CC BY
47
5. ГОСТ 17.1.5.01-80 Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к отбору проб донных отложений водных объектов для анализа на загрязненность.
6. Бураева Е.А. Учебно-методическое пособие к курсу «Радиоэкология» для студентов физического факультета, обучающихся по специальности основного профессионального образования «Радиационная безопасность человека и окружающей среды». Лабораторный спецпрактикум (Методика пробоотбора) [Электронный ресурс]. - Ростов н/Д.: 2007. - URL: http://sfedu.ru/www/umr.umr_show?p_startpage=2&p_umr_rame=&p_umr_author=&p_umrc_id=&p_ umrr_id=&p_per_id=5827.
УДК 62
О.А. Белов
Камчатский государственный технический университет, Петропавловск-Камчатский, 683003 e-mail:[email protected]
ОЦЕНКА ТЕХНИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ СИСТЕМЫ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА
Человеческий фактор в любой технической системе является слабоформализуемым явлением и неизбежно делает все такие системы вероятностными. Для определения степени готовности системы и оценки ее технического состояния, наряду с традиционными показателями, необходимо учитывать влияние человеческого фактора. Исходя из вероятностной природы этого явления, обычные методы оценки технической готовности оказываются неэффективными. В статье предлагается методика оценки технической готовности системы с учетом человеческого фактора.
Ключевые слова: вероятностный подход, техническая готовность, человеческий фактор, статистическая модель, вариация, коэффициент равномерности, профессиональная подготовка, уровень готовности, прогнозирование.
O.A. Belov (Kamchatka State Technical University, Petropavlovsk-Kamchatsky, 683003) The estimation of technical readiness of the system under the human factor influence
The human factor in any technical system is a weakly formalizable phenomenon which inevitably makes such systems probabilistic. The human factor influence along with the other conventional factors must be taken into account for the determination of the readiness level of the system and the estimation its technical condition. Taking into account the probabilistic nature of the given phenomenon, conventional methods of the estimation of the technical readiness turn out to be ineffective. The article presents estimation approach of the technical readiness under the human factor influence.
Key words: probabilistic approach, technical readiness, the human factor, the statistical model, variation, the uniformity factor, vocational training, the readiness level, forecasting.
Вероятностные свойства системы, в основе которой лежит диалектическое единство случайного и закономерного, сохраняются при любом уровне изученности системы и при любых методах управления ею. То обстоятельство, что управление процессами обеспечения технической готовности включает в себя в качестве неотъемлемого элемента людей, а функционирование любой системы происходит в процессе принятия этими людьми множества решений, неизбежно делает все такие системы вероятностными. Вероятностный подход, то есть учет роли случайности в формировании изучаемых показателей, их вероятностной природы, отнюдь не тождественен построению вероятностных математических моделей. Это методологический принцип, основанный на определенной массовости и устойчивости явлений, связанных с обеспечением технической готовности и процессами подготовки обслуживающего персонала [1].
Человеческий фактор является особой группой объективно существующих явлений, влияющих на уровень технической готовности и взаимосвязанных с материальной и организационной структурами изучаемых объектов. В массовых процессах, связанных с человеческим фактором, распределения вероятностей и их параметры проявляются как устойчивые характеристики совокупностей, в виде определенных статистических закономерностей [2].
Первый шаг по пути от объекта моделирования к статистической модели - построение системы количественных характеристик, описывающих свойства изучаемых явлений и процессов. Возникающие при этом трудности связаны, прежде всего, с чрезвычайной сложностью процессов управления людьми. В результате любые, самые совершенные количественные показатели лишь частично отражают объективные свойства системы. Решение проблемы выбора адекватных показателей не может быть найдено только формальными приемами, оно должно базироваться также на качественном анализе сущности происходящих явлений [3].
Хотя значения номинальных качественных признаков не допускают количественного измерения, для статистического моделирования нужно представить эти признаки числами. Количественное представление номинальных качественных признаков может быть выполнено с помощью га-структурного многомерного накопителя, обобщенная характеристика которого представляется в виде вектора средних значений структурных показателей, то есть частоты (частостей) распределения [4]. Хорошо известно решение для частного случая двух групп (бинарных) отношений, у которых дисперсия вычисляется по формуле:
т = ш(1 -ш1) = ю1ю2, (1)
/
где шi = —. Здесь ш. - частости соответствующей группы показателей, которая может быть п '
представлена относительными показателями (например, коэффициентом уровня профессиональной подготовки персонала); п - объем совокупности;Л - частота '-й группы.
