CC BY
21
С t! S it tí в химии и химической технологии. Том XXIII. 2С09. Из 1 (S4)
ция. В соответствии с этими уровнями разработан пользовательский интерфейс (см. рис. 2).
Информационный уровень включает в себя блоки ввода новых данных и редактирования уже имеющихся в БД. Обновление и корректировка информации осуществляется на основе официальных статистических форм («2-Наука» и «4-Ииновация») [2]. Вносимые данные представляются регулирующими организациями/предприятиями и/или самими организациями/предприятиями. Для формирования отчетов полученные результаты можно экспортировать в MS Word (диаграммы) или в MS Excel (табли-цы).организаций (форма собственности; анализируемый период (год); анализируемые научные организации; рейтинговый анализ) и для предприятий (анализируемый период (год); анализируемые предприятия; региональный анализ; качественный анализ; рейтинговый анализ). Совокупность нескольких независимых измерений, упорядоченных в каком-либо из указанных сечений. позволяет выявлять закономерности изменения как объекта анализа в целом, так и некоторых, его составляющих.
Использование современных информационных технологий для системного анализа индикаторов экономического развития НИИ и промышленных предприятий химического комплекса позволяет принимать обоснованные решения в рамках эффективной инновационной политики развития как химической отрасли в целом, так и отдельных организаций и предприятий. Разработанный информационно-аналитический комплекс внедрен и успешно эксплуатируется в Минпромторге (Минпромэнерго) России.
Библиографические ссылки
1.Бессарабов A.M., Поляков A.B. Разработка информационно-аналитической системы для оценки инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса (1990-2003 гг.) // Информационные технологии, 2005. №¡11. С. 44-52.
2. Бессарабов A.M., Квасгок A.B., Кочетыгов А.Л. Системный анализ инновационной деятельности ведущих предприятий химического комплекса за 1995-2007 гг. // TOXI, 2009. Т.43. № 3. С. 3-12.
УДК 502.7
В. В. Батышкина, В. Ю. Волков, JI. А. Чистозвонова
Новомосковский институт (филиал) ГОУ ВПО РХТУ им. Д.И. Менделеева, Новомосковск, Россия
ВЫЯВЛЕНИЕ ТЕНДЕНЦИИ ИЗМЕНЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛЕЙ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Possibility of use technical analysis method and models, in particular, «the turned head and shoulders» for analysis and forecast of change of air pollutants concentration in Novomoskovsk-city of Tula region in real-time mode is considered.
С Я & £ Ii в химии и химической технологии. Том XXIII. 2009. № 1 (94)
Рассматривается возможность использования моделей технического анализа, в частности, модель разворота «перевернутая голова и плечи» для анализа и прогноза изменения концентрации загрязняющих веществ атмосферного воздуха г.Новомосковска Тульской области в режиме реального времени.
В настоящее время, в условиях мирового финансового кризиса, несмотря на спад промышленного производства, проблемы экологии остаются такими же важными и актуальными. Однако, кризис косвенно улучшает экологию - это закономерная ситуация в условиях, когда сокращаются объёмы промышленного производства, останавливаются целые заводы, снижаются транспортные потоки, и соответственно выбросы, отходы и т.п.
В ходе проведенного нами исследования за 2008 год в г. Новомосковске Тульской области основными источниками загрязнения атмосферного воздуха являлись и являются крупные предприятия машиностроительного, химического, топливно-энергетического комплексов, строительной индустрии (см. табл. 1).
Табл. 1. Основные загрязнители и загрязняющие вещества в г. Новомосковске
Основные предприятия г. Новомосковска Основные загрязняющие вещества
ОАО HAK «Азот» NO, N02, NO,, HCl, Cl2, H2S04, CHjOH, S02, CO
«P&G - Новомосковск» Пыль, CO, S02, NO, NO,
ООО «Аэрозоль-Новомосковск» Сольвентнафталин, этиловый спирт. CO, S02, NO, N02
ООО «Полипласт» Нафталин, CO, S02, NO. N02
ОАО «Подимерконтейнер» Озон, этилацетат, CO, S02, N0,N02
ОАО «Новомосковская ГРЭС» Пыль, CO, S02, NO, N02
ОАО «Новомосковский котельно-механический завод» S02, NO, N02, пыль, CO
Электромонтажный завод S02, NO, N02, пыль, CO
КНАУФ-ГИПС-Новомосковск Пыль, S02, NO, N02, CO
Новомосковскогнеупор Пыль, S02,N0,N02, CO
ЗАО «Сервис-ЖБИ» Пыль, S02,N0,N02, CO
ЗАО «Номосковский мельничный комбинат» CO, NO, N02, S02, сажа
«ЗАО ПКП» Новомосковский хлебокомбинат» CO, NO, N02, S02, сажа
Котельные CO, C02, S02
В 2009 г. экологическая обстановка г. Новомосковска будет выглядеть более стабильной. Этому способствуют следующие факторы: - уменьшаются выбросы в атмосферу за счет снижения или приостановления объемов выпускаемой продукции предприятий;
и
4$ Ут
6 Л ¡1 в хиыии и химической технологии. Том XXIII. 200Э. № 1 (94)
- снижаются выбросы в атмосферу выхлопных газов из-за уменьшения транспортных перевозок, сокращения использования личного автотранспорта;
- снижаются тепловые выбросы в атмосферу, так как потребляется пониженное тепло- и энергопотребление, что снижает нагрузку на электростанции и уменьшает потребление топлива.
