegrowany z MSC i odpowiedzialny za wywołania i połączenia głosowe

w obrębie grup użytkowników GCR (Group Call Register) [10], [11]. Zastosowanie

dodatkowych funkcjonalności, które odróżniają sieć dedykowaną na potrzeby transportu

kolejowego GSM-R od GSM oraz szczególne wymogi związane z bezpieczeństwem

i niezawodnością sieci telekomunikacyjnej spowodowało potrzebę specyfikacji parametrów

QoS (Quality of Service). Wymagania QoS dla połączeń głosowych w GSM-R opisane

w procedurze [12] przedstawia Tabela 1.

Tabela1. Parametry QoS dla GSM-R

Parametry QoS Wartość

Opóźnienie podczas zestawiania połączeń

wychodzących

< 8.5s (95%), ≤ 10s (100%)

Współczynnik błędów w zestawianiu

połączeń

< 0,01

Maksymalne opóźnienie w transferze

danych w blokach 30B

≤ 0.5s (99%)

Współczynnik zerwanych połączeń ≤ 0,01/h

Okres interferencji w transmisji < 0.8s (95%), < 1s (99%)

Okres transmisji bez błędów > 20s (95%), > 7s(99%)

Opóźnienie rejestracji do sieci ≤ 30s (95%), ≤ 35s (99%), ≤ 40s (100%)

Na potrzeby tego opracowania oraz ograniczenia w dostępności danych

empirycznych wybrane zostały trzy parametry: opóźnienie połączeń, współczynnik błędów

w zestawianiu połączeń oraz współczynnik zerwanych połączeń. Wyniki przeprowadzonych

testów wykorzystujących rozwiązanie CSFB opisane poniżej, przedstawione są w dalszej

części.

107

3. CSFB – METODA LTE

3.1. Technologia LTE

LTE jest czwartą generacją (4G) sieci telekomunikacyjnej opartej na protokole

internetowym (IP) [13]. Głównymi elementami sieci są E-UTRAN, w którym zawarte są stacje

bazowe eNodeB (BTS w systemie GSM) oraz sieć szkieletowa EPC (Evolved Packet Core)

składająca się z modułów - między innymi z MME, S-GW (odpowiednio: MSC i BSC w GSM)

oraz HSS (odpowiednik HLR w GSM), a całość tworzy system EPS (Evolved Packet System)

[14]. W celu ograniczenia kosztów oraz zwiększenia efektywności wykorzystania łącz

sygnalizacji, w tym opóźnień w sygnałach, sieć LTE posiada mniejszą ilość węzłów

logicznych w porównaniu z GSM. Szczególnym przypadkiem usług wykorzystywanych

w sieciach LTE jest transmisja głosu. W sieciach GSM połączenia głosowe przenoszone są

poprzez technologię komutacji łącz (CS - Circuit Switch), czyli węzły MSC, natomiast w LTE

transmisja odbywa się po łączach IP, jako usługa VoLTE (Voice over LTE). Dlatego też,

kiedy połączenia są wykonywane z sieci LTE do technologii 2G i 3G (i w odwrotnym

kierunku) mogą występować problemy z ich komutacją. Analogicznie rzecz może mieć

miejsce dla technologii GSM-R. W celu rozwiązania problemów na interfejsie różnych

technologii wprowadzono metodę CSFB.

3.2. Połączenia głosowe z wykorzystaniem procedury CSFB

CSFB (Circuit Switch Fall Back) umożliwia przydzielenie usługi głosu poprzez

ponowne wykorzystanie infrastruktury CS, gdy urządzenie mobilne jest obsługiwane przez

sieć LTE (E-UTRAN). Metoda sprawia, że podczas inicjowania albo odbierania połączenia

głosowego terminal połączony do sieci LTE jest automatycznie przełączany do sieci 2G lub

3G pod warunkiem, że zasięg sieci E-UTRAN pokrywa się z zasięgiem sieci 2G/3G [15].

W tym przypadku brana pod uwagę jest sieć 2G, czyli GSM (GSM-R). Na Rys.1

przedstawiono przykładową architekturę sieci LTE, w której przykładowo urządzenie mobilne

jest scharakteryzowane i umieszczone w pojeździe kolejowym i poprzez interfejsy radiowe

Uu, Um oraz LTE-Uu połączone z siecią LTE, GSM-R lub UTRAN (3G).

Rys.1. Architektura sieci LTE dla CSFB [16]

Procedura zestawiania połączenia z wykorzystaniem metody CSFB zawiera w sobie

zastosowanie się do reguł przedstawionych w specyfikacji 3GPP [15], w których uwzględnia

108

się parametry transmisji zawierającej protokoły sygnalizacyjne pomiędzy wszystkimi

elementami schematu sieci przedstawionym powyżej. Wymiana wiadomości

sygnalizacyjnych w procedurze CSFB jest zobrazowana na schemacie (Rys.2.). Brakuje

w polskiej literaturze odpowiedników terminologii użytej na tym rysunku, dlatego tworzenie

nowych pojęć oraz opisywanie wszystkich procesów wybiega poza cel niniejszego artykułu.

Wobec powyższego skupiona będzie uwaga na kluczowych wiadomościach, takich jak:

1a-1b. Urządzenie mobilne (w sieci LTE) wysyła do sieci poprzez interfejs S1 wiadomość

Extended Service Request, która zawiera znacznik CSFB – na jego podstawie MME zleca

wykonanie procedury CSFB.

2. Stacja eNodeB może (w przypadku CSFB do 2G) zlecić wykonanie lub pobrać pomiary

przez urządzenie mobilne w celu wyboru (przez eNodeB) najlepszego pod względem

poziomu sygnału BTS.

3a.-3b.-4. Po wybraniu najlepszego BTS, do którego skierowane zostanie urządzenie

mobilne sieć wysyła wiadomość RRC Connection Release z informacją (release with

redirection), na jaką częstotliwość/BTS (z przedziału zarezerwowanego dla GSM-R) ma

zostać przeprowadzone przekierowanie.

[...] 10. Z chwilą, kiedy urządzenie mobilne jest już zarejestrowane do sieci 2G/3G (po

udanej procedurze Location Area Update) wykonuje inicjację połączenia wychodzącego MO

(Mobile Originating) zgodnie z procedurą w sieci 2G/3G [17].

Rys.2.Schemat wymiany wiadomości podczas zestawiania połączenia CSFB [15]

109

3.3. Połączenia głosowe z wykorzystaniem procedury VoLTE

Alternatywą dla CSFB dla połączeń głosowych z wykorzystaniem sieci LTE jest

metoda VoLTE.Voice over LTE będąca standardem, który został wprowadzony w celu

realizacji usług połączeń głosowych przy wykorzystaniu zasobów sieci IP, których nośnikiem

jest sieć LTE. W oparciu o standard IMS (IP Multimedia Subsystem), który jest dedykowany

do sieci IP wprowadzono specyfikację usługi VoLTE [18], [19]. W porównaniu z sieciami 2G

i 3G, w VoLTE efektywność wykorzystania zasobów sieciowych (szersze pasmo

częstotliwości nośnej) [20] oraz jakości transmisji głosu (kodowanie AMR-WB) [21] jest

nieporównywalnie wydajne i racjonalne pod kątem kosztów infrastruktury sieciowej.

W przypadku zastosowania usługi VoLTE dla sieci kolejowych, twierdzi się, że pod

względem rozwiązań funkcjonalnych oraz procedur spełniających wymagania QoS

rozwiązanie VoLTE może być silnym kandydatem, jako następca systemu połączeń

głosowych w GSM-R [5]. Dla potrzeb niniejszego artykuły metoda ta nie będzie opisywana,

ponieważ założeniem jest wykorzystanie istniejących zasobów sieciowych GSM-R, które

podczas wykonywania procedury VoLTE nie są zastosowane.

4. ROZWIĄZANIE CSFB dla GSM-R

4.1.Przykładowy scenariusz protokołowy

Każdy obecnie produkowany telefon komórkowy posiada procesor zwany SoC

(System-on-a-Chip) dalej zwany chipsetem, który posiada dwa odrębne systemy komunikacji

oparte na dwóch systemach procesorowych: AP (Application Processor) – odpowiadający za

wykonywanie obliczeń oraz obsługę aplikacji zainstalowanych na telefonie i pozostających

wyłącznie na użytek procesów wewnętrznych w telefonie, natomiast CP (Communication

Processor) [22] odpowiada za protokoły sygnalizacyjne w komunikacji z sieciami

bezprzewodowymi (2G/3G/LTE/Wifi/Bluetooth itp.) oraz obsługę procesów w bezpośrednich

interfejsach z AP, tak jak chipset Snapdragon [23] produkowany przez koncern Qualcomm,

stosowany np. w telefonach Iphone5, albo chipset Exynos [24] produkowany przez

Samsung, np. w telefonach Galaxy S6. Oprogramowanie modułu CP jest ściśle związane

i oparte na wymaganiach specyfikacji technicznych takich jak 3GPP dla sieci komórkowych,

dlatego dla potrzeb analiz będzie wykorzystywana wiedza teoretyczna pochodząca

z publikowanych dokumentów 3GPP oraz doświadczenia w analizach protokołów

sygnalizacyjnych.

Podczas procedury CSFB sieć przekazuje informacje do Ue z komendą release with

redirection, w wiadomości sygnalizacyjnej obsługującej ten proces zawarte są dane na temat

częstotliwości, na którą urządzenie zostanie przekierowane. Informacje, jaka dokładnie

częstotliwość powinna być wybrana, są zapisane w rejestrach eNodeB w procesie

planowania sieci. Procedura CSFB zarówno dla sieci UTRAN oraz GSM jest taka sama.

Urządzenie korzystające z zasobów sieci LTE zostaje przekierowane do sieci GSM poprzez

procedurę zawartą w wiadomości RRC Connection Release. LTE podaje informacje na

temat częstotliwości, jaką ma wybrać urządzenie, następnie używając tych zasobów

poszukuje właściwą (pod względem parametrów jakościowych sygnału) stację bazową, aby

po jej znalezieniu rozpocząć (na podstawie informacji zawartych w SIB – System Information

Block) procedurę przejścia ze stanu jałowego (IDLE) do stanu połączonego (CONNECTED).

Na podstawie wieloletnich doświadczeń w analizie błędów w protokołach

sygnalizacyjnych w różnych interfejsach sieciowych do opisu procedury CSFB, właściwe

110

wydaje się podejście, w którym poddane analizie będą chipsety dwóch różnych

producentów. Forma prezentacji wymiany wiadomości jest bardzo podobna i odpowiada

kryterium przyjętym w specyfikacji 3GPP [15] oraz na Rys.2. Istotnym zastrzeżeniem jest to,

że prezentowana procedura CSFB odnosi się do przekierowania połączenia z systemu LTE

do 3G, zamiast do 2G (GSM). Jest to spowodowane tym, że w obecnie działających sieciach

(w komercyjnych lokalizacjach) rzadko spotykana jest konfiguracja, w której urządzenie

mobilne znajduje się w lokalizacji, gdzie występuje zasięg LTE i 2G (bez 3G).

Uwarunkowanie to jest zaznaczone w ostatniej części opracowania.

4.2. Opóźnienie zestawiania połączeń wychodzących – wyniki dwóch testów

„Opóźnienie zestawiania połączenia” to czas, który jest zdefiniowany pomiędzy

wysłaniem żądania (komenda ATD – AT command Dial), a identyfikacją tego zdarzenia

poprzez wiadomość CONNECT dla połączeń głosowych albo zmianę wartości DCD (Data

Carrier Detect) na „włączone” - dla transmisji danych [12]. W specyfikacji dotyczącej, jakości

transmisji połączeń głosowych i multimedialnych zawarta jest definicja stosowana obecnie

w świecie telekomunikacji bezprzewodowej i określa ona, że czas zestawiania połączenia

jest okresem czasu pomiędzy wysłaniem wiadomości adresowanej, a odbiorem notyfikacji

o połączeniu przychodzącym [25]. Jest to równoznaczne z wysłaniem wiadomości Extended

Service Request (komenda ATD) oraz otrzymaniem wiadomości Alerting. Wiadomość

CONNECT pojawia się w momencie odbioru połączenia przez użytkownika (naciśnięcie

„zielonej słuchawki”), czyli może nastąpić w dowolnej chwili. Z tego względu przyjmuje się,

że rzeczywisty czas (opóźnienia) zestawienia połączenia liczy się od momentu pojawiania

się wiadomości Alerting zgodnie z założeniami wspomnianej specyfikacji. Na Rys. 3 oraz

Rys. 4 czas opóźnienia dla obu chipsetów wynosi odpowiednio t1=5,86s i t2=6,97s.

111

Rys.3. Procedura CSFB (t1), warstwa L3, Exynos

Rys.4. Procedura CSFB (t2), warstwa L3, Snapdragon

Szczegółowe wyniki podane są w Tabeli 2. Zdefiniowany czas zestawiania

połączenia jest równoznaczny z pojęciem “opóźnienia zastawiania połączenia

wychodzącego” stanowiącego element QoS z rozdziału 2 oraz opisany również w [26].

Istniejąca literatura w niewielkim stopniu wyposaża inżynierów w wiedzę dotyczącą

czasów zestawiania połączeń CSFB na podstawie przeprowadzonych testów. Z tego

14:29:26.192 EXTENDED SERVICE REQUEST 14:29:26.192 rrcConnectionRequest 14:29:26.289 rrcConnectionSetup 14:29:26.289 rrcConnectionSetupComplete 14:29:26.292 securityModeCommand 14:29:26.292 securityModeComplete 14:29:26.293 ueCapabilityEnquiry 14:29:26.293 ueCapabilityInformation 14:29:26.703 rrcConnectionRelease redirectedCarrierInfo: utra-FDD utra-FDD: 10688 14:29:26.850 CM SERVICE REQUEST 14:29:27.041 rrcConnectionRequest 14:29:27.141 rrcConnectionSetup 14:29:27.346 rrcConnectionSetupComplete 14:29:27.648 securityModeCommand 14:29:27.650 securityModeComplete 14:29:27.650 ROUTING AREA UPDATE REQUEST 14:29:27.747 SETUP 14:29:28.142 CALL PROCEEDING 14:29:32.053 ROUTING AREA UPDATE ACCEPT 14:29:32.053 ROUTING AREA UPDATE COMPLETE 14:29:32.053 ALERTING 14:29:33.876 CONNECT 14:29:33.876 CONNECT ACKNOWLEDGE 14:29:36.982 DISCONNECT LTE, 3G RAT

04:35:43.874 Extended service request Msg service_type = 0 (0x0) (mobile originating CS fallback) 04:35:45.358 CCCH UL/RRC Connection Request 04:35:45.575 CCCH DL/RRC Connection Setup 04:35:45.698 DCCH UL/RRC Connection Setup Complete 04:35:45.700 MM/Location Updating Request 04:35:45.700 GMM/Routing Area Update Request 04:35:46.010 MM/Identity Request 04:35:46.011 MM/Identity Response 04:35:46.120 GMM/Authentication And Ciphering Request 04:35:46.365 GMM/Authentication And Ciphering Response 04:35:46.651 MM/Authentication Request 04:35:46.741 GMM/Routing Area Update Accept 04:35:46.908 MM/Authentication Response 04:35:47.171 MM/Identity Request 04:35:47.171 MM/Identity Response 04:35:48.271 MM/Location Updating Accept 04:35:48.272 MM/TMSI Reallocation Complete 04:35:48.273 MM/CM Service Request 04:35:48.390 MM/CM Service Accept 04:35:48.391 CC/Setup 04:35:48.701 CC/Call Proceeding 04:35:48.721 CC/Facility 04:35:50.845 CC/Alerting 04:35:50.886 CC/Connect 04:35:50.888 CC/Connect Acknowledge 04:35:58.330 CC/Disconnect LTE, 3G RAT

112

powodu dane empiryczne oparte są na specyfikacjach pochodzących od producenta

chipsetu Snapdragon firmy Qualcomm [27] oraz na podstawie [28]. Średnie czasy ze

specyfikacji przedstawione są w Tabela 2.

