El modelado de flujo multinivel (MFM) es un marco para modelar procesos industriales.
MFM es un tipo de modelado funcional que emplea los conceptos de abstracción, descomposición y representación funcional. El enfoque considera el propósito, más que el comportamiento físico de un sistema, como su elemento definitorio. MFM descompone jerárquicamente la función de un sistema a lo largo de las dimensiones de medios-fin y de parte completa en relación con las acciones previstas. Las funciones se modelan sintácticamente por las relaciones de conceptos fundamentales que contribuyen como parte de un subsistema. Cada subsistema se considera en el contexto del sistema general en términos del propósito (fin) de su función (medios) en el sistema. Usar solo unos pocos conceptos fundamentales como bloques de construcción permite un razonamiento cualitativo sobre el éxito o el fracaso de una acción. MFM define un lenguaje de modelado gráficopara representar el conocimiento abarcado. [1]
Historia
MFM se originó como un lenguaje de modelado para capturar cómo los operadores humanos identifican y manejan situaciones de operación desconocidas para mejorar el diseño de interfaces hombre-máquina. [2]
Sintaxis
MFM describe la función de un sistema como un medio para un fin específico en términos de flujo de masa y energía. El flujo es el elemento definitorio de los conceptos de función subyacentes. Los conceptos de transporte y barrera juegan el papel más importante, ya que conectan pares de los otros tipos de funciones, reflejando los flujos físicos en el sistema. Las funciones de sumidero y fuente marcan el límite del sistema considerado y el final o comienzo de un flujo. Los conceptos de almacenamiento y equilibrio pueden ser puntos de recolección o división para múltiples rutas de flujo.
En consecuencia, la sintaxis MFM válida requiere un transporte o una barrera que vincule dos funciones de los cuatro tipos restantes. Además del flujo dentro de una perspectiva (masa o energía), MFM conecta la influencia entre masa y energía mediante las relaciones medio-fin (mediato y productor-producto), así como los vínculos causales introducidos por la forma en que se controla el sistema mediante el uso de estructuras de flujo de control separadas.
La información de diagnóstico sobre la causalidad entre estados anormales a través del sistema se infiere del efecto físico entre las funciones. Petersen distingue la influencia directa e indirecta entre funciones: [3]
- La influencia directa es el efecto de un transporte que toma masa o energía de la función aguas arriba y la pasa a la función aguas abajo.
- La influencia indirecta, por otro lado, se deriva de diferentes implementaciones físicas y está representada por la influencia o relación de participación de otra función hacia el transporte. El estado de transporte puede verse afectado, por ejemplo, por un estado anormal de influir en el almacenamiento aguas abajo, mientras que el estado no se vería afectado por uno participante.
De acuerdo con la interpretación física subyacente, se han establecido reglas de inferencia para todos los patrones posibles de funciones de flujo. Zhang compiló estos patrones y la causalidad implícita. [4]
Ejemplo
El diagrama MFM de una bomba de calor refleja el objetivo general ( cob2 ) de mantener constante el nivel de energía en el lado cálido. La estructura del flujo de energía efs2 muestra la función del sistema desde la perspectiva más prevalente (energética) que se descompone aún más en el flujo másico de refrigerante ( mfs1 ) como medio para el transporte de energía deseado. Un análisis jerárquico adicional produce efs1 que representa la energía necesaria para la bomba como medio para producir una parte del flujo másico. Las limitaciones operativas introducidas por los sistemas de control, como un controlador de flujo de agua, son modeladas por cfs1 y un controlador de temperatura cfs2 .
Solicitud
Se han propuesto soluciones basadas en MFM para muchos aspectos de la automatización industrial. Las direcciones de investigación incluyen:
Referencias
- ↑ a b c d Lind, Morten (2013). "Una descripción general del modelado de flujo multinivel" . Revista Electrónica Internacional de Simulación y Seguridad Nuclear . 4 (3): 186-191. ISSN 2185-0577 .
- ^ Burns, Catherine M .; Vicente, Kim J. (septiembre de 2001). "Enfoques basados en modelos para analizar el trabajo cognitivo: una comparación de jerarquía de abstracción, modelado de flujo multinivel y modelado de escalera de decisión". Revista Internacional de Ergonomía Cognitiva . 5 (3): 357–366. doi : 10.1207 / s15327566ijce0503_13 . ISSN 1088-6362 .
- ^ Johannes, Petersen (2000). Razonamiento causal basado en MFM . OCLC 842602167 .
- ^ Zhang, Xinxin (2015). Evaluación de situaciones operativas . Universidad Técnica de Dinamarca, Departamento de Ingeniería Eléctrica.
- ^ Wang, Wenlin; Yang, Ming (noviembre de 2016). "Implementación de un sistema integrado de diagnóstico y vigilancia de procesos en tiempo real para centrales nucleares". Annals of Nuclear Energy . 97 : 7-26. doi : 10.1016 / j.anucene.2016.06.002 . ISSN 0306-4549 .
- ^ Nosotros, Tolga; Jensen, Niels; Lind, Morten; Jørgensen, Sten Bay (2011). "Principios fundamentales del diseño de alarmas" . Revista Internacional de Simulación y Seguridad Nuclear . 2 (1): 44–51. ISSN 2185-0577 .
- ^ Larsson, JE; Oehman, B .; Calzada, A .; Nihlwing, C .; Jokstad, H .; Kristianssen, LI; Kvalem, J .; Lind, M. (2006). "Un renacimiento del sistema de alarma: hacer útil la lista de alarmas durante incidentes" . Actas de la 5. Reunión temática internacional sobre controles de instrumentación de plantas nucleares y tecnología de interfaz hombre-máquina .
- ^ Wu, J .; Lind, M .; Zhang, X .; Jørgensen, SB; Sin, G. (2015), "Validación de un modelo funcional para la integración de la seguridad en el diseño de sistemas de procesos", 12º Simposio Internacional sobre Ingeniería de Sistemas de Procesos y 25º Simposio Europeo sobre Ingeniería de Procesos Asistida por Computadora , Elsevier, págs. 293–298, doi : 10.1016 / b978-0-444-63578-5.50044-x , ISBN 9780444634290
- ^ Gofuku, Akio; Inoue, Takahisa; Sugihara, Taro (2 de marzo de 2017). "Una técnica para generar procedimientos de contraoperación plausibles para una situación de emergencia basada en un modelo que expresa funciones de componentes". Revista de Ciencia y Tecnología Nuclear . 54 (5): 578–588. doi : 10.1080 / 00223131.2017.1292966 . ISSN 0022-3131 .