CC BY
27
УДК 622.012
Максимов Вадим Кириллович Vadim Maksimov
Серебрякова Наталья Павловна Natalia Serebryakova
ФОРМАЛИЗОВАННЫЙ ПОИСК АНАЛОГОВ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ГОРНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
FORMAL SEARCH OF ANALOGS IN THE DESIGNING OF MINE COMPANIES
Представлен метод многомерного анализа данных на основе формализованного подхода, значительно расширяющий возможности аналитической обработки данных при проектировании горного предприятия. В качестве определения меры близости рекомендуется использовать Евклидово расстояние
Елючевые слова: выбор предприятия-аналога, технико-экономические показатели, информационный массив, индексирование данных, многомерный анализ
Сопоставление технико-экономических показателей проектируемого горного предприятия с открытым способом добычи и показателями двух-трех предприятий-аналогов является обязательным этапом [11-
Выбор предприятия-аналога осуществляется субъективно и основывается на опыте конкретного проектанта и информационной базе, которой он располагает. Вероятность ошибочного выбора аналогов при этом очень велика [4]. Исключить ошибки возможно, используя формализованный подход, который предполагает:
— создание информационного массива действующих и запроектированных предприятий;
— подбор и адаптацию математического аппарата для объективного выбора предприятий-аналогов;
In article the method of multidimensional analysis of data on the basis of the formalized approach, considerably expanding possibilities of analytical data processing at designing of the mountain enterprise is presented. As definition of affinity measure to use Euclidean distance is recommended
Key words: enterprise-analog choice, technical and economic indicators, information file, indexing of data, multidimensional analysis
— разработку алгоритма поиска;
— сопоставление технико-экономических показателей.
Информационный массив должен включать [9]:
— географо-климатические характеристики месторождения — удаленность от пристанционной базы, степень освоенности месторождения, данные о рельефе местности, пораженность многолетней мерзлотой и т.д.;
— геологические и гидрогеологические характеристики — глубину и условия залегания полезного ископаемого, вид полезного ископаемого, запасы, содержание полезного ископаемого, возможные водопритоки и т.д.;
— горнотехнические параметры — крепость полезного ископаемого и вмещающих пород, трещинноватость, коэффициент вскрыши ит.д.;
— технологические параметры — виды и количество применяемого оборудования по процессам горных работ, производительность оборудования, производственная мощность предприятия по руде и вскрыше, глубина карьера, дальность транспортирования руды и вскрыши, размеры карьера в плане ит.д.
Каждое предприятие можно охарактеризовать 60 параметрами. Собранная информация систематизируется и накапливается для последующего анализа [8].
Использование всех групп факторов в натуральных единицах измерения невозможно из-за различных единиц измерений и значительной вариации показателей. Например, удаленность от пристанционной базы измеряется в километрах, а запасы полезного ископаемого — в тоннах, т.е. показатели являются несоизмеримыми. Это обусловливает необходимость приведения всех показателей в сопоставимый вид. Целесообразно в сложившейся ситуации использовать систему индексирования исходных данных [2]. Здесь необходимо соблюсти следующие принципы:
1) индексы должны соответствовать интервалам статистической группировки, проведенной для показателей в натуральных единицах измерения. Только в этом случае индексы будут соответствовать и отражать истинные характеристики предприятия, а также могут использоваться для последующего расчета функциональных зависимостей [3];
2) направленность индексов. Предполагается проводить кодирование таким образом, чтобы индексы отражали качественную характеристику исследуемого параметра [6; 7].
Принцип, положенный в его основу, предполагает присвоение кода 1 предприятиям, находящимся в лучших условиях, с ухудшением условий присваивается код по нарастающей 2, 3, 4, 5 ит.д.
Например, удаленность от пристанционной базы измеряется 1...500 км. Предварительно производится группировка предприятий с разбивкой диапазона на группы с использованием формулы Стерждесса (рис.
1) [5].
о "
" 55
о 5 £ £ Н 5 § & “ I
Расстояние до пристанцинной базы, км (индекс)
Рис. 1. Группировка предприятий по расстояниюдо пристанционной базы
Далее каждой группе присваивается индекс. Пример индексирования приведен в табл. 1.