Поэтому признаки вариации показателей могут быть построены на основе сопоставления фактической частоты с частотами (частостями) равномерного распределения или нормативными требованиями по качеству или уровню технической готовности). Именно на этом принципе основан предлагаемый ниже коэффициент равномерности уровня технической готовности (КУТГ), который характеризует концентрацию частот в отдельных группах показателей [5]. Так как группы по номинальному признаку перестановочны, то проранжируем частости в возрастающем порядке и вычислим кумулятивные частости юг- :
Ю,.
j=1
(2)
указывающие принадлежность j-го элемента техническом готовности к i-и группе. Сумму кумулятивных частостеИ обозначим через К:
К = £ю,. (3)
i
Эта сумма достигает минимума при концентрации всех частостеИ в одноИ группе (после ранжирования), то есть ш* = 0, (' = 1, 2, ... m), m - число групп и ®m = 1. Отсюда min (К) = 1.
Максимальное значение К достигается при равномерном распределении коэффициентов относительных показателей. В этом случае ю = ~ . Кумулятивная частость i-й группы будет рав-
' m
на: ю. = f — = —, а максимальное значение К определяется так: ' m m
max(K) = f 1 = 1 fi = m(m +1 = mil. (4)
m m^ 2m 2
т +1
Таким образом, показатель К изменяется от 1 до —-— , интервал изменения К равен (т+1) /
2 - 1 = (т — 1) / 2. Вычтя из фактической суммы К ее минимальное значение и разделив разность на интервал возможного изменения К, получим КУТГ Е:
Я = М-). (5)
т -1
Коэффициент Е изменяется в пределах от 0 до 1 и может быть рекомендован как инструмент номинально качественного сравнения уровня технической готовности однотипных систем, например электроэнергетической системы различных судов одного проекта.
При Е = 0 вариация отсутствует, то есть все частоты сосредоточены в одной группе, остальные группы имеют нулевую или отрицательную характеристику. Например, для отдельной системы - неудовлетворительное состояние дисциплины, для судна в целом - неудовлетворительная укомплектованность и т. д. При Е = 1 - вариация максимальная (равномерное распределение частостей в группах, например, уровень профессиональной подготовки К Ф = 0,6 * 0,4,
кл
К(2) = 0,3 * 0,5, К^ = 0,2 * 0,4 и т. д.) кл кл
Пример расчета Е выполним на основе сравнения уровня технической готовности двух судов одного проекта (табл. 1) применительно к группам факторов, отражающих уровни профессиональной, кадрово-квалификационной и морально-волевой подготовки (цифры условные).
Таблица 1
Определение показателей уровня технической готовности
Судно А Судно Б
Факторы Величина Частости распределения (относительный коэффициент) ю,- Частости распределения (относительный коэффициент) ю,-
Объем выполненных эле-
ментов (задач) профес-
сиональной подготовки Х1 0,7 1,0 0,3 0,52
Качество профессиональ-
ной подготовки г®, х 2
отл. 0,5 1,0 0,4 0,6
хор. удов. х 2 Г®2 х 2 0,3 0,2 0,5 0,3 0,3 0,3 0,5 0,28
Квалификационный
уровень экипажа Гз 0,7 1,0 0,5 0,8
Кадровая структура
экипажа - стаж капитана х4 0,8 1,0 0,7 1,0
Морально-волевой
и дисциплинарный уровень Х5 0,5 0,7 0,8 1,0
Итого: К = 5,5 Кб = 4,7
Получаем следующие значения Еа и Еб:
= 2^-1) = 2(55-1) = 9. = (6)
а !х;-1 12 -1 11 ' ()
2(4 7 -1) = 7 4 7 4
2(4,7 1) 7,4 =7^ = 0,69. (7)
11 11
Так как Еа > Еб, то коэффициент равномерности уровня технической готовности судна А выше, чем у судна Б.
