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XV Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos 1

SOBRE O DESIGN DE UM SISTEMA DE SUPORTE DECISO

PARA ESTAES DE TRATAMENTO DE GUA

Waldir Roque1; Paulo Salles2; Peter Struss3 & Ulrich Heller4

Resumo - Neste artigo apresentamos uma aplicao da tecnologia de sistemas baseados em

modelos, dentro do escopo de um sistema de suporte deciso, aplicado para estaes de

tratamento de gua. Este sistema visa detectar desvios relativos a operao normal da estao,

identificando as suas possveis causas e propondo intervenes adequadas para remedi-las. A

fundamentao est na construo de uma biblioteca de fragmentos de modelos que representem

processos, distrbios e intervenes. Com base nesses fragmentos e observaes disponveis,

modelos do comportamento de distrbios da estao so gerados automaticamente, como uma

soluo da tarefa de diagnstico. Extenses de tais modelos, de tal modo que os resultados sejam

consistentes com os objetivos de correo, representam possveis propostas de terapia. A

explorao interativa dos algoritmos de resoluo de problemas de uma estao, requer a

determinao de mapas entre vises sobre a operao da estao e a representao e procedimentos

de resoluo de problemas com base em modelos. Isto no uma tarefa fcil, pois no podemos

assumir que o operador esteja familiarizado com as bibliotecas do modelo e, mesmo que este esteja,

o processo automtico de construo no transparente para eles. Apresentamos aqui a

especificao e design do sistema de suporte deciso e a interao deste com o usurio.

Abstract - The paper presents the application of model-based systems technology within a decision

support system for drinking water treatment plants. This system aims at detecting deviations from

normal plant operation, identifying their possible causes, and proposing adequate remedial

interventions. Its basis is a library of model fragments that represent intended processes,

disturbances, and possible interventions. Based on these fragments and the available

observations,

1 Instituto de Matemtica, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 91509-900, Porto Alegre RS, Brasil. Tel. (051) 3316.6202, Fax. (051) 3316.7301. Email: [email protected] 2 Instituto de Cincias Biolgicas, Universidade de Braslia, Braslia, Brasil, [email protected] 3 Department of Computer Science, Technical University of Munich, Munich, Germany, [email protected]


possible models of the disturbed plant behavior are generated automatically as a solution to the

diagnostic task. An extension of such a model by models of interventions such that the result is

consistent with remedial goals represents a possible therapy proposal. Exploiting the respective

basic problem solving algorithms in an interactive decision support system for plant operators

requires finding a mapping between their views on the plant operation and the representations and

procedures of the model-based problem solver. This is not straightforward, because we cannot

assume that the operator is familiar with the model library and because even if this were the case,

the automated process of model construction is not transparent to him. We present a specification of

the decision support system, the interaction between the user and the system.

Palavras-chave - Sistema de Suporte Deciso, Diagnstico Baseado em Modelos, Raciocnio

Qualitativo, Inteligncia Artificial, Tratamento de gua.

INTRODUO

Sistemas de conhecimento com base em modelos fornecem meios para tornar disponveis o

conhecimento de especialistas para leigos ou para especialistas com pouco conhecimento sobre o

domnio especfico. Esta qualidade de interesse particular no domnio de ecologia e de meio

ambiente, pois cada indivduo, instituio ou empresa afeta o ambiente (freqentemente de uma

forma destrutiva), mas no esperamos que estes possuam um conhecimento prprio do impacto dos

problemas e dos mtodos para preveni-los ou corrigi-los. Sistemas de suporte a deciso para o meio

ambiente devem capturar o conhecimento de especialistas nas reas de ecologia e/ou meio ambiente

e facilitar o acesso de usurios informao sobre problemas especficos, gerando respostas e

solues baseadas nestas informaes, no domnio de conhecimento e na apresentao dessas de

forma compreensiva.

Escolhemos sistemas com base em modelos para atacar essa tarefa ambiciosa. Algumas

suposies fundamentais de nosso trabalho so:

O domnio de conhecimento pode ser representado por um conjunto genrico, independente e,

portanto, reutilizvel de fragmentos de modelos (processos) que descrevem fenmenos

relevantes e que so agrupados em uma biblioteca (teoria do domnio).

O usurio enfrenta dois tipos distintos de tarefas: acesso situao (compreender sobre o que

se passa?) e proposta de terapias (o que pode ser feito?).

4 ESG GmBH, Einsteinstr 174, Munich, Germany, [email protected]


Uma resposta apropriada para o acesso situao dada por um modelo que pode ser

composto a partir da biblioteca e explicar parcialmente a informao sobre a situao que esta

disponvel para o usurio, e similarmente,

Uma terapia adequada pode ser encontrada por uma extenso do modelo da situao por

possveis aes que satisfaam um conjunto de objetivos de comportamento.

