密切关注基础架构系统的4种策略

基础设施系统中的哪怕是很小的破坏都可能导致致命的后果。研究人员和从业人员通过采取多种措施来应对这种风险。四个例子。通过贸易，BožidarStojadinović是抗震建筑领域的专家。现在是结构动力学和地震工程学的教授，他专门研究城市系统以及如何使它们更能抵抗地震。他说：“系统工程在弹性研究中变得越来越重要。” 他的技能综合使他成为领导新加坡“未来弹性系统”计划研究小组的明显选择，尽管地震是未列入议程的为数不多的话题之一。取而代之的是，目标是了解高密度城市系统的弹性(新加坡就是一个很好的例子)，并加强其应对未来挑战的能力。新加坡面临的主要挑战是气候变化和土地稀缺。对此做出响应将需要长期规划并及时更改城市基础设施。

Stojadinović与新加坡南洋理工大学(NTU)和新加坡国立大学(NUS)的研究人员一起，正在开发该城市的综合计算机模型，该模型可用于模拟城市系统以及任何挑战及其影响。除了合并所有建筑物和相关的基础设施系统(例如电力和水)外，该数字表示还可用于对用户与系统的交互进行建模。该模型本身基于最初为战争游戏开发的计算机软件框架，现已广泛用于游戏中。该软件使用户可以对各种系统进行多种仿真，并在它们之间交换信息。Stojadinović说：“这是至关重要的功能。” 这是由于城市系统的复杂性以及各个子系统之间相互影响的方式。他补充说：“我们已经非常擅长建模和优化单个系统，但是通常我们并不完全了解系统之间的相互影响。” Stojadinović和他的研究员正在开发的模型旨在解决该问题，并鼓励专家们超越单个基础设施系统，并从整体上看待城市系统。

关键网络：管理风险

“没人能预料到”这是对系统故障的耳熟能详的反应。ETH可靠性和风险工程教授Giovanni Sansavini孜孜不倦地反驳这一观点。他是一名工程师，经过培训，他研究诸如相互依赖的能源网络和大型供应链之类的复杂网络中的风险。

用科学的术语很难理解复杂系统中的风险。这是因为系统趋于随时间增长或收缩，并改变其结构。他们中的许多人遍布全球，而且他们通常没有固定的运营模式。例如，电网会受到各种影响，并且在负载下它们的响应方式与正常运行时有所不同。为了应对这些挑战，Sansavini和他的小组尝试了计算机模型。他们使用不确定性量化的科学方法识别风险，这使研究人员可以捕获各种可能的影响，错误和失败，并观察建模网络的行为方式。这种蒙特卡洛模拟使分析许多故障之间的相互关系成为可能。这为发现隐藏的或“系统的”打开了一扇门 风险—可以触发级联故障的类型，通常是复杂系统中严重问题的原因。这方面的一个例子是2003年在发生的一次大停电，这是由于自动系统在负载增加的情况下一个接一个地关闭而造成的。

Sansavini的模型不仅可以识别风险，而且可以量化风险。因此，研究人员可以确定哪些故障组合对系统造成的后果最严重，以及发生的可能性有多大。了解这些情况是为系统提供足够保护的基础。就能源网格而言，这可能意味着使其更加灵活且对单个能源的依赖性降低。或设置预警系统，引入技术改进以解决漏洞，并在中断后帮助网格快速恢复正常。Sansavini警告说：“当然，无论我们制造的系统多么坚固，人们仍然会犯错误，并且会发生意想不到的事情。” 好消息是，即使这些错误也可以在虚拟模型中复制。

复杂系统：预测故障

奥尔加·芬克(Olga Fink)和她的团队对复杂系统的故障进行了研究，从飞机和燃气轮机到铁路等基础设施系统。作为智能维护系统教授，Fink开发了智能算法，该算法从状态监视设备收集的数据中学习。这些算法解决了各种挑战，从检测系统故障和诊断不同的故障类型到预测下一次故障可能发生的时间，甚至实施规范性的维护策略。Fink说：“我们的目标是预测剩余的使用寿命，然后控制系统的运行以延长其使用寿命。” 智能算法从历史和实时操作以及状态监视数据中学习。

一个障碍是机器学习算法需要大量数据。芬克说：“在安全关键型系统中，故障很少发生，因此我们确实没有足够的数据可供学习。” 幸运的是，研究人员有一些技巧：“一种方法是使用代表系统健康状态的数据并训练算法以检测偏差。” 使用来自类似系统的状态监视数据并使它们适应特定系统也可能会有帮助。然而，在许多情况下，甚至这些方法可能还不够。然后，研究人员必须更进一步，将他们的算法与模拟他们正在监视的系统的物理模型相结合，或者通过物理领域知识丰富AI模型。这意味着算法可以使用较少的数据，并且更容易被必须根据算法的输出做出决策的专家解释。例如，在与NASA的一个项目中，研究人员能够预测飞机发动机的剩余使用寿命。奥尔加·芬克(Olga Fink)为这项成就感到特别自豪：尽管早期故障检测现在已经是一个成熟的过程，但是预测系统的剩余使用寿命要困难得多。她开玩笑地说，这一直是她研究领域的“圣杯”。预测系统的剩余使用寿命要困难得多。她开玩笑地说，这一直是她研究领域的“圣杯”。预测系统的剩余使用寿命要困难得多。她开玩笑地说，这一直是她研究领域的“圣杯”。

关键研究设施：专注于冗余

苏黎世联邦理工学院设施管理负责人Walter Iten认为，管理中断是日常生活的一部分。他的部门负责所有ETH建筑物和设施的技术和基础设施管理。Iten说电源故障是最大的问题：“没有电源，任何事情都行不通!” 这就是为什么ETH依赖冗余。设施管理可以从Zentrum校园的一部分的两个不同的变电站获取电力。而且，在发生重大停电的情况下，最重要的地区也可以使用备用柴油发电机。对于特别敏感的研究设备，使用电池来确保不间断的电源。

但是，皇冠上的明珠是所有设施和建筑物的预测性维护策略，旨在从一开始就防止发生各种类型的破坏。IT维护工具可跟踪每个系统的运行时间和维护计划，并在到期时触发维护工作。传感器也起着越来越重要的作用，该传感器监视系统以检测突发故障。设施管理团队可以在计算机上远程访问这些数据，并在一定程度上干预系统的运行。当前，设施监控系统和维护工具尚未连接，但是，随着传感器技术和AI的最新发展，这只是时间问题。

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