CC BY
1
Буй к ни Максим Андреевич
Проектно- ко нстру кторско-тех нол оги ч ее кое бюро по нормированию - филиал ОАО «РЖД».
Бригадирский пер., д. 6, г. Москва, 105005, Российская Федерация.
Ведущий технолог отдела нормирования материально-технических ресурсов на ремонт и техническое обслуживание локомотивов (ОНлок).
Тел.:+7 (985) 114-92-95.
E-mail: [email protected]
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Гардеенков, А. М. Снижение температуры обмотки якоря электрической машины постоянного тока / А. М. Гардеенков, Е. Ю. Логинова, М. А. Буй-кин - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2023. - № 4 (56). - С. 25 - 36.
УДК 656.225
Buykin Maxim Andreevich
Design, engineering and technology bureau for standardization - a branch of JSC «Russian Railways».
6, Brigadirsky lane, Moscow, 105005, the Russian Federation.
Leading technologist of the department of standardization of material and technical resources for repair and maintenance of locomotives (ONIok).
Phone: +7 (985) 114-92-95.
E-mail: [email protected]
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Gardeenkov A.M., Loginova E.Yu., Buykin M.A. Reducing the temperature of armature winding of a DC electrical machine. Journal of Transsib Railway Studies, 2023, no. 4 (56), pp 25-36 (In Russian).
А. С. Кучу ков, О. В. Шугаев
Сибирский государственный индустриальный университет, г. Новокузнецк, Российская Федерация
АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ОТКЛОНЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ ГРУЗОВЫХ ФРОНТОВ УГЛЕПОГРУЗОЧНОЙ СТАНЦИИ ОГ ТЕКУЩИХ РАСЧЕТНЫХ ДАННЫХ
Аннотация. В связи с постояннорастухциш объемами перевозок на железнодорожном транспорте время погрузки угля в полувагоны играет важную роль при составлении технологических танов работы углепогрузочных станций и предприятии, что сказывается на времени простоя подвижных единиц и погрузочных установок. В дайной статье рассматривается вопрос оптимизации времени погрузки угля бункерным способом на углепогрузочных станциях. Дчя выявления возможных флуктуации при технологической эксплуатации погрузочного комплекса необходимо разработать математический аппарат, способный по имеющимся показателям работы спрогнозировать дальнейшие параметры времени погрузочных работ. В публикации рассматривается действующая методика расчета технологических норм погрузки и анализируются временные параметры, влияющие на процесс погрузки. Для прогнозирования и оценки времени технологических операций используются методы математической статистики, опирающиеся на эмпирически полученные данные. Обоснована практическая применимость метода расчета математического ожидания и действующей методики. Имеклциеся данные, полученные из графиков исполненной работы технологического объекта «Т» в течение одного месяца, были обработаны с помощью метода определения математического ожидания неслучайной функции от времени и метода скользящей средней и показали значительные флуктуации в режиме работы по некоторым углепогрузочным путям. В ходе анализа выявлено значительное расхождение коэффициентов корреляции по каждому пути на исследуемой станции, что объясняется частыми флуктуациямн в работе углепогрузочного комплекса. Для проведения дальнейшего анализа работы углепогрузочных комплексов необходимо получить дополнительные эмпирические данные при их длительной работе в разных эксплуатационных условиях.
Ключевые слови: углепогрузочная станция, полувагон, время погрузки, математическое ожидание, коэффициент корреляции, математическая модель.
