Применение системного анализа на примере научной статьи Леонтьевой Е.В. "Алгоритм системного анализа для оптимизации эксплуатации водо

Министерство  образования и науки РФ

ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный технологический  университет»

Факультет: гуманитарный 

Кафедра: Управления персоналом

 

Применение  системного анализа                                                         на примере научной статьи Леонтьевой Е.В.                  «АЛГОРИТМ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОПТИМИТИЗАЦИИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ВОДОЗАБОРОВ В СЛОЖНЫХ ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ»

Дисциплина «Исследование систем управления»

Руководитель: ст. преподаватель

Кутузова А.В.

Подготовила: ст. гр. 75-1

Савельева А.К.

Красноярск 2012

В данной статье изложен алгоритм системного анализа  для оптимизации эксплуатации водозаборов  в сложных геоэкологических условиях, который позволяет выработать решение  по режиму эксплуатации водозабора на прогнозируемый период с учетом направленности процессов для обеспечения подачи воды водозабором, соответствующей санитарным нормам.

Алгоритм  системного анализа

Основная цель исследований – разработать методику, которая позволила бы выявить направленность и интенсивность протекающих процессов во времени, дать прогноз развития изменения качества в извлекаемой из скважин воде на определенный период и выработать стратегию эксплуатации водозабора (оптимальное соотношение долей используемых скважин) на прогнозируемый период с учетом направленности процессов для обеспечения подачи воды водозабором, соответствующей санитарным нормам.

Проработка методов и  моделей системного анализа показала, что для достижения данной цели наиболее подходит метод Марковица. Системный анализ данных по методу Марковица основывается на использовании прогнозного изменения исследуемых данных во времени и оценки риска (стандартного отклонения) по отдельному объекту и их группе.

Методика Марковица, также  позволяет выявить тенденцию  изменения выбранного параметра за прошедший период времени, определить направленность тренда в прогнозируемый период и на основе полученных данных выработать оптимальную стратегию функционирования модели.

Для реализации данной методики исходными данными служат данные показателей качества воды, по нескольким скважинам, а так же временной фактор (квартал, месяц, год), причем для более достоверных результатов необходимо использовать равные промежутки времени между исходными данными.

Алгоритм системного анализа состоит из девяти этапов:

Этап 1: Оценка представительности и достоверности используемых протоколов анализов осуществляется путем их сопоставления  с перечнем показателей из рабочей  программы производственного контроля источника водоснабжения на участке  добычи, выполненной в соответствии с «Правилами» СанПиН 2.1.4.1074-01. Классификация исходных данных осуществляется на основе критериев районирования подземных источников водоснабжения по степени выраженности влияния техногенных факторов.

Этап 2: На данном этапе производится расчет фактических направленностей, интенсивностей изменений показателей качества воды путем определения прироста за выбранный период времени (например, ежеквартальные приросты) по скважинам. На основе полученных данных в процентах, а так же частоты повторения и вероятности определяется прогнозное изменение по каждой скважине. Прогнозное изменение указывает на то, что в будущем прогнозном периоде "теоретически" можно ожидать от изменений.

Этап 3: Расчет риска совершения события осуществляется с помощью дисперсии и стандартного отклонения. Дисперсия показывает меру разброса возможных исходов относительно ожидаемого значения. Следовательно, чем выше дисперсия, тем больше разброс, а значит и риск. Расчет взаимосвязей изменения показателей качества воды между скважинами основывается на расчете и построении матриц ковариации и корреляции.

Этап 4: Расчет прогнозного  изменения и стандартного отклонения общей концентрации по водозабору базируется на рассчитанных ранее показателях  прогнозного изменения, ковариации по скважинам, а так же на текущем режиме работы скважин (доли в процентах).

Этап 5: Поиск эффективных  соотношений долей скважин относительно изменения общей концентрации по водозабору осуществляется при помощи Microsoft Excel, а точнее при помощи встроенного в него компонента Solver, который позволяет при изменении значения общей концентрации с определенным шагом получить эффективное множество соотношение долей по скважинам.

2. Этап 6: Построение минимально-дисперсионной  границы основывается на соотношении «риск-прогноз» эффективного множества. Это граница, на которой лежит определенный набор режимов эксплуатации скважин в долях с минимальным риском при заданном изменении общей концентрации по водозабору, данная граница позволяет определить минимально - дисперсионное изменение общей концентрации.

Этап 7: На данном этапе проводится сравнительный анализ с графическим  отображением результатов между  работой скважин минимально-дисперсионным  соотношением долей с текущим  соотношением долей, равномерным соотношением долей и др. Принятие решения по изменению стратегии эксплуатации водозабора заключается в выборе стратегии, которая позволит снизить значения показателей качества воды, при наиболее вероятностном исходе события.

Этап 8: Эксплуатация водозабора с принятым соотношением долей.

Этап 9: Контроль показателей качества на конец прогнозного  периода позволяет сравнить фактические  данные с прогнозными значениями.

Приведенный алгоритм системного анализа положен в  основу методики оптимизации эксплуатации водозабора в сложных геоэкологических условиях.

Преимущества  данной методики состоит в том, что  она позволяет:

1. Выявить направленности  и интенсивности изменения показателей  качества воды по скважинам;

2. Дать прогноз  развития процессов на определенный период времени (квартал, месяц, год и т.д.);

3. Определить  силу взаимосвязи между анализируемыми  показателями;

4. Выработать  стратегию эксплуатации водозабора  на прогнозируемый период с  учетом направленности процессов  и заданном риске событий.

5. Провести сравнительный анализ решений; 

6. Выбрать оптимальное  решение.

Леонтьева Е. В. Алгоритм системного анализа для оптимизации эксплуатации водозаборов в сложных геоэкологических условиях // Научные ведомости БелГУ. Серия: Естественные науки 2011 №21

 

Введение

Большинство источников водоснабжения  водозаборов хозяйственно-питьевого  назначения, расположенных в пределах жилой и промышленной застройки  испытываю интенсивное техногенное  и антропогенное воздействие. Это  выражается в превышении фоновых, нормативных показателей качества воды, например по сухому остатку, хлоридам, нитратам и др., как по отдельным скважинам, так и в целом по водозабору.

Для того чтобы качество воды в  целом по водозабору соответствовало  нормативным требованиям, необходимо регулировать соотношение долей эксплуатирующих скважин с различным, в том числе повышенным содержанием загрязняющих веществ.

Для осуществления регулирования  режимов добычи подземных вод, обычно используют компьютерные модели численного моделирования массопереноса в  зоне влияния водозаборов. Построение и эксплуатация достоверных таких моделей обходится обычно в несколько миллионов рублей. При этом все равно не удается учесть в должной мере изменчивость внутренних и внешних граничных условий фильтрации подземных вод, источников и режимов поступления загрязняющих веществ в используемый водоносный горизонт их параметров.

Автором, для снижения затрат на выработку  управленческого решения, повышения  его достоверности, в данной статье рассматривается методика регулирования  режимов добычи подземных вод, основанная на моделях системного анализа.

В системной экологии существует множество  моделей, которые связаны с определением взаимосвязей и взаимовлияния между  показателями, прогнозирования, которые  основаны на методах корреляционного, регрессионного, дисперсионного анализах.

Портфельная теория Марковица (англ. mean-variance analysis — подход, основанный на анализе ожидаемых средних значений и вариаций случайных величин) — разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов исходя из требуемого соотношениядоходность/риск. Сформулированые им в 1950-х годах идеи составляют основу современной портфельной теории^[1].