A Figura 1 ilustra a arquitetura que segue a partir destas suposies. A base de nossa soluo

uma integrao inovadora de teorias lgicas e implementaes de modelos orientados por

processos ([Forbus 84]) e diagnstico com base em modelos ([de Kleer-Mackworth-Reiter 92],

[Dressler-Struss 96]). Neste artigo no iremos retomar as consideraes sobre os conceitos tericos

e tcnicos formais j expostos com certo detalhe em ([Heller-Struss 98], [Struss-Heller 01] e [Heller

01]), mas apenas resumir os conceitos e focalizar a discusso de como um sistema de suporte

deciso pode ser baseado nesses.

O contexto da aplicao do nosso trabalho uma estao de tratamento de gua. Embora este

no seja um sistema ecolgico natural, o mesmo parece um bom comeo para tais aplicaes. De um

lado, compreende processos fsicos, qumicos e biolgicos contendo apenas um conhecimento parcial e

qualitativo das informaes disponveis, como ocorre em muitos sistemas ecolgicos. Por outro lado,

possui uma estrutura fixa e um conjunto limitado de fenmenos relevantes que torna-o um bom alvo

para uma primeira tentativa. Alm do mais, possvel validar e avaliar o sistema de suporte deciso

com operadores em estaes reais, havendo uma suave transio para fenmenos ecolgicos e

ambientais reais pela incluso de problemas que afetem a fonte natural de reserva do corpo de gua (por

exemplo, na presena de exploses de crescimento de algas, como proposto em [Struss-Heller 01]).

Na prxima seo descrevemos os principais aspectos dos processos de tratamento de gua,

acentuando os potenciais problemas e como remedi-los. Na seo 3, o formalismo de modelagem

ser resumido e ilustrado com exemplos da teoria do domnio relativo ao tratamento de gua. Na

seo 4 apresentamos resumidamente o formalismo do diagnstico com base em modelos. Baseados

nisso, apresentaremos nas sees 5 e 6 os componentes do acesso a situaes e das propostas de

terapias. A seo 7 dedicada a comentrios e concluses.


M odeler User

GUI

Domain Theory

Situation Assessment

Therapy Proposal

Situation Description

Therapy

Figura 1: Arquitetura do Sistema de Suporte Deciso

O PROCESSO DE TRATAMENTO

A gua a ser tratada, em nosso domnio de aplicao, coletada a partir de fontes naturais

como de um rio (Rio Guaba em Porto Alegre) ou de um reservatrio (como a Lomba do Sabo, em

Porto Alegre). Aps o bombeamento da gua para a estao de tratamento, a mesma passa por uma

seqncia de processos, os quais sero explicados em algum detalhe a seguir.

Tanque de entrada Canal de entrada Chincana Tanque de decantao Canal de gua decantada Filtros Canal de gua filtrada Reservatrio

Tanque de entrada:

Funo: reduzir a quantidade de algas e moluscos. A colorao (verde ou marrom) indica a

presena de algas. Para remediar, adicionado um agente oxidante (sulfato de cobre,

carbono ativado ou oznio).

Possveis problemas: A colorao permanece verde ou marrom, devido presena de algas

Terapia: Aumentar a quantidade do agente oxidante ou modificar o agente oxidante

Canal de entrada:

Funo: Pr-clorao e pr-alcalinizao. Se a alcalinidade for 19 e se o pH 6,5, as aes

so aplicadas de modo que a alcalinidade alcance 20 e o 6,5 pH 7. Se necessrio,

primeiramente cloro adicionado ao sistema para reagir com o material orgnico e remove-los.

Possveis problemas: Se houver muito material orgnico (slido ou dissolvido), muito cloro

ter de ser adicionado, resultando em um super decrscimo do pH. Quando este est abaixo

de 6, algumas substncias indesejadas (tricloraminas) podem aparecer.


Terapia: necessrio aumentar o valor do pH. Isto pode ser obtido utilizando CaCO3 a fim

de aumentar o pH para o intervalo desejado (entre 6 6,5), o que necessrio para que o

Sulfato de Alumnio reaja (veja o prximo passo). Se tricloramina formada, esta dever ser

removida por meio do sulfato de alumnio (o que pode outra vez fazer decrescer o pH).

Possveis problemas: A reao pode no ser efetiva e ocorrer uma alta concentrao de

NH3. Como conseqncia, mais cloraminas iro surgir.

Terapia: Modifique o agente oxidante (ao invs de cloro, troque pata ClO2 ou O3) ou deixe

a remoo para o prximo passo.

Possveis problemas: Se no houver oxignio na gua, o processo de decomposio

(aerbica) no poder ocorrer. Naturalmente, bactrias anaerbicas (e fungos) podem

continuar o processo. No entanto, esta decomposio anaerbica muito cida. Isto ir

reduzir o pH ainda mais e, considerando que h cloro, a concentrao de cloraminas ir

crescer.

Terapia: Modifique o agente oxidante (ao invs de cloro, use ClO2 ou O3) ou deixe a

remoo para o prximo passo.

Possveis problemas: Depois de adicionar cloro, h ainda matria orgnica na gua porque o

cloro reage com sais (outros compostos oxidantes, provenientes da agricultura, indstria,

esgoto, material trazido pelas chuvas).

Terapia: Modifique o agente oxidante (ao invs de cloro, use ClO2 ou O3) ou deixe a

remoo para o prximo passo

Possveis problemas: Aps a adio de CaCO3 (pr-alcalinizao), o pH pode no aumentar

em virtude do CaCO3 estar reagindo com outras substncias ou a presena de outra reao

produzindo mais H+, e a concentrao de CaCO3 no alta o suficiente para remov-los.

Terapia: Aumente a dose de CaCO3. Outra terapia possvel utilizar NaOH ao invs de

CaCO3 (o que pode trazer consigo componentes metlicos que iro contaminar a gua).

Chincana:

Funo: Aqui a gua passa por trs processos: reao com o sulfato de alumnio

(Al2(SO43)), mexer a gua e coagulao. Os objetivos so a remoo de substncias

dissolvidas (NH3, NO2, NO3 etc) e substncias slidas no dissolvidas (algas, material

orgnico, solo, sais etc). Al2(SO4)3 dissocia-se na gua produzindo cargas positivas (Al+++)

e cargas negativas (SO4--), que atraem outras cargas opostas de substncias dissolvidas e

no dissolvidas para formar flocos. A gua mexida a fim de criar flocos maiores, pela

aglutinao de dos flocos menores), o que obtido atravs de quedas e curvas com


obstculos no tanque. Ento, a probabilidade de contato de molculas com diferentes cargas

aumenta, resultando em um acrscimo no tamanho dos flocos.

Possveis problemas: As substncias no so reduzidas

Terapia: Aumente a dose de sulfato de alumnio.

Possveis problemas: Mesmo aumentando a dose de sulfato de alumnio as substncias no

so reduzidas em virtude do pH no estar adequado (este no estava correto no passo

anterior).

Terapia: Aumente a dose de sulfato de alumnio para reduzir o pH (se o pH estiver acima do

nvel necessrio), ou aumente a dose de CaCO3 no passa anterior para aumentar o pH.

Possveis problemas: Pode acontecer que a chincana fique bloqueada por material contido

na gua ou por animais vivos (moluscos).

Terapia: Remova o material

Possveis problemas: Flocos no so criados por que o pH no adequado

Terapia: Aumente a dose de sulfato de alumnio para reduzir o pH (se o pH estiver acima do

nvel desejado), ou aumente a dose de CaCO3 no passo anterior para aumentar o pH.

Tanque de decantao:

Funo: Separao entre fases slidas e liquidas, isto , flocos e gua. A gua flui a baixa

velocidade atravs de tanques. Durante este perodo, os flocos submergem para o fundo do

tanque formando uma camada. Ao final deste passo, a colorao e a turbidez da gua so

medidas.

Possveis problemas: Enorme camada de flocos no final (o que causar problemas para o

prximo passo) em virtude da alta acumulao de flocos e outros materiais no fundo do

tanque.

Terapia: Remoo do lodo do fundo do tanque

Possveis problemas: Uma camada de gordura/leo aparece na superfcie da gua em

virtude da no deteco de poluentes na gua.

Terapia: Remoo da gordura/leo da superfcie.

Possveis problemas: A colorao da gua est fora dos padres de operao da estao,

mas indicando a presena de sais e outras substncias dissolvidas na gua.

Terapia: Aumente a quantidade de sulfato de alumnio no passo anterior.

Possveis problemas: Aps o aumento da dose de sulfato de alumnio, a colorao est ainda

acima do nvel.


Terapia: Se possvel, adote um tratamento tercirio (com a utilizao de carbono ativado ou

oznio). Se a estao de tratamento no tiver tratamento tercirio, ento pare a distribuio

de gua e espere.

Canal de gua decantada:

Funo: Cloro adicionado gua novamente (interclorao) a fim de garantir a oxidao

de qualquer matria orgnica que no tenha sido removida e para deixar cloro livre na gua.

Este cloro livre ir matar as bactrias que ainda podem estar presentes na gua.

Possveis problemas: O cloro pode reduz demasiadamente o pH, resultando em uma

possvel reao com matria orgnica gerando tricloraminas.

Terapia: Alcalinizao no canal pela adio de CaCO3. Isto cria o risco do CaCO3

permanecer na gua, gerando problemas na prxima etapa de filtragem.

Filtros:

Funo: Durante esta etapa, pequenos flocos que no foram removidos e, talvez, algas e

bactrias (micro organismos) so retidos na camadas de areia. O objetivo remover o

material e, ento, reduzir a colorao e a turbidez. Quando a gua sai dos filtros, esta deve

estar dentro das normas legais brasileiras.

Possveis problemas: Os filtros no esto sendo efetivos devido ao acumulo de muitos

flocos e organismos.

Terapia: Direcione a gua para filtros diferentes e limpe os filtros sujos ou troque a areia.

Canal de gua filtrada:

Funo: Os ajustes finais na qualidade da gua so realizados. Medidas de alcalinidade, pH,

colorao, turbidez e concentrao de cloro livre so efetuadas na sada dos filtros.

Possveis problemas: pH muito baixo.

