En marzo de 2011, un poderoso terremoto en la costa de Japón provocó el apagado automático de los reactores en la central nuclear de Fukushima Daiichi y al mismo tiempo interrumpió las líneas de electricidad que respaldaron su enfriamiento. Si el terremoto hubiera sido el único desastre que golpeó ese día,los generadores de emergencia de emergencia habrían evitado un colapso. En cambio, un tsunami siguió inmediatamente al terremoto, inundó los generadores y condujo al accidente nuclear más grave de la historia reciente. Para el experto en sistemas Yanfeng Ouyang, profesor de ingeniería civil y ambiental CEE enEn la Universidad de Illinois, fue un ejemplo perfecto del problema de diseñar sistemas contra interrupciones correlacionadas.
Hasta ahora, los ingenieros de sistemas han tenido problemas con la planificación de los impactos de desastres que están relacionados por correlación, como los terremotos y tsunamis, debido a los engorrosos cálculos necesarios para cuantificar con precisión las probabilidades de todas las combinaciones posibles de eventos de interrupciónCuando existe correlación, la probabilidad de una interrupción conjunta no es simplemente el producto de las perturbaciones individuales. Esto deja vacíos en nuestra comprensión de cómo diseñar sistemas de infraestructura con la mayor resistencia y resistencia ante desastres.
Ahora Ouyang y sus colegas investigadores de ECE han desarrollado un nuevo método para diseñar y optimizar sistemas sujetos a interrupciones correlacionadas. Este método elimina la necesidad de abordar directamente las muchas combinaciones de interrupciones que han dificultado la modelización de estos problemas en el pasado. Describieronen un artículo publicado este mes en Investigación de transporte Parte B, Metodológico , el último de una serie de documentos relacionados de los últimos años. Una de las claves de su método fue la incorporación de probabilidad negativa, un concepto que aparentemente nunca antes se había utilizado para fines de diseño de sistemas.
"Con este concepto, desarrollamos una nueva metodología para ayudar a diseñar sistemas con los que tuvimos dificultades antes, de modo que puedan ser más resistentes a los desastres y más resistentes que antes", dijo Ouyang, el profesor dotado de George Krambles en Rail yPublic Transit, que dirigió la serie de trabajos con antiguos estudiantes de doctorado, incluido Siyang Xie Ph.D.18, ahora científico investigador en Facebook, y el ex investigador postdoctoral Kun An, ahora miembro de la facultad en la Universidad de Monash en Australia.
El nuevo método computacional del equipo es ampliamente aplicable porque puede usarse para modelar y optimizar cualquier sistema en red, por ejemplo, cadenas de suministro, sistemas de transporte, redes de comunicación, redes eléctricas y más. El método incorpora un sistema virtual de "estaciones de apoyo"para representar las vulnerabilidades correlacionadas de los componentes de infraestructura en el mundo real. Esto permite a los ingenieros de sistemas traducir los impactos complejos de los desastres en los componentes en impactos simples e independientes en las estaciones de soporte. Por ejemplo, en el caso de dos almacenes cuyas operaciones puedenser interrumpido por una tormenta de nieve, uno se imagina que sus funcionalidades dependen de algunas fuentes de suministro de energía virtual, cada una de las cuales sirve como una estación de soporte para los almacenes. Al establecer la dependencia adecuada entre los dos almacenes y estas fuentes de energía, uno puede traducir la funcionalidad correlacionadaestados de los dos almacenes en interrupciones independientes del suministro de energía compartidos.
"Demostramos que cualquier número de componentes de infraestructura con cualquier tipo de correlación de interrupción entre ellos puede describirse mediante un sistema configurado correctamente de tales estaciones virtuales, donde cada uno de ellos falla solo independientemente uno del otro", dijo Ouyang.la construcción hace que los cálculos sean mucho más manejables porque reduce significativamente la complejidad de representar correlaciones de fallas en el modelo de diseño.
"Ahora tenemos una nueva forma de describir el sistema", dijo Ouyang. "Pasamos de un sistema donde hay correlación a un sistema equivalente donde no hay correlación: cada falla ahora es independiente de las demás, por lo que ellas probabilidades son mucho más fáciles de calcular "
Para representar con precisión el comportamiento de los sistemas en el mundo real, el equipo tuvo que introducir el concepto de probabilidad negativa de interrupciones de la estación, lo que permite que sus modelos aborden los riesgos de interrupción negativamente correlacionados de los componentes del sistema. Mientras que la correlación positiva indica que la infraestructuralos componentes tienen dependencias que conducen sus comportamientos bajo los desastres para moverse en la misma dirección, la correlación negativa, por el contrario, expresa la idea de que los efectos de los desastres en un componente implican los efectos opuestos en otro. Por ejemplo, cuando dos almacenes compiten por recursos limitados, uno obtendría beneficios cuando su competidor se encuentre en pérdida o experimente dificultades. Del mismo modo, si un área cerca de un río se inunda, otras áreas río abajo podrían estar mejor porque se liberó la presión del agua.
Aunque la correlación negativa es un concepto bien conocido, la probabilidad negativa parece poco ortodoxa. Al principio, los investigadores no sabían que ya se estaba usando un concepto similar en la disciplina de la mecánica cuántica; solo sabían por matemática que necesitaban representar elposibilidad de que un desastre afecte a las entidades competidoras de maneras opuestas. Debido a que tuvieron que traducir la correlación del sistema del mundo real a la estructura virtual de las estaciones de soporte, la probabilidad de que una estación de soporte se vea afectada por un desastre tuvo que incorporar el riesgo de múltiplescomponentes, algunos de los cuales se verían afectados negativamente y otros que podrían verse afectados positivamente. La "propensión a fallas", como originalmente llamaron una probabilidad tan negativa en un documento de 2015, de una estación de soporte podría ser mayor que 1 - oequivalentemente, el complemento es negativo.
Para el mejor conocimiento de los investigadores, el uso de este concepto para aplicaciones de ingeniería es completamente nuevo, lo que les permite resolver problemas que anteriormente eran prohibitivamente difíciles. El equipo espera que los diseñadores de ingeniería de todo tipo de sistemas de infraestructura en red lo acepten, lo que los llevará a ser más inteligentesdiseños de ingeniería para una mayor resistencia a desastres en un amplio espectro de tipos de sistemas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Facultad de Ingeniería de la Universidad de Illinois . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :