CC BY
7КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ И ИНФОРМАТИКА
УДК 628.4
ИМИТАЦИОННОЕ КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАКОПЛЕНИЯ
ТВЕРДЫХ КОММУНАЛЬНЫХ ИЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОТХОДОВ
И.А. Лагерев, Е.Г. Цублова
ФГБОУ ВО «Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского»
В статье рассматриваются вопросы имитационного компьютерного моделирования накопления твердых коммунальных отходов в пределах муниципального образования. Данные модели могут быть также использованы при оценке объемов вывоза технологических отходов при лесозаготовке специальными канатными машинами. Представлены математические модели и алгоритмы, выполнены тестовые расчеты. Исследование выполнено по заказу Департамента природных ресурсов и экологии Брянской области (договор от 01.03.2022 г. №02-22), при финансовой поддержке гранта Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых-докторов наук № МД-1543.2022.4.
Ключевые слова: математическое моделирование, компьютерное моделирование, имитационное моделирование, накопление, твердые коммунальные отходы, канатная грузоподъемная машина, технологические отходы.
Одним из важнейших факторов надежности и последовательности принимаемых решений в сфере обращения с твердыми коммунальными отходами является достоверность исходных данных, на основе которых осуществляется координация процесса обращения с отходами. Определение объемов и массы образующихся твердых коммунальных отходов является первым этапом в цепи вопросов, формирующих учетную политику в сфере обращения с отходами. Знание первичных объемов позволяет планировать всю систему обращения с твердыми коммунальными отходами, начиная с этапа сбора и заканчивая размещением отходов, а мониторинг количества образующихся отходов позволит обеспечить систему перспективного планирования. Внедрение рациональных методов утилизации отходов является важной составляющей перехода к зеленой экономике. В статье рассматриваются вопросы имитационного компьютерного моделирования накопления твердых коммунальных отходов в пределах муниципального образования.
Для теоретического исследования сложных процессов, в том числе накопления твердых коммунальных отходов, могут быть использованы методы имитационного компьютерного моделирования на основе предварительно собранных эмпирических данных. Результаты моделирования могут использоваться при принятии управленческих решений.
Сбор эмпирических данных для имитационного моделирования проводится на местности. Выбор объектов для мониторинга объемов накопления твердых коммунальных отходов должен отражать структуру промышленности и домохозяйств на исследуемой территории. Сначала необходимо выбрать муниципальные образования, на территории которых расположены объекты для мониторинга.
Следует выбрать следующие виды муниципальных образований: областной центр, крупный промышленный город, районный центр, поселок городского типа, село, деревню. Муниципальные образования должны располагаться в районах области с различным преобладающим типом хозяйственной деятельности - промышленный, сельскохозяйственный, рекреационный и т.д.
После выбора муниципальных образований на их территории необходимо выбрать конкретные объекты, на которых размещены контейнеры для сбора мусора или площадки, на которых выполняется бесконтейнерный сбор твердых коммунальных отходов. Список типовых объектов для проведения мониторинга (по категориям) приведен в таблице.
Таблица
Типы объектов и расчетные единицы накопления твердых коммунальных отходов_
№ п/п Наименование категории объектов Расчетная единица, в отношении которой устанавливается норматив
ОБЪЕКТЫ ОБЩЕСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
1. Административные здания, учреждения, конторы:
Научно-исследовательские, проектные институты и конструкторские бюро 1 кв. метр общей площади и 1 сотрудник
Банки, финансовые учреждения 1 кв. метр общей площади и 1 сотрудник
Отделения связи 1 кв. метр общей площади и 1 сотрудник
Административные, офисные учреждения, организации 1 сотрудник
2. Предприятия торговли:
Продовольственный магазин 1 кв. метр общей площади
Промтоварный магазин 1 кв. метр общей площади
Павильон 1 кв. метр общей площади
Палатка, киоск 1 кв. метр общей площади
Торговля с машин 1 торговое место
Супермаркет, универмаг 1 кв. метр общей площади
Рынки 1 кв. метр общей площади