Относительные коэффициенты могут быть представлены в следующих группах:
1. Квалификационные.
у- (1) «1 - ,
К — =--относительным показатель специалистов 1 класса.
кл N
N - общее число персонала, п1 - число классных специалистов 1 класса.
гт (2) «2 - 0
К — =--относительным показатель специалистов 2 класса и т. д.
кл N
Аналогично величина относительного квалификационного коэффициента может быть ориентирована на руководящий состав. Дальнейшая декомпозиция коэффициента (его структуризация) может быть выполнена с учетом динамики кадровой структуры, то есть числа классных специалистов по стажу работы (специалистов 1 класса со стажем 10 лет, 15 лет и 20 лет) и представлена в виде 3 х 3 матрицы, то есть 3 классности и 3 варианта стажа работы, что позволяет сформировать и отслеживать кадровую динамику известными методами матричного анализа [6].
2. Кадровые.
Коэффициент стажа руководящего состава (звена управления: капитан, старпом, старший механик) в должности, считая 4-летнее нахождение в должности нормативности (период аттестации), тогда
Тд
Ккадр =тд , (8)
48
где Тд - время в должности (самостоятельное управление) в месяцах, 48 - аттестационный период (в месяцах). При Тд > 48 Ккадр = 1.
3. Профессиональные.
Объем выполнения профессиональной (специальной) подготовки выражается относительным коэффициентом условий обеспечения плановости подготовки по элементам задач в соответствии с курсами подготовки и представляет интегральный показатель, который записывается в виде [7]:
п т к
2 Л1 + £ Л 2 Л 3
Кп = --Ч-1-, (9)
п
где ^ Л1 - суммарный удельный объем выполненных элементов по задаче № 1, соответствен-
1
п п
но ^Л2, ^Л3 - для задач № 2 и № 3.
/ /
В свою очередь суммарный удельный объем выполненных элементов по любой из задач определяется как отношение фактических выполненных элементов к нормативным по курсу, в зависимости от проекта судна.
Тогда для /-проекта по /-задаче удельный объем выполнения программы подготовки может быть записан в виде:
-
х1 =--, 1 = 1, 2,3; I = 1М, (10)
N
п
где Nn - общий объем (нормативный по руководящим документам) элементов и специальных упражнений (тренировок) по задаче № 1, М - число проектов, ориентированных на специальные курсы специальной подготовки. 4. Качественные.
Относительный коэффициент качества выполнения задач профессиональной подготовки зависит от величины оценки сданных (принятых) задач. Оценка производится по 4 -балльной шкале (отлично, хорошо, удовлетворительно, задача не принята). Непринятая задача в расчет отно-
сительного коэффициента качества не принимается, так как в этом случае Ккп = 0. Для оставшихся трех уровней качества введем вспомогательный весовой коэффициент Ау, отражающий связь задачи с оценкой хь х2, х3, [6]:
А..=<
У
1 + у, если х > хз 1, если х = X, 1 - у, если х < X
(11)
где 0 < у < 1, у - любое рациональное число в заданном интервале (например 0,5). На основе имеющейся информации по оценкам задач для данного судна (из журнала подготовки экипажа) строится расчетный коэффициент отношения:
£х(5) х
X max
¿х(3) *2 min
где 2х/5) - количество сданных элементов (задач) с оценкой «отлично» (max); Хх/3"1 - количество сданных элементов (задач) с оценкой «удовлетворительно» (min).
На основе системы сравнений полученных оценок (если получены только отличные оценки, расчет не проводится, и тогда относительный коэффициент качества Ккп принимается равным единице, то есть Ккп = 1). При отсутствии удовлетворительных оценок вводится в качестве min «хорошо», строится матрица А = ||öy|| весовых коэффициентов (табл. 2).
Таблица 2
Определение коэффициента качества профессиональной подготовки
х1 х2 хз
1,0 1,5 1,5
х2 0,5 1,0 0,5
хз 0,5 1,5 1,0
Эти коэффициенты позволяют перейти к написанию общего выражения с учетом расчета определителя матрицы, то есть
К
K кп =■
m
KР +1
(13)
5. Психологические.
