ббк76. 0 Қ 54 Редакционная коллегия

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 

 

 

148 

 

,

1





i

iD

iD

K

y

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 (1) 

Мұнда 

жоғарғы 

калоннаның 

ректификат 

пары 

бастапқы 

конденсация 

температурасында  және 

D

P   қысымында  болады. 

iD

K

  тепе-теңдік  тұрақтысы  мына 

теңдеумен анықталады. 

D

D

i

iD

P

T

P

K

/

)

(



 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(2) 

i

P  пар қысымы Ашврота формуласы бойынша есептелінеді. 

,

)

(

)

(

68

.

2

6715

.

7

)

3158

lg(

0i

i

T

f

T

f

P







 

1

6

.

307

108000

1250

)

(

2









T

T

f

 

мұндағы 

i

T

0

-атмосфер қысым кезіндегі қайнау температура фракциясы. 

(2) теңдеуі 

D

T  байланысты Ньютон әдісі бойынша шешіледі. 

Калоннаның төменгі температурасы сұйық фаза изотермия теңдеуімен анықталады. 

1





i

iW

iW

x

K

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(3) 

Сонымен қоса сұйық өнім қайнау температурасында және 

W

P қысымында болады деп 

қарастырылады. 

W

P  тепе-теңдік тұрақтысы мына теңдеумен анықталынады. 

W

W

i

iW

P

T

P

K

/

)

(



  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(4) 

(4)  теңдеуі 

W

T   осы  пар  қысымына  байланысты  Ашврота  формуласы  итерациялық 

Ньютон әдісімен де шешіледі. 

Айдалынатын 

e

 бөлігі мына теңдеумен есептелінеді. 

1

)

1

(

1









i

iF

iF

K

e

x

   

 

 

 

 

 

 

 

 

(5) 

Тепе-теңдік  тұрақты,  мына  (5)  теңдеуге  кіретін 

F

P   қоректену  қысымының 

секциясында және 

F

T  сұйықтық температурасында есептелінеді 

Технологиялық есептеу нәтижесінде мыналарды анықтаймыз: 

1.  Конденсатордағы және қыздыртқыштағы жылу саны анықталынады; 

2. Әрбір  колонна  секциясындағы  тарелкалар  саны,және  соған  байланысты  қоректену 

секциясының орналасуы анықталынады; 

3. Көтерілетін пар көлемі. 

Ары  қарай,  параметр  ретінде  тарелкалар  саны  және  пардың  көлемі  гидравикалық 

есептеуде, колоннаның диаметрін және ұзындығын есептеу үшін қолданылады. 

Ректификациялық колоннаның гидравикалық өлшемі 

Гидравикалық  өлшемі  дегенде  көбінесе  жұмыс  істеу  параметрі,  пардың  максималды 

және  минималды  жылдамдығы  айтылады.  Калоннаның  маңызды  геометриялық  өлшемінің 

параметрі  ретінде  ішкі  тарелканың  диаметрі,  сепарациялық  аймақтың  ұзындығы,  сұйықтық 

қабатының ұзындығы және т.б. [3]. 

Гидравикалық  есептеу  жүргізу  кезінде  торкөз  тарелкалары  және  ректификациялық 

колоннаның  кең  диапазонының  өлшемін  анықтау  үшін  ең  бастысы,  берілген  мәліметтердің 

өзгеруі  алдымен  жұмыс  шарттарын  қанағаттандыру  керек,  (қысым  және  температура), 

пардың және сұйықтықтың жұмсалу мөлшері, пардың және сұйықтықтың құрамы.  

Есептеу методикасы тексерілген есептеуді құрайды және оның мақсаты гидравикалық 

тарелканың  қайшылығын,тарелка  арасындағы  қайшылықты,  тарелкадағы  барботажды 

сұйықтық қабатын анықтау болып табылады. 

 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 

 

 

149 

 

 

1 сурет - Ректификация калоннаның есептеу процесінің формасы 

 

 

2 сурет - Ректификация калоннаның есептеу процесінің нәтижесі 

 

Қорыта  келе,  жасалынған  жұмыста  атмосферлік  ректификациялық  колоннада 

технологиялық  және  гидравикалық  есептеу  әдісі  жасалынды.  Жүргізілген  ректификация 

процесінде  мұнайды  бензинге,  дизельді  жанармайға  және  мазутқа  бөліп  есетеулер 

жасалынған жұмыстың сенімділігін көрсетті. 