Информация о тенденции загрязнения атмосферы носит качественный характер и определяется по результатам опросов экспертов предметной области или датчиками постов наблюдений.
Анализ данных о концентрации загрязняющих атмосферу веществ, зафиксированных автоматизированной системой контроля АСК «Атмосфера» показал, что в режиме реального времени невозможно оперативно проанализировать ситуацию и сделать прогноз об уменьшении или об увеличении концентрации загрязняющих веществ в конкретный промежуток времени (см. рис. 1). В своей работе мы предлагаем анализировать указанные данные с помощью моделей технического анализа. Применение этих моделей, использующихся в основном для анализа прогнозирования цен на рынке ценных бумаг, в другой области науки и техники, в частности в экологическом мониторинге, является научной новизной.
Модели технического анализа представляют собой фигуры, построенные на графиках. Эти модели позволяют определить, будет ли тренд продолжаться или развернется. Тренд, в общем случае, представляет собой направление изменения значений на графике. Графические модели делятся на модели разворота и модели продолжения.
. эо.ооог ; г
Ь.0001
Мн
I * (
I
900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 19С
_______время с интервалом 20 мин _
Рис. 1. Измерения концентрации N02 за рабочую смену с интервалом 20 мин постом №1
Модели разворота тренда возникают в конце тренда и сигнализируют о том, что тренд изменит свое направление. Кроме этого, модели позво-
Ô fl б S II в химии и химической технологии. Том XXIII. 2009. № 1 (94)
ляют рассчитать потенциал фигуры, т.е. расстояние, которое может пройти фактор после формирования модели. Наиболее широко используется модель разворота «голова и плечи». Основной задачей является увидеть тренд и заметить его смену. Если тренд изменяется с растущего на падающий, то концентрация загрязняющего вещества уменьшается, т.е. имеет силу восходящий тренд. Если тренд изменяется с падающего на растущий - нисходящий тренд, наблюдается «перевернутая голова и плечи».
Цель нашего исследования - проверить, можно ли применять технический анализ для прогноза роста концентрации загрязняющего вещества в атмосфере. Поэтому для прогноза изменения концентрации загрязняющих веществ мы предлагаем использовать фигуру разворота «перевернутая голова и плечи».
Рис. 2. Прогнозирование с помощью модели разворота «перевернутая голова и плечи»
При использовании тренда значений концентрации загрязняющих веществ с постов наблюдения в режиме реального времени, фигура «голова и плечи» образуется тремя волнами, левая и правая из которых образуют плечи, а средняя - голову, при этом все три волны своими нижними значениями упираются в линию шеи (последний пше перед формированием фигуры), рис. 2, где точки В. С, D, Е - разворотные точки фигуры.
По образовавшейся фигуре можно сделать предположение, что нисходящий тренд закончился. Точки плеч, впадин и головы определены программной процедурой, написанной на Access VBA. Вычисляется потенциал фигуры - максимальное расстояние от головы до плеч. Потенциал откладывается от точки прорыва линии шеи. Высота головы построенной фигуры позволяет дать прогноз ожидания увеличения концентрации загрязняющего
$ 6 It 6 $ ¡1 в химии и химической технологии. Том XXIII. 2009. №1(94)
вещества на расстоянии от верхней точки начала линии шеи за время, сравнимое с длительностью формирования самой фигуры. Ожидаемое повышение должно произойти примерно через 90 мин. Отклонение прогнозируемого значения от реального составило Д=88%.
Было проанализировано более 36 участков графиков (за год выборочно 3 раза в месяц). Как показали исследования, точность прогноза в нашем случае составила примерно 85-90%, следовательно, этот метод может применяться для прогноза степени загрязнения атмосферного воздуха.
УДК 66.012-52
В. И. Иванков, J1. В. Иванкова, Е. А. Котельникова, Д. II. Вент
Новомосковский институт (филиал) ГОУ ВПО "Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева", Новомосковск, Россия
К МЕТОДИКЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАСТРОЕК РЕГУЛЯТОРОВ НЕЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ
The work is dedicated to the examination of the engineering calculation procedure of the regulator tuning. It has been shown that the conventional estimation of the regulation quality is insufficient. It has been substantiated the need for the analysis of the work of automatic control system in entire scheduled range of a change in the load on the installation, which changes the characteristic of object.
Работа посвящена рассмотрению методики инженерного расчета настроек регулятора. Показано, что общепринятая оценка качества регулирования является недостаточной. Обоснована необходимость анализа работы АСР во всем регламентном диапазоне изменения нагрузки на установку, влияющего на характеристику объекта.
В практике определения настроек регулятора специалистами в большинстве случаев применяются метод инженерного подбора настроек или простейшие приближенные расчеты, например, по номограммам Копе-ловича или по формулам. Эти методы дают вполне приемлемые результаты.
Обычно расчету предшествует снятие кривой разгона при номинальном технологическом режиме, т.е. при номинальной нагрузке. Обработка кривой разгона дает передаточную функцию в виде апериодического звена первого порядка с запаздыванием вида
W0{P) = TK" (1)
По этой передаточной функции выбранным методом определяются настройки регулятора с заданными показателями качества. Затем строятся графики переходных процессов, например, с помощью пакета программ MathLab, оцениваются показатели качества и делается экспертное заключение о приемлемости полученных результатов.
На этом расчет считается законченным.
Однако на производстве технологические установки работают не на единственной, принятой при расчете нагрузке, а изменяющейся в достаточ-
