CC BY
41
8
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 9 (18), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ
• Удельный расход ЭЭ, используемой для передачи воды в системах водоснабжения;
• Удельный расход воды в жилых домах.
Аналогично рассчитываются целевые
показатели в других секторах экономики на региональном уровне.
Используемый подход позволит существенно повысить эффективность проводимых мер по энергосбережению на региональном и муниципальном уровнях.
Для успешного внедрения организационно -технические мероприятий с целью снижения удельных показателей потребления и повышения энергетической эффективности необходимо выполнить:
• организацию работ по разработке плана мероприятий (программ) по экономии топливноэнергетических ресурсов (ТЭР) на год;
• организацию работ по составлению балансов электроэнергии, тепловой энергии, всех видов топлива, потребляемой воды, объемов водоотведения и т.д. на основе установления на всех системах снабжения ТЭР технического учета;
• организацию работ по систематическому экономическому и энергоэкономическому анализу работы учреждения;
• осуществление контроля над тем, чтобы закупка товаров, услуг соответствовала требованиям энергетической эффективности;
• организацию работ по стимулированию персонала при внедрении им энергосберегающих мероприятий для энергосбережения на рабочих местах, во всех подразделениях учреждения, с разработкой соответствующего «Положения...»;
• разработку положения о поощрении работников за экономию топливно-энергетических ресурсов;
• организацию технической учебы персонала по вопросам энергоресурсосбережения;
• разработку журнала статистического учета ТЭР для возможного систематического энергоэкономического анализа и его ведение;
• разработку руководства по эксплуатации,
управлению и обслуживанию систем отопления и горячего водоснабжения, осуществление
периодического контроля;
• разработку долгосрочной программы энергоресурсосбережения по результатам проведения энергоаудита;
• осуществление мониторинга выполнения программ и подпрограмм в области повышения энергетической эффективности;
• осуществление финансового учета экономического эффекта от проведения энергосберегающих мероприятий.
Библиографический список
1. Постановление Правительства РФ от 25
января 2011 г. № 18 "Об утверждении Правил установления требований энергетической
эффективности для зданий, строений, сооружений и требований к правилам определения класса энергетической эффективности
2. Федеральный закон № 261 «Об
энергосбережении и повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» от 23.11.2009 г.
многоквартирных домов".
3. Чекалин, В.С. Практические вопросы реализации государственной политики в области энергосбережения и повышения энергетической эффективности [Текст] / В.С. Чекалин // Конспект лекций / В.С. Чекалин, М.А. Любарская и др. - М., 2014. - Гл. 1. - С. 7-22.
4. RG.RU [Электронный ресурс] // Г осударственная программа Российской Федерации "Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года" - Режим доступа: http://www.rg.ru/2011/01/25/energosberejenie-site-dok.html - (Дата обращения: 01.02.2015).
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕВАРИВАЕМОСТИ БЕЛКОВ, БИОЛОГИЧЕСКОЙ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ СЫРА «КЛИНКОВСКИЙ»
Василевский Дмитрий Николаевич
Магистр кафедры продукты питания животного происхождения, г. Орел
Мамаев Андрей Валентинович
Доктор биолог. наук, профессор кафедры продукты питания животного происхождения, г. Орел
Родина Наталья Дмитриевна Канд. биолог. наук, доцент кафедры продукты питания животного происхождения, г. Орел
Сергеева Екатерина Юрьевна Канд. техн. наук, доцент кафедры продукты питания животного происхождения, г. Орел
Изотов Владимир Владимирович Бакалавр кафедры продукты питания животного происхождения, г. Орел
АННОТАЦИЯ
Белковая структура молока при производстве мягкого сыра претерпевает определенные изменения, как в количественном, так и в качественном отношении. По белковой композиции продукта можно судить о его полезности, насыщенности полезными веществами и, что немаловажно - о переносимости его людьми с аллергическими реакциями на определенные виды белка. Общие количественные и качественные изменения
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 9 (18), 2015 I ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
9
белка определяли, используя методику капиллярного электрофореза. Метод основан на миграции аминокислотных форм производных аминокислот под действием электрического поля в кварцевом капилляре в фосфатном электролите и регистрации электрофореграммы при длине волны 254 нм на системе капиллярного электрофореза «Капель» 103 РТ.
Сыр «Клинковский» обогащенный концентратом молочного белка имеет наивысшую биологическую ценность 80,2 %, а сыр «Клинковский» контрольный и сыр «Клинковский» обогащенный сухим обезжиренным молоком имеет 71,5% и 74,4% соответственно.