 

Пайдалынатын әдебиеттер тізімі: 

 

1.  Скобло А.И., Трегубова И.А., Молоканов Ю.К. Мұнай өңдеуде және мұнай өндірістік аймақта 

процестер мен аппараттар: Учеб. для вузов. М.: Химия, 1982. 584 б. 

2.  Сарданашвили  А.Г.,  Львова  А.И.  Мұнай  және  газ  өңдеу  технологиясының  мысалдары  мен 

есептері. М., Химия, 1980. 256 б. 

3.  Багатуров С.А., Ректификация және айдау есептеуінің маңызды теориялары. М., Химия, 1974. 

440 б. 

 

 

 

 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 

 

 

150 

 

ӘОЖ 074 

 

ТЕМИРБЕКОВА Ж.Е., ЧЕРИКБАЕВА Л.Ш., ТОЛЕУГАЗЫ Б., CАКЫПБЕКОВА М.Ж. 

 

СПУТНИКТЕН ТҮСІРІЛГЕН БЕЙНЕНІ НАҚТЫ ТАНУДА ISODATA АЛГОРИТМІН 

ҚОЛДАНУ 

 

(Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті, Алматы қ., Казақстан) 

 

Спутник  биіктігінен  жердің  таңғажайып  үлкен  көрінісі,  спутник  тетігінің 

қозғалысының  жоғарғы  жылдамдығы  және  бірнеше  спектральды  ауқымдағы  дабылдарды 

тіркеу  мүмкіндігі,  осының  бәрі  үлкен  көлемді  мәліметтерді  қабылдауға  мүмкіндік  береді. 

Әртүрлі  спектралды  ауқымда  түсірілген  спутник  суреттері  өте  пайдалы  мәліметтен  тұрады, 

және де ол, сандық түрде сақталады. Космостық суреттер орташа және ұсақ масштабталған 

карталарды  оперативты  жаңартуда  қолданылуы  экономикалық  тұрғыдан  тиімді  болып 

табылады.Үш  спектралды  каналды  дистанционды  зондтау  негізінде  құрылған  түрлі  түсті 

суреттер  жердік  немесе  аэрофотосуреттерге  қарағанда  көбірек  ақпарат  тасымалдайды,  ал 

суреттердің  стереожұптары  кеңістік  объекттерде  үш  өлшемді  талдау  жүргізуге  мүмкіндік 

береді [1]. 

Қазіргі таңда гиперспектральды суреттерде объекттерді айырып тануды жүзеге асыру 

алгоритмдері  өте  көп.  Солардың  ішіндегі  көшбасы  алгоритмдердің  бірі  ISODATA 

кластеризация алгоритмі болып табылады.  

ISODATA  алгоритмі:  ISODATA  классификация  әдісі(мәлімет  анализінің  өздігінен 

ұйымдастырылатын итерациондық әдісі- Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique) [2]. 

ISODATA – кластерлік анализге негізделген процесс. Бір классқа түстерінің ашықтық 

мәні бойынша спектралды белгілері жақын кеңістіке жататын пикселдер жатады. ISODATA 

кластеризация  алгоритмі  белгілі  бір  қасиеттермен  байланысқан  бейне  жиынын  ішкі 

жиындарға бөліп жұмыс істеуге негіделген. 

ISODATA алгоритмі әр бір нүктеүшін сәйкесінше кластерді анықтау үшін минималды 

спектралды  арақашықтықты  қолданады.  Кластердің  кездейсоқ  ортақ  мәнін  тағайындау 

процессінен  басталады  және  бұл  процесс  шығу  мәліметтерінің  әр  бір  кластерлерінің  ортақ 

мәні  тағайындалған  мәнге  жеткенше  қайталана  береді.  Класстерлердің  бастапқы  ортақ 

мәндері спектралды кеңістіктің орталық векторының бойымен үйлестіріледі.  

ISODATA кластеризацияалгоритмін параллельдеу мәселесі [3]. 

1.  Әртүрлі  блоктар  арасында  бөліну  болмау  үшін  оригиналды  f  куб  суретін  бірдей 

өлшемді  k  блоктарға  бөлеміз.  Нүктелервекторларынан  тұратын  бөлікті  жұмысшыларға 

жібереміз,  c  нүкте  векторының  кездейсоқ  таңдап  алынғанымен  қатар  және  олар  басапқы 

центроидалар болып табылады. 