Artem S. Kuchukov, Oleg V. Shugaev
Siberian State industrial University (SibSIU), Novokuznetsk, the Russian Federation
ANALYSIS OF THE LOADING TIME DEVIATION FROM THE EXPECTED VALUES AT COAL LOADING STATIONS
Abstract. The increase in the railroad transportation volume imposes pressure on the loading time and scheduling of coal loading stations, which directly affect the downtime of wagons and loaders. This article considers the optimization
of the coal loading time by bunker method at loading stations. To identify fluctuations in the technological operation of the cargo complex, it is necessary to develop a calculation methodology that can determine the parameters of the lime of cargo operations in the future based on the available performance indicators. The conventional method of technological standards evaluation is considered, and the parameters affecting the loading process are analyzed. Statistical analysis is used for forecasting the loading time based on the empirical data, and the use of the conventional method based on the expected value is verified. The practical applicability of the mathematical expectation calculation method and the current methodology is substantiated. The data collected at the object «Т» during one month is analyzed using an exponential moving average, and high fluctuations and correlation coefficient inconsistency are revealed in particular coal loading lines. The analysis revealed a significant discrepancy in the correlation coefficients for each track at the station under study, which is explained by frequent deviations in the operation of the coal loading complex. Further analysis of loading line efficiency requires collecting additional data for a longer time at various conditions.
Keywords: coal loading station, gondola car, loading time, mathematical expectation, correlation coefficient, mathematical model.
При составлении суточного плана-графика углепогрузочной станции необходимо учесть множество факторов, влияющих на выполнение в установленном масштабе времени движения поездов. Время погрузки угля в полувагоны для дальнейшей транспортировки играет важную роль при составлении технологических планов работы углепогрузочных станций и предприятий, поскольку влияет на время простоя локомотивов и вагонов.
Уголь является востребованным источником энергии и одним из наиболее часто перевозимых товаров железнодорожным транспортом. Согласно статистике Росстата [I] был построен график (рисунок 1), из которого следует, что объем погрузки угля на
Год
Рисунок 1 - Объем погрузки каменного угля на железнодорожном транспорте 2005 - 2022 гг.
В связи с этим возникает проблема оптимизации времени погрузки для минимизации потерь времени при нарастающем объеме погрузки. В будущем при достижении полной механизации и применении оптимальных методов прогнозирования временных флуктуаций работы станций, циклов погрузо-разгрузочных работ и погрузо-разгрузочных машин (ПРМ) можно достигнуть высоких показателей эффективности работы углепогрузочных станций.
Разработка новых методов прогнозирования временных показателей технологических операций в будущем позволит добиться следующих результатов.
1. Повышенная эффективность. Используя математические расчеты для определения оптимального времени загрузки, процесс можно сделать более эффективным. Это означает, что большее количество вагонов может быть загружено за более короткий промежуток времени, что в конечном итоге может привести к сокращению времени выполнения всей операции.
2. Повышенная точность. Расчет оптимального времени загрузки может помочь обеспечить загрузку нужного количества угля в каждый вагон. Это позволит сократить случаи перегрузки или недогрузки, которые могут повлиять на эффективность и безопасность всей операции.
3. Снижение затрат. За счет оптимизации времени загрузки можно сократить время и трудозатраты, необходимые для загрузки каждого вагона, что положительно скажется на операционных расходах и прибыльности компании.
4. Повышенная безопасность. Благодаря правильной загрузке вагонов можно снизить риск-несчастных случаев или инцидентов во время перевозки. Это может помочь повысить безопасность рабочих и предотвратить повреждение оборудования или имущества.
В связи с изложенным выше необходимо проанализировать действующий метод определения технологических норм погрузки угля в вагоны с применением бункерной установки и на ряде имеющихся опытных данных разработать модель экстраполирования последующих значений вне этого ряда.
Процедура погрузки угля в вагоны варьируется в зависимости от конкретной станции и ее оборудования. В настоящее время существует два вида погрузки угля в вагоны - бункерный (с предварительным накоплением и последующим перемещением груза из бункера в вагон) и безбункерный (поточная, при помощи конвейеров, погрузчиков и кранов).