Tabela 2. Średnie czasy zestawiania połączeń CSFB

Rozwiązanie CSFB do 2G (GSM-R) CSFB do 3G (UMTS)

QualcommSnapdragon [6] ~5,9s ~5,1s

Samsung Galaxy SIII LTE [7] ~5,3s ~4,7s

Na podstawie przyjętych założeń przeprowadzono testy połączeń głosowych

w Instytucie R&D Samsung Polska z wykorzystaniem chipsetu Exynosoraz chipsetu

Snapdragon. W przeprowadzonych testach połączeń, w warunkach przemieszczania się (2h

jazdy samochodem w otoczeniu miejskim i wykonanie 100 prób połączeń wychodzących,

operator T-Mobile Polska) z wykorzystaniem dwóch modeli telefonów, z chipsetami

opisanymi powyżej uzyskano następujące rezultaty:

- średni czas opóźnienia zestawienia połączenia CSFB do 3G wyniósł odpowiednio t1=6,67s

dla Exynos i t2=7,01s dla Snapdragon;

- ilość połączeń nieudanych (współczynnik błędów w zestawianiu połączeń < 0,01) wyniósł 0;

- ilość połączeń zestawionych i niezerwanych (współczynnik zerwanych połączeń≤ 0,01/h)

wyniósł 0.

5. MODEL BADAWCZY

Obecnie sieć GSM-R w Polsce jest częściowo zbudowana i w pełni funkcjonuje na

przykład na odcinku E65 (Warszawa – Gdynia) oraz E20 (Kunowice – Terespol) [29]. W celu

przeprowadzenia analiz i odpowiedzenia na pytanie, w jaki sposób sieć LTE może zastąpić

GSM-R, należy wybrać takie lokalizacje, w których zasięg LTE na odcinkach linii kolejowych

zapewnia pełne pokrycie. Takich miejsc w kraju jest niewiele, dlatego dane empiryczne

z tych lokalizacji będą stanowić uzupełnienie tych przeprowadzonych w krajach

skandynawskich [5],[30],[31]. Na podstawie przeprowadzonych wyżej analiz można

zbudować model badawczy, który będzie stanowić podstawę do rozstrzygnięcia następującej

hipotezy: Metoda CSFB spełnia wymagania QoS dotyczące połączeń w GSM-R. W tym celu

wykorzystany powinien zostać plan badawczy zawierający następujące założenia:

- wykonanie testów połączeń głosowych oraz transmisji danych w warunkach terenowych,

w których przewiduje się realizację 100 prób połączeń wychodzących w trybie

przemieszczania się,

- lokalizacje powinny być dobrane w taki sposób, aby umożliwić spełnienie warunków

dostępności, na całym badanym odcinku zasięgu zarówno sieci LTE, jak i GSM-R,

- do testów powinny być użyte komercyjne telefony komórkowe, których moduły

komunikacyjne CP są, co najmniej tej samej klasy jak te użyte w próbach opisanych

powyżej,

113

- testy połączeń powinny być wykonywane w warunkach, gdzie urządzenie mobilne znajduje

się w lokalizacji, w której występuje zasięg tylko dwóch sieci: LTE i GSM,

- sieć komercyjna powinna mieć zaimplementowaną konfigurację eNodeB uwzględniającą

zasoby częstotliwościowe GSM-R, czyli zakres przedziałów i ich wartości powinien zostać

zapisany do rejestrów eNodeB, MME.

5.1.Poglądowy schemat pomiarowy

Na Rys. 5 przedstawiony został przykładowy model strukturalny zawierający schemat

sieci oraz umiejscowienie elementów pomiarowych. Składa się z podzespołów istniejącej

infrastruktury sieci kolejowej GSM-R operatora PKP PLK oraz elementów sieci dostępowej

LTE operatora T-Mobile Polska. Odcinek pomiarowy, to ok. 40km fragment trasy E65

zaczynający się w okolicach Pruszcza Gdańskiego (A), a kończący się na stacji w Gdyni (B).

Spełnia dwa przedstawione wcześniej warunki, czyli zapewnia zasięg sieci LTE – dane

zebrane na podstawie wewnętrznych systemów pomiarowych operatora T-Mobile oraz

zasięgu sieci GSM-R.

Rys.5. Schemat pomiarowy modelu badawczego [33],[34]

W celu przeprowadzenia testów połączeń głosowych, terminal mobilny oraz

urządzenia tworzące „moduł pomiarowy w kabinie” mogą znajdować się wewnątrz składu,

który jest używany do regularnych połączeń pasażerskich PKP. Optymalnym rozwiązaniem

jest wyniesienie końcowej części systemu radiowego (terminal mobilny) na zewnątrz składu

w celu uzyskania najlepszych warunków radiowych (najlepszy sygnał liczony w dBm).

W opisanych testach, w punkcie 4.2. terminal mobilny był na stałe zamontowany na szybach

okiennych przemieszczającego się samochodu testowego, dlatego to rozwiązanie również

114

może być brane pod uwagę. Wymiana wiadomości sygnalizacyjnych, czyli pomiar czasu

opóźnienia zestawiania połączenia wykonać można poprzez analizę danych protokołowych

zebranych podczas wykonywania prób połączeń na odcinku linii kolejowej.

7. WNIOSKI

Przedstawione rozwiązanie może stanowić interesującą alternatywę w przypadku

rozważań na temat rozwoju sieci GSM-R w kierunku LTE. Teoretycznie można przyjąć, że

podczas wymiany infrastruktury sieciowej, z GSM na LTE, w tzw. okresie przejściowym

(w przypadku sieci komercyjnych okres przejścia z sieci 2G do LTE to okres kilku lat) można

wykorzystywać dotychczasowe zasoby sieciowe GSM-R równocześnie z istniejącą siecią

komercyjną lub nową siecią zbudowaną i dedykowaną tylko do celów komunikacji kolejowej.

Ponadto, systemy protokołowe oparte na specyfikacji 3GPP dają możliwości

projektowania sieci zgodnie z ich wymaganiami, ale również pozwalają na wprowadzanie

usprawnień i dodatkowych funkcjonalności w sygnalizacji 3GPP. Z tego przywileju często

korzystają producenci terminali mobilnych (np. Samsung, Apple), sprzętu do infrastruktury

sieciowej (np. Ericsson, Nokia) oraz operatorzy telekomunikacyjni (np. T-Mobile, Orange),

którzy na podstawie patentów oraz alternatywnych sposobów wykorzystania tych samych

zasobów sieci sygnalizacyjnej optymalizują procedury. Charakterystyka sieci GSM-R,

w której nie istnieją złożone algorytmy planowania zasobów (np. mniejsza ilość relacji

sąsiedzkich na stacjach BTS) może przyczynić się do zastosowania bardziej „sztywnego”

definiowania procedur wymiany wiadomości sygnalizacyjnych, w tym przypadku czas

wykonania procedury CSFB może być skrócony na przykład drogą wyeliminowania operacji

w trybie LAU/RAU albo realizacji uproszczonej komendy Release with Redirection, gdzie

częstotliwości mogą być trwale zdefiniowane. Dzięki takim rozwiązaniom można uzyskać

cenne sekundy np. w operacji „opóźnienia połączenia” i oddalić się od progów przyjętych

w wymogach QoS.

Technologia GSM starzeje się, szczególnie w obszarze rynku telekomunikacyjnego,

czego pierwsze symptomy można dostrzec w USA, gdzie operator AT&T z końcem 2016

roku wyłącza całkowicie sieć GSM [32], natomiast w sektorze kolejowym cykl życia produktu,

jakim jest GSM-R biegnie według innych uwarunkowań. Przyjmuje się, że do roku 2025 sieć

GSM-R będzie wspierana i utrzymywana przez operatorów [9],[30], a w niektórych krajach,

na przykład w Polsce jest wciąż na etapie rozbudowywania, dlatego istnieje przestrzeń

czasowa oraz zasobowa, aby przeprowadzać więcej badań nad wykorzystaniem sieci LTE

w transporcie kolejowym.

115

LITERATURA

[1] ETSI, ETSI TR 125 913 V8.0.0, Requirements for Evolved UTRA (E-UTRA) and

Evolved UTRAN (EUTRAN), 2009.

[2] K. Guan, Z. Zhong, B. Ai, Assessment of LTE-R Using High Speed Railway Channel

Model,” w: Communications and Mobile Computing (CMC), 2011 Third International

Conference.

[3] F.J. Martin-Vega, I.M. Delgado-Luque, F. Blanquez-Casado i in., LTE performance

over high speed railway channel, 2013, IEEE.

[4] A. D. Zayas, C. A. G. Perez P. M. Gomez, Third-generation partnership project

standards: For delivery of critical communications for railways, IEEE, 2014.

[5] A. Sniady, M. Sonderskov, J. Soler, VoLTE Performance in Railway Scenarios, 2015,

IEEE.

[6] L. Pushparatnam, T. Taylor., GSM-R Implementation and Procurement Guide V 1.0,

2009, UIC ISBN: 978-2.

[7] EIRENE, GSM-R Operators Group, System Requirements Specification ver. 15,

2014, str. 36.

[8] EIRENE, GSM-R Operators Group, Functional Requirements Specification ver. 7.4.0,

2014.

[9] A. Bertout, E. Bernard, Next Generation of Railways and Metros Wireless

Communication Systems, 2012, ASPECT, Institution of Railways Signal Engineers.

[10] I. Ljubic, D. Simunic, Advanced Speech Call Items for GSM-Railway, 2009, IEEE.

[11] A. Sniady, J. Soler, An overview of GSM-R technology and its shortcomings, 2012,

IEEE, str. 627.

[12] ERTMS, “SUBSET-093: GSM-R Interfaces; Class 1 requirements”, 2005, str. 14.

[13] S.Sesia, I.Toufik, M.Baker, LTE. The UMTS Long Term Evolution, 2009, Wiley.

[14] C.Cox, An Introduction to LTE, 2012, Wiley.

[15] 3GPP, 3GPP TS 23.272 V10.3.1, Circuit Switched (CS) fallback in Evolved Packet

System (EPS), 2011, str. 25.

[16] C. Gessner, O. Gerlach, Voice and SMS in LTE, 2011, Rohde&Schwarz, str. 5.

[17] 3GPP, 3GPP TS 32.407 V10.0.0, Core Network (CN) Circuit Switched (CS) domain,

2010, str. 15.

[18] GSMA, IMS Profile for Voice and SMS ver. 7.0, 2013.

[19] M.Poikselka, H. Holma, J.Hondistoi in., Voice Over LTE, 2012, Wiley.

[20] P.Mogensen, W.Na, I.Z. Kovacs i in. LTE capacity compared to the Shannon bound,

2007, IEEE 65th Vehicular Technology Conference-VTC2007-Spring.

[21] 3GPP, 3GPP TS 26.190 V1.0.0, AMR Wideband speech codec, 2000, str. 14.

[22] W. Badawy, G.A. Julien, System-on-Chip for Real-Time Applications, 2002, Springer

[23] https://www.qualcomm.com/products/snapdragon - dostęp 11.2016.

[24] http://www.samsung.com/semiconductor/minisite/Exynos/w/ - dostęp 11.2016.

[25] ETSI TS 102 250-2 V2.2.1, Speech and multimedia Transmission Quality (STQ),

2011.

[26] Systemics-PAB, Raport z badania porównawczego wartości wskaźników jakości

usług w sieciach ruchomych przedsiębiorców telekomunikacyjnych w Polsce,

Załącznik 3, 2015, UKE, str.12.

[27] Global Mobile Suppliers Association – Qualcomm & Ericsson, Circuit-switch fallback,

2013, https://www.qualcomm.com/documents/circuit-switched-fallback-first-phase-

voice-evolution-mobile-lte-devices.

116

[28] A. Tekovic, I.Pesut, Z.Moric, Voice Service in an LTE Network-CSFB, 2013, ELMAR,

2013 55th International Symposium, IEEE.

[29] http://radiotech.pl/aktualnosci/z-kraju/1392-dalsza-ekspnasja-gsm-r-w-polsce.html -

dostęp 11.2016.

[30] S. Amundsen, Future Rail Communication – Implementation Scenarios for LTE, 2013,

Norwegian University of Science and Technology.

[31] G. Lindstrom, Is GSM-R the limiting factor for the ERTMS system capacity, 2012,

KTH Railway Group.

[32] https://www.att.com/esupport/article.html#!/wireless/KM1084805 - dostęp: 11.2016.

[33] S. Ruesche, J. Steuer, K.Jobmann, The European Switch. A Packet-Switched

Approach to a Train Control System, 2008, IEEE, str. 39.

[34] M. Sauter, From GSM To LTE. An Introduction to mobile networks and mobile

broadband, Wiley, str. 208

117

Rozdział X: Metody komunikowania stanów afektywnych w urządzeniach

mobilnych

Jakub Trojanowski(1), Michał Folwarczny(1) , Piotr Hrebieniuk(1), Remigiusz Szczepanowski(1)

(1) Uniwersytet SWPS Humanistycznospołeczny, II Wydział Psychologii we Wrocławiu

Email: jtrojanowski@st.swps.edu.pl, ffmichal@gmail.com, piotr.hrebieniuk@gmail.com

rszczepanowski@swps.edu.pl

Abstract

W dobie komunikacji mobilnej za pomocą smartfonów, komunikatorów internetowych, czy

smsów odczytanie stanu afektywnego interlokutora stanowi nie lada wyzwanie, będąc

przyczyną nieporozumień, błędnej interpretacji afektywnej rozmówcy lub też braku

zrozumienia. Odczuwane emocje przez człowieka w tego typu interakcjach społecznych

manifestują się poprzez ciało w formie gestów, mimiki, mikromimiki, czy też napięcia

mięśniowego. Sygnały te pełnią nie tylko funkcję podstawowego źródła informacji o stanie

afektywnym jednostki, ale usprawniają, czy wręcz umożliwiają komunikację międzyludzką.

W naszych badaniach poszukaliśmy sposobów kodowania emocji w komunikacji mobilnej na

poziomie gestów wywoływanych podczas spostrzegania bodźców afektywnych. Do

rejestrowania znaków afektywnych użyto ekranu dotykowego telefonu typu smartfon ze

specjalnie przygotowanym oprogramowaniem, mierzącym kluczowe składowe gestów,

wykonywanych na ekranie dotykowym, będących motoryczną odpowiedzią na bodziec

afektywny o określonym ładunku pobudzenia oraz znaku. W badaniach wykazano istotne

zmiany początkowej siły nacisku w funkcji spostrzeganej emocji, sugerujące, że wyższe

pobudzenie może skutkować silniejszą tendencją do powstrzymywania się od wykonania

danego gestu. Wykazano również, że wrażenia przyjemności/przykrości spostrzeganej

emocji istotnie zmieniają trajektorię wykonywanych gestów w kierunku wertykalnym – wzorce

dla negatywnych emocji rejestrowano w górnych częściach ekranu, zaś wzorce odpowiedzi

dla pozytywnych emocji obserwowano przy ruchach w dolnych częściach ekranu.

Słowa kluczowe: komunikacja, stan afektywny, urządzenia mobilne, smartfon

Keywords: communication, affective state, mobile devices, smartphone

1. WSTĘP

Liczba użytkowników smartfonów w 2016 roku szacowana jest na ponad 2 miliardy.

W 2014r. było ich 1,5 miliarda zaś do 2019r. szacuje się wzrost sięgający około 2,7 miliarda

użytkowników [1]. Co więcej, w krajach rozwiniętych i rozwijających się, odsetek osób

korzystających ze smartfonów oscyluje w granicach 90% populacji tych krajów. Przykładowo,

w przedziale wiekowym 18-34 w Niemczech i Stanach Zjednoczonych odsetek ten wynosi

92%, a we Francji szacuje się go na około 85 % [2].

Technologia cały czas rozwija się, a urządzenia mobilne stają się coraz bardziej

popularne, wypełniając niemal każdą z przestrzeni życiowych człowieka i opanowując nowe.

Dostępność i powszechność urządzeń mobilnych, nieograniczony dostęp do sieci zmienia

sposoby komunikowania się człowieka. Tam, gdzie kiedyś potrzebna była rozmowa w cztery

oczy, teraz wystarczy wiadomość tekstowa lub e-mail. Z jednego punktu widzenia ułatwia to

118

kontakt, czyni go sprawniejszym, dostępnym o dowolnej porze. Z drugiej zaś strony

powoduje, że nie mamy bezpośredniej styczności z naszym interlokutorem. W takich

warunkach nie jesteśmy w stanie wnioskować z mimiki, tonu głosu, postaw o emocjach

rozmówcy, jak również trudno nam osobiście wyrażać emocje, zwłaszcza jeśli mają są one

tak subtelny charakter. Dlatego pojawia się pytanie, czy dysponując dzisiejszymi zdobyczami

technologicznymi możemy taki stan rzeczy udoskonalić? Czy nowoczesna technologia może

usprawnić komunikację i uczynić ją bardziej czytelną, a tym samym obiektywną? Uważamy,

że tak.

2. Istniejące mobile systemy komunikowania stanów afektywnych

W przypadku komunikacji afektywnej w urządzeniach mobilnych przykładem

rozwiązania, w którym integruje się pomiar obiektywnych biomarkerów oraz subiektywne

odczucia użytkowników jest system zaproponowany przez Fagerberg i współpracowników

[6]. System kodowania afektywnego zaimplementowano w telefonie komórkowym

SonyEricsson P800, w którym przesyłanie informacji tekstowych SMS było uzupełnione

o treść afektywną. Użytkownicy systemu proszeni byli o subiektywne wyrażanie treści emocji

poprzez ruch pióra cyfrowego na ekranie dotykowym. W systemie przyjęto założenie

ucieleśnienia emocji w postaci wykonywanych gestów, tzn. że proces komunikowania afektu

odnosi się do analizy wykonywanych gestów. W szczególności badacze zaimplementowali

w systemie kodowanie emocji w oparciu o kształt oraz siłę wykonywanych gestów za

pomocą ruchu pióra cyfrowego, które odnosiły się w sposób dyskretny do stanów

afektywnych takich jak: podniecenie, złość, obawa–zaskoczenie, zaskoczenie–

zainteresowanie, duma, satysfakcja, smutek, stan zakochania. Założone odczucia

użytkowników, odniesione do gestów w postaci charakterystycznych ruchów oraz

związanego z nim wysiłku, wytypowano na bazie analizy zapisów wideo aktora,

odgrywającego gesty, odpowiadające określonemu stanowi afektywnemu. Przykładowo,

w systemie emocję złości zdefiniowano jako ruchy o dużej rozpiętości, narastające

i nasilające się. Ostatecznie użytkownik przed wysłaniem komunikatu sms dostosowywał

swój stan afektywny do ruchomej, kolorowej animacji, wyświetlanej w tle przesyłanego

komunikatu.

W systemie podczas kodowania stanów afektywnych wykorzystano zarówno

podejście subiektywne (interpretacja gestów), jak i obiektywne do emocji, subiektywne gesty

za pomocą ekranu dotykowego w postaci odpowiedzi nacisku, zmian trajektorii pióra.

Ponieważ rozróżnienie poszczególnych stanów afektywnych w systemie okazało się

niewystarczające. Przykładowo, stwierdzono trudności różnicowania emocji złości

i podniecenia w oparciu o profil ruchu, dlatego wprowadzono dodatkowo pomiar związany

z wykonywanym ruchem, odnoszący się do walencji emocji, tj. wymiaru przyjemność vs.

przykrość. Wydaje się, że trudności w kodowaniu emocji w tym systemie wynikały z dużej

dowolności w doborze symboli komunikacyjnych (predefiniowanych emocji w systemie),

które określone zostały na podstawie badań kwestionariuszowych komunikacji afektywnej,

a nie wynikały z biologicznych zdarzeń organizmu. Dlatego polepszenie przewidywalności

przekazu zostało ostatecznie wsparte poprzez wprowadzenie dodatkowego wymiaru

przyjemności/przykrości odniesionej do wykonywanego gestu. Mimo, że atutem systemu

było uwzględnienie ucieleśnienia emocji poprzez ich wyrażenie wyłącznie za pomocą gestu,

to wydaje się, że rozwiązanie poprzez swoje ograniczenia technologiczne, a także złożony

model kodowania emocji nie weszło do powszechnego użytku.

119

3. Kodowanie stanów afektywnych a model Russella

Zazwyczaj w rozwiązaniach mobilnych i sieciowych wykazuje się, że w systemach

tych liczba stanów afektywnych odbiorcy i nadawcy waha się granicach od 7 do 9 symboli

(patrz poz. [4]). Jednakże można zauważyć, że projektanci w niektórych systemach ignorują

czysto biologiczne sygnały, koncentrując się bardziej na subiektywnym ujęciu przeżywanych

stanów emocjonalnych, towarzyszących procesowi komunikacji, np. stan zaskoczenie-

zainteresowanie może odbiegać od klasycznej typologii emocji. Dlatego w tym miejscu

powstaje pytanie w jaki sposób teoretycznie można zwiększyć efektywność przekazu

w systemach kodowania? Na przykładzie przedstawionego wyżej systemu komunikacji

w wersji mobilnej wynika, że precyzja i efektywność procesu komunikacji poprawia się przy

wykorzystaniu bardziej złożonego modelu emocji. W szczególności w systemie wymiany

informacji afektywnej, zaproponowanego przez Fagerberg i współpracowników [5],

kodowanie emocji wsparto w dużej mierze, interpretując reakcje afektywne oparciu o model

kołowy emocji Russella [6]. Ten model emocji integruje w sobie wiele podejść teoretycznych

do emocji, w tym biologiczną koncepcję emocji, teorie atrybucji, teorie wydawania sądów,

uwzględnia również zachowania celowe. W modelu kołowym Russella emocje

interpretowane są jako kombinacja pobudzenia i przyjemności w dwuwymiarowej

przestrzeni. Na rys.1 przedstawiono graficzną reprezentację modelu Russella, który

odzwierciedla poszczególne stany afektywne. Na osi x wyróżniony jest wymiar walencji,

odpowiednio przykrości (lewa część wykresu) oraz wymiar przyjemności (prawa część

wykresu). Wymiar pobudzenia skalowany jest względem osi y i zgodnie z taką typologią brak

pobudzenia reprezentowany jest przez stany afektywne w dolnej części koła, a stany

afektywne o wysokim pobudzeniu w górnej części wykresu kołowego. Przykładowo, stan

spokoju (uspokojenie) jest wywołany przez stan średniej przyjemności oraz skrajnie niskiego

pobudzenia. Dajmy na to stan zachwytu (podniecenie) powstaje w wyniku pojawienia się

skrajnej przyjemności i silnego pobudzenia. Jak widać zatem, według modelu Russella,

zarysowuje się pewna gradacja stanów afektywnych pod względem wymiarów pobudzenia

i walencji. W ten sposób, bazując na modelu Russella, możemy rozpoznać aż 28 stanów

afektywnych.

120

Rys.1. Model afektu według Russella. Wzdłuż osi poziomej stany afektywne uszeregowano

według wymiarów przykrości (lewa część wykresu) oraz przyjemności (prawa część

wykresu). Wymiar pionowy skaluje emocje względem pobudzenia: brak pobudzenia

reprezentowany jest przez stany afektywne w dolnej części koła, a stany afektywne

o wysokim pobudzeniu w górnej części wykresu kołowego. Źródło: opracowanie na

podstawie Russella [3].

Model afektu wg Russella [3] potwierdzono w licznych badaniach psychologicznych.

Przykładowo, badania międzykulturowe modelu wykazały między innymi, że założona

kategoryzacja stanów afektywnych ma zasięg ogólnoeuropejski – badania przeprowadzono

między innymi w Polsce, Anglii, Estonii, Grecji [6]. Co więcej, liczne badania z obszaru

badań mózgu, np. neuroobrazowanie fMRI (czynnościowe obrazowanie aktywności

neuronalnej mózgu za pomocą rezonansu magnetycznego), pokazują, że model Russella

ma też sens biologiczny, gdyż przetwarzanie informacji afektywnej na wymiarze

przyjemność/przykrość można bezpośrednio odnieść do działania mózgowego układu

nagrody, natomiast pobudzenie przy przetwarzaniu emocji do aktywności rozległego układu

pobudzenia w mózgu [7]. Badania pokazujące, że model afektu Russella można powiązać

z aktywnością neuronalną mózgu sugerują, że w systemie komunikacji mobilnej powinno się

uwzględnić w większym stopniu biologiczną reprezentację emocji, mierząc obiektywnie

komponenty fizjologicznego pobudzenia i walencji danej emocji. Bazując na takiej

reprezentacji emocji i założeniu ich ucieleśnienia możemy przyjąć, że w systemie mobilnym

komunikacja afektywna będzie cechowała się stosunkowo wysoką redundancją,

jednocześnie zostawiając pewien margines zmiany znaczenia emocji przy ich subiektywnym

wyrażaniu poprzez gest, które będą zależeć od różnic indywidualnych, zmieniającego się

kontekstu kulturowego i środowiskowego.

121

4. Wybór metody

Na podstawie analizy systemów zaproponowano system komunikowania się oparty

o model interakcyjny emocji, który uwzględnia subiektywne komponenty emocji przez

specyficzne, indywidualne „ucieleśnione” wzorce odpowiedzi motorycznych, (tj. indywidualny

wzorzec gestów związanych z ruchem/dotykiem nadaje ostateczne znaczenie

przekazywanej informacji afektywnej), obiektywizuje odpowiedzi afektywne, odnosząc się do

poszczególnych komponent fizjologicznych ruchu/dotyku w odpowiedzi na daną emocję,

tj. pobudzenia oraz stanów przyjemności lub przykrości. W systemie uwzględniono więc

założenia modelu emocji Russella przyjmując, że reakcje afektywne będą kodowane jako

specyficzna kombinacja pobudzenia i walencji emocji.

W celu weryfikacji empirycznej modelu komunikacji afektywnej przeprowadzono

badanie laboratoryjne. Założono, że badani rozpoznawać będą emocje ekspresji mimicznych

za pomocą gestów wykonywanych ruchem palców na ekranie dotykowym w telefonie

smartfon. Przyjęto, że badani będą rozpoznawać gestem siedem stanów afektywnych: sześć

podstawowych emocji (lęk, złość, radość, zaskoczenie, wstręt i smutek) oraz brak emocji

(twarz o ekspresji neutralnej).

5. Metoda

Osoby badane i materiał bodźcowy. W badaniach udział wzięło łącznie udział wzięło

134 studentów Uniwersytetu SWPS. Badanie zostało zaakceptowane przez Komisję Etyczną

Uniwersytetu SWPS. W eksperymencie z użyciem smartfona Sony Ericsson Xperia S udział

wzięło 70 osób badanych (wyniki jednej osoby odrzucono), natomiast w przypadku telefonu

Samsung Galaxy SIII udział wzięło 64 osoby badane (wyniki dwóch osób odrzucono).

Twarze zaczerpnięto z zestawu KDEF (Karolinska Directed Emotional Faces), zawierającego

łącznie 490 zdjęć, które wyrażały sześć podstawowych emocji (lęk, złość, wstręt, radość,

smutek, zaskoczenie) oraz zdjęcia twarzy o treści neutralnej [8]. Przykładowe zdjęcia

z zestawu przedstawiono na rys. 2. Z zestawu ostatecznie wyselekcjonowano 14 zdjęć

(7 kobiet i 7 mężczyzn), wybierając ekspresje mimiczne, które cechowały się najwyższą

intensywnością emocji oraz wartością pobudzenia odczuwaną przez badanych. W wyborze

zdjęć kierowano się wartościami zmierzonymi intensywności i pobudzenia dostępnymi w poz.

[11] Bodźce prezentowano na monitorze LCD IYama ProLite 22 cale. W przypadku

pomiarów w telefonie Samsung wystąpiły problemy techniczne związane z obsługą

sprzętową urządzenia (uzyskano jedynie pomiar walencji emocji), dlatego w dalszej części

skupiono się jedynie na analizie wyników smartfona Sony Ericsson Xperia S.

122

Rys. 2 Przykładowe zdjęcia z zestawu twarzy afektywnych KDEF badaczy z Instytutu

Karolinska, Szwecja. Źródło: Goeleven, De Raedt, Leyman i Verschuere ([8])

5.1 Procedura badawcza

Podczas eksperymentu badani mieli za zadanie rozpoznawać emocje wyrażane

przez ekspresje mimiczne za pomocą gestów palcem wskazującym. Odpowiedzi motoryczne

badanych rejestrowane były za pomocą ekranu dotykowego smartfonu (patrz rys. 3). Ekran

dotykowy trzymany był w dłoni w pozycji horyzontalnej, tj. ruch pociągnięcia palcem

wskazującym wykonywany był względem dłuższej osi ekranu. W każdej próbie z chwilą

pojawienia się zdjęcia z określoną ekspresją osobę badaną proszono o wyrażenie treści

emocji za pomocą dowolnego ruchem palca wskazującego, bez odrywania,

w nieograniczonym czasie. Po udzieleniu odpowiedzi badanym wyświetlano komunikat

zachęty i następnie proszono o naciśniecie klawisza w celu przejścia do następnej próby.

W tym czasie eksperymentator wyświetlał na ekranie komputera zdjęcie z kolejną ekspresją.

Przed przystąpieniem do eksperymentu badanym udzielano dokładnych instrukcji co do

wykonania zadania. Łącznie w badaniu każda osoba wykonywała 16 prób rozpoznania

emocji, obejmujących dwie próby treningowe oraz następne 14 prób eksperymentalnych,

odnoszących się odpowiednio do 7 stanów afektywnych (na każdą emocję przypadały dwa

zdjęcia). Próby o numerach od 3 do 16 były randomizowane. Badanie trwało około 5–10

minut.

123

Rys.3. Stanowisko laboratoryjne do pomiaru odpowiedzi afektywno–motorycznych. Pomiar

reakcji motorycznej odbywał się za pomocą specjalnie dedykowanej aplikacji mobilnej

w systemie Android napisanej w języku Java, za pomocą której rejestrowano siłę

nacisku, trajektorię ruchu, zmiany kierunku ruchu oraz przyśpieszenie.

W behawioralnym pomiarze każdej z siedmiu emocji zakładano, że zmiany na

wymiarze pobudzenia i przyjemności i przykrości będą wpływać na wykonywane gesty.

Wymiary pobudzenia i walencji operacjonalizowano w następujący sposób. Założono,

że pobudzenie związane z emocją będzie wpływać na wykonywany gest i będzie

rejestrowane jako: (1) siła nacisku mierzona w postaci pola kontaktu palca z ekranem

dotykowym (pomiar w punkcie początkowym, końcowym oraz pomiar uśrednionych

wartości); (2) przyśpieszenie: pomiar wartości średniej, chwilowej na początku i na

końcu ruchu (pomiary wartości średniej dotyczył hamowania). W przypadku wymiaru

przyjemności/przykrości emocji założono, że wpływ walencji na wykonywane gesty

będzie obserwowalny: (1) rozpiętość ruchu jako liczba zmian kierunku ruchu; (2) na

poziomie przestrzennych zmian w trajektorii ruchu. Wyświetlane na ekranie komputera

zdjęcia pochodziły z zestawu twarzy afektywnych KDEF [8].

6. Wyniki badań

6.1 Analiza wpływu komponenty pobudzenia emocji na wykonywany gest

W pierwszej części empirycznej weryfikacji modelu komunikacji afektywnej

przystąpiono do analizy pomiarów wpływu pobudzenia związanego z emocjami na

wykonywane gesty, uwzględniając siłę nacisku. Analiza wariancji ANOVA dla telefonu Sony

Xperia wykazała istotny efekt w przypadku wartości początkowej siły nacisku w funkcji

emocji, zaś dla wartości końcowej oraz średniej nacisku efekt ten był nieistotny.