Энергетическая ценность 500 г сыра «Клинковский» контрольного равна: 6424,2 кДж, сыра «Клинковский» обогащенного сухим концентратом молочного белка - 6841,7 кДж, сыра «Клинковский» обогащенного сухим обезжиренным молоком - 6382,5 кДж.
ANNOTATION
The protein structure of the milk in the production of soft cheese undergoes certain changes, both in quantitative and qualitative terms. In the protein composition of the product can be judged on its usefulness, saturation with nutrients and that is important - Portability his people with allergic reactions to certain types of protein.
Common quantitative and qualitative changes of the protein was determined using the method of capillary electrophoresis. The method is based on the migration of the amino acid forms amino acid derivatives under the influence of an electric field in the quartz capillary in phosphate electrolyte and registration electrophoretogram at 254 nm on a capillary electrophoresis system "drops" 103 RT.
Cheese "Blade" enriched milk protein concentrate has the highest biological value of 80.2%, and the cheese "Blade" controlling and cheese "Blade" enriched skimmed milk powder has 71.5% and 74.4%, respectively. Energy value of 500 grams of cheese "Blade" reference is: 6424.2 kJ cheese "Blade" enriched dry milk protein concentrate - 6841.7 kJ cheese "Blade" enriched skimmed milk - 6382.5 kJ.
Ключевые слова: сыр, пищевая и биологическая ценность.
Keywords: cheese, food and biological value.
Известно, что белковая структура молока при производстве мягкого сыра претерпевает определенные изменения, как в количественном, так и в качественном отношении. По белковой композиции продукта можно судить о его полезности, насыщенности полезными веществами и, что немаловажно - о переносимости его людьми с аллергическими реакциями на определенные виды белка. Общие количественные и качественные изменения белка определяли, используя методику капиллярного электрофореза. Метод основан на миграции аминокислотных форм производных аминокислот под действием электрического поля в кварцевом капилляре в фосфатном электролите и регистрации электрофореграммы при длине волны 254 нм на системе капиллярного электрофореза «Капель» 103 РТ.
Оценку аминокислотной сбалансированности и биологической ценности продуктов проводили по следующим показателям: аминокислотный скор трех образцов и биологическая ценность пищевого белка.
Относительную биологическую ценность полученных продуктов оценивали с использованием показателя скора аминокислот, определяемого расчетным путем по формуле 1:
Х=(АКН/АКИН)* 100, (1)
где АКн - массовая доля незаменимой аминокислоты в исследуемом белке, г/100 г белка;
АКин - массовая доля незаменимой
аминокислоты в идеальном белке (по эталону), г/100 г белка;
100 - коэффициент перевода в проценты.
Аминокислотный скор для аминокислоты
валин
Х1=(669/610)*100=109,7 %
Х2=(649/610)*100=106,4 %
Х3=(698/610)*100=114,4 % Аминокислотный скор для аминокислоты лейцин
Xj=(868/1080)*100=80,4 % Х2=(915/1080)*100=84,7 % Хз=(916/1080)*100=84,8 % Аминокислотный скор для аминокислоты изолейцин
Xj=(494/400)*100=123,5 % Х2=(320/400)*100=80 % Хз=(391/400)*100=97,7 % Аминокислотный скор для аминокислоты
лизин
Xj=(906/903)*100=100,3 % Х2=(855/903)*100=94,7 % Х3=(893/903)*100=98,9 % Аминокислотный скор для аминокислоты цистин
Xj=(316/424)*100=74,5 % Х2=(340/424)*100=80,2 % Х3=(360/424)*100=84,9 % Аминокислотный скор для аминокислоты треонин
Xj=(838/859)*100=97,5 % Х2=(781/859)*100=90,9 % Х3=(803/859)*100=93,5 % Аминокислотный скор для аминокислоты триптофан
Xj=(295/204)*100=144,6 % Х2=(238/204)*100= 116,7 % Х3=(247/204)*100=121,1 % Аминокислотный скор для аминокислоты фенилаланин и тирозин
Xj=(608/652)*100=93,3 % Х2=(661/652)*100=101,4 % Х3=(689/652)*100=105,7 % Коэффициент различия аминокислотного скора (КРАС) показывает среднюю величину избытка
10
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 9 (18), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ
аминокислотного скора незаменимых аминокислот по сравнению с наименьшим уровнем скора какой-либо незаменимой аминокислоты. КРАС показывает избыточное количество незаменимых аминокислот, не используемых на пластические нужды.