Расчет времени на погрузку углем из бункера рассчитывается по формуле [3]:
Т = ^подг ~ ' ^груз "I" ^закл> мин, (1 )
где £подг - время выполнения подготовительных операций;
п - количество вагонов в подаче;
т - число одновременно погружаемых вагонов при использовании нескольких механизмов;
*труз ~~ время непосредственной загрузки угля;
£закл - время выполнения заключительных операций.
Для выяснения технологических особенностей работы углепогрузочных систем данную формулу можно представить в другом виде:
Т = ИГ=1 + ~ ' *труз + £7=1 с/>мин (2)
Это позволяет отслеживать временные отклонения на каждом этапе, поскольку данная формула будет включать в себя несколько постоянно изменяющихся параметров, что позволит точно корректировать и прогнозировать теоретическое время погрузки.
Время подготовительных операций включает в себя несколько показателей, таких как получение распоряжения на маневровую работу, размещение вагона в зоне погрузки, проверка на чистоту и пригодность к погрузке, время на размещение погрузочного оборудование над полувагоном, снятие пломб, закруток, закрывание дверей, люков, отбор пробы.
Время непосредственной загрузки угля в большей степени зависит от мощности бункера и скорости его загрузки. Грузоподъемность самих полувагонов может немного варьироваться, однако в среднем составляет 70 т, что не может существенно сказываться на времени погрузки. При автоматической погрузке (когда оператор контролирует количество погружаемого угля из бункера) возможны отклонения от нормальных показателей в связи с человеческим фактором. На это влияют усталость сотрудников, их умение и опыт, а также качество коммуникации между работниками.
Временной параметр заключительных операций включает в себя уборку вагонов из зоны погрузки, взвешивание вагонов и проверку весовых норм погрузки, постановку закруток и пломб, увязку груза, формирование трапецеидальной формы для сыпучих грузов, дозировку недогруженных подвижных единиц.
38 ИЗВЕСТИЯ Транссиба ни №4(56) 2023
Согласно нормам [3,4] суммарное теоретическое время на подготовительно-заключительные технологические операции работы составляет
+ St; = 8,41 + 0,14 • п, мин. (3)
где 8,41 - суммарное усредненное теоретическое время подготовительно-заключительных операций, мин.
Тогда формула (2) преобразуется в следующий вид:
Т = -■ trpy3 + 0,14 • п + 8,41,мин. (4)
Полученная формула (4) будет отражать понятие теоретического математического ожидания времени погрузки. Полученные временные значения погрузки имеют рекомендательный характер, поэтому при осуществлении технологических операций возможны различные флуктуации относительно среднего значения времени углепогрузки.
Для эмпирических данных найдем математическое ожидание неслучайной функции тпх(Т), которая при любом значении аргумента времени Т равна математическому ожиданию соответствующего сечения [5]:
гпх(Т) = М[Х(Т)], (5)
где М[Х(Т)] - математическое ожидание сечения неслучайной функции тх(Т).
Полученные значения математических ожиданий, рассчитанные по формулам (4), (5), позволяют комплексно оценить как номинальное, так и действительное время погрузки. При постоянно пополняющемся и обновляющемся массиве эмпирических данных можно своевременно прогнозировать и корректировать время технологических операций. Практическая применимость этого метода весьма ограничена, поскольку его точность полностью зависит от объема полученных эмпирических данных.
На основании данных, полученных из графиков исполненного движения поездов и маневровой работы по углепогрузочной станции «Т», были составлены таблицы в программе Microsoft Excel со значениями времени погрузки и указанием количества перерабатываемых вагонов. Полученные данные были обработаны при помощи методов математической статистики и изображены на рисунке 2.
Все данные для построения графика, изображенного на рисунке 2, приведены в таблицах 1 - 3. Жирной линией показан расчет теоретического времени погрузки в минутах; пунктирной линией - эмпирическое математическое ожидание (Шч (Т)), рассчитанное по формуле (5). Тонкой линией показан рассчет по методу скользящей средней.