W szczególności wykazano efekt główny emocji na wartość początkowego nacisku,

F(6, 408) = 2,33, p < 0,05. Płeć osoby na zdjęciu nie miała wpływu na nacisk, jak również nie

stwierdzono interakcji płci z wartością nacisku, F < 1. Wyniki średniej wartości początkowego

nacisku dla danych emocji przedstawiono na rys. 4.

124

Rys.4 Początkowy nacisk wywierany na ekran dotykowy w funkcji rozpoznawanej emocji.

Telefon dotykowy Sony Ericsson Xperia S. Na osi x uszeregowano emocje pod względem

pobudzenia, posługując się modelem Russella, począwszy od najsłabiej pobudzającej emocji

(neutralna) do najsilniej pobudzającej emocji (wstręt).

Wyniki analizy wskazywały, że pobudzenie związane z emocjami istotnie wpływało na

wykonywane gesty. Ażeby określić związki nacisku z poszczególnymi emocjami,

przeprowadzono analizę trendu i test porównań wielokrotnych. Stwierdzono obecność trendu

liniowego w funkcji emocji, F(1,68) = 7,71; p < 0,05, który sugerował, że początkowy nacisk

w kontekście wykonywanego ruchu maleje wraz z wartością pobudzenia przypisywanego

danej emocji wg modelu Russella. Testy Tukeya porównań wielokrotnych (p < 0,05)

wykazały, że emocja neutralna była istotnie różnicowana na poziomie początkowego nacisku

w stosunku do odpowiedzi przy emocjach złości i wstrętu. Ponadto zaskoczenie cechowało

się wyższym wpływem na nacisk w stosunku do emocji złości i wstrętu. Zatem nacisk

początkowy może odzwierciedlać stan użytkownika związany z przeżywaną emocją. Dlatego

sugeruje się, ażeby wartość nacisku początkowego była kodowana jako diagnostyczna dla

emocji. Uzyskana zależność ma również sens empiryczny, ponieważ sugeruje, że przy silniej

pobudzających emocjach energia może przenosić się na dalsze fazy wykonywanego gestu,

natomiast przy słabiej pobudzających emocjach mamy do czynienia z większą

bezwładnością ruchu, przypadającą na początkową fazę trwania gestu.

W dalszej części badano wpływ pobudzenia związanego z emocją na przyśpieszenie

ruchu. Analiza wariancji nie wykazała żadnych istotnych różnic w stosunku dla oczekiwanych

hipotez. Mimo, że w przypadku telefonu Sony Xperia nie uzyskano żadnych istotnych

efektów, to załączone wyniki mogą w pewnej mierze potwierdzać poprzednią tezę, że

pobudzenie afektywne moduluje wykonywany gest. Na rys. 5 można dostrzec, że wraz ze

wzrostem pobudzenia rośnie hamowanie wykonywanego gestu, co sugeruje, że w pewnej

mierze inhibicja gestu (powstrzymywanie ruchu wskutek ograniczonej przestrzeni ekranu)

jest modulowane w proporcjonalny sposób do pobudzenia związanego z daną emocją.

Jednakże sugeruje się przeprowadzenie dalszych badań w celu ewentualnego potwierdzenia

125

tej hipotezy (np. zwiększenie próby badawczej).

Rys.5 Przyśpieszenie w funkcji rozpoznawanej emocji. Telefon dotykowy Sony Ericsson

Xperia S. Na osi x uszeregowano emocje pod względem pobudzenia, posługując się

modelem Russella, począwszy od najsłabiej pobudzającej emocji (smutek) do najsilniej

pobudzającej emocji (wstręt).

6.2 Analiza wpływu walencji emocji na wykonywany gest

W modelu komunikacji afektywnej przyjęto, że wymiar przyjemności/przykrości może

być odniesiony do zmian ruchu podczas wykonywania gestu. Dla uproszczenia analiz stany

przyjemności/przykrości traktowano jako jednorodny wymiar, tzw. walencji emocji, która

stopniowała emocje od stanu najbardziej przyjemnej do najbardziej nieprzyjemnej.

W przypadku smartfonu Sony Experia pojawił się istotny wpływ walencji na wykonywane

gesty. W szczególności analiza ANOVA wykazała wpływ wartości walencji emocji na zmiany

kierunku ruchu. Wystąpił efekt główny emocji na trajektorię, F(5,01, 341,2) = 3,61; p < 0,01.

Uśrednione wartości liczby zmian kierunków przedstawiono na rys. 6. Wykryto istotne trendy

sześcienne oraz wyższych rzędów, ale na podstawie ich przebiegu trudno jest interpretować

globalnie wpływ znaku walencji na wykonywany gest. Wyniki pokazują, że maksymalne

zmiany osiągane są przy prezentacji zdjęcia z ekspresją neutralną. W szczególności test

Tukeya porównań wielokrotnych (p < 0,05) wykazał, że w przypadku neutralnej ekspresji

mimicznej wykonywano istotnie największą liczbę zmian w trajektorii ruchu, gdyż liczba ta

różniła się od pozostałych emocji (w przypadku różnicy z emocją zaskoczeniem różnica była

na poziomie p < 0,01). Wyniki zmian ruchu pokazują, że emocje istotnie wpływają na

wykonywane gesty.

126

Rys.6 Liczba zmian kierunku ruchu w funkcji emocji. Badania dla telefonu Sony Ericsson Xperia S. Na osi x uszeregowano emocje pod względem walencji, posługując się modelem Russella, począwszy od emocji o największym ładunku przyjemności (radości) do najbardziej nieprzyjemniej emocji (smutek). W kolejnym kroku przebadano wpływ wymiaru walencji emocji na przestrzenne zmiany trajektorii ruchu. Na rysunkach rys.7 przedstawiono uśrednione przestrzennie trajektorie wykonywanych gestów dla przesunięcia wzdłuż osi x i y.

Rys. 7 Rozkłady przestrzenne uśrednionych trajektorii ruchu dla telefonów dotykowych Sony

Ericsson Xperia S. Analiza jakościowa pokazuje, że oś Y można potraktować jako

diagnostyczną dla walencji stanów afektywnych. Przyjęto uszeregowanie pod względem

walencji od stanu najbardziej przyjemnej do najbardziej nieprzyjemnej emocji w następujący

sposób: radość, zaskoczenie, neutralny stan, lęk, złość wstręt, smutek.

Analizując rys.7 względem osi y można dostrzec, że walencja stanów dla telefonu

Sony przyjmuje zbliżony porządek do przewidywanego przez model Russella, ponieważ

przesunięcia można uszeregować od stanu prawie maksymalnej przyjemności (zaskoczenie)

do stanu maksymalnej przykrości (smutek, wstręt). Można zaobserwować zatem, że oś

pionowa ekranu pozwala różnicować emocje o skrajnych wartościach walencji – jednakże

127

nie ma jednak tutaj wyraźnego zróżnicowania emocji. Podsumowując, obserwacja takich

wzorców zachowań pozwala wyciągnąć wniosek, że im silniej awersyjna emocja tym

przesunięcia trajektorii względem osi y mogą być większe. Jednocześnie takich

systematycznych wzorców przesunięć trajektorii nie zaobserwowano dla osi x.

Ponieważ ocena jakościowa sugerowała wrażliwość trajektorii na znak emocji analizie

wariancji poddano przesunięcia względem osi y, oczekując, że walencja emocji będzie miała

wpływ na wyrażane gesty ruchu. W przypadku telefonu Sony Xperia analiza wariancji

wykazała efekt główny, F(6, 408) = 24,23; p < 0,0001, co sugerowało, że walencja może

mieć wpływ na wykonywane gesty. Test Tukeya porównań wielokrotnych (p < 0,05) wykazał,

że badani w kontekście wykonywanych gestów istotnie różnicowali emocję zaskoczenia

(wysoka przyjemność) oraz wstrętu (najbardziej nieprzyjemny stan) względem pozostałych

emocji. Uzyskane wyniki sugerują, że uśrednione przesunięcia względem osi mogłaby stać

się znacznikiem wymiaru przyjemność/przykrość emocji. Niemniej, ażeby potwierdzić

w całości tę hipotezę, należałoby zwiększyć liczbę badanych, ponadto dobrać do badań

urządzenia o różnych wymiarach ekranu dotykowego oraz kontrolować podczas pomiaru

położenie ekranu dotykowego na wymiarze horyzontalny vs. wertykalny podczas

wykonywanych gestów. Konkludując, wydaje się jednak, że zaproponowane uszeregowanie

emocji może być „ucieleśnione” za pomocą gestu i analiza przestrzenna uśrednionych

trajektorii ruchu może być wykorzystana jako informacja diagnostyczna dla wymiaru

przyjemność/przykrość emocji, odczuwanych przez użytkowników.

7. Wnioski

W ramach naszego projektu chcieliśmy sprawdzić, czy możną wykryć stany

afektywne użytkowników, analizując dynamikę i sposób wykonywania gestów, mierzonych za

pomocą ekranu dotykowego smartfona. W szczególności interesowała nas odpowiedź na

pytanie, czy gesty wykonywane w specyficzny sposób na ekranie smartfona mogą

odzwierciedlać przeżywane emocje, bazując na modelu ucieleśnienia emocji, w którym

przyjmuje się, że przeżywane emocje przez człowieka będą wiązać się z określonym

poziomem pobudzenia organizmu oraz znakiem (walencją) emocji [3]. Wyniki naszych badań

dostarczają pozytywnej odpowiedzi na to pytanie. Indywidualne wzorce motoryczne

odpowiedzi nadają znaczenie przekazywanej informacji, a w trakcie komunikacji stają się

obiektywnym wyznacznikiem emocji, zwierających komponentę fizjologiczną na poziomie

ruchu/dotyku. W ramach badań wykryliśmy charakterystyczne wzorce gestów, które istotnie

różnicują emocje odczuwane przez użytkowników urządzeń mobilnych. Wyniki wykazały, że

szczególne znaczenie dla diagnostyki stanów afektywnych mogą mieć parametry związane

z początkową siłą nacisku, rozpiętością ruchu oraz przesunięcia trajektorii ruchu. Parametry

te mogą być bezpośrednio zaimplementowane w algorytmach urządzeń, rozpoznających

emocje użytkownika. Uważamy, że to względnie proste rozwiązanie technologiczne,

w przyszłości, pozwoli na lepszą komunikację między użytkownikami, oraz użytkownikiem

a urządzeniem, a także przyczyni się do wzbogacenia analizy i projektowania typu User

Experience. Co więcej, sądzimy, że dalsze badania ucieleśnienia emocji poprzez gesty

w interfejsach dotykowych pozwolą przybliżyć nas do stworzenia systemów komunikacji

mobilnej, który zapewnią użytkownikom jeszcze bardziej wiarygodną wymianę

i rozpoznawanie uczuć, tak jak to się dzieje w naturalnej rozmowie.

128

8. Podziękowania

Projekt finansowany w ramach Dolnośląskiego Bonu na Innowacje (Wrocławskie Centrum

Transferu Technologii Politechniki Wrocławskiej) oraz badań statutowych

BST/WROC/2015/A/5 (Uniwersytet SWPS Humanistycznospołeczny, II Wydział Psychologii

we Wrocławiu).

Literatura

[1] eMarketer, Number of smartphone users worldwide from 2014 to 2019 (in millions),

2016, AP Statista

[2] PewResearchCenter, Global Attitudes survey, 2015, Q71 & Q72

[3] Russell, J. A. (2003). Core affect and the psychological construction of emotion.

Psychological review, 110(1), 145.

[4] Boehner, K., DePaula, R., Dourish, P., & Sengers, P. (2007). How emotion is made

and measured. International Journal of Human*Computer Studies, 65(4), 275–291.

[5] Fagerberg, P., Ståhl, A., & Höök, K. (2003). Designing gestures for affective input: an

analysis of shape, effort and valence. In Proceedings of the 2nd International

Conference on Mobile Ubiquitous and Multimedia (MUM 2003), Norrköping

[6] Russell, J. A., Lewicka, M., & Niit, T. (1989). A cross*cultural study of a circumplex

modelof affect. Journal of personality and social psychology, 57(5), 848.

[7] Posner, J., Russell, J. A., & Peterson, B. S. (2005). The circumplex model of affect: An

integrative approach to affective neuroscience, cognitive development, and

psychopathology. Development and psychopathology, 17(03), 715–734.

[8] Goeleven, E., De Raedt, R., Leyman, L., & Verschuere, B. (2008). The Karolinska

directed emotional faces: a validation study. Cognition and emotion, 22(6), 1094-1118.

129

Rozdział XI: Programowanie równoległe w języku Java z wykorzystaniem

biblioteki PCJ

Marek Nowicki (1), Piotr Bała (2)

(1) Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu,

ul. Chopina 12/18, 87-100 Toruń

Email: faramir@mat.umk.pl

(2) Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego,

Uniwersytet Warszawski, ul. Prosta 69, 00-838 Warszawa

Email: bala@icm.edu.pl

STRESZCZENIE

Artykuł opisuje badania nad nową wersją biblioteki PCJ (Parallel Computing in Java)

służącej do programowania równoległego w języku Java.

Biblioteka PCJ została stworzona i rozwijana w ramach pracy doktorskiej [1]. Powstała

jako implementacja rozwiązań opracowanych w wyniku badań nad nowymi metodami

programowania równoległego w języku Java z wykorzystaniem paradygmatu PGAS

(Partitioned Global Address Space). W pracy doktorskiej biblioteka została przetestowana,

a uzyskane wyniki zostały porównane z MPI (Message Passing Interface) – aktualnym

standardem używanym do tworzenia aplikacji współbieżnych w środowisku HPC

(High-performance computing).

Artykuł przedstawia historię rozwoju biblioteki PCJ wraz z jej aktualnie najnowszą

wersją 5. Biblioteka bazuje na modelu obliczeń rozproszonych PGAS, który pozwala na

łatwe rozwijanie aplikacji równoległych niezbędnych do przetwarzania dużych danych (Big

Data) czy obliczeń wielkoskalowych (HPC).

Biblioteka pozwala na pracę na komputerach wielordzeniowych, klastrach

obliczeniowych, czyli systemach posiadających wiele węzłów, z których każdy składa się

z wielu rdzeni. PCJ ukrywa przed programistą szczegóły komunikacji wewnątrz

pojedynczego węzła i pomiędzy węzłami. Biblioteka może być również wykorzystywana na

pojedynczej stacji roboczej wyposażonej w Wirtualną Maszynę Javy (JVM).

Aktualna wersja biblioteki PCJ korzysta z mechanizmów dostępnych w najnowszej

edycji języka Java jak wyrażenia lambda czy strumienie, wprowadza nowe możliwości

przesyłania danych i pozwala na łatwiejsze tworzenie rozproszonych obiektów.

ABSTRACT

The article describes research on new version of the PCJ library (Parallel Computing in

Java) for parallel programming in the Java language.

The PCJ library was created and developed in scope of doctoral dissertation [1]. The

library is the implementation of solutions developed thought research into new methods of

parallel programming in the Java language using the PGAS (Partitioned Global Address

Space) paradigm. In the dissertation, the library was benchmarked and compared to the MPI

130

(Message Passing Interface) – current standard used in the HPC (High-performance

computing) for creating concurrent applications.

Article describes history of development of the PCJ library with its current version 5.

The library is based on PGAS programming model, which allows for easy development of

parallel applications for HPC or processing Big Data.

The library can be used in the multicore computers, computing clusters, so the systems

that consist of many nodes consisting of many cores. PCJ hides the communication inside

node and between nodes. The library can be also used on a single workstation with Java

Virtual Machine (JVM).

Current version of the PCJ library uses mechanisms introduced into newest version of

the Java language, such as lambda expressions or streams, and introduces new possibilities

for transferring data and creating distributed objects.