Terapia: Alcalinizao at alcanar um pH entre 6.0 6,5.

Possveis problemas: A concentrao de cloro livre muito baixa.

Terapia: Adicionar cloro at a concentrao ficar entre 1,3 e 3,0 ppm.

Possveis problemas: Colorao e/ou turbidez no esto dentro dos padres legais.

Terapia: Tratamento tercirio com a finalidade de remover substncias dissolvidas e

modificar a colorao, e as substncias no dissolvidas para modificar a turbidez.

Reservatrio:


Funo: A gua tratada enviada para um reservatrio e em seguida enviada para a rede de

distribuio.

MODELAGEM

No que segue, apresentamos resumidamente o formalismo de modelagem que prover os

fundamentos do sistema de suporte deciso e ilustramos o mesmo com alguns exemplos relativos

a estao de tratamento de gua. De acordo com o mtodo de modelagem composicional, isto

dividido em duas partes:

A teoria do domnio, que representa o conhecimento geral em termos de axiomas matemticos,

e a biblioteca dos tipos de constituintes de comportamento.

Uma descrio da situao capturando a informao sobre um sistema especfico em um estado

especfico identificado em termos de objetos observveis, suas interrelaes e valores das

variveis dos objetos (por exemplo, medidas). Veja Tabela 2.

Seguimos o princpio de raciocnio tipo estrutura-para-comportamento, modelagem

composicional [Falkenhainer Forbus 91] e fazemos uma generalizao de ambos os paradigmas:

modelagem baseada em componentes e modelagem baseada em processos. De acordo com essa

viso, o modelo do sistema consiste de duas partes: a teoria do domnio e a descrio da situao.

Teoria do domnio

A Teoria do Domnio captura o que conhecemos sobre o domnio, i.e., todos os sistemas de

uma certa classe (ex. ecosistemas hidrolgicos ou estaes de tratamento de gua). Distinguimos

elementos estruturais (objetos e relaes) de constituintes de comportamento (os quais podem ser

processos e outros fragmentos de modelos). A ontologia consiste de:

Tipos de objetos, que ocorrem em descries estruturais, por exemplo tipos de componentes

de um dispositivo (resistor, fio quebrado), entidades espacialmente distintas (camadas em

um corpo de gua, tubulaes, tanques), etc. Tipos de objetos podem ser estruturados

hierarquicamente.

Relaes, para caracterizar configuraes de objetos. Exemplos so relaes espaciais

(contido-em, abaixo), conectividade de componentes, etc. Algumas propriedades

importantes de relaes, como unicidade, podem ser especificadas.

Quantidades, so os elementos bsicos dos descritores de comportamento. Mltiplos tipos

de quantidades (ex. com diferente domnios) podem ser definidos e objetos de um certo tipo


pode ser fornecido com um nmero de quantidades associadas a objetivos especficos (ex. a

resistncia de um resistor, a concentrao de ferro dissolvido em um tanque de gua etc.).

Tabela 2. Estrutura dos Modelos de Sistemas

A Figura 2 mostra parte da hierarquia de objetos da teoria do domnio de tratamento de gua.

Alguns objetos (tais como tanques de gua) servem como localizadores espaciais, i.e, definem

univocamente o local de outros objetos (ex., substncias). A Figura 3 exibe algumas relaes e suas

propriedades.

A teoria do domnio deve, tambm, prover um vocabulrio de descritores de comportamento e as

interfaces que derivam os constituintes comportamentais dos descritores estruturais. Introduzem-se,

Tipos de constituintes de comportamento: Estes so fenmenos fsicos que contribuem

para o comportamento do sistema como um todo. Eles podem representar componentes

bsicos de leis (Lei de Ohm, Ou-Lgico) ou processos como na Teoria de Processos

Qualitativos (QPT [Forbus, 84]). Exemplos so a alcalinizao, transporte da gua ou

crescimento de algas. Estes ocorrem deterministicamente sob certas condies e suas

ocorrncias geram efeitos particulares. Aplicando a distino entre aspectos estruturais e

quantitativos ambos condies e efeitos, obtemos:

StructuralConditions: assertivas sobre a existncia de relaes e objetos (ex.

sedimentos de ferro)

QuantityConditions: assertivas sobre os valores das quantidades (ex. um baixo pH no

reservatrio)

StructuralEffects: criao ou mesmo possvel eliminao de objetos e relaes (ex. a

gerao de ferro dissolvido a partir do sedimento)

Teoria do Domnio Ontologia Tipos de objetos (hierarquicos) Relao de objetos Tipos de quantidades Tipos de Constituintes de Comportamento Condies estruturais (objetos e relaes presentes) Condies quantificadoras (vnculos sobre quantidades) Efeitos dos quantificadores (vnculos e influncias) Axiomas Bsicos Descrio da Situao Objetos Tplas de relaes Especificao de valores quantitativos


QuantityEffects: podem ser expressos como restries s variveis (ex. a concentrao de

ferro dissolvido cresce com a concentrao de sedimentos de ferro e diminui o pH). Aqui ns

tambm permitimos efeitos especificados parcialmente na forma de influncias conforme na QPT.