2. Әр жұмысшы әр нүктені f(х,у) сәйкес бөлімде таңбалайды. j-шы кластеріндегі k-шы 

жұмысшыға  жататын  және 

  k-шы  нүкте  j-шы  кластерге  кіретін  нүктелер  саны 

бойынша 

,

көрсетеміз.  Сонда  процессор  аралық  байланыстарды  минимумға  жеткізу  үшін 

әр  жұмысшы  әр  кластерге  жататын  және  белгіленген  векторлар  соммасы  үшін  барлық 

нүктелербойынша нүктелерсанын жібереді, яғни 

 

3.  Әр  jкластеры  үшін

  (мұндағы 

  кластердегі  нүктесаны) 

қолдана  отырып  жаңадан  ауырлық  орталығын  табу  үшін  шебер  жұмысшылардан  алынған 

барлық ақпаратты алып қосады. 

4. Шебер кәзіргі центроидтарды жаңа ауырлақ центрімен салыстырады. Егер олардың 

арасындағы  айрмашылық  tқосылушегінен  кіші  болса,  онда  қосылу  орынды  және  шеберлер 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 

 

 

151 

 

барлық  жұмысшыларға  қосылу  жағдайы  туралы  жағдайы  туралы  ақпаратты  таратады.  Кері 

жағдайда, 2-4 қадамдар қосылу дұрыс болған жағдайға дейін қайталана береді. 

5. Конвергенциядан кейін, әр бір і-ші жұмысшы jкластеріндегі c j ауырлық центіріне 

байланысты барлық нүктелердің евклидтік арақашықтықтығын есептейді. Әр бір jтобындағы 

нүктелердің  ауытқуын  алу  үшін  әр  бір  жұмысшы  бұл  ақпаратты  шеберге  жібереді. 

Процессор арасындағы коммуникацияны минимизациялау үшін шеберге жіберілген ақпарат 

қосылу  болған  мезетте  орындалғанын  ескеріп  өткен  жөн  (жаңа  ауырлық  центрлері 

есептелген кезде орындалмайды). 

6. 

Кластер 

аралық 

ара 

қашықтық 

(бөліну), 

кластер 

ішіндегі 

ара 

қашықтық(ықшамдылық), әр кластер үшін түрлі ось бойынша стандартты ауытқу қатынасы, 

ал  әр  кластер  үшін  нүктелер  саны  сияқты  параметрлерге  негізделіп,  шебер  кластер 

нәтижесінде  бөлуді  немесе  қосуды  шешеді.  Жоғарыда  айтылған  процедура  кластердің 

бөлінуге  немесе  қосылуға  рұқсаты  болмаған  кезге  дейін  қайталана  береді.  Тоқтау 

критериилері  орындалған  жағдайда,  әр  бір  жұмысшы  жергілікті  нүктемен  байланысқан 

кластер нөмерін шеберге жібереді, ол өз тарапынан барлық жеке нәтижелерді біріктіріп 2-D 

бейнені құрады.  

Cонымен,  ISODATA  клacтерлеу  aлгоритмінің  тізбектелген  және  пaрaллель  нұcқacы 

Java бaғдaрлaмaлaу тілінде MPI технологияcын қолдaну aрқылы құрылды.  

Кеcте 1 

Тізбектелген және пaрaллель ISODATA клacтерлеу aлгоритмнің енгізілген нүкте мәніне 

бaйлaныcты өңдеу уaқыты 

N нүкте мәні 

Уaқыт 

(Ts, 

sec) 

тізбектелген ISODATA 

Уaқыт 

(Tp, 

sec) 

пaрaллельді ISODATA 

Aйырмaшылығы 

(Ts-Tp) 

50 

0,087 

0,032 

0,055 

100 

0,175 

0,0875 

0,0875 

500 

0,6605 

0,31025 

0,31025 

1000 

2,462 

1,131 

1,301 

2000 

7,634 

3,617 

4,017 

3000 

14,345 

6,1725 

8,1725 

4000 

21,89 

9,945 

4,948 

5000 

33,155 

14,5775 

11,945 

6000 

41,06 

19,51 

21,55 

7000 

52,21 

25,101 

27,109 

8000 

71,3351 

33,66755 

37,66755 

9000 

81,91 

38,955 

42,955 

10000 

92,02 

42,862 

49,158 

 

 

Cурет 1. Тізбектелген және пaрaллельді клacтерлеу aлгоритмнің өңдеу уaқыт aрaлығын caлыcтыру 

 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 

 

 

152 

 

 

Cурет 2. Тізбектелген және пaрaллельді клacтерлеу aлгоритмнің өңдеу уaқыт aйырмaшылығы. 