Słowa kluczowe: Programowanie równoległe, Java, Podzielona globalna przestrzeń

adresowa, PGAS, HPC, PCJ

Keywords: Parallel programming, Java, Partitioned Global Address Space, PGAS, HPC,

PCJ

WSTĘP

W 1965 roku Gordon Moore sformułował prawo empiryczne, które mówi, że

ekonomicznie optymalna liczba tranzystorów w układzie scalonym zwiększa się w kolejnych

latach zgodnie z trendem wykładniczym [2][3]. Prawo Moore’a zostało rozszerzone na inne

parametry komputerów (np. szybkość przetwarzania).

Od 2005 roku częstotliwość zegara procesora nie zwiększa się. Jest to spowodowane

problemami z wydzielaniem temperatury i zakłóceniami z tym związanymi. Zamiast tego

zdecydowano się na zwiększenie liczby jednostek obliczeniowych, czyli procesorów i liczby

rdzeni procesora. W związku z tym coraz większą rolę zaczęło odgrywać programowanie

równoległe.

Aktualnie standardem programowania równoległego w HPC (High-performance

computing) jest MPI (Message Passing Interface). Jednak programowanie z wykorzystaniem

tego standardu jest trudne i mało wygodne, gdyż stosowane jest głównie z językami niskiego

poziomu jak C czy Fortran.

Językiem wysokiego poziomu, który jest w czołówce najczęściej wykorzystywanych

języków programowania jest Java. Java od początku swojego istnienia była zorientowana na

programowanie równoległe – warto wspomnieć chociażby klasę java.lang.Thread czy

słowo kluczowe synchronized, które istniały w języku Java od początku.

Jednak programowanie równoległe w języku Java z wykorzystaniem standardowych

mechanizmów pozwala wykorzystywać jedynie jeden węzeł obliczeniowy. Brakuje dobrych

rozwiązań do przeprowadzania obliczeń równoległych dla języka Java w środowisku

wielowęzłowym. Istnieją i są całkiem dobrze znane biblioteki-frameworki jak Hadoop czy

Spark, ale za ich pomocą rozwiązuje się głównie tylko jeden typ problemów: przeszukiwanie

dużych zbiorów danych. Niektórych problemów nie da się lub jest bardzo trudno sformułować

w modelu MapReduce, który wspomniane biblioteki wykorzystują.

W niniejszym artykule zostanie przedstawiona historia i aktualnie najnowsza wersja

biblioteki służącej do obliczeń równoległych w języku Java jaką jest PCJ w wersji 5.

131

HISTORIA ROZWOJU BIBLIOTEKI PCJ

Biblioteka PCJ została stworzona i rozwijana w ramach studiów doktoranckich i pracy

doktorskiej autora referatu [1]. Powstała ona jako implementacja rozwiązań opracowanych

w wyniku badań nad nowymi metodami programowania równoległego w języku Java

z wykorzystaniem paradygmatu PGAS (Partitioned Global Address Space).

Wersja pierwsza

Pierwsze prace nad biblioteką PCJ rozpoczęły się na przełomie września

i października 2011 roku. Wśród założeń do biblioteki było dostarczenie mechanizmów, które

pozwalałaby na uruchomienie zadań równoległych na klastrze obliczeniowym, w taki sposób,

by na każdym węźle klastra działała jedna instancja PCJ zawierająca wątek wykonujący

obliczenia. Ta pojedyncza instancja miała zawierać miejsce zwane magazynem (ang.

storage) zawierającym zmienne współdzielone (ang. shared), które mogłyby dać się

przesyłać. Przekazywanie wartości zmiennych współdzielonych miało być możliwe przez

jednokierunkowe, asynchroniczne metody: get i put, których jednym z parametrów miał być

identyfikator wątku przeciwnego. Biblioteka zawierać miała też metodę do synchronizacji

wszystkich wątków – sync.

Pierwsza, prototypowa implementacja biblioteki PCJ została ukończona w listopadzie

2011 roku. Została napisana z wykorzystaniem najnowszej w danym momencie wersji języka

i platformy Java, czyli Java SE 7.

W pierwszej wersji biblioteki PCJ zaimplementowano opisane powyżej mechanizmy,

gdzie punktem startowym obliczeń została wybrana klasa implementująca interfejs

StartPoint. Magazynem była klasa, która rozszerzała klasę StorageAbstract, która

z kolei implementowała interfejs Storage. Zmienne współdzielone w tej klasie były

oznaczane za pomocą adnotacji @Shared zawierającej jako parametr nazwę, która miała

być wykorzystywana jako parametr dla metod get i put. Nazwy klas punktu startowego

i magazynu były przekazywane do odpowiedniej metody statycznej klasy PCJ startującej

obliczenia. Obliczenia były uruchamiane na węzłach klastra według opisu zawartego w pliku

XML. Plik ten zawierał m.in. informację o menadżerze – instancji JVM, która była

odpowiedzialna za koordynację węzłów obliczeniowych (wątków wykonujących obliczenia) –

jego adresie IP i porcie, na którym nasłuchiwał oraz informacje o węzłach obliczeniowych –

również ich adresach IP oraz portach.

W dalszej pracy nad biblioteką adnotacja @Shared zyskała mechanizm jej

procesowania tak, by w trakcie kompilacji było możliwe sprawdzenie, czy wskazuje ona na

zmienną, którą da się przesłać siecią za pomocą serializacji, czyli czy klasę można rzutować

na interfejs java.io.Serializable. Dodatkowo zostało dodane sprawdzenie, czy pole

z adnotacją @Shared znajduje się w klasie implementującej interfejs Storage.

Następnie został dodany mechanizm rozgłaszania wartości zmiennej. Skorzystano ze

specjalnego typu komunikatu związanego z rozgłaszaniem wiadomości, gdzie wiadomość

rozgłaszana była jej załącznikiem. Każdy węzeł najpierw przekazywał wiadomość dalej,

a następnie rozpakowywał załącznik i wykonywał operacje wg załącznika, czyli w przypadku

rozgłaszania wartości zmiennej załącznikiem był komunikat put.

Ze względu na to, że rozgłaszanie jak i operacja put były asynchroniczne,

nieblokujące i jednostronne, a operacja synchronizacji była barierą sprawdzającą, czy

wszystkie węzły dotarły do tego samego miejsca obliczeń, nie było możliwe upewnienie się,

132

że dany węzeł obliczeniowy otrzymał nową wartość zmiennej współdzielonej. Stąd potrzebny

był mechanizm pozwalający sprawdzać, czy został otrzymany komunikat zmieniający

wartość zmiennej. W tym celu powstały metody monitor i waitFor, które odpowiednio

czyszczą licznik zmian zmiennej i zatrzymują wykonanie aktualnego wątku do momentu

wystąpienia zmiany wartości. Dodatkowo stworzono metodę pozwalającą na synchronizację

nie tylko całej grupy węzłów, ale również podzbioru węzłów obliczeniowych. Dzięki tym

zmianom możliwe było upewnienie się, że dany węzeł otrzymał i zdążył pobrać nową

wartość zmiennej współdzielonej przed kolejną zmianą jej wartości.

Kolejnym krokiem rozwoju biblioteki było dodanie możliwości tworzenia nowych grup

i dołączania do nich. W tym momencie synchronizacja podzbioru węzłów obliczeniowych nie

była konieczna i w dalszych wersjach biblioteki ta możliwość została usunięta, choć

pozostawiono możliwość synchronizacji dwóch węzłów obliczeniowych.

Na koniec prac nad PCJ1, metoda get otrzymała bliźniaczą metodę get z dodanym

nowym parametrem – FutureResponse. Nowa metoda działała w sposób nieblokujący. Po

wysłaniu żądania, utworzony obiekt FutureReponse był zapamiętywany w wewnętrznej

mapie, tak by po otrzymaniu odpowiedzi móc go wypełnić otrzymaną wartością. Dzięki temu

obiekt ten pozwalał na sprawdzenie, czy oczekiwana wartość została już zwrócona, a jeśli

nie to czekanie na tę wartość oraz zwrócenie oczekiwanej wartości.

Wersja druga

W sierpniu 2012 roku rozpoczął się proces tworzenia drugiej wersji biblioteki PCJ.

Wersja ta była krokiem milowym w rozwoju biblioteki. W tej wersji zmieniono podstawową

koncepcję tak, by na jednym węźle nie uruchamiać jednego, a wiele wątków obliczeniowych

– wątków PCJ.

Wcześniej na jednym węźle można było uruchomić wiele instancji PCJ, każdą

nasłuchującą na innym porcie, i w ten sposób można było w pełni wykorzystać dostępne

rdzenie obliczeniowe węzła, na którym obliczenia były uruchamiane. Wiązało się to

z oczywistym narzutem na pamięć (wiele instancji wirtualnej maszyny Java) czy na

komunikację (dwie instancje JVM znajdujące się na tym samym węźle przekazywały sobie

dane przez przesyłanie ich poprzez gniazda TCP).

W drugiej wersji biblioteki możliwe było przekazywanie danych przez przekazywanie

samych referencji. Wiązało się to z sytuacją, w której programy zapisane w PCJ1 mogłyby

nie działać poprawnie w PCJ2 z tego powodu, że zmienne statyczne w PCJ1 były ściśle

związane z danym węzłem obliczeniowym, podczas gdy w PCJ2 zmienne statyczne mogły

być współdzielone. Postanowiono odseparować wątki obliczeniowe w ramach jednej JVM.

Poradzono sobie z tym przez wykorzystanie osobnych ładowarek klas (ang. ClassLoader)

dla różnych wątków PCJ. Dokładniejszy opis tego mechanizmu został zawarty w rozprawie

doktorskiej autora artykułu [1].

Dalszym etapem prac było dodanie specjalnych wątków – deserializerów, których

zadaniem było zdeserializowanie otrzymanych danych, z wykorzystaniem odpowiednich

ładowarek klas, do postaci akceptowalnej przez odpowiednie wątki PCJ. Dzięki temu wątki

odpowiedzialne za odbieranie danych i przetwarzanie wiadomości zlecały najbardziej

czasochłonne operacje do innych wątków i mogły równolegle przetwarzać kolejne

wiadomości.

W wersji drugiej PCJ zmieniono również zduplikowany kod związany z pobieraniem

danych – metodę get w obu jej wariantach (blokującą i nieblokującą z obiektem

FutureResponse). Zastąpiono te metody nieblokującą metodą getFutureObject, która

133

zwolniła użytkownika biblioteki z samodzielnego tworzenia odpowiedniego obiektu Future,

gdyż metoda sama zwracała ten obiekt. Metoda get pozostała blokująca, ale w swoim

działaniu wykorzystywała metodę getFutureObject i obiekt przez tę metodę zwracany:

PCJ.getFutureObject(id, varName).get();

Kolejną ważną zmianą w PCJ2 było dodanie do metod get, getFutureObject i put

opcjonalnego argumentu będącego odwołaniem do indeksów tablicowej zmiennej

współdzielonej.

Dodatkowo dodano operacje getLocal i putLocal działające dla aktualnego wątku

obliczeń, które do magazynu wkładały referencje do istniejących obiektów w przeciwieństwie

do metod get i put, które tworzyły ich kopię.

Wersja trzecia

W listopadzie 2013 roku rozpoczęto prace nad trzecią wersją biblioteki PCJ. Nie była

ona już tak bardzo przełomowa jeśli chodzi o nowe funkcjonalności. Wśród głównych zmian

było uporządkowanie nazw metod, by lepiej odzwierciedlały wykonywane operacje (np. sync

na barrier, numNodes na threadCount, czy myNode na myId). Wykonano też pewne

operacje konserwacyjne biblioteki.

Trzecia wersja biblioteki była opisywana w doktoracie [1] a za jej pomocą stworzono

aplikacje będące częścią HPC Challenge Benchmark Suite, których implementacje

zaprezentowano na konferencji Supercomputing 2014, gdzie biblioteka PCJ uzyskała

nagrodę Most elegant solution w kategorii HPC Challenge Class 2: Most Productivity.

Wersja czwarta

Rozwój czwartej wersji biblioteki PCJ rozpoczął się w sierpniu 2014 roku zmianą nazw

pakietów wykorzystywanych klas z pl.umk.mat.pcj.** na org.pcj.**.

W wersji czwartej zrezygnowano z osobnych ładowarek klas dla różnych wątków PCJ

ze względu na problemy z wykorzystaniem bibliotek używających natywnych metod. Dana

biblioteka mogła być załadowana dokładnie raz. Kolejne ładowanie powodowało rzucenie

wyjątku podobnie jak próba korzystania z natywnych metod w wątku posiadającym inną

kopię załadowanej klasy zawierającej metody natywne, tzn. klasę załadowaną za pomocą

innej ładowarki klas. Jedyną możliwością byłoby używanie klas z metodami natywnymi

załadowanymi za pomocą systemowej ładowarki klas, co wiązałoby się z dużymi

utrudnieniami dla użytkowników biblioteki.

Dodatkowym argumentem za tą zmianą był brak możliwości całkowitego rozdzielenia

przestrzeni klas dla różnych wątków PCJ, ponieważ klasy z pakietów java.**, javax.**, sun.**

musiały być ładowane przez systemową ładowarkę klas, czyli były wspólne dla wszystkich

wątków PCJ na jednej wirtualnej maszynie Java.

W PCJ4 dodano również metodę cas (ang. compare and swap, pol. porównaj

i zamień), ale ze względu na słabą wydajność w dalszych pracach usunięto ją.

Wersja piąta

Prace nad piątą wersją biblioteki PCJ rozpoczęły się w czerwcu 2016 roku, choć już

wcześniej pewne jej elementy były rozważane. 25 czerwca 2016 roku powstała wersja alpha

piątej wersji biblioteki PCJ. Wśród głównych, chociaż niewidocznych, zmian był zmieniony

mechanizm komunikacji między węzłami dzięki czemu możliwe stało się uruchamianie zadań

na 1024 węzłach klastra (prawie 50 000 rdzeni obliczeniowych). Ponadto nowy mechanizm

134

pozwolił na przesyłanie komunikatów o rozmiarze większym niż 2GB, które w poprzednich

wersjach biblioteki powodowałyby problemy.

Tworząc piątą wersję biblioteki postanowiono zupełnie wyczyścić ją z elementów

związanych z własnymi ładowarkami klas, które w czwartej wersji zostały jedynie ukryte.

Piąta wersja przyniosła również sporo rewolucyjnych zmian w programistycznym

interfejsie aplikacji (API).

PCJ W WERSJI PIĄTEJ

W pracach nad piątą wersją biblioteki PCJ przyświecała myśl, by zmodyfikować ją

zgodnie z doświadczeniami nabytymi w trakcie tworzenia aplikacji korzystających z PCJ.

Postanowiono także wykorzystać najnowszą dostępną wersję języka i platformy Java, czyli

Java SE 8, gdyż wersja ta wprowadziła przełomowe zmiany, takie jak możliwość pisania

wyrażeń lambda, przetwarzanie strumieniowe czy domyślne metody w interfejsach.

Nazwy podstawowych metod

Pierwszym elementem, na który została zwrócona uwaga, to nazwy podstawowych

metod używanych w PCJ: get, put, broadcast, barrier. Wszystkie te metody mają ten

sam schemat nazewnictwa, ale różnie się zachowują:

get – jest synchroniczne – czeka na odpowiedź,

put – działa w sposób asynchroniczny – po wysłaniu aplikacja działa dalej, bez

pewności czy dane zostały już przetworzone przez odbiorcę,

broadcast – podobnie jak put jest asynchroniczne,

barrier – działa synchroniczne – zatrzymuje działanie i czeka na możliwość

kontynuowania pracy.

Widać, że dwie metody są asynchroniczne i dwie są synchroniczne. Rozważano dwie

możliwości zmiany nazewnictwa metod, by było ono bardziej spójne:

1. Zmiana nazwy z get na syncGet i pozostawienie put oraz broadcast bez

zmian. Do tego dodanie metod syncPut i syncBroadcast oraz get

działającego w sposób asynchroniczny.