Таблица 1
Расстояниедо пристанционной базы в индексированном виде
Наименование показателя Диапазон расстояния, км Присваиваемый индекс (код)
Расстояние до ближайшей железнодорожной станции (І.ЖД. ст.) от ДО
1 100 1
100 200 2
200 300 3
300 400 4
400 500 5
После индексирования (рис. 1) исход- Наиболее приемлемым математическим ной информации создается электронная методом является многомерный анализ база данных для последующей обработки, (алгоритмпоискаприведеннарис. 2).
Рис. 2. Алгоритм поиска предприятий-аналогов
Методы многомерного анализа, используемые для поиска аналогов, включают [10]:
1) многомерную группировку (построение иерархической дендрограммы, пример которой приведен на рис. 3);
2) многомерноешкалирование.
В качестве меры близости рекомендуется использовать Евклидово расстояние, которое в общем виде выражается форму-
лои
а( Хі , х. ) =
(1)
где хи и хк. — количественные значения к-го признака соответственно для ьго и ^го предприятий;
Ь — количество признаков.
Объективность формализованного подхода подтвердили расчеты, выполненные по ряду месторождений, например, при проектировании месторождения «Погромное» в качестве аналогов использовались предприятия «Богомоловское» и «Ключи».
При выполнении аналогового поиска в формализованном режиме найдены следующие предприятия-аналоги месторождения «Дальмачик» и «Талатуй» № 6 и № 9 соответственно.
2
к
55
Б
X
Н
С
&
о
й
&
й
с
х
Евклидово расстояние Рис. 3. Иерархическаядендрограммапредприятий-аналогов
Сопоставление параметров действую- номнческпх показателей и эффективность тттих предприятий и проектируемого объекта предлагаемой методики, показало высокую сходимость технико-эко-
Литература
1. Горная энциклопедия. Проектирование горных предприятий [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.mining-enc.rU/p/proektirovanie-gornyx-predpriyatij/.
2. Иванова Ю.Н. Экономическая статистика: учеб. для вузов. — 23-е изд. — М.: Инфра-М, 2002. — 305 с.
3. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды: пер. с англ. — М., 1996. —315 с.
4. Орлов А.И. Прикладная статистика: учеб. для вузов. — М.: Экзамен, 2004. — 203 с.
5. Скшипец В.П. Формирование информационно-аналитического обеспечения по разработке и реализации стратегии предприятия: автореф. дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05. — М., 2008.
6. Саяпов Д.Ф. Компьютерные технологии оценки запасов рудного месторождения (на примере Сибайского месторождения медно-колчеданных руд): автореф. дис. ... техн. наук: 25.00.16.
— М., 2008.
7. Филиппов В.А., Лукин Н.В., Хахалина В.А., Постояннов А.В. Основные тенденции современного развития многомерных СУБД // Научная сессия МИФИ-1999. Т. 7 Информатика и компьютерные системы. Информационные технологии. Интеллектуальные системы и техноло-
гии. Технологии разработки программного обеспечения. Банки данных и анализ данных. — С. 247-248.
8. Шестаков В.А. Проектирование горных предприятий: учеб. длявузов. — 3-є изд., перераб. и допол. - М.: МГГУ, 2003. - 795 с.
9. Юргенсон Г.А. Методы управления в горной промышленности. — М.: Недра, 2001. — 259 с.
10. Hotelling Н. «Ann. Math. Stat.», 1931, v. 2, p. 360-78.
Коротко об авторах______________________________________________Briefly aboutthe authors
Максимов В.К., канд. техн. наук, доцент кафедры экономики и управления на предприятиях горной промышленности и геологоразведки, Читинский го-сударственныйуниверситет (ЧптГУ)
Служ. тел.: (3022) 356872
Научные интересы: разработка методов аппли-кативной аналогии при проектировании горных предприятий
Серебрякова Н.П., ст. преподаватель кафедры экономики и управления на предприятиях горной промышленности и геологоразведки, Читинский го-сударственныйуниверситет (ЧптГУ) [email protected]
Научные интересы: стратегическое планирование на предприятиях горной промышленности
V. Maksimov, Cand. Tech. Sci., the senior lecturer of chair «Economy and management at the mining industry and geological prospecting enterprises», Chita State University
Scientific interest: working out of methods
N. Serebryakova, the senior teacher of Economy and management at the mining industrial and geological prospecting enterprises department, Chita State University
Scientific interests: strategic planning at mining industrial enterprises
