CC BY
1 По типу детерминанта необходимо различать индивидуальные, ценопопуляционные и видовые консорции. Рассматривать структуру консорций в разрезе концентров неэффективно, следует учитывать принятые в экологии типы взаимодействия популяций, лесную типологию, возрастную структуру лесов, сезонный аспект.
* * *
As determinant it is necessary to distinguish individual, cenopopulation and species consorties. To consider the structure of consorties in a section of concentres it is incorrect, in is necessary to take into account the accepted in ecologi types of interaction of populacions, forest typology, age structure of forests, seasonal aspect, status of a determinant in biocenosis.
УДК 630*. 237
Ю. А. Добрынин,
доктор технических наук, профессор
ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ЗАИЛЕНИЯ ОСУШИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ ГИДРОЛЕСОМЕЛИОРАТИВНЫХ СИСТЕМ
Каналы гидролесомелиоративных систем (ГЛМС) подвержены процессам заиления, что со временем ухудшает их пропускную способность и требует проведения работ по технической эксплуатации, включающих в себя различные виды ремонта каналов (капитальный, текущий, профилактический) и ухода за ними. Основной (интегральной) характеристикой процесса заиления каналов является глубина. Информация об изменении глубины каналов в зависимости от времени является определяющей их работоспособность. Исходя из этой информации обычно проводят планирование работ по технической эксплуатации каналов ГЛМС и проектирование технологических процессов профилактического обслуживания. Так как процессы заиления каналов протекают в природной среде и носят случайный характер, то описание их развития должно проводиться с ис-
пользованием вероятностных моделей. Построение таких моделей имеет как научное, так и практическое значение, что определяет актуальность принятого направления данных исследований.
Важным свойством процесса заиления мелиоративных каналов является их необратимость, т. е. происходит направленное (кумулятивное) накопление наилка (повреждения), приводящее с течением времени к снижению их работоспособности. Отмеченное свойство позволяет обратиться к известным в науке феноменологическим моделям кумулятивного повреждения [1], подтвержденным экспериментальными данными.
Если отслеживать процесс заиления каждого осушительного канала, то получаемая индивидуальная характеристика процесса заиления (выборочная функция) обрывается в момент проведения ремонтных работ и начинает свое развитие вновь с отметки, соответствующей восстановительной технологической операции, обычно с проектной отметки (при полном восстановлении). Для всех исследуемых каналов получается семейство выборочных функций, рассмотрение которого образует случайный процесс. Построение вероятностной феноменологической модели такого процесса основывается на идее цепей Маркова и модели удара [1]. Непрерывный процесс заиления представляется дискретным, разбитым на конечное число состояний, причем последнее состояние называют поглощающим (В), означающим какое-то наперед заданное техническое состояние мелиоративных каналов, отражающее их работоспособность, включая и состояние отказа в работе (В-модель).
Такая модель кумулятивного накопления наилка в мелиоративных каналов соответствует стационарному марковскому процессу с дискретными состояниями, входящему в непрерывный физический процесс, и описывается матрицей переходных вероятностей Рх, которая с вектором-строкой Ро начальных вероятностей состояний каналов определяет вероятностную эволюцию процесса заиления русла осушительных каналов и, как следствие, их техническое состояние:
Рх = Р0 Рх, х = 0, 1, 2, (1)
Р =(π^ π2,..., π-1,0).
В первом приближении можно принять π1 = 1, а в дальнейшем учесть вероятность начальных состояний вектора-строки Ро , что характерно для осушительных каналов, построенных в зимний период.
Применительно к гидролесомелиорации параметры первой 5-модели процесса заиления осушительных каналов были получены для объекта осушения, расположенного в Новгородской области, и имели следующие значения [2]:
4,579
r. =
J
1,970 ; 0,396
6, 7, 8, 9
в1 = з, в2 = 5, B = 10,
(2)
где r. = pj / qj; p. - вероятность нахождения процесса в рассматриваемом состоянии; qj - вероятность перехода процесса в следующее состояние (вероятности p. и qj составляют полную группу: p. + qj = 1); Bh В2 - переходные состояния процесса; В - поглощающее состояние процесса, соответствующее отказу каналов в работе.