2. Pozostawienie metody get bez zmian, ale zmiana put na asyncPut oraz

broadcast na asyncBroadcast, Do tego dodanie put i broadcast, które

działałyby w sposób synchroniczny, to znaczy, by czekały na potwierdzenie

wykonania operacji dostarczenia zmiennej, oraz użycie asyncGet zamiast

getFutureObject z PCJ4.

Z doświadczenia wydaje się, że im krótsza nazwa metody, tym częściej będzie

używana, więc opcja pierwsza, w której get działa asynchronicznie byłaby bardziej

wskazana.

Jednakże została jeszcze jedna istotna metoda: barrier. W pierwszej opcji barrier

wydaje się, że powinien działać asynchronicznie, czyli zwracać obiekt typu Future<Void>,

który można przetestować, by wiedzieć, czy inne wątki dotarły do tego miejsca

synchronizacji, a jak nie to wykonywać inne prace. To rozwiązanie jest niestety niezbyt

intuicyjne. Dla barrier w wersji asynchronicznej lepszą nazwą byłoby: asyncBarrier, ale

ten prefiks skłania do wyboru opcji drugiej, co oznaczałoby, że metoda Xxx działa

synchronicznie, a jedynie metody o nazwach asyncXxx działają asynchronicznie. Można by

zastanowić się jeszcze, czy potrzebna jest metoda asyncBarrier, ale z doświadczeń

135

własnych jak i doświadczeń innych języków opartych o paradygmat PGAS [4], taka operacja

może być użyteczna.

W efekcie wybrano drugą opcję nazewnictwa metod.

Nazwy zmiennych

Z doświadczeń z pisaniem aplikacji dla PCJ4 jak i wcześniejszych wynika, że

korzystanie z nazw zmiennych będących ciągami tekstowymi (ang. String) jest uciążliwe:

łatwo o literówkę w nazwie, aplikację korzystająca z tego typu zmiennych trudniej

refaktoryzować i utrzymywać, brakuje wsparcia zintegrowanych środowisk

programistycznych (IDE). Ponadto nie ma możliwości korzystania z wielu magazynów,

tworzenia ponownie używalnych bibliotek dla PCJ ze względu na możliwą kolizję nazw.

Z tego powodu postanowiono wykorzystać stałe typów wyliczeniowych dla nazewnictwa

nazw zmiennych. Dzięki korzystaniu z typu wyliczeniowego refaktoryzacja jest prostsza,

trudniej o pomyłkę w nazwie zmiennej a także o kolizję nazw. Zrezygnowano też z adnotacji

@Shared.

Po tej zmianie zmienna współdzielona jest rozpoznawalna nie tylko po swojej nazwie,

ale także po nazwie magazynu, z którego pochodzi.

Początkowo nazwą magazynu była pełna nazwa typu wyliczeniowego, ale to wiązało

się z przechowywaniem danych o typie zmiennej również w tym typie wyliczeniowym, co

powodowało konieczność pisania kodu analogicznego do poniższego:

public enum WspoldzielonyTypWyliczeniowy implements Shared {

/* nazwa zmiennej współdzielonej z jej typem

jako stała typu wyliczeniowego */

liczbaCalkowita(int.class),

tablicaLiczbDlugich(long[].class),

opakowanaLiczbaZmiennoprzecinkowa(Double.class);

private final Class<?> typElementu;

private WspoldzielonyTypWyliczeniowy(Class<?> typElementu) {

this.typElementu = typElementu;

}

@Override

public Class<?> type() {

return typElementu;

}

}

Skorzystanie z interfejsu Shared pozwoliło na tworzenie zmiennych współdzielonych

w locie przez utworzenie klasy implementującej interfejs Shared i zwracającej odpowiednie

wartości dla metody name, type oraz parent (domyślna metoda z interfejsu Shared

zwracająca nazwę klasy).

Taką klasę należało następnie w programie zarejestrować, by można było z niej

skorzystać. Dzięki temu możliwe było skorzystanie z więcej niż jednego magazynu.

Niestety, w tym rozwiązaniu nie było możliwe, by zmienne będące polami klasy były

jednocześnie zmiennymi współdzielonymi.

Po kolejnych kilku iteracjach związanych z nazwami zmiennych ustalono rozwiązanie,

które wydaje się być optymalne. Dodano w nim dwie adnotacje:

136

adnotację @Storage(Class<?>), którą dodaje się do typu wyliczeniowego, gdzie

parametrem jest klasa zawierająca zmienne współdzielone zgodne z nazwami

stałych typu wyliczeniowego,

adnotację @RegisterStorages(Class<? extends Enum<?>>[]), którą można

dołożyć do klasy implementującej interfejs StartPoint, by podane w parametrze

odwołania do typów wyliczeniowych zawierających nazwy zmiennych

współdzielonych przy starcie danej aplikacji były automatycznie rejestrowane.

Poniżej znajduje się przykładowy program korzystający z obu adnotacji:

@RegisterStorages(WitajSwiecie.DaneWspoldzielone.class)

public class WitajSwiecie implements StartPoint {

@Storage(WitajSwiecie.class)

enum DaneWspoldzielone {

tablica

}

private static final int[] tablica = new int[PCJ.threadCount()];

private long suma;

@Override

public void main() throws Throwable {

}

}

Jak widać od wersji PCJ5 zmienne współdzielone mogą być statyczne (wspólne dla

wszystkich wątków działających na danej JVM) oraz finalne (brak możliwości zmiany ich

wartości po zainicjowaniu). W powyższym programie występuje tylko jedna zmienna

współdzielona o nazwie tablica, natomiast pole suma jest lokalne dla każdego wątku PCJ.

Kolejność parametrów metod

W trakcie tworzenia PCJ5 usystematyzowano również kolejność parametrów dla metod

get, put oraz broadcast. W tym przypadku również rozważono różne kombinacje

kolejności parametrów wywołania tych metod. Zmian wymagała kolejność tylko metod put

i broadcast w taki sposób, by nazwa zmiennej była jak najbliżej opcjonalnego argumentu

zawierającego indeksy, tak jak ma to miejsce w metodzie get:

get(threadId, variableName, optionalIndices...)

Tworząc metodę put na podstawie metody get, jedyną pozycją, na której podaje się

nową wartość zmiennej współdzielonej jest pierwsza pozycja:

put(newValue, threadId, variableName, optionalIndices...)

Podobnie sprawa wygląda w metodzie broadcast, gdzie pozycja parametru

zawierająca nową wartość zmiennej współdzielonej została ustalona na pozycję pierwszą:

broadcast(value, variable)

Najważniejsze zmiany w PCJ5

Poniżej podsumowano najważniejsze zmiany w PCJ5, które wprowadziła ta wersja,

a których nie było dostępnych w poprzednich wersjach.

W najnowszej wersji biblioteki dodano obsługę wyjątków mogących pojawić się

w czasie przesyłania zmiennych współdzielonych. Teraz programista ma możliwość złapania

wyjątku i odpowiedniego zareagowania na niego. W poprzednich wersjach takie sytuacje nie

były obsługiwane.

137

Została dodana notyfikacja zakończenia operacji put i asynchroniczna bariera, a dla

wszelkich operacji asynchronicznych została dodana możliwość czasowego czekania na ich

zakończenie.

Stworzono możliwość obsługi wielu magazynów, dla których zmienne współdzielone

zostały zmienione z typu ciągu tekstowego na stałe typów wyliczeniowych. Dodatkowo

możliwe jest skojarzenie magazynów z klasą startową implementującą interfejs StartPoint

i dla niej automatycznie następuje ich rejestracja przy starcie aplikacji.

Ponadto tworzenie magazynów odbywa się w momencie, gdy znany jest już

identyfikator wątku i liczba wątków, co pozwala na łatwiejszą inicjalizację zmiennych

współdzielonych.

Portowanie aplikacji z PCJ4 do PCJ5

Większość pracy wymaganej przy portowaniu aplikacji do PCJ5 polega na

automatycznej lub półautomatycznej modyfikacji kodu źródłowego.

Pierwszą modyfikacją jest zamiana metody log, która już nie występuje w bibliotece

PCJ, na wywołanie metody System.out.println.

Klasy zawierające zmienne współdzielone nie rozszerzają już klasy Storage,

a zmienne współdzielone nie zawierają adnotacji @Shared, za to ich nazwy muszą znaleźć

się w typie wyliczeniowym, zaadnotowanym przez @Storage, którego parametrem jest

dawna klasa rozszerzająca klasę Storage.

Następnie w klasach używających zmiennych współdzielonych należy wykonać

zamianę parametrów, by zamiast korzystać typu String korzystać z typu wyliczeniowego.

Tę operację dość prosto można zapisać korzystając z wyrażeń regularnych.

Dodatkowo w klasie zawierającej wywołanie metody start lub deploy należy usunąć

drugi argument i dodać typ wyliczeniowy, który wskazywał na podaną klasę jako parametr

adnotacji @RegisterStorages. Trzeci argument, który stał się drugim, należy opakować

w: new NodesDescription(<argument>).

Następną zmianą jest zamiana nazwy klasy z FutureObject na

PcjFuture, z getFutureObject na asyncGet, i podobnie z getObject na get.

Kolejne zmiany to zmiana nazwy put na asyncPut i broadcast na asyncBroadcast.

Oczywiście warto prześledzić, co dzieje się w zmienianym kodzie, by jak najlepiej

wykorzystać nowe możliwości PCJ5.

PRZYKŁADOWY KOD APLIKACJI W PCJ5

W tym rozdziale zostanie przedstawiony pełen kod źródłowy prostej aplikacji

z wykorzystaniem PCJ5.

Zmiany pomiędzy PCJ4 a PCJ5

Poniżej zaprezentowano przykładowy program obliczający przybliżoną wartość liczby

π za pomocą metody całkowania (prostokątów) zapisaną z wykorzystaniem PCJ4 oraz

PCJ5. Linie z PCJ4 zostały oznaczone przez znak - (minus), natomiast linie z PCJ5 przez +

(plus). Linie wspólne dla obu wersji PCJ pozostały bez prefiksu.

-import org.pcj.FutureObject;

import org.pcj.PCJ;

+import org.pcj.PcjFuture;

138

+import org.pcj.RegisterStorages;

-import org.pcj.Shared;

import org.pcj.StartPoint;

import org.pcj.Storage;

+@RegisterStorages(DaneWspoldzielone.class)

-public class ObliczPiCalkowaniem extends Storage implements StartPoint {

+public class ObliczPiCalkowaniem implements StartPoint {

+ @Storage(ObliczPiCalkowaniem.class)

+ public enum DaneWspoldzielone {

+ suma

+ }

- @Shared

private double suma;

private double funkcjaPodCalka(double x) {

return (4.0 / (1.0 + x * x));

}

@Override

public void main() throws Throwable {

double pi = obliczWartoscPi();

if (PCJ.myId() == 0) {

System.out.format("Pi wynosi %.15f\n", pi);

}

}

private double obliczWartoscPi() {

int liczbaPunktow = 1_000_000;

double ulamek = 1.0 / (double) liczbaPunktow;

for (int i = PCJ.myId() + 1; i <= liczbaPunktow;

i += PCJ.threadCount()) {

suma = suma + funkcjaPodCalka(((double) i - 0.5) * ulamek);

}

suma = suma * ulamek;

PCJ.barrier();

if (PCJ.myId() == 0) {

- FutureObject[] dane = new FutureObject[PCJ.threadCount()];

+ PcjFuture<Double>[] dane = new PcjFuture[PCJ.threadCount()];

for (int i = 1; i < PCJ.threadCount(); ++i) {

- dane[i] = PCJ.getFutureObject(i, "suma");

+ dane[i] = PCJ.asyncGet(i, Shared.suma);

}

for (int i = 1; i < PCJ.threadCount(); ++i) {

- suma = suma + (double) dane[i].getObject();

+ suma = suma + dane[i].get();

}

}

return suma;

}

public static void main(String[] args) {

PCJ.deploy(ObliczPiCalkowaniem.class,

- ObliczPiCalkowaniem.class, "nodes.txt");

+ new NodesDescription("nodes.txt"));

}

}

139

PODSUMOWANIE

Biblioteka PCJ jest elastyczna i stosunkowo prosta w użyciu, dzięki czemu może być

bardzo szybko zaadaptowana do rozwiązania istniejących problemów, tak by wykorzystać

moc aktualnych komputerów. Wydajność aplikacji napisanych z wykorzystaniem języka Java

i PCJ jest zbliżona do wydajności aplikacji tworzonych z wykorzystaniem tradycyjnych

języków programowania. Biblioteka jest stale rozwijana i jest z sukcesem wykorzystywana do

zrównoleglania aplikacji naukowych. Wśród nich można wymienić aplikację wykorzystującą

optymalizację wieloparametryczną (algorytm genetyczny) do modelowania kontektomu

nicienia (Caenorhabditis elegans) [5], implementację przetwarzania danych grafowych

w ramach zbioru testów Graph500 [6], czy zrównoleglenie programu BLAST do szybkiego

znajdowania podobnych sekwencji DNA.

Wbrew krążącym mitom, rozwiązania w języku Java o jaki oparta jest biblioteka, mogą

być tak samo szybkie, a nawet szybsze od rozwiązań bazujących na językach niższego

poziomu jak C++. Biblioteka PCJ, dostępna jako oprogramowanie otwarte (licencja BSD) [7]

to idealne narzędzie do rozwoju aplikacji wymagających dużych obliczeń i przetwarzania

danych.

PODZIĘKOWANIA

Prace były częściowo finansowane w ramach projektu HPDCJ finansowanego przez

konsorcjum CHIST-ERA (w Polsce finansowane przez NCN: 2014/14/Z/ST6/0007).

Obliczenia zostały wykonane przy wsparciu Interdyscyplinarnego Centrum

Modelowania Matematycznego i Komputerowego (ICM) Uniwersytetu Warszawskiego

w ramach grantu obliczeniowego nr GB65-15.

LITERATURA

[1] M. Nowicki (2015). Opracowanie nowych metod programowania równoległego w Javie

w oparciu o paradygmat PGAS (Partitioned Global Address Space). Rozprawa

doktorska, Uniwersytet Warszawski, 2015 http://ssdnm.mimuw.edu.pl/pliki/prace-

studentow/st/pliki/marek-nowicki-d.pdf [Dostęp: 26.08.2016]

[2] G. Moore (1965). Cramming more components onto integrated circuits, Electronics,

Volume 38, Number 8, April 19, 1965.

[3] Prawo Moore’a – Wikipedia, wolna encyklopedia, https://pl.wikipedia.org/wiki/

Prawo_Moore’a [Dostęp: 26.08.2016]

[4] J. Mellor-Crummey, L. Adhianto, W. Scherer III i in. (2009). A new vision for Coarray

Fortran. In Proceedings of the Third Conference on Partitioned Global Address Space

Programing Models (p. 5). ACM.

[5] Ł. Górski, F. Rakowski, P. Bała (2015). Parallel Differential Evolution in the PGAS

Programming Model Implemented with PCJ Java Library. In International Conference

on Parallel Processing and Applied Mathematics (pp. 448-458). Springer International

Publishing.

[6] M. Ryczkowska, M. Nowicki, P. Bała (2016). The Performance Evaluation of the Java

Implementation of Graph500. In Parallel Processing and Applied Mathematics (pp.

221-230). Springer International Publishing.

[7] Biblioteka PCJ: http://pcj.icm.edu.pl [Dostęp: 26.08.2016]

140

Rozdział XII:

Modelowanie wycieków w sieci wodociągowej

Tomasz Boczar, Norbert Adamkiewicz

Politechnika Opolska, ul. Prószkowska 75, 45-758 Opole

Email: t.boczar@po.opole.pl; n.adamkiewicz.ispa@mwik.com.pl

STRESZCZENIE

W artykule przedstawiono wyniki dotychczasowych prac prowadzonych w ramach

projektu naukowo-badawczego p.t. Innowacyjne algorytmy do diagnostyki wycieków w

infrastrukturze wodociągowej, współfinansowanego ze środków Narodowego Centrum

Badań i Rozwoju, realizowanego przez Politechnikę Opolską przy współpracy z Miejskimi

Wodociągami i Kanalizacją Kędzierzyn-Koźle. Ogólnym celem projektu jest opracowanie

zestawu metodologii i bibliotek skryptowych, umożliwiających stworzenie systemu

monitorującego i diagnozującego infrastrukturę wodociągową. W artykule przedstawiono

metodykę prac i przykładowe wyniki symulacji komputerowych, w szczególności

zaprezentowano symulacje wycieków w wybranych fragmentach sieci.