A forma abstrata dos tipos de constituintes de comportamento pode ser escrita como:

StructuralConditions QuantityConditions Structuraleffects QuantityEffects

Mais precisamente, para cada constelao de objetos satisfazendo as condies estruturais e

quantitativas, uma instncia do constituinte de comportamento ocorre, e impe os respectivos

efeitos sobre a constelao. Figura 4 mostra um processo em uma notao grfica e lgica.

Alm disso, inclumos uma seo para as leis fundamentais que determinam os mecanismos

de formao de modelos, como combinam-se influncias e de predio temporal (continuidade,

integrao, etc). Estes axiomas bsicos no podem ser especificados arbitrariamente pelo

modelador, mas sim representam as leis independentes do domnio como as dos constituintes de

comportamento mencionada anteriormente. Nesse ponto, quase no temos compromisso com

respeito aos quantificadores de domnio (simblicos, qualitativos, reais, etc), o formalismo para

especificao dos efeitos quantitativos (vnculos, equaes diferenciais, etc) e a expressividade das

condies e efeitos estruturais (ex. no existncia de certos objetos como condies ou destruio

de objetos como efeitos estruturais). Em geral, assumimos que condies e efeitos so locais e

composicionais.


Tank

SpatialLocator

WaterLayer

Layer

SolidLayerDrinkingWater

LiquidLocator SolidLocatorInOut

SpatialEntity

Substance

DissolvedSubstance

SolidSubstance

ColloidalSubstance

SuspendedSubstance

OxidationAgent

SolidIron

DissolvedIron

Iron

ColloidsSolidOrgMaterial

DissolvedOrgMaterial

OrganicMaterial

SuspendedOrgMaterial

Algeae

AlgeaeInactiveAlgeaeActive

DeadAlgeaeLivingAlgeae

Chloramine

Figura 2. Parte da hierarquia de objetos no tratamento de gua.

Figura 3. Relaes entre objetos

Descrio da situao

Um sistema particular em considerao caracterizado por sua estrutura de objetos, i.e.

instncias dos tipos de objetos e tplas individuais das relaes dos objetos (por exemplo, as


componentes e as estruturas de conexo de um dispositivo). No que segue, iremos nos referir a

objetos e tplas de relaes como elementos estruturais. Uma situao particular do sistema

caracterizada por especificaes de valores quantitativos. Dependendo da tarefa e do contexto elas

podem representar medidas reais (ex.. um acrscimo na quantidade de ferro na gua potvel),

especificao de metas (uma certa quantidade de ferro) ou meramente hipteses, etc.

Representando aes

Para a tarefa de propor terapias, ns precisamos representar aes que afetem o

comportamento do sistema. Estes efeitos so aqueles introduzidos anteriormente: a criao de

objetos e/ou relaes entre objetos, e impor influncias e vnculos sobre as quantidades. Aes

podem ter certas precondies fsicas para as suas aplicabilidades, que podem ser especificadas em

termos de condies estruturais ou condies quantitativas. No entanto, diferentemente de

processos ordinrios, elas no tornam-se automaticamente ativas quando essas precondies fsicas

so satisfeitas. Elas possuem uma precondio adicional para tornarem-se efetivas: alguma

interveno humana. Tais intervenes podem ser uma seqncia inteira de atividades humanas (ex.

encher um tanque com alguma substncia, conect-lo a um cano e abrir uma vlvula), que deve ser

levada em considerao quando planejando o trabalho ou estimando o seu custo. Porm, do ponto

de vista do raciocnio sobre terapias adequadas, suficiente consider-las como entidades atmicas

(isoladas). Assim, uma maneira fcil de integrar as aes no formalismo de modelagem

representar as intervenes humanas como um tipo especial de objeto, chamado de aes gatilho,

cuja existncia uma condio estrutural das respectivas aes.

Como as aes gatilho dependem apenas da deciso e das respectivas atividades humanas,

elas no podem nunca aparecer como efeitos estruturais de processos ou de outras aes. Alm do

mais, devemos nos assegurar que diferentes instncias de aes devem ter diferentes objetos como

aes gatilho, mesmo se estas so instncias do mesmo tipo de ao. Por outro lado, vrias

instncias de um tipo de ao pode ser ativado pelo mesmo objeto. Uma forma de se conseguir isto

no contexto do nosso formalismo de modelagem sem a adio de novos conceitos garantir que

aes gatilho tenham uma localizao que seja unvoca todas as instncias de um tipo de ao. Por

exemplo, se um tanque tem vrias conexes com outros tanques, a ativao do gatilho

open_connection deve ser especificada para cada abertura ao invs de apenas para o tanque, j que

neste caso a abertura de uma conexo deveria tambm ativar a abertura de todas as outras.

Modelo de desvios


Em muitas ocasies, no relevante para o acesso situao ou proposta de terapia

considerar-se o valor absoluto das quantidades. Pelo contrrio, pode ser suficiente raciocinar-se em

termos de desvios (quantitativos) a partir apenas de uma valor nominal. Por exemplo, estes podem

ser usados para expressar que o suprimento de cloro acima do normal tende a diminuir o pH para

fora do seu intervalo.