Склады, строительные базы, пункты приема вторсырья 1 кв. метр общей площади
3. Предприятия транспортной инфраструктуры:
Автомастерские, шиномонтажная мастерская, станция технического обслуживания 1 машино-место
Автозаправочные станции 1 машино-место
Автостоянки и парковки 1 машино-место
Гаражи, парковки закрытого типа 1 машино-место
Автомойка 1 машино-место
Железнодорожные и автовокзалы, аэропорты, речные порты 1 пассажир
Автотранспортные предприятия и пр. 1 маршрут и 1 машино-место
4. Дошкольные и учебные заведения:
Дошкольное образовательное учреждение 1 ребенок
Общеобразовательное учреждение, 1 учащийся
Учреждение начального и среднего профессионального образования, высшего профессионального и послевузовского образования или иное учреждение, осуществляющее образовательный процесс 1 учащийся
Детские дома, интернаты 1 место
Школа искусств, учреждение дополнительного образования, центры развития детей и т.п. 1 кв. метр общей площади
5. Культурно-развлекательные, спортивные учреждения:
Дома культуры, сельские клубы, кинотеатры, концертные залы, театры, цирки 1 место
Развлекательные клубы, центры, букмекерские конторы и пр. 1 кв. метр общей площади
Библиотеки, архивы 1 место
Выставочные залы, музеи 1 кв. метр общей площади
Спортивные арены, стадионы 1 место
Спортивные клубы, центры, комплексы и пр. 1 кв. метр общей площади
Зоопарк, ботанический сад, парки культуры и отдыха и пр. 1 кв. метр общей площади
Пансионаты, дома отдыха, туристические базы 1 кв. метр общей площади и 1 место
6. Предприятия общественного питания:
Кафе, рестораны, бары, закусочные, столовые и иные предприятия общественного питания 1 кв. метр общей площади
7. Предприятия службы быта:
Мастерские по ремонту бытовой и компьютерной техники 1 кв. метр общей площади
Мастерские по ремонту обуви, ключей, часов, ломбарды 1 кв. метр общей площади
Ремонт, пошив одежды, химчистки и пр. 1 кв. метр общей площади
Парикмахерские, косметические салоны, салоны красоты 1 кв. метр общей площади
Гостиницы 1 место
Общежития 1 место
Бани, сауны 1 кв. метр общей площади
8. Предприятия в сфере похоронных услуг:
Кладбища 1 место
Организация, оказывающая ритуальные услуги 1 кв. метр общей площади
9. Медицинские, лечебно-профилактические учреждения. фармацевтические учреждения
Аптеки и пункты продажи лекарственных средств 1 кв. метр общей площади
Учреждения стационарного типа (клиники, больницы, родильные дома, госпитали) и т.п. 1 кв. метр общей площади
Поликлиники, диспансеры, стоматологии, ветклиники 1 кв. метр общей площади
10. Иные организации
Садоводческие и огороднические товарищества, участки 1 участник (член)
Предприятия перерабатывающей промышленности 1 кв. метр общей площади
Предприятия иных отраслей промышленности 1 кв. метр общей площади
11. ДОМОВЛАДЕНИИ 1Я
Многоквартирные дома 1 проживающий,
в том числе кпупногабаритные отходы
Индивидуальные жилые дома 1 проживающий
Проведение замеров объемов накопления и массы твердых коммунальных отходов по объектам жилищного фонда и объектам общественного назначения должно проводиться в весенний, летний, осенний и зимний периоды. На выбранных участках поселений и
городских округов определяется не менее трех объектов каждой категории. В случае отсутствия на выбранных участках поселений и городских округов необходимого количества объектов допускается проведение натурных измерений отходов на меньшем количестве объектов. Срок проведения натурных измерений должен составлять не менее семи дней подряд в период каждого сезона.
После сбора исходных данных выполняются расчеты в соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 04.04.2016 № 269 «Об определении нормативов накопления твердых коммунальных отходов» и включают в себя определение: среднесуточного норматива за сезон (за весенний, летний, осенний и зимний периоды года), выраженного в количественных показателях массы и объема на одну расчетную единицу в сутки; среднесезонного суточного норматива, выраженного в количественных показателях массы и объема на одну расчетную единицу в сутки; годового норматива, выраженного в количественных показателях массы и объема на одну расчетную единицу в год; среднемесячного норматива, выраженного в количественных показателях массы и объема на одну расчетную единицу в месяц (год). Результаты обработки информации можно представить в виде блоков распределения параметров. Блоки распределения в дальнейшем используются в ходе имитационного моделирования.