Обе кривые, построенные на основании эмпирических данных, находятся возле теоретической кривой, тем не менее функция тх(Т) отклоняется значительно меньше от теоретического времени погрузки, чем график, построенный для серии опытов по методу скользящей средней.
Для исследования взаимосвязи между показателями погрузки был рассчитан коэффициент корреляции, определяемый по формуле [2]:
г = ha. ~ £(7--г)-(п-п) (6)
ат°п Jz(T-T)2Z(n-n)2'
где КТп - ковариация случайных величин времени погрузки Т и количества вагонов в подаче п;
от,оп - среднеквадратичные отклонения величин времени погрузки Т и количества вагонов в подаче п.
675 650 625 600 575 550 525 500 475 450 425 400 375 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 О
* •
• •
•
•
• 1 • »4
• • 1 1
• • 1 «
# • С / V.
1 * А •
• 9 • •
* II • л • 9
9 • • • • *
¡4 • • • • 1 а ' • •
1 \ • • а # 1 1
1 1 1 > г " •
1 1 * • / •' * 1 •
1 1 Iе \ • •
\ / V >■ 0 • • 9 •
• ■
• * 1 •
* •
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2| 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 -► 32 33 34 35 36
Количество вагонов в подаче, шт. Рисунок 2 - Эмпирические данные по углепогрузочной станции «Т»
Значение коэффициента корреляции для серии опытов, результаты которых изображены на рисунке 3, оказалось в некоторых случаях достаточно высоким, что говорит о наличии «существенной» положительной линейной связи между исследуемыми величинами [2].
Таблица 1 - Результаты теоретического расчета времени погрузки
Временные параметры Количество вагонов в подаче
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Подготовительные и заключительн ые операции, мин 8,55 8,69 8,83 8,97 9,11 9,25 9,39 9,53 9,67
Непосредствен ная загрузка, мин 13,46 26,92 40,38 53,84 67,3 80,76 94,22 107,68 121,14
Итого на погрузку, мин 22,01 35,61 49,21 62,81 76,41 90,01 103,61 117,21 130,81
Временные параметры Количество вагонов в подаче
10 11 12 13 14 15 16 17 18
Подготовительные и заключительные операции, мин 9,81 9,95 10,09 10,23 10,37 10,51 10,65 10,79 10,93
Непосредственная загрузка, мин 134,6 148,06 161,52 174,98 188,44 201,9 215,36 228,82 242,28
Итого на погрузку, мин 144,41 158,01 171,61 185,21 198,81 212,41 226,01 239,61 253,21
Временные параметры Количество вагонов в подаче
19 20 21 22 23 24 25 26 27
Подготовительные и заключительные операции, мин 11,07 11,21 11,35 11,49 11,63 11,77 11,91 12,05 12,19
Непосредственная загрузка, мин 255,74 269,2 282,66 296,12 309,58 323,04 336,5 349,96 363,42
Итого на погрузку, мин 266,81 280,41 294,01 307,61 321,21 334,81 348.41 362,01 375,61
Временные параметры Количество вагонов в подаче
28 29 30 31 32 33 34 35 36
Подготовительные и заключительные операции, мин 12,33 12,47 12,61 12,75 12,89 13,03 13,17 13,31 13,45
Непосредственная загрузка, мин 376,88 390,34 403,8 417,26 430,72 444,18 457,64 471,1 484,56
Итого на погрузку, мин 389,21 402,81 416,41 430,01 443,61 457,21 470,81 484,41 498,01
Таблица 2 Результаты эмпирического расчета математического ожидания
Показатель Количество вагонов в подаче
4 5 7 8 9 10 11 12 13
Эмпирическое мат. ожидание, мин 60,00 285,00 1 18,33 195,00 160,00 132,50 158,33 207,00 209,00
Показатель Количество вагонов в подаче
14 15 16 17 18 19 20 21 23
Эмпирическое мат. ожидание, мин 145,00 237,50 227,50 186,67 337,86 189,50 187,79 317,00 333,00
Показатель Количество вагонов в подаче
24 25 26 27 28 29 30 31 35
Эмпирическое мат. ожидание, мин 335,00 341,00 393,33 392,50 381,00 431,67 368,33 485,00 420,00
Таблица 3 — Расчет значений скользящего среднего (интервал 3) для серии опытов