Figura 4. Processo de eliminao de algas por ozonizao.

A descrio de desvios pode refletir fatos que podem no ser necessrios ou impossveis de

especificar o comportamento normal de forma exata ou numrica. Para cada varivel, o desvio pode

ser representado da forma:

x := xatual - xref.

Os modelos de desvios podem ser gerados a partir dos modelos absolutos com a propagao

de comportamentos normais ou de referncia (que podem ser deixados sem especificao). Na fase

de acesso situao, podemos iniciar com o desvio do estado final, que indicado por medidas, e

tentarmos encontrar desvios de outras quantidades que causem o desvio da inicial.

MTODO DE DIAGNSTICO BASEADO EM CONSISTNCIA


O desenvolvimento e melhoria da tcnica de diagnstico baseada em consistncia um

campo de pesquisa bastante ativo, o qual se beneficiou dos fundamentos lgicos encontrados em

([Reiter 87]) e outros ([Hamscher et al. 92]). A nossa breve introduo aqui segue o trabalho de

([Dressler-Struss 96]).

Partindo-se da descrio de um sistema - SD (funcionando corretamente), o sistema de

diagnstico pode fazer previses (em termos de valores das variveis, dada uma certa situao). Se

alguma destas previses contradiz observaes reais - OBS, o sistema dito como contendo

alguma falha. Adicionalmente, so gravadas todas as suposies sobre os componentes que esto

funcionando corretamente quando a previso realizada. Para cada modelo de componente, Ci,

dentro de um conjunto de componentes, COMPS, contribuindo para a predio, uma hiptese da

forma ok(Ci) introduzida. Um sistema vlido de manuteno baseado em hipteses (ATMS, ([de

Kleer 86])) pode ser empregado para calcular o conjunto mnimo de hipteses necessrias para

assegurar um certo valor de uma varivel. Se uma contradio ocorrer, esta estar tambm

sustentada por um ou mais conjuntos mnimos de tais hipteses. Chamaremos estes conjuntos de

conflitos. Formalmente temos,

SD OBS {ok(Ci) : Ci COMPS}

Claramente, nem todos os componentes, Ci, includos no conflito podem estar funcionando

corretamente. Portanto, um conjunto de candidatos a diagnstico gerado a partir do conjunto de

conflitos obtidos pela identificao de conjuntos de componentes cobrindo todos estes conflitos. Os

"conjuntos bingo" so candidatos para representar o sistema real de falhas. Note que o caso mais

simples aquele em que um nico componente ocorre em todos os conflitos, porm o algoritmo

funciona igualmente bem para o caso de falhas mltiplas.

Podemos ver que quando todos os componentes esto funcionando corretamente, temos um

caso especial do nosso modelo inicial do dispositivo,

SD {ok(Ci) : Ci COMPS}

O modelo revisado contm novas hipteses sobre o "modo" em que um componente

individual se encontra. Isto pode ser uma hiptese mais fraca (ok(Ci), no permitindo qualquer

predio) ou uma hiptese de algum modo potencial de falha (modei(Ci)), para o qual existe um

"modelo de falha", que deve ser consistente com as observaes:

SD OBS {modei(Ci) : Ci COMPS} /

Utilizando um exemplo simples de um circuito contendo multiplicadores (Mi) e endereos (Aj)

(ver Figura 5), este mecanismo de raciocnio pode ser demonstrado:


Figure 5: Exemplo de um circuito.

Assumindo a entrada A=3, B=2, C=2, D=3 e E=3, propagao pode ser usada para predizer as

sadas F=12 e G=12. O ATMS calcula que, por exemplo, F=12 depende de {ok(A1), ok(M1), ok(M2)}.

Se agora medirmos F=10 e G=12 e entrarmos estes valores como fatos, ento {ok(A1), ok(M1), ok(M2)}

um conflito, da mesma forma que {ok(A1), ok(A2), ok(M1), ok(M3)}.

Este conjunto de hipteses est envolvido no clculo quando G=10 com Z=6 e Y = F-X = 10 -

6 = 4. Logo, os candidatos minimais so (cada um explica ambos os conflitos): {ok(A1)}, {ok(M1)}, {ok(A2), ok(M2)}, {ok(M2), ok(M3)}.

Como pode ser facilmente visto, a partir do conjunto COMPS e da forma do mtodo, isto

est particularmente alinhavado para o diagnstico de componentes. Essa tcnica tem sido

empregada com muito sucesso em diversos projetos cooperativos com a indstria pelo grupo MQM

da Universidade Tcnica de Munique, liderado pelo Prof. P. Struss.

Embora o exemplo acima tenha sido para diagnstico com base em componentes, a tcnica

foi generalizada com a finalidade de abranger modelos mais ricos, particularmente, no domnio de

sistemas ecolgicos e meio ambiente, nos quais o diagnstico baseado em consistncia de processos

vem se mostrando bastante promissor ([Heller-Struss, 98], [Heller-Struss 02]).

COMPONENTES DE ACESSO A SITUAES

Como mencionado anteriormente, a primeira tarefa a ser resolvida determinar as hipteses

sobre a situao atual com base nas informaes disponveis sobre o sistema, em outras palavras,

M1

M2

M3

A1

A2

3

3

2

2

3

12

12

6

6

6

G

F

Z

Y

X

E

D

C

B

A


observaes. Se as observaes so assertivas verdadeiras sobre todos os objetos relevantes

envolvidos no sistema, o acesso situao apenas ter que determinar os processos ativos

decorrentes dessas observaes. Em geral, as observaes so incompletas e podem conter

informaes imprecisas. Por exemplo, se a concentrao de ferro recebida na gua no medida,

ento a assertiva sobre o ferro ou est faltando ou apenas uma suposio (ex. um valor default da

concentrao). Neste caso, o acesso situao dever completar a descrio provida pelo usurio

(ex. assumindo hipoteticamente a existncia de ferro) e/ou revisar informaes incompletas (ex. a

concentrao default). Portanto, permitimos que as hipteses definidas pelo usurio qualifiquem as

assertivas quantitativas. Hipteses tambm podem ser utilizadas para a existncia de elementos

estruturais.

A composio da descrio da situao no pode ser arbitrria. Alguns objetos podem

simplesmente ser ``introduzidos sem qualquer explicao adicional, como a presena de ferro na

gua, enquanto outros s sero aceitos se eles seguirem o restante do modelo, como no caso do

ferro na gua tratada. Neste sentido, certos tipos de objetos podem ser chamados de introduzveis

para permitir a adio de objetos de tipos semelhantes ao modelo do sistema. Isto leva mais

importante forma para o problema de controle de resoluo de tarefas, j que um conjunto mais

restrito de introduzveis requer o ``aprofundamento da busca por causas. Introduzveis

especificam que no se pode esperar uma explicao e, portanto, representam modelos de

fronteiras. Por exemplo, podemos aceitar que o ferro esteja presente na gua recebida sem qualquer

justificativa, em contraste o ferro presente em um dos tanques de tratamento e a sua concentrao

tem que ser uma conseqncia da ao de outros processos.

Podemos agora definir o conjunto de solues aceitveis para o acesso situao como a

estrutura mnima consistente aceitvel para a qual um conjunto mximo de hipteses definidas pelo

usurio vlido. Uma estrutura definida como aceitvel se esta contm pelo menos os elementos

estruturais especificados pelo usurio como fatos (sem hipteses) e todos os demais elementos

estruturais so introduzveis ou uma conseqncia necessria de um constituinte de comportamento

(por via de efeitos estruturais). Obviamente, a estrutura uma estrutura na qual esto faltando os

efeitos estruturais necessrios no consistente com as regras de ocorrncia dos constituintes de

comportamento, logo solues sempre incluem todos estes efeitos.

Minimalidade deve ser entendido com respeito a incluso de conjuntos. Note que no usamos

a cardinalidade absoluta dos elementos estruturais presentes em uma soluo como um critrio para

escolha de uma soluo outra, apenas exclumos objetos ``desnecessrios ou ``suprfluos de

serem includos na soluo.

Com base nas quatro categorias: fato, hipteses, introduzveis e conseqncias, na Figura 6

ilustramos a entrada e sada deste passo, de forma abstrata, no sistema de suporte deciso.


Quantities

Struct Abs, Deriv.

Assumptions

Facts

Quantities

Struct Abs, Deriv.

Assumptions

Facts

Introducibles

Consequences

Obs Obs

Quantities

Struct Abs, Deriv.Assumptions

Facts

Fixed Goals

Relaxable Goals

Sit

Goals

Quantities

Struct Abs, Deriv.

Assumptions

Facts

Action Triggers

Consequences

Fixed Goals

Relaxable Goals

Sit

Goals

Situation Assessment

Therapy Proposal

Figura 6. Entrada e sada dos dois passos e suas conexes.

Assertivas quantitativas podem referir-se ao valor absoluto de variveis, suas derivadas e

desvios. A entrada do usurio consiste de fatos, hipteses referentes estrutura e quantidades. Em

particular, isso inclui desvios (observado ou assumido) de variveis com respeito ao seu valor

nominal (que caracterizam o comportamento esperado do sistema), que em nossa rea de aplicao,

por exemplo, pode ser a assertiva de que a concentrao de ferro ou turbidez esto muito elevadas

em um certo estgio do processo de tratamento da gua. Este componente de acesso situao

comea a partir da construo de um modelo consistente pela adio de introduzveis e pela reviso

das hipteses do usurio, observando o critrio de minimalidade descrito anteriormente

Freqentemente, o resultado no nico e ocorrem vrias solues minimais. Nesse caso,

medidas adicionais podem auxiliar na eliminao de algumas destas, bem como de tcnicas para

medidas ou propostas de testes como comum no caso de diagnstico com base em componentes.