В табл. 1 представлены результаты экспериментальных наблюдений за глубиной осушительных каналов и данные, полученные путем моделирования процесса заиления на объекте гидролесомелиорации СевероЗападного гидролесомелиоративного района, расположенного в Новгородской области.
Таблица 1
Величина Среднее значение времени, лет Среднеквадратическое отклонение
заиления времени, лет
каналов,м по эксперимен¬ по В-модели по эксперимен¬ по В-модели
тальным данным тальным данным
0,3 10,7 11,1 1,37 1,47
0,4 16,9 17,1 2,02 2,58
0,5 24,2 24,1 5,83 7,06
Следующей В-моделью с параметрами
r =
J
0,957 2 В = 2,
0,693 3 в2 = 3,
0,887; j = · 4 ; B4 = 3,
1,250 5 в5 = 5,
1,511 6, 7 В7 = 7
(3)
был описан процесс заиления осушительных каналов ГЛМС, расположенной в Шапкинском лесничестве Лисинского лесхозтехникума Ленинградской области. Статистические данные этих исследований приведены в табл. 2.
Таблица 2
Величина Среднее значение времени, лет Среднеквадратическое отклонение
времени, лет
каналов,м по эксперимен¬ по Л-модели по эксперимен¬ по Л-модели
тальным данным тальным данным
0,12 1,91 1,96 1,35 1,37
0,23 3,63 3,60 1,73 1,73
0,30 5,34 5,52 2,13 2,16
0,38 7,50 7,59 2,69 2,71
0,50 12,47 12,52 3,84 3,85
Методика построения вероятностной модели процесса заиления мелиоративных каналов была реализована в дальнейшем с использованием экспериментальных данных, полученные в результате многолетних наблюдений на объекте гидролесомелиорации, расположенном в Слудицком лесничестве Вырицкого лесхоза Ленинградской области. Параметры Л-модели следующие:
0,066
0,217
0,390
г — ) *
1 10,597’
0,849 1,390
'2
3
4
1 — і
5
6, 7 8,9
В — 2,
B2 — 3,
B4 — 4,
B5 — 5, Вб — 7, B7 — 9,
(4)
а статистические характеристики процесса представлены в табл. 3.
Величина Среднее значение времени, лет Среднеквадратическое отклонение
заиления времени, лет
каналов, м по эксперимен¬ по 5-модели по эксперимен¬ по 5-модели
тальным данным тальным данным
0,1 1,05 1,07 0,26 0,26
0,2 2,41 2,28 0,60 0,57
0,3 4,05 3,67 1,01 0,93
0,4 6,10 5,27 1,52 1,35
0,5 8,75 8,97 2,18 2,23
0,6 13,05 13,75 3,26 3,40
На рис. 1 представлен график зависимости величины заиления каналов-осушителей от состояния 5-модели (4).
h, м
Рис. 1. Изменение величины заиления осушителей от состояний 5-модели (4)
Переходя от состояний 5-моделей (2), (3), (4) к реальному времени представим график изменения величины заиления осушительных каналов от времени для трех рассмотренных объектов гидролесомелиорации (рис. 2).
Рис. 2. Изменение величины заиления каналов-осушителей от времени (состояний рассмотренных 5-моделей) для объектов гидролесомелиорации, расположенных в Новгородской (1) и Ленинградской (2, 3) областях
При известной 5-модели процессов заиления каналов-осушителей может быть составлена и оптимизирована модель их профилактического обслуживания с применением различной мелиоративной техники. Вероятностные параметры 5-модели позволяют оценивать техническое состояние мелиоративных каналов, изменяющееся во времени, показателями теории надежности и дополнять ими разработанную оценку технического состояния каналов, установленную нормативными руководствами по гидролесомелиорации [3-5] на основе многолетних экспериментальных наблюдений за работой мелиоративных каналов и ростом осушаемого древостоя.