Номер опыта 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Количество вагонов в подаче 4 5 7 8 9 10 11 12 13
Время погрузки, мин 60,00 285,00 75,00 180,00 90,00 95,00 195,00 85,00 175,00
Скользящее среднее времени погрузки, мин - - 180,00 115,00 121,67 126,67 125,00 151,67 128,33
Номер опыта 10 И 12 13 14 15 16 17 18
Количество вагонов в подаче 14 15 16 17 18 19 20 21 23
Время погрузки, мин 125,00 270,00 165,00 90,00 380,00 145,00 190,00 350,00 495,00
Скользящее среднее времени погрузки, мин 190,00 186,67 175,00 211,67 205,00 238,33 228,33 345,00 393,33
Номер опыта 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Количество вагонов в подаче 24 25 26 27 28 29 30 31 35
Время погрузки, мин 335,00 200,00 265,00 390,00 365,00 405,00 405,00 370,00 420,00
Скользящее среднее времени погрузки, мин 343,33 266,67 285,00 340,00 386,67 391,67 393,33 398,33 -
Столь существенная разница между коэффициентами корреляции для каждого погрузочного пути может быть вызвана большими отклонениями и частыми неполадками в работе погрузочного комплекса.
а) 34-й путь, г - 0,36 б) 32-й путь, г-0.14 в) 16-м путь, г-0.73
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 0 4 8 12 16 20 24 28 32 ?* 0 4 8 12 16 20 2-} 28 32 ?«
Количество вагонов в подаче, шт Количество вагонов в подаче, шт. Количество вагонов в подаче, шт.
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
Количество вагонов в подаче, шт. Количество вагонов в подаче, шт. Количество вагонов в подаче, шт.
Рисунок 3 - Эмпирические данные, полученные по каждому погрузочному пути станции «Т»,. Для каждого пути рассчитан коэффициент линейной корреляции. По горизонтальной оси указано количество вагонов, одновременно подаваемых под погрузку; по вертикальной оси - время погрузки в минутах
Опытные данные показали практическую применимость действующего метода [3, 4] расчета теоретического метода погрузки по формуле (4) с суммарным усредненным теоретическим временем подготовительно-заключительных операций. Определение и построение графика математического ожидания позволили наглядно сравнить его точность с методом скользящей средней. Показатели коэффициента корреляции позволили выявить значительные флуктуации в режиме работы по каждому углепогрузочному пути. Для дальнейшего выявления этой зависимости необходимо получить данные о мощности и характере работы погрузочных устройств в разных условиях. В целом, анализируя материал по представленной работе, можно сделать вывод о фактическом выполнении поставленной цели работы. Исследование временных флуктуаций работы грузового фронта углепогрузочной станции позволило выделить оптимальную методику по экстраполированию параметров работы грузового фронта от других случайных показателей работы указанного объекта железнодорожного транспорта. Представленная методика прошла физические испытания и показала успешность ее использования. В дальнейшем при реализации указанного в публикации подхода по экстраполированию в производственной сфере позволит изменить отношение к планированию и проектированию эксплуатационной работы на расчетный период, что приведет к повышению перерабатывающей способности станции и снижению межоперационных простоев грузового фронта.
Список литературы
1. Объем погрузки основных видов грузов на железнодорожном транспорте (с 2005 г.)// Федеральная служба государственной статистики : сайт. - Текст : электронный. - URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Pogruzka_01-2023.xlsx (дата обращения: 20.03.2023).
2. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей : учебник / Е. С. Вентцель. - Москва : Высшая школа, 2006. - 575 е.: - Текст : непосредственный.
3. Приказ МПС РФ от 29.09.2003 № 67 «Об утверждении Порядка разработки и определения технологических сроков оборота вагонов и технологических норм погрузки грузов в вагоны и выгрузки грузов из вагонов». - Москва : МПС РФ, 2003. - Текст : непосредственный.
4. Приказ МПС РФ № от 10.11.2003 №70 «О методике по разработке и определению технологических норм погрузки грузов в вагоны и выгрузки грузов из вагонов». - Москва : МПС РФ, 2003. - Текст : непосредственный.
5. Вентцель, Е. С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. - Москва : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991. (Физико-математическая библиотека инженера.). - 384 с. Текст : непосредственный.
References
1. Ob"em pogruzki osnovny Jt vidovgruzov na zheleznodorozhnom transports (s 2005 g.) [The volume of loading of the main types of cargo in railway transport (since 2005)]. Available at: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Pogruzka 01-2023.xlsx (accessed 20.03.2023).
2. Ventcef E.S. Teoriya verovatnostej: uchebnik [Probability theory: textbook], Moscow, Higher school Pub!., 2006, 575 p. (In Russian).
3. Order of the Ministry of Railways of the Russian Federation dated September 29, 2003 № 67 «On approval of the Procedure for the development and determination of technological terms for the turnover of wagons and technological standards for loading goods into wagons and unloading goods from wagons». Moscow, MPS OF THE Russian Federation Publ., 2003 (In Russian).
4. Order of the Ministry of Railways of the Russian Federation No. dated November 10, 2003 № 70 «On the methodology for developing and determining technological standards for loading goods into wagons and unloading goods from wagons». Moscow, MPS OF THE Russian Federation Publ., 2003 (In Russian).
5. Venice Г E.S., Ovcharov L.A. Teoriya sluchajny x processor i ее inzhenerny e prUozheniya [Theory of random processes and its engineering applications]. Moscow, Science Publ., 1991, 384 p. (In Russian).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Кучуков Артем Сергеевич
Сибирский государственный индустриальный университет (СибГИУ).
Кирова ул., д. 42, г. Новокузнецк, 654007, Российская Федерация
Студент кафедры «Транспорт и логистика», СибГИУ.
Тел :+7 (983) 228-01-31.
E-mail: [email protected]
Шугаев Олег Владимирович
Сибирский государственный индустриальный университет (СибГИУ).
Кирова ул., д. 42, г. Новокузнецк, 654007, Российская Федерация.
Старший преподаватель кафедры «Транспорт и логистика», СибГИУ.
Тел.: +7 (950) 276-66-27.
E-mail: [email protected]
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Kuchukov Artem Sergeevich
Siberian State Industrial University (SibSIU).
42, Kirova st., Novokuznetsk, 654007, the Russian Federation.
Student of the department «Transport and Logistics», SibSIU.
Phone:+7(983)228-01-31. E-mail: [email protected]
Shugaev Oleg Vladimirovich
Siberian State Industrial University (SibSIU).
42, Kirova st., Novokuznetsk, 654007, the Russian Federation.
Senior lecturer of the department of «Transport and Logistics», SibSIU.
" Phone: +7 (950) 276-66-27. E-mail: [email protected]
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Кучуков, А. С. Анализ зависимости отклонения временных показателей работы грузовых фронтов углепогрузочной станции от текущих расчетных данных / А. С. Кучуков, О. В. Шугаев, - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2023. -№4(56). - С. 36-43.
Kuchukov A S., Shugaev O.V. Analysis of the dependence of the deviation of the time indicators of the work of the cargo fronts of the coal loading station on the current calculated data. Journal of Transsib Railway Studies, 2023, no. 4 (56), pp. 36-43 (In Russian).
мая — ИЗВЕСТИЯ Транссиба 43
__