Caso contrrio (ou adicionalmente), os resultados devem ser apresentados ao usurio e

inspecionados por ele ou ela. Isso levanta a questo da gerao de explanao, especialmente

porque o resultado do acesso situao contm elementos que o usurio no mencionou, mas que

foram introduzidos ou inferidos pelo sistema. Em outro trabalho trataremos mais detalhadamente

deste tpico.


PROPOSTA DE COMPONENTES DE TERAPIAS

Aps termos identificado a situao atual, a questo que se levanta se a situao est de

acordo com a performance dos objetivos ou aes devem ser tomadas para torn-la satisfatria.

Assim, a entrada de propostas de terapia um resultado do acesso situao e da descrio dos

objetivos a serem alcanados por aes remediadoras (se alguma). Na sua forma mais abrangente,

uma terapia uma seqncia de aes que leva a um estado do sistema que consistente com os

objetivos especficos e os requisitos de planejamento. Neste trabalho, consideramos apenas os

problemas mais especficos:

Assumimos que os objetivos podem ser descritos por um conjunto de assertivas

quantificadoras (em oposio a vnculos complexos sobre vrias variveis do sistema), por

exemplo, limitando a concentrao de ferro com uma certa tolerncia.

Uma terapia definida como um conjunto de aes plausveis que movem as variveis, que

desviam dos seus valores alvo, na direo apropriada (sem perturb-las) quando aplicada

situao corrente. Por exemplo, se a concentrao de ferro est muito elevada, ento um

objetivo intermedirio de terapia reduzi-la e deixar outras variveis inalteradas.

Seguindo tais hipteses, podemos ser mais especficos sobre as propostas de entrada de

terapias:

Os objetivos intermedirios: estes podem simplesmente ser expressos pelas derivadas das

variveis de interesse considerando o sinal oposto ao do desvio da respectiva varivel.

A situao corrente: esta deve incluir tudo como um fato que resultou da etapa de acesso

situao, com uma exceo: as derivadas das variveis que no so de interesse devem ser

tornadas em hipteses. A razo para isso est no fato de que assumimos que as aes e seus

efeitos so introduzidos instantaneamente. Portanto, devemos permitir que derivadas mudem

seus valores (discontinuamente) se influenciadas pelas aes.

Isso est indicado na Figura 6. Desde que seja impossvel satisfazer todos os objetivos

intermedirios, podemos ainda prover um mecanismo de descartar alguns deles. Podemos chegar a

isto considerando objetivos especficos como fatos e aqueles descartveis como hipteses. Desta

forma, uma terapia identificada como um conjunto de aes gatilho que, juntamente com a

situao corrente, conduz a um modelo em que a estrutura mnima consistente aceitvel para a

qual um conjunto mximo de hipteses objetivos intermedirios vlido. Isto completamente

anlogo a etapa de acesso situao (e utiliza os mesmos algoritmos de diagnstico), mas diferente


no sentido de que os introduzveis so aes gatilho. A Figura 6 ilustra a etapa da proposio de

terapias de forma esquemtica. Minimizando o conjunto de aes, em geral, no suficiente, e

podemos querer selecionar aquele que minimiza o custo.

DISCUSSO E CONCLUSO

A discusso sobre o sistema de suporte deciso apresentado neste trabalho utiliza

modelagem orientada por processos e diagnstico baseado em consistncia para realizar o acesso

situao e propor terapias. Este est fundamentado em um nmero de hipteses. As mais

importantes restries so devido a perspectivas estticas: em ambas as etapas, uma soluo

procurada unicamente pela anlise de uma tomada do sistema. A primeira etapa determina apenas o

estado corrente ao invs de prover informaes sobre o desenvolvimento de uma perturbao ao

longo do tempo. Embora isto parea apropriado para uma entrada de proposio de terapia, a qual,

de fato, deve ser aplicada ao estado corrente, terapia com um nico passo pode ser irreal para

muitas outras aplicaes que podem requerer uma seqncia de intervenes.

De acordo com o estgio atual de desenvolvimento deste projeto cooperativo, editores

grficos esto disponveis para a teoria do domnio, para o descritor de situaes e para o

solucionador de problemas baseado em consistncia; uma teoria de domnio est disponvel e uma

primeira verso do sistema de suporte deciso est sendo implementada. Esta ser uma verso

fortemente interativa, a qual apresentar inconsistncias ao usurio e deixar que este oriente a

procura por um modelo consistente. Com base nesse conjunto, uma verso com gerao automtica

de solues consistentes ser desenvolvido.

Alguns aspectos importantes que devero ser ainda considerados so: a conexo com um

sistema padro de monitoramento, a introduo de refinamentos numricos, explanao e

generalizao e/ou extenso para outras aplicaes, como o caso do tratamento de esgotos.

AGRADECIMENTOS

Agradecemos a Mercedes Bendatti e Elenara Lersch, da Diviso de Pesquisas do

Departamento Municipal de guas e Esgotos de Porto Alegre (DMAE), pela cooperao em partes

deste projeto.


REFERNCIAS

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