В ходе имитационного моделирования на основе информации, собранной на ограниченном количестве объектов, прогнозируются объемы накопления на всей территории региона для всех объектов накопления твердых коммунальных отходов (рис. 1). Результаты моделирования представляются в виде массива значений во времени.
а) б)
Рис. 1. Схема имитационного моделирования: а - сбор эмпирических данных (мониторинг); б - имитационное моделирование; 1 - регион; 2 - муниципальные образования, на территории которых проводится мониторинг; 3 - муниципальные образования, на территории которых не проводится мониторинг; 4 - объекты мониторинга
(по категориям); 5 - результаты мониторинга в виде блоков распределения (по сезонам для каждой категории объектов в различных муниципальных образованиях); 6 - результаты моделирования объема накопления
Генерация значений исследуемых параметров на основе блока распределения выполняется следующим образом. Выбор значения параметра фактора, соответствующего I-й ступени блока распределения, происходит на основе следующей зависимости:
е=
° при < Ра_и;
1-1 1
Я, при Е < хя рв-1,к;
к=1 к=1
N-1
Ом при Е р8-1,к < хя <1 к=1
где О - результат текущего вычислительного опыта; 5 = 1.. Мцс; хд - случайное число,
распределенное равномерно в интервале [0; 1] (генерируется с помощью встроенного генератора случайных чисел) [1-4].
Таким образом, разработанный алгоритм имитационного моделирования возможно применить при оценке объемов генерации твердых коммунальных отходов. Конкретные примеры имитационного моделирования будут приведены после окончания мониторинга на территории Брянской области в декабре 2022 года.
До 20...40% объема исходной древесины превращаются в отходы при лесозаготовке. Поэтому оценка объемов генерации отходов необходима для более точного планирования мероприятий по лесозаготовке и лесовосстановлению. Кроме того, отходы лесозаготовки при гниении выделяют парниковые газы, поэтому оценка их выделения важна с точки зрения планирования мероприятий по противодействию изменению климата.
Одним из способов оценки объемов генерации отходов при лесозаготовке также является имитационное моделирование на основе собранных эмпирических данных. В данной работе предложен алгоритм имитационного моделирования объема отходов при лесозаготовке с использованием одиночной лесозаготовительной машины. В ходе исследования использовались методики, рассмотренные в работах [1-4].
На первом этапе моделирования генерируется трасса, вдоль которой перемещается лесозаготовительная машина. Алгоритм имитационного моделирования на этом этапе следующий (рис. 2).
Рис. 2. Схема генерации трассы перемещения машины
1. Машина помещается в начальную точку с координатами х0, у0. Эта точка назначается произвольно и ее координаты являются исходными параметрами моделирования.
2. На основании блока распределения моделируется расстояние перемещения до очередного дерева и Ду.. Выполняется проверка условия, что следующая точка лежит в
пределах участка лесозаготовки. Если нет, то моделирование Дх. и Ду выполняется
повторно. Машина перемещается вдоль трассы в точку х.+1 = х1 + Дх., у+1 = у +Ду .
На втором этапе имитационного моделирования определяются места и объемы генерации отходов вдоль смоделированной трассы. Алгоритм имитационного моделирования на этом этапе следующий.
1. Машина располагается в начальной точке трассы х=0. Считается, что здесь происходит валка первого дерева, что приводит к генерации первой порции отходов объемом V (может измеряться как в кубических метрах, так и в килограммах).
2. Моделируется объем генерации отходов V] у, где у - объем генерации отходов от у'-й технологической операции (валка, раскряжевка и т.д.). В данном случае для моделирования требуются блоки распределения у. Допускается генерация значения у с
использованием единого блока распределения, не учитывающего разновидности операций.
3. Этап 2 повторяется до тех пор, пока машина не окажется в точке конца смоделированной трассы х=Ь.
В результате моделирования формируется массив данных, связывающих точки в пространстве и объемы отходов, сгенерированных в них при валке леса. В последующем данные значения могут быть использованы для анализа накопления отходов.
Многократное повторение алгоритма моделирование позволяет получить большой объем данных, статистическая обработка которых позволяет получить информацию об объемах генерации отходов при лесозаготовке.
При лесозаготовке на крутых склонах перспективным является использование канатных лесозаготовительных машин, рабочий орган которых перемещается по канатной системе, натянутой между несколькими базовыми станциями. В данном случае трасса перемещения рабочего органа является прямой линией, поэтому имитационное моделирование объемов генерации отходов выполняется в один этап по следующему алгоритму.