Относительный уровень морально-волевого и дисциплинарного состояния экипажа рассчитывается с помощью коэффициента, который учитывает нарушение технологической и трудовой дисциплины (инструкций по обслуживанию, дежурно-вахтенной службы Дт), наличия грубых проступков (пьянство, прогулы и другое) Дг), чрезвычайных проступков Дч), тогда общий показатель может быть расчетом п3 выражения [8]:
к PN-
уд 10 Дч + 5Дг + Дт + 3Nл
(14)
а
У
где Рг - общая оценка за дисциплину (уд.), N - общее число личного состава.
6. Общие.
Круговая диаграмма обобщенного коэффициента личностного фактора технической готовности.
При выполнении расчетов показателей получается набор величин, отражающих относительный уровень и позволяющий определить Я. Для возможной геометрической интерпретации и вывода зависимостей для траектории изменения показателей и возможного их прогнозирования необходимо построить графически круговую диаграмму показателей. Эта диаграмма может быть
рекомендована в виде планшета при ручных методах расчета или в виде выходного документа при автоматизированных методах расчета.
В результате данной оценки наглядно отражается уровень технической готовности судна с учетом человеческого фактора, что позволяет прогнозировать возможные технические происшествия и отказы, а также своевременно определять и устранять предпосылки к их возникновению.
Литература
1. Артамонов А.В., Ванюрихин Г.И. Человеческий фактор и проблемы подготовки специалистов к безопасной деятельности // Сб. материалов 3-й Всерос. науч-техн. конф. - Л.: Пушкин, 1993. - С. 59-68.
2. Белов О.А. Пути снижения аварийности технических средств ЭМБЧ // Пути и методы повышения качества профессиональной подготовки специалистов: материалы науч. -техн. конф. - Петропавловск-Камчатский: КамчатГТУ, 2003 - С. 61-64.
3. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. - М.: Наука, 1965. - 524 с.
4. Вопросы математической теории надежности / Е.Ю. Барзилович, Ю.К. Беляев,
B.А. Каштанов, И.Н. Коваленко, А.Д. Соловьев, И.А. Ушаков. - М.: Радио и связь, 1983. - 376 с.
5. Белов О.А., Горбачев В.А. Расчетно-аналитические методы прикладных задач безопасности сложных технических систем: метод. пособие. - СПб.: ВМИИ, 2005. - 24 с.
6. Горбачев В.А. Научные основы безаварийной эксплуатации кораблей и технических средств. - СПб.: ВМИИ, 2001. -124 с.
7. Белов О.А., Горбачев В.А. Предупреждение аварийности объектов транспортных систем: метод. пособие. - СПб.: Академия военных наук, 2005. - 28 с.
8. Китаев-Смык Л.А., Боброва Э.С. Стресс как психологический фактор операторской деятельности // Психологические факторы операторской деятельности. - М.: Наука, 1988. -
C.111-125.
УДК 664.951.2:639.211.2
М.В. Благонравова
Камчатский государственный технический университет, Петропавловск-Камчатский, 683003 е-mail: [email protected]
РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ СУХОГО НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОГО
ПОСОЛА ЛОСОСЕВЫХ
В статье приводятся результаты исследований по разработке сухого низкотемпературного посола с использованием крупной соли. Предложенная в статье технология позволяет значительно упростить технологический процесс производства малосоленой рыбы и сокращает его продолжительность, это делает возможным посол непосредственно в местах добычи рыбы, зачастую трудноступных, что для Камчатки является, безусловно, актуальной задачей.
Ключевые слова: посол, биохимическое созревание, малосоленая рыба, буферность, массовая доля соли.
M.V. Blagonravova (Kamchatka State Technical University, Petropavlovsk-Kamchatsky, 683003) Development of dry low-temperature salmon salting technology
The article deals with research results as for development of dry low-temperature salting with coarse salt. The technology offered in the article allows to simplify technological process of slightly salted fish manufacture considerably and reduces its time. It makes salting possible directly in the places of fish catch which are usually difficult of access that is certainly an actual problem for Kamchatka.
Key words: salting, biochemical maturing, slightly salted, buffer capacity, mass fraction of salt.