КРАС=ЕАРАС/и (2)
где n- количество незаменимых аминокислот; ДРАС - различие аминокислотного скора аминокислоты.
Стш Сх-Стт (3)
где Сх - скор х незаменимой аминокислоты оцениваемого белка по отношению к физиологической норме (эталону);
Стш -минимальный скор незаменимой
аминокислоты оцениваемого белка по отношению к физиологической норме (эталону).
Разница различия аминокислотного скора для валина
ДРАС1= 109,7-74,5=35,2 ДРАС2= 106,4-74,5=31,9 ДРАС3= 114,4-74,5=39,9
Разница различия аминокислотного скора для Лейцина
ДРАС!= 80,4-74,5=5,9 ДРАС2= 84,7-74,5=10,2 ДРАС3= 84,8-74,5=10,3
Разница различия аминокислотного скора для изолейцина
ДРАС:= 123,5-74,5=49 ДРАС2= 80-74,5=5,5 ДРАС3= 97,7-74,5=23,2
Разница различия аминокислотного скора скора для лизина
ДРАС!= 100,3-74,5=25,8 ДРАС2= 94,7-74,5=20,2 ДРАС3= 98,9-74,5=24,4
Разница различия аминокислотного скора для метионина и цистина
ДРАС1= 74,5-74,5=0 ДРАС2= 80,2-74,5=5,7 ДРАС3= 84,9-74,5=10,4
Разница различия аминокислотного скора для треонина
ДРАС1= 97,5-74,5=23 ДРАС2= 90,9-74,5=16,4 ДРАС3= 93,5-74,5=19
Разница различия аминокислотного скора для триптофана
ДРАС!= 144,6-74,5=70,1 ДРАС2= 116,7-74,5=42,2 ДРАС3= 121,1-74,5=46,6 Разница различия аминокислотного скора для фенилаланина и тирозина
ДРАС!= 93,3-74,5=18,8 ДРАС2= 101,4-74,5=26,9 ДРАС3= 105,7-74,5=31,2 Коэффициент различия аминокислотного скора для трех образцов равен
КРАС!=227,8/8=28,5
КРАС2=159/8=19,8
КРАС3=205/8=25,6
Биологическую ценность пищевого белка (БЦ) определяем по формуле 4:
БЦ=100-КРАС (4)
БЦ!= 100-28,5=71,5 БЦ2= 100-19,8=80,2 БЦ3= 100-25,6=74,4
Перевариваемость белков исследуемых
продуктов пищеварительными ферментами
определяли методом in vitro по ГОСТ 24230-80. Коэффициент перевариваемости белка рассчитываем по формуле 5.
б
Кпер = *100% (5)
Бобщий
где Высь - содержание белка после озоления,
мкг/г
Бобщий - общее содержание белка, мкг/г
К1 = 15,6 = 76%
20,5
20 2
К 2 = 20,2 = 78%
26
15 4
К1 = ^- = 77%
20,0
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 9 (18), 2015 I ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
11
Сыр «Клинковый» Сыр «Клинковый» Сыр «Клинковый» обогащенный белком РгойоИащенный СОМ 56
Перевариваемость, % * МДБ, %
90
89
88
87
86
85
84
83
82
81
80
79
78
77
76
75
74
73
72
71
70
• Биологическая ценность, %
Линейная (Перевариваемость, %)
- — — -Линейная (МДБ, %)
Линейная (Биологическая ценность, %)
Рисунок 1. Динамика изменения массовой доли белка, биологической ценности и перевариваемости образцов
Из полученных результатов можно сделать вывод, что степень перевариваемости белка в трех образцах практически одинакова. Однако биологическая ценность различна.
Так сыр «Клинковский» обогащенный концентратом молочного белка имеет наивысшую биологическую ценность 80,2 %, а сыр
«Клинковский» контрольный и сыр «Клинковский» обогащенный сухим обезжиренным молоком имеет 71,5% и 74,4% соответственно.
Коэффициенты регрессии R=0,5 и R=1,45 показывают, что связь прямая, т.е. с повышением содержания белков в продуктах повлечет увеличение перевариваемости белка на 0,5% и биологической ценности на 1,45%.
Величины интегральных показателей пищевой ценности, отражающих % соответствия показателей химического состава мягкого сыра «Клинковский» и сыров обогащенных белком Promilk 56 и СОМ формуле сбалансированного питания приведены в таблице 1.
Таблица 1.