ABSTRACT

The article presents results of works carried out within the research project

“Innovative algorithms for diagnosis of leakage in water infrastructure” which is co-financed

by the National Centre for Research and Development, and realized by the Opole University

of Technology in cooperation with the city's local water supply company Miejskie Wodociągi

i Kanalizacja Kedzierzyn-Kozle. The overall objective of the project is to develop a set of

methodology and scripting libraries that enable the creation of system for monitoring and

diagnosing of the water supply infrastructure. This paper presents methodology of works and

example results of computer simulations, in particular simulations of leaks in selected parts

of the network are presented.

Słowa kluczowe: sieć wodociągowa, detekcja wycieków, modelowanie przepływów

Keywords: water supply network, leakage detection, flow modeling

1. WSTĘP

Sieci wodociągowe są jednym z podstawowych składników infrastruktury technicznej

miast i osiedli. Konieczność ograniczenia kosztów ich eksploatacji, w szczególności

spowodowanych stratami wody, powoduje ciągłą potrzebę rozwijania nowych metod

wspomagania monitorowania i diagnozowania tych obiektów. Najczęściej występującymi

uszkodzeniami infrastruktury wodociągowej poza rozszerzeniami i zwężeniami przekroju rur,

osadami powodującymi zmianę chropowatości powierzchni itp., są pęknięcia powodujące

wycieki wody. Niestety tylko część z nich manifestuje się wypływem wody na powierzchnię

gruntu, pozostała część jest niewidoczna i trudna do zlokalizowania. Problem narasta na

obszarach tych miast, gdzie na skutek prowadzonej eksploatacji złóż np. węgla czy wapnia,

znajdujących się pod miastem, występowanie awarii jest częstsze i będzie odczuwalne

141

jeszcze przez długi czas po zaprzestaniu wydobycia. Dotychczasowe metody lokalizacji

awarii w sieciach wodociągowych wykorzystują urządzenia nasłuchowe, jednak w przypadku

coraz powszechniej stosowanych rur PCV i PE metody te są mniej skuteczne. Dlatego

istnieje potrzeba budowy narzędzia sygnalizującego pojawienie się i lokalizację miejsca

wystąpienia awarii.

W rozpatrywanym obszarze sieci wodociągowych wszelkie decyzje strategiczne

podejmowane są po gruntownej analizie możliwych do wystąpienia okoliczności, natomiast

wszystkie zdarzenia związane z wypływami, wyciekami i innymi awariami niejednokrotnie

muszą być podejmowane natychmiast, co jest szczególnie ważne w przypadku podejrzenia

skażenia wody pitnej. W chwili obecnej w wielu instalacjach wykrywanie wycieków ogranicza

się do telefonicznego przyjmowania zgłoszeń, bez udziału aktywnego wykrywania wycieków

potwierdzonego pomiarami. Przy uwzględnieniu, że wypływ wody jest zależy od wartości

ciśnienia i powierzchni otworu w nieszczelnym rurociągu, można obliczyć ile wody wypłynie

w określonym czasie. Przykładowo: przy ciśnieniu wody 5 bar, powierzchni otworu 0,5 mm2

w miesiącu wypłynie 15,8 m3 wody [1,2]. Straty będą rosły proporcjonalnie, a zatem szybka

detekcja i lokalizacja uszkodzenia jest kluczowa w celu osiągnięcia mierzalnych efektów.

Zaproponowane rozwiązania wykorzystują innowacyjne algorytmy przetwarzania,

estymacji, optymalizacji i predykcji danych, przez co umożliwiają:

• Wykonywanie symulacji awarii w sieci wodociągowej, w tym wypływów i wycieków wody.

• Wspomaganie procesu detekcji i lokalizacji wycieków.

• Wspomaganie decyzji o modernizacji przestarzałych (uszkodzonych) fragmentów sieci.

• Predykcję wielkości poboru wody na podstawie symulacji przeprowadzanej z

wykorzystaniem danych on-line zrejestrowanych przez urządzenia pomiarowe

zainstalowane w rozpatrywanej infrastrukturze wodociągowej.

Opisywane w literaturze wyniki dotyczące symulowania sieci wodociągowych bazują

na szacunkach teoretycznych i koncentrują się głównie na eksperckiej analizie sytuacji

ekstremalnych, mogących zaistnieć podczas eksploatacji sieci [3-4]. Komputerowe modele

symulacyjne umożliwiają również wykrywanie tzw. wycieków niezgłoszonych, które mogą

stanowić nawet do 60% wszystkich wycieków [2]. Precyzyjnie zaprojektowany model

symulacyjny wykorzystujący wyniki pomiarów przeprowadzonych w warunkach

przemysłowych przekłada się bezpośrednio na korzyści ekonomiczne oraz eksploatacyjne.

Może on znacznie ułatwić podejmowanie strategicznych decyzji dokonywanych dotychczas

przez ekspertów, kierujących się głównie intuicją dotyczącą lokalizacji danej awarii, którą

potwierdza się wykonaniem szeregu pomiarów za pomocą metod osłuchowych (elektro-

akustycznych) lub termowizyjnych. W zaproponowanym rozwiązaniu proces detekcji i

lokalizacji wycieków wspomagany jest nowoczesnymi rozwiązaniami m.in. teorii ewolucyjnej,

natomiast wielokryterialna optymalizacja parametrów modelu sieci wodociągowej odbywa się

z zastosowaniem m.in. algorytmów genetycznych i logiki rozmytej.

W niniejszym artykule przedstawiono problematykę badanego zagadnienia,

metodologię prowadzonych prac badawczych oraz rezultaty proces strojenia i optymalizacji

modelu symulacyjnego.

2. PROBLEMATYKA ZAGADNIENIA

Na rynku dostępne są obecnie następujące urządzenia i systemy wykorzystywane do

monitoringu i diagnozy zagrożeń występujących w sieciach wodociągowych:

system SCADA bazujący na wiedzy eksperckiej,

142

diagnostyka osłuchowa (geofony, stetofony, korelatory) związana z akustycznym

pomiarem do wykrywania wycieków,

lokalizacja wycieku przy pomocy gazu,

akustyczne stacjonarne (radiowe) i przenośne loggery szumu z korelatorem,

loggery ciśnienia wody w rurociągu,

elektro-akustyczny pomiar wykrywania wycieków,

kamera termograficzna,

detekcja wycieku bazująca na modelu symulacyjnym sieci wodociągowej.

Rozpatrywana w artykule tematyka dotyczy metody detekcji i lokalizacji wycieków

bazującej na modelu symulacyjnym sieci wodociągowej. Na rynku istnieje obecnie niewiele

produktów wykorzystujących metody symulacyjne. Produkty dostępne na rynku krajowym

mają ograniczoną funkcjonalność, często nie posiadają modelu symulacyjnego, nie

uniemożliwiają zautomatyzowanej adaptacji systemu do bieżącej sytuacji, przez co ich

efektywność w diagnostyce wycieków jest niska. Procedura wdrożenia produktu polega na

utworzeniu modelu symulacyjnego (w drodze digitalizacji lub bezpośrednio z systemu GIS

klienta) i optymalizacji parametrów powstałego modelu. Istnieje możliwość zakupu

dodatkowych modułów umożliwiających m.in.: symulację bieżącego dnia i predykcję danych,

wykonanie precyzyjnej kalibracji systemu i detekcji wycieków za pomocą metody

Minimalnego Nocnego Przepływu lub Metodą Zintegrowanego Pomiaru Przepływu.

Rozwiązania te są rzadko stosowane, m.in. z powodu wysokich kosztów zakupu/wdrożenia

oraz utrzymania tych systemów. Proces wdrożeniowy przebiega płynniej w zakładach

wyposażonych w zaktualizowany system GIS, dysponujących odpowiednio przeszkoloną

kadrą administratorów sytemu. Detekcja wycieku stanowi w tych systemach zwykle tylko

jeden z elementów, zwłaszcza w sytuacjach, gdy są one stosowane w rozbudowanych i

rozległych sieciach jako narzędzia wspomagające zarządzaniem całą infrastrukturą

wodociągową.

Tematyka dotycząca tworzenia modeli symulacyjnych opisywana jest szeroko w

dostępnej literaturze [5-23] jednak oferowany przez autorów niski poziom szczegółowości i

precyzji wykonania tych modeli uniemożliwia wykonywanie na ich podstawie analiz

zmierzających do detekcji podstawowych awarii, jak np. „wypływy niezgłoszone”. Ponadto

opublikowane wyniki badań są niepełne i szczątkowe, opisują zwykle jeden wybrany element

sieci, bez odniesienia go do pozostałych parametrów, nie zawierają opisu warunków i reżimu

metrologicznego, w jakich zostały wykonane pomiary i symulacje, obejmują zazwyczaj tylko

szkielet sieci, stanowią duże przybliżenie warunków rzeczywistych i są mało precyzyjne.

Można na tej podstawie jedynie stwierdzić, że wykonano badania podstawowe, a ich wyniki

pozwalają na przeprowadzenie dalszy badań przemysłowych. Powyższe stanowiło

motywację do wykonania prac badawczych, opisywanych w niniejszym artykule.

3. METODOLOGIA BADAWCZA

W ramach prac sformułowano wytyczne do tworzenia modeli symulacyjnych oraz

powstał wzorcowy model opisujący dystrybucyjne sieci wodociągowe, który stanowi szkielet

do budowy dowolnego modelu symulacyjnego dla dowolnej sieci wodociągowej. Aby

osiągnąć założone cele wykonano identyfikację wszystkich możliwych parametrów sieci

wodociągowej, a następnie przeprowadzono analizę, które z nich są konieczne, a które

wystarczające dla prawidłowego działania modelu symulacyjnego. Opracowany model

symulacyjny uwzględnia szereg parametrów sieci wodociągowej, w tym m.in.: szorstkość rur,

143

prędkość przepływu wody, stałe wycieki i nieszczelności spowodowane np. pęknięciem rury,

zależność korelacyjna względem wartości ciśnienia, wiek i rodzaj materiału, z jakiego są

wykonane rury, wysokość względna słupa wody, reguły czasowe pompowni i przepompowni,

emulacja falowników, hydroforni. W tym celu niezbędne było wykonanie inwentaryzacji sieci

wodociągowej i opracowanie mapy terenu, na którym zainstalowana jest infrastruktura

wodociągowa. Bazując na wynikach inwentaryzacji badanej infrastruktury określono

strategiczne punkty pomiarowe, w których zamontowano urządzenia rejestrujące wartości

wybranych parametrów sieci wodociągowej.

W ramach prac opracowano również metodologię pomiaru, akwizycji i cyfrowej

transmisji między-aplikacyjnej wartości parametrów sieci wodociągowej. Urządzenia

zamontowano na rurociągach sieci wodociągowej tworząc tzw. punkty pomiarowe. W skład

punktu pomiarowego wchodzi: zasilany bateryjnie przepływomierz elektromagnetyczny (np.

kołnierzowy/sztychowy), przetwornik ciśnienia, zasilany bateryjnie rejestrator parametrów

sieci wodociągowej z transmisją danych pomiarowych w technologii GSM/GPRS/SMS,

słupek telemetryczny z wyposażeniem dodatkowym i oprogramowanie konfiguracyjno –

komunikacyjne. Pomiary odbywają się w zdefiniowanych punktach pomiarowych regularnie

przez okres 24 miesięcy, przy czym wykonywane są w warunkach przemysłowych, czyli

podczas normalnego działania sieci wodociągowej z uwzględnieniem wszelkich zakłóceń,

jakie mogą w tym czasie wystąpić. System pomiarowy pracuje samodzielnie i stabilnie w

każdych warunkach pogodowych, które również są rejestrowane. Dane pomiarowe są

przesyłane drogą radiową lub przewodem i archiwizowane na serwerach w dyspozytorni, a

następnie udostępniane przez Internet członkom zespołu badawczego do dalszych

zastosowań.

W wyniku realizacji zadań powstają zestawy bibliotek skryptowych (programowych),

wykorzystujące opracowane algorytmy estymacji, optymalizacji, predykcji i decyzyjne oraz

zestaw baz reguł i zależności, które w sformalizowany sposób (za pomocą wyrażeń

logicznych/algebraicznych) opisują zachowanie sieci w długim horyzoncie czasowym.

Biblioteki te są zagregowane w całościowy system diagnozujący i lokalizujący wycieki wody z

sieci wodociągowej. Decyzja diagnostyczna, dotycząca wystąpienia i lokalizacji wycieku

opiera się m.in. na wynikach pomiarów wielkości ciśnienia i przepływu wody w określonych

gałęziach struktury wodociągowej. Rezultaty symulacji i pomiarów są archiwizowane w

postaci baz danych.

4. OPTYMALIZACJA MODELU SYMULACYJNEGO

W zaproponowanym rozwiązaniu dokonano integracji środowiska symulacyjnego sieć

wodociągową EPANET ze środowiskiem programistycznym MATLAB umożliwiającym

szeroko pojęte przetwarzanie danych.

Na rys.1 przedstawiono etapy działań, które wykonywano w trakcie realizacji

zamierzonych celów.

144

Rys.1. Etapy realizacji prac badawczych

W rezultacie prac wykonanych w ramach etapu 1 (rys.1) powstał model sieci

wodociągowej, której schemat szkieletu przedstawiono na rys. 2. Łączna długość sieci

wynosi ok. 153 km, a sieć zasila ok. 64 tys. mieszkańców. Średnice rurociągów wynoszą do

500 mm. Średnia produkcja w poszczególnych lokalizacjach sieci to:

Produkcja SUW (pkt.1 rys.2): 930.000 m3/rok

Produkcja ZUW(pkt.2 rys.2): 1.929.000 m3/rok

Pobór Sławięcice: (pkt.4 rys.2) 92.000 m3/rok

Pobór Cisowa(pkt.3 rys.2): 68.000 m3/rok

Rys.2. Schemat szkieletu sieci wodociągowej w programie EPANET

Opracowany w ramach realizacji zadań model symulacyjny sieci wodociągowej

posiada więcej możliwości, niż ma to miejsce w standardowym środowisku takim jak np.

EPANET [24]. Przykładowo: przypisanie grupie elementów jednej wartości danego

parametru jest możliwe w środowisku EPANET, jednak jedynie w formie edytorskiej, wartość

można poprawić tylko i wyłącznie manualnie. Wykorzystanie tzw. „wtyczki” do środowiska

EPANET – EPANET Calibrator – umożliwia zdefiniowanie określonej grupy węzłów i

odcinków celem wykorzystania w późniejszym procesie optymalizacji bazującej na

algorytmie genetycznym, jednak wynik jej działania bardzo często pogarsza model lub

poprawia go w niewielkim stopniu, nie ma przy tym wpływu na parametry algorytmu

optymalizującego, takie jak np. określenie warunków brzegowych i kryteriów [25,26]. Produkt

145

ten w swej obecnej postaci nie spełnia wymogów zaproponowanego przez zespół badawczy

rozwiązania. Algorytm zawiera wszelkie dostępne funkcjonalności algorytmu genetycznego,

które zostały zaimplementowane w znacznie wyższym standardzie, umożliwiającym

nienadzorowaną i możliwie bezbłędną optymalizację parametrów modelu symulacyjnego.

Wadą wtyczki EPANET Calibrator jest brak możliwości zdefiniowania wielu parametrów

jakie udostępnia genetyka ewolucyjna. Zalety te posiada zaimplementowany w Matlabie

przybornik Genetic Algorithm and Direct Search w tym funkcja ga umożliwiająca przekazanie

do algorytmu istotnych do rozwiązania rozpatrywanego zadania parametrów, np.:

ograniczenia zakresu zmienności wartości poszukiwanych parametrów z dołu i z góry (ang.

lower and upper bound), warunki liniowe i nieliniowe, które musza być spełnione i inne.