1. Машина помещается в начальную точку с координатой х0 = 0 .
2. Моделируется объем генерации отходов в начальной точке по формуле У.
3. На основании блока распределения моделируется расстояние перемещения до очередного дерева Дх.. Машина перемещается вдоль трассы в точку х.+1 = х1 + Дх.. Блок распределения может быть единым для всей трассы, так и разбит по участками (в данном случае для каждого участка трассы существуют различные вероятности перехода на другой участок трассы) (рис. 3).
а)
б)
Рис. 3. Варианты блока распределения: а - единый блок для всей трассы; б - блоки для отдельных участков
4. Моделируется объем генерации отходов в начальной точке по формуле у.
5. Эташ 3-4 повторяются до тех пор, пока машина не окажется в точке конца смоделированной трассы x=L.
Результаты тестового моделирования для лесозаготовки с использованием харвестера приведены в листинге.
Листинг
Результаты тестового имитационного моделирования
X, м y, м V, кг
0,0 0,0 102
2,1 1,3 331
3,5 1,1 42
7,2 2,4 125
6,4 3,6 228
8,5 4,2 85
Таким образом, разработанный алгоритм имитационного моделирования возможно применить при оценке объемов генерации отходов при лесозаготовке.
Список литературы
1. Лагерев И.А. Имитационное моделирование факторов нагруженности металлоконструкции мостового крана // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2009. - №4. - С. 65-70.
2. Лагерев И.А. Моделирование факторов нагруженности металлоконструкции мостового крана на основе сетевой имитационной модели // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2010. - №2. - С. 74-81.
3. Лагерев И.А. Моделирование факторов нагруженности крана-манипулятора машины для сварки трубопроводов // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2012. - №1. - С. 62-70.
4. Лагерев И.А. Имитационное моделирование жизненного цикла малых инновационных предприятий при вузах // Экономика. Социология. Право. - 2016. - №1. - С. 19-24.
Сведения об авторах
Лагерев Игорь Александрович - доктор технических наук, доцент, проректор по инновационной работе ФГБОУ ВО «Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского», e-mail: lagerev-bgu@yandex.ru.
Цублова Елена Геннадьевна - доктор биологических наук, доцент, профессор кафедры химии ФГБОУ ВО «Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского», etsublova@yandex.ru.
SIMULATION COMPUTER SIMULATION OF SOLID MUNICIPAL OR TECHNOLOGICAL WASTE ACCUMULATION
I.A. Lagerev, E.G. Tsublova
Bryansk State University named after Academician I. G. Petrovsky
The article deals with the issues of computer simulation of the accumulation of solid municipal waste within the municipality. These models can also be used to estimate the volume of technological waste removal during logging by special rope machines. Mathematical models and algorithms are presented, test calculations are performed. The study was commissioned by the Department of Natural Resources and Ecology of the Bryansk Region (Contract No. 02-22 dated 01.03.2022), the study was supported by Presidential Grant for Governmental Support to Young Russian Scientists No. MD-1543.2022.4.
Keywords: mathematical modeling, computer modeling, simulation modeling, accumulation, solid municipal waste, rope lifting machine, technological waste.
References
1. Lagerev I.A. Simulation of a bridge crane metal construction loading parameters. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnitcheskogo universiteta. - 2009. - №4. - P. 65-70.
2. Lagerev I.A. Simulation of a bridge crane metal construction loading parameters. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnitcheskogo universiteta. - 2010. - №2. - P. 74-81.
3. Lagerev I.A. Simulation of a crane-manipulator of mobile energy unit metal construction loading parameters. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnitcheskogo universiteta. - 2012. -№1. - P. 62-70.
4. Lagerev I.A. Life cycle simulation modeling of small innovate companies with universities sharing // Economics. Sociology. Law. - 2016. - №1. - P. 19-24.
About authors
Lagerev I.A. - Sc. D. in Technical Sciences, Assistant Professor, Vice rector for Innovations, Bryansk State University named after Academician I. G. Petrovsky, e-mail: lagerev-bgu@yandex.ru.
Tsublova E.G. - Sc. D. in Biological Sciences, Assistant Professor, Professor of the Department of Chemistry, Bryansk State University named after Academician I. G. Petrovsky, etsublova@yandex.ru.