Пищевая ценность трех образцов сыра
Показатели Степень удовлетворения формулы сбалансированного питания, % для сыров
химического
состава Контрольный Сыр «Клинковский» Обогащенный белком Promilk 56 Обогащенный СОМ
Белок, г 20,5 25,5 20,0
Жир, г 25 25 25
Калорийность 635 735 625
Из приведенных данных следует, что сыр высокую степень соответствия состава формуле «Клинковский» и все опытные образцы имеют сбалансированного питания.
12
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 9 (18), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ
Энергетическая ценность 500 г сыра «Клинковский» контрольного равна: 6424,2 кДж, сыра «Клинковский» обогащенного сухим
концентратом молочного белка - 6841,7 кДж, сыра «Клинковский» обогащенного сухим обезжиренным молоком - 6382,5 кДж.
АВТОМАТИЗАЦИЯ ОТКРЫТЫХ ГОРНЫХ РАБОТ НА ОСНОВЕ МУАЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДА
Волкова Евгения Алексеевна
Старший преподаватель кафедры информатики, Уральский государственный горный университет, г. Екатеринбург
Дружинин Алексей Владимирович Канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой информатики, Уральский государственный горный университет, г. Екатеринбург
Полузадов Владимир Николаевич Канд. техн. наук, профессор кафедры электротехники, Уральский государственный горный университет, г. Екатеринбург
АННОТАЦИЯ
В статье рассматривается вопрос применения мультиагентного подхода к управлению открытыми горными работами на примере системы «экскаватор - самосвал - разрез». Каждый интеллектуальный агент системы представляется как мехатронная система. Сравниваются решения в области автоматизации карьеров и предлагается решение, основанное на мультиагентном управлении.
ABSTRACT
In the article, the issue of multi-agent approach to open-cast mining control with the “excavator - tip truck -open pit mine” system example is considered. Every intelligent agent of the system is presented as a mechatronic system. Automation solutions of open-pit control are compared and the solution based on multi-agent control is suggested.
Ключевые слова: мультиагентная система, умный карьер, мехатронная система, открытые горные работы
Keywords: multi-agent system, intelligent agent, smart open pit mine, mechatronic system, open-cast mining
Процесс добычи полезного ископаемого можно представить в виде четырех основных этапов: подготовка, выемка и транспортировка горной породы, а также отвалообразование. Каждый из этих этапов зависит от предыдущего, и отсутствие
согласованности между ними приводит к простоям и, следовательно, к финансовым потерям. На данный момент, внедрение навигационной системы GPS-ГЛОНАСС на горные машины позволяет отслеживать их местоположение на карьере, однако, эти координаты используются лишь для мониторинга, но не для управления. Таким образом, решение проблемы автоматизации открытых горных работ требует комплексного решения.
В настоящий момент современные информационные технологии активно используются для решения задач автоматизации карьеров. Наиболее перспективные работы в этом направлении -«Интеллектуальный карьер» компании-резидента
«Сколково» «ВИСТ Групп» и «Умный карьер VEI Kiosk» компании «ТЕХНОКОН-Новосибирск».
Первая разработка связана с использованием роботизированного дистанционно-управляемого автосамосвала на базе «БелАЗ». Самосвалом
дистанционно управляет оператор, рабочее место которого оборудовано дисплеями и аналогично по функциональности оборудованию в кабине
автосамосвала. Таким образом, самосвал в данном проекте не является полностью роботизированным, так как управленческие решения принимает человек [3, с. 10-12]. Следующим этапом проекта
запланирована автоматизация вскрышных работ (создание роботизированных экскаваторов и погрузчиков), однако, информации об успешном испытании данного этапа нет. Несмотря на успехи данного проекта, в нем есть и недостатки, которые, в первую очередь, заключаются в централизованном управлении и отсутствии системного подхода к задаче (не рассматривается взаимное влияние узлов системы) [3, с. 9].
Вторая разработка сводится к автоматизации регистрации грузового транспорта совместно с бортовой системой взвешивания. По сути, несмотря на название «Умный карьер», речь идет об автоматизации с центральной ролью оператора, а не о роботизированной системе.
Таким образом, рассмотренные решения являются перспективными, но не решают всех проблем, возникающих в процессе работы карьера. Рассмотрев решения и их преимущества и недостатки, было принято решение использовать мультиагентный подход к автоматизации открытых горных работ.
Мультиагентное управление (Multiagent Conrol - MAC) является одним из наиболее перспективных направлений в управлении сложными системами. В основе мультиагентного подхода лежит понятие интеллектуальных агентов. В отличие от распределенных систем, в которых знания и ресурсы распределяются между агентами, но управление происходит посредством органа общего командного управления, в мультиагентных системах решение получается на основе взаимодействия