Так, например, состояние каналов осушительной сети в соответствии с [3-5] считается хорошим, если уменьшение глубины каналов составляет 1/3 ее проектного значения, удовлетворительным, если уменьшение не
превышает 1/2 проектной величины, плохим, когда уменьшение глубины каналов превышает 1/2 проектной величины (обычно 1/2-2/3). Эти общепринятые в гидролесомелиорации оценки с позиций теорий надежности выглядят следующим образом. По 5-модели (4) имеем, что величине заиления каналов-осушителей на 0,4 м (1/3 от проектного значения) соответствует состояние j = 5, которому соответствует показатель надежности ВБР (вероятность безотказной работы) Р = 0,63; величине заиления на 0,6 м (1/2 от проектного значения) соответствует состояние j = 9, при котором значение Р = 0,42.
Дальнейшее развитие процесса заиления каналов приводит к их деградационному отказу (переход в состояние 5).
Построение 5-моделей процессов заиления мелиоративных каналов для различных гидролесомелиоративных районов и их систематизация позволят дополнить нормативные руководства для проведения работ по технической эксплуатации данными о надежности состояния каналов. По этим данным может быть осуществлена прогнозная оценка надежности и разработка соответствующего технологического регламента процесса профилактического обслуживания каналов, что позволит обеспечить их работоспособность и, как следствие, устойчивый дополнительный прирост осушаемого древостоя на объектах гидролесомелиорации, наиболее возможный по производительности лесорастительных условий.
Библиографический список
1. Богданофф Дж., Козин Ф. Вероятностные модели накопления повреждений: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 344 с.
2. Надежность гидролесомелиоративных систем / Ю. А. Добрынин, Ю. Ю. Герасимов. Петрозаводск: Петр ГУ, 1996. 120 с.
3. Константинов В. К., Великанов Г. Б., Добрынин Ю. А. Реконструкция и эксплуатация лесоосушительных систем. СПб.: СПб НИИЛХ, 1995. 112 с.
4. Основные положения по гидролесомелиорации. СПб.: СПб НИИЛХ, 1995. 112 с.
5. Рекомендации по практической гидролесомелиорации / Под общ. ред. В. К. Константинова. СПб.: СПб НИИЛХ, 2006. 118 с.
Представлены вероятностные модели процессов заиления осушительных каналов объектов осушения. Они позволяют производить оценку технического состояния каналов методами теории надежности и служить основой при планировании и организации работ по содержанию каналов в работоспособном состоянии.
* * *
Probable models of silting up processes of drainage channels of forest hydromelioration systems - objects of drainage are presented. They allow to estimate technical condition of channels with methods of reliability theory and to be a base of planning and organization of works on maintenance of channels in working conditions.
УДК 630*31:630*848
М. Н. Волдаев, ассистент Е. А. Журавлев,
кандидат технических наук, доцент Е. М. Царев,
доктор технических наук, профессор
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫРАВНИВАНИЯ ТОРЦОВ ПАКЕТОВ КРУГЛЫХ ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ ГРАВИТАЦИОННЫМИ ТОРЦЕВЫРАВНИВАТЕЛЯМИ
От транспортной составляющей затрат на производство и реализацию продукции лесопромышленных предприятий во многом зависит их рентабельность. Выравнивание торцов пакетов круглых лесоматериалов при их формировании способствует повышению степени использования грузоподъемности и грузовместимости подвижного состава, что ведет к снижению транспортных расходов.
Для механизации работ по выравниванию торцов пачек круглых лесоматериалов создан ряд устройств, подробная классификация которых опубликована [4, с. 27].
Нами предложено несколько торцевыравнивателей. Один из них, гравитационный с шарнирно соединенными торцующими щитами и гидро-