Własnoręczna implementacja procesu optymalizacji umożliwiła dodatkowo pełną kontrolę

nad definicją funkcji celu, sposobu obliczenia błędu i warunkami zakończenia obliczeń.

Etap 1 (rys.1) uwzględnia również wykonanie pomiarów określonych parametrów pracy

sieci wodociągowej, o których wspomniano powyżej. Przykładowy wynik pomiaru ciśnienia

przedstawiono na rys. 3.

Etap 2 (rys.1) wykonanych prac dotyczy strojenia modelu symulacyjnego, czyli

zoptymalizowanie jego parametrów w taki sposób aby odzwierciedlał on możliwie dokładnie

rzeczywistą sieć wodociągową [27-33]. Zakładając, że model sieci zawiera 1255 linków, to

dla określenia wartości roughness dla każdego z nich w procesie optymalizacji, konieczne

byłoby wykonanie obliczeń dla takiej samej liczby zmiennych zależnych. Warunek ten jest

niemożliwy do spełnienia, m.in. z powodu braku takiej liczby danych pomiarowych, na

podstawie których wyniki strojenia można by było zweryfikować i ze względu na czas

obliczeń potrzebny na wyestymowanie tak dużej liczby parametrów. Z tego powodu sieć

podzielono na sektory [33,34]. Wykonano to w taki sposób, aby w każdym z sektorów

znajdował się węzeł, dla którego istnieje zestaw danych pomiarowych. Funkcja celu ma

następującą postać (1):

n

i

iiFC PP

1

2

)( (1)

gdzie:

FC - wartość funkcji celu

iP wartości ciśnień estymowanych przez model

iP wartości ciśnień estymowanych przez model

Do estymacji optymalnych wartości parametru roughness wykorzystano algorytm

genetyczny, zaimplementowany w środowisku MATLAB. Zdefiniowano następujące wartości

parametrów algorytmu genetycznego:

Liczba parametrów, które są optymalizowane: 10,

Liczebność populacji: 50,

Liczba generacji: 1000,

Czas, po którym w przypadku braku poprawy wyniku następuje zakończenie

algorytmu (czasowy limit bezczynności) (ang. stall time): 100 sek.,

Limit przystosowania (ang. FitnessLimit): 1e-6,

Wartość tolerancji wartości funkcji (ang. TolFun): 1e-6,

Wartość warunku początkowego: przypadkowa (ang. random),

Zakres poszukiwań: [1e-4 – 60].

146

Operatory genetyczne:

a. Selekcja: Stochastyczna równomierna

b. Skalowanie: Rankingowe

c. Mutacja: Gausoidalna

d. Krzyżowanie: Rozproszone

e. Migracja: kierunek w przód, co 20 generacji, 20% populacji

Funkcja celu wykorzystywana w algorytmie genetycznym, która jest minimalizowana,

określona jest równaniem (1).

Na rys. 3 przedstawiono przykładową charakterystykę przedstawiającą zmiany

ciśnienia w wybranym punkcie sieci wodociągowej uzyskane w wyniku procesu strojenia

parametru roughness dla wybranego dnia pomiarowego. Wartości ciśnienia przed strojeniem

zaznaczono kolorem niebieskim, wyniki pomiarów kolorem czarnym, natomiast wynik

optymalizacji z wykorzystaniem algorytmu genetycznego zaznaczono kolorem zielonym. Na

podstawie uzyskanych wyników strojenia stwierdzono bardzo dobre dopasowanie wartości

symulowanych do wartości empirycznych, tj. zarejestrowanych podczas pomiarów an sieci

rzeczywistej. Zwiększając odpowiednio czas trwania procesu estymacji możliwe było

uzyskanie bardziej dokładnych wyników. Czas estymacji jest kluczowym parametr, który

będzie decydował o szybkości obliczeń zaproponowanego systemu ekspertowego. Czas

wykonywania symulacji nie powinien przekraczać 30-40 min.

Rys.3. Przykładowy wynik procesu strojenia (kalibracji) modelu symulacyjnego

W ramach etapu nr 3 (rys.1) wykonywany jest proces estymacji parametrów

dotyczących wycieków. Dostrojony model sieci wodociągowej został zmodyfikowany w taki

sposób, aby możliwe było zasymulowanie w pewnej chwili czasowej wycieku wody o

określonej wielkości i w dowolnym miejscu sektora k. Założono się, że wycieki symulowane

w danym sektorze występują we wszystkich węzłach należących do jego grupy. W

środowisku EPANET wycieki można symulować poprzez zmianę funkcji węzła czyniąc go

emiterem. Emiter to węzeł, który umożliwia symulację wypływu wody z sieci na zewnątrz.

Proces ten był wykonywany w sposób zbliżony do procesu strojenia parametru rougthness,

przy czym do estymacji wykorzystano wstępnie zestrojony model symulacyjny oraz

symulowano wycieki w różnych lokalizacjach i o różnej wartości. Dane te zostały zapisane w

bazie danych. Eksperyment weryfikujący prawidłowe działanie systemu przeprowadzono w

147

ramach etapu 4 (rys.1) dla kilkudziesięciu różnych wielkości wycieków w zakresie: 0.1 – 0.9

% dobowego zużycia wody dla wybranych dni pomiarowych. Przykładowy wynik procesu

weryfikacji przedstawiono na rys.4. W trakcie działania system wnioskujący porównuje

wartości symulowane i empiryczne wartości ciśnienia i oblicza wartość funkcji celu FC (1) w

każdym z sektorów. Wielkości wysterowanych parametrów zapisywane są w bazie danych.

Na podstawie porównania wszystkich wartości FC i numeru sektora, w którym ta wartość jest

najmniejsza, podejmowana jest decyzja diagnostyczna dotycząca istnienia i lokalizacji

wycieku.

Rys.4. Zbiorcze zestawienie wyników eksperymentu prezentujące liczbę wskazań algorytmu

na numer sektora, w którym lokalizuje on wyciek, względem numeru sektora, w którym

wyciek był rzeczywiście symulowany

Zaproponowana metoda detekcji i lokalizacji wycieków w większości wypadków

wskazywała właściwy sektor. W pewnym zakresie algorytm wskazywał również inne sektory,

co miało miejsce zwłaszcza dla małych wielkości wycieków. Dla większych wartości

wycieków lokalizacja sektora zawsze była właściwa. Metoda umożliwia również określenie

wielkości wycieku przyjmując pewien zakres błędu, który szacuje się na poziomie ok. 10%.

Zaimplementowany system został poddany weryfikacji eksperymentalnej, w której

zasymulowano rzeczywisty wyciek w zdefiniowanej lokalizacji sieci. Ten tak zwany wyciek

kontrolowany, pozwolił na sprawdzenie reakcji opracowanego systemu. Wyciek

kontrolowany rozpoczęto o godz. 14. Natomiast system zareagował w przewidzianym czasie,

tj. w ciągu jednej godziny, na obniżoną wartość ciśnienia i dodatkowo prawidłowo oszacował

wielkość wyciek. Wynik tego procesu zaprezentowano na rys. 5. W tym przypadku detekcji

dokonywano w cyklach godzinowych, stąd o godz. 15 algorytm wskazał przekroczenie

wartości progowej, co zostaje jednocześnie zasygnalizowane na ekranie SCADA w

dyspozytorni.

148

Rys.5. Wyniki procesu detekcji wycieku w rzeczywistej sieci wodociągowej

3. PODSUMOWANIE

Celem prac opisanych w niniejszym artykule było opracowanie zestawu metodologii i

bibliotek skryptowych umożliwiających stworzenie systemu monitorującego i diagnozującego

infrastrukturę wodociągową opartego o modelowanie symulacyjne. Opracowany system

charakteryzuje się:

pracą w czasie rzeczywistym, dzięki czemu analizowane są bieżące dane pomiarowe,

pracą zorganizowaną w oparciu o algorytm predykcyjny co usprawnia prawidłową

detekcję zaistniałej awarii.

Efektami realizacji zadań są: określenie czasu wystąpienia wycieku, lokalizacja miejsca

wycieku, oszacowanie wielkości wycieku. Natomiast korzyści wynikające z wdrożenia

efektów realizacji zadań są następujące: obniżenie strat wody, oszczędności spowodowane

zwiększeniem szczelności sieci, szybkość i łatwość w wykrywaniu wycieków, możliwość

przeprowadzania symulacji pracy sieci wodociągowej w różnych parametrach. Proponowane

rozwiązania, wykorzystujące innowacyjne algorytmy przetwarzania, estymacji, optymalizacji i

predykcji danych umożliwią m.in.: symulację awarii w sieci wodociągowej, w tym wycieków

wody, detekcję i lokalizację wycieków, predykcję wielkości poboru wody na podstawie

symulacji przeprowadzanej z wykorzystaniem danych on-line zrejestrowanych przez

urządzenia pomiarowe zainstalowane w rozpatrywanej infrastrukturze wodociągowej.

LITERATURA (Arial 11)

[16] http://www.wodoserwis.pl/wykrywanie%20wyciekow.htm, listopad 2016r.

[17] S. Biedugnis, M. Smolarkiewicz, Bezpieczeństwo i niezawodność funkcjonowania

układów wodociągowych, Szkoła Główna Służby Pożarniczej, Warszawa 2003.

[18] J. Machell, S. R. Mounce, J. B. Boxall, Online modelling of water distribution systems: a

UK case study, Drink, 2010, Water Eng. Sci., vol. 3, str. 21–27.

[19] T. Schiller, Komputerowe modele sieci wodociągowej, 2005, Wodociągi i Kanalizacja, Nr

7, str. 20.

149

[20] A.F. Colombo, P. Lee, B.W. Karney, A selective literature review of transient-based leak

detection methods, 2009, Journal of Hydro-environment Research, vol. 2, str. 212-227.

[21] H.V. Fuchs, R. Riehle, Ten years of experience with leak detection by acoustic signal

analysis, 1991, Applied Acoustics, vol. 3, str. 1-19.

[22] D.A. Liston, J.D. Liston, Leak Detection Techniques. 1992, Journal of the New England

Water Works Association.

[23] O. Hunaidi, W.T. Chu, A. Wang, i in., Leak Detection Methods for Plastic Water

Distribution Pipes, 2000, In Seminars on Water & Sewer Infrastructure Systems:

Challenges and Solutions, Ottawa, Canada, str. 249-270.

[24] P. Lee, J. Vítkovský, Discussion of: P.K. Mohapatra, M.H. Chaudhry, A.A. Kassem, i in.,

Detection of Partial Blockage in Single Pipelines, 2006, Journal of Hydraulic

Engineering, ASCE, vol. 132(N.2), str. 200-206.

[25] X.J. Wang, F.M. Lambert, R.A. Simpson, i in., Leak Detection in Pipelines and Pipe

Networks: A Review, 2001, 6th Conference on Hydraulics in Civil Engineering: The State

of Hydraulics, Barton, A.C.T.: Institution of Engineers, Australia, str.: 391-400.

[26] Sensistor AB, The H2 Method for Locating Leaks in Buried Water Pipes. 1997,

Application Note, Sensistor AB.

[27] O. Hunaidi, Ground Penetrating Radar for Detection of Leaks in Buried Plastic Water

Distribution Pipes. 1998, International Conference on Ground Penetrating Radar.

[28] B.J. Allred, N.R. Fausey, G.P.R Detection of Drainage Pipes in Farmlands, 2004, In

International Conference on Ground Penetrating Radar, Delft, Netherlands.

[29] O. Hunaidi, C.Wing, Acoustical Characteristics of Leak Signals in Plastic Water

Distribution Pipes, 1998, Journal of Applied Acoustic.

[30] Y. Gao, M.J. Brennan, P.F. Joseph, i in., On the selection of acoustic/vibration sensors

for leak detection in plastic water pipes, 2005, Journal of Sound and Vibration, vol.

283(3-5), str. 927-941.

[31] D. Trinchero, R. Stefanelli, L. Cisoni, i in., Innovative ad-hoc wireless sensor networks to

significantly reduce leakages in underground water infrastructures, 2010, Kaleidoscope:

Beyond the Internet? - Innovations for Future Networks and Services, ITU-T. str. 1-4.

[32] C.P. Liou, Pipeline Leak Detection by Impulse Response Extraction, 1998, Journal of

Fluids Engineering, American Society of Mechanical Engineers, vol. 120(4), str. 833-

838.

[33] G.A. Nash, B.W. Karney, Efficient Inverse Transient Analysis in Series Pipe Systems,

1999, Journal of Hydraulic Engineering, vol.125(7), str. 761-764.

[34] D. Covas, N. Graham, C. Maksimovic, i in., An Assessment of the Application of Inverse

Transient Analysis for Leak Detection: Part II - Collection and Application of

Experimental Data, 2003, Proc. Computer Control for Water Industry, London, UK.

[35] Z. Kapelan, D. Savic, G. Walters, i in., An Assessment of the Application of Inverse

Transient Analysis for Leak Detection: Part I - Theoretical Considerations, 2003,

Computer Control for Water Industry, London, UK.

[36] W. Mpesha, S.L. Gassman, M.H. Chaudrhy, Leak detection in pipes by frequency

response method using a step excitation, 2002, Int. Journal of Hydraulic Research,

Vol.40, str. 55-62.

[37] B. Ulanicki, P.L.M. Bounds, J.P. Rance, i in., Open and closed loop pressure control for

leakage reduction, 2000, Urban Water, vol. 2, str. 105-114.

[38] A. Borowa, K. Mazur, M. Grochowski, i In., Lokalizacja wycieków w sieciach dystrybucji

wody, 2008, Wodociągi i Kanalizacja, Nr 3, str. 20.

150

[39] S. Speruda: Ograniczanie strat wody z wycieków – oprogramowania, Wodociągi i

Kanalizacja, Nr 5, 2006, str. 28.

[40] M.A. Brdyś, Modelowanie, monitorowanie i sterowanie w systemach wod-kan, 2007,

Wodociągi i Kanalizacja, Nr 10, str. 22.

[41] M. Nicoloni, A. Patriarca, Model Calibration and System Simulation from Real Time,

2011, Monitoring of Water Distribution Networks, 3rd International Conference on

Computer Research and Development, str. 51-55.

[42] A. Borowa, Krótkoterminowe prognozowanie, 2005, Wodociągi i Kanalizacja, Nr 2,str.14.

[43] T. Rutkowski, Szacowanie wartości niemierzonych dla celów sterowania predykcyjnego,

2005, Wodociągi i Kanalizacja, Nr 7, str. 18.

[44] M. Zmarzły, G. Bialic, R. Stanisławski, i in., Adaptive Estimation Algorithms for Modelling

of Water Distribution Systems, 2008, Polish Journal of Environmental Studies, vol.

17(3B), str. 565-569.

[45] B. Wysogląd, R. Wyczółkowski, An optimization of heuristic model of water supply

system with genetic algorithm, 2006, Diagnostyka, vol. 2(38), str. 49-52.

[46] M. Zmarzły, Simulation results of adaptive estimation algorithms for modeling of water

distribution systems, 2009, Zeszyty Naukowe "Elektryka". vol. 62, str. 79-80.

[47] K. Jezior, K. Mazur, A. Borowa, i in., MultiRegional PCA for leakage detection and

diagnosis in DWDS - Chojnice case study, 2007, Mat. konf. VIII Krajowej Konferencji

Diagnostyka Procesów i Systemów.

[48] J.G. Saldarriaga, S. Ochoa, D. Rodríguez, i in., Water distribution network

skeletonization using the resilience concept, 2008, Proc. of 10th Annual Water

Distribution Systems Analysis Conference, Ruger National Park, South Africa.

[49] B. Ulanicki, A. Zehnpfund, F. Martinez, Simplification of water distribution network

models, 1996, Proc. of 2nd Intl. Conf. on Hydroinformatics, vol. 2, str. 493-500.