 

Бағдарламаны  орындау  барысында  гиперспектралды  бейнелердің  мәліметтерін 

(пикселдерді)  матрицаға  ауыстыру,  ағымдарға  бөлінген  тізбектелген  класстеризация 

алгоритімін  құру,  MPI  технологиясын  қолданып  параллельді  класстеризация  алгоритімін 

құру,  гиперспектралды  бейненің  мәліметтерін  матрица  түрінен  кері  ауыстыру  мәселелері 

қарасырылған.  Алынған  нәтижелерін  визуалды  көру  және  салыстыру  мақсатында  Visual 

Studio  2008  ортасында  бағдарламаның  визуализациясы  жасалды.  Бұл  зерттеу  жұмысы  әл-

Фараби  атындағы  Қазақ  Ұлттық  Универсистетінің  (Қазақстан,  Алматы)  гранттық 

қаржыландыру «Үлкен ресурстық есептеулер үшін үйлестірілген және бұлттық есептеулерді 

ұйымдастыру» ғылыми-техникалық проект аясында жүргізілген.  

 

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі: 

 

1.  Кашкин  В.Б.,  Сухинин  А.И.  Дистанционное  зондирование  Земли  из  космоса.  Цифровая 

обработка изображений: Учебное пособие. – М.: Логос, 2001. – 264 с. 

2.  Применение  алгоритмов  неконтролируемой  классификации  при  обработке  данных  ДЗЗ  / 

И.А. Зубков, В.О. Скрипачев, 59-62 c. 

3.  Commodity  cluster  and  hardware-based  massively  parallel  implementations  of  hyperspectral 

imaging algorithms / Antonio Plaza, Chein-I Chang, Javier Plaza , David Valencia 3-4 с. 

 

 

ӘОЖ 004 

 

ТОЛЕГЕН К, ШОТБАЙ А. 

 

ЗЕРДЕЛІ ОҚЫТУ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ ҮШІН ОНТОЛОГИЯЛЫҚ ТӘСІЛДЕР МЕН 

МУЛЬТИАГЕНТТІ ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫ ҚОЛДАНУ 

 

(Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана қаласы,  Қазақстан) 

 

Аннотация: 

Берілген  мақалада  ақпараттық  жүйелерде  электронды  құжаттарды  өңдеу,  түрлі 

мәселелерді  шешуге  мүмкіндік  беретін  құжаттарды  басқару  элементтері  қарастырылады. 

Құрылымсыз  жүйелерге  арналған  талдау  онтологиясымен  мультиагентті  парадигманы 

қолдану тәсілдері сипатталады. 

АЖ  арнайы  әзірленген  пән  аясында  мамандар  болып  табылатын  бағдарламашы  емес 

пайдаланушыларға  қолдану  барысында  жүйені  құру  мен  оны  баптауда  қатысуға  мүмкіндік 

береді.    «Дәстүрлі  жүйелерге»    қарағанда,  пайдалану  барысында  жұмыс  істеу  ережелері  

өзгермейтін, динамикалық баптауларға рұқсат етілген жүйелер үшін пән аясын сараптау мен    

0

10

20

30

40

50

60

Айырмашылығы (Ts-Tp)

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 

 

 

153 

 

құжаттама    әзірлеу  мәселелерін  міндетті    түрде    тек  жүйе  құру  барысында  ғана  емес, 

сонымен  қатар    оның    жұмыс  істеуі    барысында  да  –  жүйенің  «әрекетіне»,  оның  жаңа 

шарттар  мен  талаптарға  бейімделуіне  өзгерістер  енгізген  жағдайда  орындау  қажет.  Осыған 

орай,құжат  талдау    және    құжаттама  дайындау  АЖ-нің  бүкіл  өмірлік  циклінде 

орындалатын  тапсырмалар  болып  табылады.  Бұл  мәселелерді  шешу  автоматтандыруды, 

жүйені  баптауда  жұмсалатын  еңбек  көлемін  азайтуға  мүмкіндік  беретін  қаражатты 

пайдалану,  пайдаланушылар  қажеттіліктері  мен  жұмысының    жағдайларының  өзгерістерін 

талдау және АЖ жұмыс жасауы мен құжаттандыруылуының ережелеріне өзгерістер енгізуді 

талап етеді.  

Бейімділігі жоғары ақпараттық  жүйеге қойылатын келесі талаптарды атап көрсетуге 

болады:  жұмыс  көлемін  максималды  азайтатын  және  оны  АЖ  пән  аясының  үйреншікті 

терминдерінде  жұмыс  жасауы  қамтамасыз  етілген  және  сонда  қызмет  етіп,  сарапшылар 

болып  табылатын  жүйені  пайдаланушыларға  сол  жұмысты  орындауға  мүмкіндік  беретін 

динамикалық  баптаулар  құралдарының  болуы  (жүйені  пайдалану  барысында).  АЖ 

бейімделуінің  ең  жоғарғы  дәрежесі  егер    ол  метамодельдеуге  негізделген  болса  [Лядова, 

2008]  және  АЖ  пән  аясы  мен  жұмысының  шарттарын  сипаттайтын  жүйені  пайдалануда 

өзгеруі мүмкін үлгілерді түсіндіру тәртібінде жұмыс жасаған болса, жетеді.  

 

Құрылымсыз зерделі жүйелерді өңдеу келесідей тапсырмаларды орындау үшін 

қажет болуы мүмкін: 

1) зерделі жүйелердің семантикалық индекстелуі; 

2) зияткерлік іздеу; 

3) зияткерлік классификациялау және зерделі жүйелерді анықтау; 

4) құрылымсыз зерделі жүйелерден құрылымды ақпаратты өндіру; 

5) автоматты талдау; 

6) ақпараттық жүйені құру кезінде сарапшы жұмысын автоматтандыру; 

7) нормативтік-анықтамалық ақпараттың (НАА) хронологиясын жүргізу. 

Алғашқы  бес  есеп  мәтіндік  ақпаратты  өңдеу  үшін  дәстүрлі  болып  табылады,  алайда 

олар  білімді  айқын  көрсетуге  негізделген  тәсілдерді  қолдану  арқасында  аса  тиімді  шешім 

табулары  мүмкін.  Соңғы  екі  есебі  айтарлықтай  дәстүрлі  емес,  бірақ  олар  да  өзекті  болып 

табылады.   

Электронды  құжаттың  моделі  құрылымсыз  құжаттарды  семантикалық  индекстеу 

мәселесін  шешуге  мүмкіндік  беретін  құжатты  сипаттауға  негіз  жасайды.  Семантикалық 

индекстеу  құжаттардың  автоматты  сарапталуын,  олардың  арасындағы  семантикалық 

байланыс құру мен автоматты талдауды қамтамасыз етуге мүмкіндік беретіндіктен, құжатты 

интеллектуалды басқарудағы негізгі фактор болып табылады.  

Электронды  құжаттың  гиперграфты  моделі  электронды  құжат  құрылымдық 

элементтредің  жиынтығы  болып  табылады,  ал  бұл  жұмыста  фрагменттер  деп  аталады. 

Фрагменттердің  мысалдары  ретінде  кесте,  тақырып,  деректемелер  және  т.б.  болуы  мүмкін. 

Осылайша, құжат үш түрде ұсынылуы мүмкін:  

d= (S(F, R), C). 

 

Оқытудың зерделі жүйесін онтология арқылы сипаттау  

Қазіргі  уақытта  деректер  мен  білімдердің   біріктірілген  сипаттамасына  бағытталған 

түрлі тәсіл, модель мен тілдер бар.  

Онтология туралы жалпы танылған (кең мағынада) анықтамаға сәйкес, «оқыла» және 

түсініле 

алатын, 

құрастырушыдан 

шеттетіле 

алатын 

және/немесе 

оның 

пайдаланушылармыен физикалық бөліне алатын арнайы титті білім базасы болып табылады 

[Хорошевский,  2011].  Аталған  жұмыстағы  шешілетін  мәселелердің  ерекшеліктерін  ескере 

отырып,  онтология  ұғымын  нақтылауға  мүмкіндік  бар:  онтология  бұл  –  пән  аясының 

терминдер  (түсініктер)  сөздігін  және  терминдердің  қалайша  өзара  қатынаста  болатынын 

жүктеу/скачать 14,62 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: