close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Применение байесовских сетей доверия для информационной поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений на предприятиях нефтегазохимического комплекса.

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Нечеухин Кирилл Константинович
ПРИМЕНЕНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДОВЕРИЯ
ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
ЭКОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
НА ПРЕДПРИЯТИЯХ НЕФТЕГАЗОХИМИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка
информации (химическая промышленность)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва, 2013 г.
2
Работа выполнена на кафедре Эколого-экономического анализа технологий
Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения
высшего профессионального образования «Московский государственный
университет тонких химических технологий имени М.В. Ломоносова»
(МИТХТ).
Научный руководитель:
Доктор технических наук,
профессор
Ярыгин Геннадий Андреевич
Официальные оппоненты:
Доктор технических наук,
профессор
Бурляева Елена Валерьевна
Кандидат технических наук
Якушев Сергей Андреевич
ФБОУ ВПО «Владимирский
государственный университет
имени А.Г. и Н.Г. Столетовых»
Ведущая организация:
Защита состоится " 03 " " декабря " 2013 года в 12.00 на заседании
диссертационного совета Д 212.120.08 в Московском государственном
университете тонких химических технологий им. М.В. Ломоносова по
адресу: 119571, г. Москва, пр. Вернадского, 86.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИТХТ
им. М.В. Ломоносова (119571, г. Москва, пр. Вернадского, 86).
Автореферат диссертации размещен на сайте ВАК http://vak.ed.gov.ru
Реферат разослан "01" "ноября" 2013 года.
Ученый секретарь
диссертационного совета
доктор технических наук
Колыбанов К.Ю.
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы
Управление охраной окружающей среды является сложным
комплексным процессом, направленным на обеспечение экологической
безопасности предприятий, выполнение требований природоохранного
законодательства и положений корпоративной экологической политики.
Активное развитие отечественного нефтегазохимического комплекса
(НГХК), масштабность и многофакторность его негативного воздействия на
окружающую среду ставит новые задачи по обеспечению экологической
безопасности производственной деятельности и эффективному управлению
охраной окружающей среды (ООС).
Одним из перспективных направлений, обеспечивающих решение
таких задач, является разработка методов и средств информационной
поддержки принятия эколого-ориентированных решений. Развитие
наукоемкого информационно-аналитического обеспечения в области ООС
определено как один из основных механизмов совершенствования систем
управления
природоохранной
деятельностью
в
рамках
Основ
государственной политики в области экологического развития России на
период до 2030 года (утв. Президентом РФ 30.04.2012).
Проблемы, возникающие в ходе управления природоохранной
деятельностью объектов НГХК: неопределенность и неполнота моделей
знаний, слабая формализуемость и нестереотипность ситуаций,
многофакторность негативного воздействия на ОС и множественность
объектов управления, обуславливают необходимость разработки и
применения
специального
информационного,
математического
и
алгоритмического обеспечения для совершенствования информационных
систем поддержки принятия эколого-ориентированных решений на
предприятиях НГХК.
Целью работы является повышение эффективности природоохранной
деятельности предприятий нефтегазохимического комплекса на основе
поддержки принятия эколого-ориентированных решений с помощью
байесовских сетей доверия (БСД).
В связи с этим ставятся и решаются следующие задачи:
4
• проведение системного анализа проблем, возникающих в ходе принятия
эколого-ориентированных управленческих решений;
• разработка алгоритмического обеспечения для использования БСД в
качестве информационного программно-технического инструмента
поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений;
• разработка комплекса информационно-логических моделей баз данных,
обеспечивающих систематизацию информации, необходимой для
поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений
с использованием БСД;
• разработка
методик
выявления
причин
возникновения
нерегламентированных воздействий на окружающую среду и оценки
природоохранных мероприятий для предприятий нефтегазохимического
комплекса с использованием БСД.
Объект исследования – система управления охраной окружающей среды
промышленных предприятий нефтегазохимического комплекса.
Предмет исследования – применение специального информационного,
математического и алгоритмического обеспечения на основе байесовских
сетей доверия для совершенствования систем поддержки принятия экологоориентированных управленческих решений.
Научная новизна
В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты:
• на основе методов системного анализа построена обобщенная схема
процессов управления ООС на объектах НГХК, включающая в себя 3
независимых контура обратной связи;
• разработана модель байесовской сети доверия, описывающая причинноследственные
связи
между
результатами
производственного
экологического мониторинга, результатами инспекционных проверок и
природоохранными мероприятиями для предприятий НХГК;
• разработаны и обоснованы
алгоритмы
расчета
вероятностей
нерегламентированных воздействий на окружающую среду для
производственных объектов НХГК;
• разработан комплекс информационно-логических моделей баз данных,
обеспечивающих систематизацию информации, необходимой для
5
поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений
на предприятиях НХГК;
• разработана методика выявления причин нерегламентированных
воздействий на окружающую среду с использованием БСД;
разработана методика оценки природоохранных мероприятий для
предприятий нефтегазового комплекса с использованием БСД.
Практическая значимость
•
• выполнена эколого-экономическая оценка альтернатив природоохранных
решений
на
примере
объектов
обустройства
Киринского
газоконденсатного месторождения;
• выполнен анализ причин нерегламентированных воздействий на
окружающую среду при строительстве магистрального газопровода
«Сахалин-Хабаровск-Владивосток».
Методы исследования
В основу решения поставленных задач положена методология
системного анализа, в частности, методы функционального моделирования, а
также модели и методы проектирования баз данных, методы построения и
применения байесовских сетей доверия.
Структура работы
Диссертация состоит из введения, 4-х глав и заключения.
Апробация работы
Основные положения и результаты работы докладывались на
международном форуме «Новые технологии переработки нефтяных отходов
и рекультивации загрязнённых земель», международной научнопрактической конференции «Интеллектуальное месторождение: мировая
практика и современные технологии», международном научно-практическом
семинаре «Эффективное управление комплексными нефтегазовыми
проектами», научно-практической конференции «Модернизация отраслевой
производственной инфраструктуры», межрегиональной специализированной
выставке «Газ. Нефть. Новые технологии – Крайнему Северу».
Публикации
Полученные в работе результаты изложены в 12 опубликованных
работах, в том числе 5 статьей в журналах, рекомендованных ВАК РФ. По
результатам работы оформлены 4 свидетельства о государственной
6
регистрации программ для ЭВМ, выданные Федеральной службой по
интеллектуальной собственности РФ.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении рассмотрены актуальность и практическая ценность
работы. Сформулирована цель работы и поставлены задачи, решение
которых необходимо для достижения поставленной цели. Обоснованы
методы исследований, научная новизна и практическая значимость
результатов исследования.
В первой главе диссертации выполнен системный анализ процессов
управления ООС на объектах НГХК. Построена классификация этих
процессов по трем подсистемам регулирования, разделенным по
организационному признаку:
• подсистема государственного регулирования в области ООС;
• подсистема общественного регулирования в области ООС;
• внутрикорпоративная
деятельностью.
подсистема
управления
природоохранной
В работе показано, что управление природоохранной деятельностью
осуществляется по принципу обратной связи, при этом каждой из подсистем
регулирования в соответствии с российским законодательством принадлежит
свой независимый контур обратной связи, таким образом, на предприятиях
НГКХ осуществляется тройной контроль (мониторинг) результатов
природоохранной деятельности:
• производственный экологический мониторинг и контроллинг;
• государственный экологический мониторинг и надзор;
• общественный экологический контроль.
Анализ каждого из контуров обратной связи позволяет подразделить их
на два основных информационных потока по типу предоставляемой
информации. Так, качественная информация о состоянии окружающей среды
содержится в результатах экологического контроля, а количественная – в
результатах экологического мониторинга. В свою очередь, результаты
экологического мониторинга могут быть условно подразделены на две
подгруппы: результаты мониторинга источников воздействия и результаты
мониторинга компонентов окружающей природной среды.
7
На рис. 1 результаты системного анализа представлены в виде
обобщенной схемы процессов управления ООС на объектах НГХК. В работе
показано, что непосредственная генерация различных видов экологоориентированных управленческих решений осуществляется в рамках
управляющей подсистемы предприятия (природоохранных служб).
Управляющие воздействия других подсистем регулирования выступают,
таким образом, в качестве внешних требований по отношению к
управляющей подсистеме предприятия.
Специально-уполномоченные органы
государственной власти РФ в области
охраны окружающей среды
Требования природоохранного законодательства ,
нормирование и регулирование
Природоохранная
отчетность
Государственный экологический
надзор, государственный мониторинг
окружающей среды
Результаты
общественного контроля ,
обращения граждан
Корпоративная экологическая отчетность
Открытая
экологическая
отчетность
Корпоративный орган управления
(головной офис)
Общественные организации (НКО)
Корпоративные требования системы
экологического менеджмента ,
регулирование
Воздействие
общественности
Общественный
экологический контроль
Комплекс управляющих
воздействий :
•
регулирование
параметров
технологических
процессов ;
•
организационные
мероприятия ;
•
изменение состава
технологических
операций .
Ресурсы
Управляющая подсистема предприятия
(природоохранные службы
предприятия)
Производственный
экологический
мониторинг : мониторинг
источников негативного
воздействия
Производственный
экологический
контроллинг ,
экологический аудит
Проведение
природоохранных
мероприятий по
минимизации
экологического ущерба
Производственный
экологический
мониторинг : мониторинг
окружающей среды
Негативное воздействие
на ОС
Объект управления
(добыча, подготовка, транспортировка и
переработка угледоводродов)
Компоненты окружающей природной
среды
Продукция, результат
производственной деятельности
Примечание:
- Компоненты внутрикорпоративной подсистемы
управления природоохранной деятельностью
предприятия
- Компоненты подсистемы общественного
регулирования в области ООС
- Компоненты подсистемы государственного
регулирования в области ООС
Рис. 1. Обобщенная схема процессов управления охраной окружающей среды
на объектах НГХК
В
работе
выявлены
основные
источники
информации
производственного экологического мониторинга (ПЭМ), в частности,
автоматизированные измерительные звенья, передвижные экологические
лаборатории, лаборатории экоаналитического контроля (испытательные
центры), материалы внутренних (производственных) инспекционных
экологических проверок. Выполнен обзор принципов построения
8
информационных систем ПЭМ, изложенных в работах В.И. Равиковича,
Г.А. Ярыгина, О.В. Лукьянова.
Во второй главе диссертации в качестве формальной основы
разработки информационной поддержки принятия эколого-ориентированных
управленческих решений предложено использование байесовской сети
доверия. БСД представляет собой графическую логико-вероятностную
модель, описывающую множество переменных и их вероятностных
зависимостей. В рамках БСД объединяются три основных потока
информации:
результаты
ПЭМ,
возможные
источники
нерегламентированного воздействия на ОС и меры по устранению
нарушений. Топология БСД описывает причинно-следственные связи между
этими потоками.
Математический аппарат для расчета вероятности в БСД основан на
понятии условных (байесовских) вероятностей. Представляя формулу Байеса
в терминах множественных гипотез и свидетельств, получим:
где p(G) – априорная вероятность гипотезы до получения опыта;
p(S|G) – условные вероятности вывода свидетельств при выполнении
гипотез. Эти вероятности представляются в виде таблиц условных
вероятностей (ТУВ).
Расчет вероятности возникновения событий осуществляется на основе
специальных алгоритмов, основанных на переходах между вершинами в
графе БСД и соответствующими операциями над ТУВ. В работе обосновано
использование алгоритма, основанного на представлении БСД в виде дерева
сочленений. Показано, что такой алгоритм обладает рядом преимуществ:
•
представление графа в виде дерева сочленений возможно для
модели БСД любой топологической сложности;
•
в отличие от других алгоритмов пересчета, алгоритм,
использующий представление БСД в виде дерева сочленений, позволяет
получить точные, а не приближенные значения требуемых вероятностей.
9
Представление БСД в виде дерева сочленений требует выполнения
ряда последовательных операций по преобразованию топологии БСД и
таблиц условных вероятностей, в частности:
•
морализацию (добавление дуг
причинами для одного свидетельства);
между
общими
вершинами-
•
триангуляцию (исключение циклов, состоящих из 4 и более
вершин);
трансформацию в дерево сочленений и добавление ТУВ в модель.
Подробное
описание
этих
преобразований
приведено
в
диссертационной работе. На рис. 2 представлены алгоритмы триангуляции и
преобразования графа БСД в дерево сочленений. В процессе преобразований
вершины графа преобразуются в вершины 2-х различных видов: «клики»,
содержащие ТУВ, и «сепараторы», выполняющие роль узлов обмена
информацией между кликами.
•
Инициализация. Дан
морализованный граф V
Создаем копию графа V’
Поиск вершины M в графе
V’, где M имеет
минимальное количество
вершин соседей
Удаление вершины M в
графе V’ и соединение всех
соседних c M вершин
связью
Добавление полученных
(новых) связей в граф V
Поиск вершины M в графе
V, где M имеет
минимальное количество
вершин соседей
Объединение вершины M и
ее соседей в новое
множество- узел F (клику)
Объединение вершин,
включенных в F и имеющих
соседей за пределами F, в
множество-сепаратор S
Удаление вершин,
вошедших в F Из графа V,
за исключением вершин,
попавших в множествосепаратор S
Измененный граф V
пустой?
нет
Измененный граф V’
состоит из двух вершин?
да
Полученный граф V
триангулярен
Триангуляция
нет
да
Соединение сепараторов S
с кликами F так, чтобы все
элементы S F
Полученная модельдерево сочленений
Преобразование в дерево сочленений
Рис. 2. Алгоритмы триангуляции и преобразования графа БСД в дерево
сочленений
10
Алгоритм вычисления вероятности в сети основывается на передаче
между кликами соответствующих ТУВ через сепараторы сети. Для расчета
условных вероятностей на дереве сочленений используется операция
проецирования тензора условных вероятностей по переменной соседнего
незаполненного сепаратора, которая осуществляется в соответствии с
формулой:
где,
– таблица (тензор) условных вероятностей;
– переменные, по которым производится проецирование.
Обобщенная блок-схема этого алгоритма расчета вероятности
приведена на рис. 3.
1. Выбор определяемой переменной x
нет
2. Поступали ли
свидетельства
в модель БСД?
да
4. Выбор произвольной клики K, содержащей
переменную x
5. Представление K в виде корня дерева
(разворачивание модели)
6. Поиск клики M, имеющей минимальное количество
соседних незаполненных сепараторов S (за
исключением клики K)
3. Корректировка ТУВ в
модели БСД: исключение
невозможных событий
(вероятностей)
7. Перемножение ТУВ клики M и заполненных
сепараторов, проецирование полученного ТУВ на
множество переменных незаполненного сепаратора
8. Помещение спроецированной ТУВ в незаполненный
сепаратор S
нет
9. Все сепараторы дерева заполнены?
да
10. Перемножение ТУВ клики T и заполненных
сепараторов, проецирование полученного ТУВ на
переменную x
11. Нормирование результатов проецированияx к 1.
Полученный ответ есть вероятность возникновения
события x
Рис. 3. Алгоритм вычисления вероятности в БСД на основе дерева
сочленений
11
Шаг 7 алгоритма осуществляется в соответствии с формулой:
где,
– искомая ТУВ для незаполненного сепаратора;
– ТУВ рассматриваемой клики K;
– ТУВ сепараторов
;
– множество соседних заполненных сепараторов с кликой K.
Соответственно, определение любой переменной x для вершины K на
шаге 10 алгоритма производится по формуле:
Результаты расчетов, полученные на основе вышеприведенного
математического и алгоритмического обеспечения, были верифицированы с
использованием программного продукта моделирования БСД «Netica».
Результаты расчетов (с точностью округления результирующих вероятностей
до 3 знака после запятой) по представленному алгоритму совпали с
результатами, полученными в «Netica», в 100% случаев.
В главе также рассмотрены алгоритмы модификации топологии БСД на
основе операций над матрицей инцидентности. Эти алгоритмы используются
в случае, когда на основе результатов ПЭМ и геокодированных источников
негативного воздействия возможно редуцирование БСД. Краткое
формализованное описание этих операций приведено в табл. 1.
12
Таблица 1 Формализованное описание операций над матрицей
инцидентности БСД
Операция
Формализованное описание
Процедуры «восходящего» элиминирования вершин в модели БСД
Удаление
избыточной Удаление предопределенного столбца матрицы
дочерней
вершины
в Aj и строк Ai удовлетворяющих условию:
модели БСД
Переход
к
родителям Выбор столбца матрицы Aj, удовлетворяющего
удаленной вершины
условию:
Родительская
вершина Решение на основе условия:
имеет дочерние вершины
кроме удаленной?
Процедуры «нисходящего» элиминирования вершин в модели БСД
Удаление вершины -предка
Переход
вершинам
вершины
к
Удаление предопределенного столбца матрицы
Aj и строк Ai удовлетворяющих условию:
дочерним Выбор столбца матрицы Aj, удовлетворяющего
удаленной условию:
Дочерняя вершина имеет Решение на основе условия:
предков кроме удаленной?
В третьей главе диссертационной работы рассмотрены методики
применения БСД к задачам поддержки принятия эколого-ориентированных
управленческих решений на объектах НГХК. Предложено применение БСД
для решения задач 2 типов:
• Задачи прогнозирования. К данному типу относятся задачи оценки
вероятности возникновения последствий при наличии информации об
исходных возникших событиях. Применительно к проблематике принятия
эколого-ориентированных решений эта задача сводится к оценке
вероятности изменений в показателях окружающей природной среды при
выявлении определенных типов источников нерегламентированных
воздействий на ОС.
13
• Задачи диагностирования. Основной целью решения такой задачи
является оценка вероятности истинности гипотезы при наблюдаемых
свидетельствах. В рассматриваемой проблематике такие задачи позволяют
найти антропогенные причины возникновения нерегламентированных
воздействий на ОС при выявлении отклонений в показателях окружающей
природной среды.
В диссертационной работе выполнено функциональное моделирование
процессов поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих
решений в графической нотации IDEF0, рекомендованной Госстандартом РФ
(Р 50.1.028-2001).
Модель
представляет
собой
набор
диаграмм,
объединенных иерархией «обобщение-детализация». В соответствии с
методологией IDEF0
каждый процесс
представляется
в
виде
функционального блока, описываемого в виде кортежа:
(F,I,C,O,M),
где F – реализуемая блоком функция (Function), I – множество входных
информационных потоков (Input), C – множество управляющих
информационных потоков (Control), O – множество выходных
информационных потоков (Output), M – множество механизмов реализации
функции (Mechanism).
На начальном этапе поддержка принятия эколого-ориентированных
управленческих решений рассматривается как единый процесс. Исходными
данными для этого процесса являются проектная документация и результаты
ПЭМ, управляющей информацией – нормативно-правовая документация,
механизмы реализации требуют применения как математического и
программного обеспечения, так и участия экспертов. Основными
результатами процесса являются ранжированные списки возможных причин
нерегламентированных воздействий на ОС и природоохранных мероприятий.
Этот единый процесс далее подвергается детализации, в рамках которой
выделяются 3 процесса:
• создание БСД,
• выявление причин нерегламентированных воздействий на ОС,
• формирование стратегии природоохранной деятельности,
причем 1-й процесс предшествует двум последующим, а 2-й и 3-й –
независимы друг от друга. По существу, 2-й и 3-й процессы описывают
14
решение задач 2-х описанных выше типов. В дальнейшем проводится
декомпозиция данных процессов. Таким образом, методики решения этих
задач представлены в формализованном виде в нотации IDEF0. На рис. 4
приведена
функциональная
модель
анализа
возможных
нерегламентированных воздействий с применением БСД. Как видно из
рисунка, предварительно построенная модель БСД должна быть адаптирована
к сезонным изменениям природных условий с учетом территориальных
факторов. Такая адаптация позволяет редуцировать БСД, выделив только
часть, связанную с возможными антропогенными воздействиями на ОС. Далее
выполняется расчет апостериорных вероятностей, позволяющий построить
ранжированный список возможных причин нерегламентированных
воздействий на ОС.
На рис.5 приведена функциональная модель формирования стратегии
природоохранной деятельности, основным результатом которой является
ранжированный список природоохранных мероприятий. Как видно из
рисунка, для решения этой задачи БСД должна быть дополнена специальными
вершинами, характеризующими природоохранные решения и затраты
(ущербы).
Рис. 4. Функциональная модель анализа возможных нерегламентированных
воздействий на ОС
15
Рис. 5. Функциональная модель формирования стратегии природоохранной
деятельности
Эколого-экономическая оценка, как произведение апостериорной
вероятности соответствующих вершин и ущербов, причиненных данными
нерегламентированными воздействиями ОС, позволяет сравнить вероятный
ущерб ОС с затратами на выполнение природоохранных мероприятий и
осуществить ранжирование альтернатив природоохранных решений.
В работе показано, что основными источниками информации являются:
• база данных результатов производственного экологического мониторинга
(БД ПЭМ);
• база данных результатов инженерно-экологических изысканий (БД ИЭИ);
• база данных нормативно-методической информации (БД НМИ).
БД ПЭМ и БД ИЭИ предназначены для хранения и систематизации
измерительной информации. Подобные базы данных уже в настоящее время
активно используются на объектах НГХК. В диссертационной работе логикоинформационные структуры имеющихся БД дополнены новыми сущностями
и атрибутами с целью обеспечения логико-вероятностного вывода на основе
БСД. Для решения этой задачи разработаны информационные структуры для
хранения
априорных
вероятностей
и
условных
вероятностей.
16
Информационно-логическая модель данных для хранения априорных
вероятностей приведена на рис. 6.
Сезонность
Стадия реализации проекта
№ месяца
Hмм. уровень атм . осадков
Tcр. среднемесячная температура
ID Фазы проекта
Наименование фазы проекта
Априорные вероятности
ID экологического нарушения (FK)
№ месяца (FK)
ID Фазы проекта (FK)
Значение априорной вероятности
Экологические нарушения
ID экологического нарушения
ID производственного объекта (FK)
Тип экологического нарушения
Зоны воздействия
Экологически опасные производственные объекты
ID производственного объекта
Наименование объекта
Описание экологически опасных
производственных процессов
Географические координаты местоположения
Рис. 6. Информационно-логическая модель данных для хранения априорных и
условных вероятностей
В работе рассмотрены статистические методы нахождения априорных
вероятностей, основанные на результатах ПЭМ производственных объектах
НГХК в 2011-2013 гг., и методы определения условных вероятностей,
основанные на экспертных оценках. Оценка производилась по степени
возможного влияния нерегламентированных воздействий на параметры ОС.
Для оценки воздействий на параметры ОС были выбраны интегральные
индексы загрязнений, установленные соответствующими нормативноправовыми актами в области ООС. Определение групповой экспертной
оценки выполнялось путем суммирования индивидуальных экспертных
оценок с учетом весов компетентности.
В работе приводится алгоритм фильтрации входных сигналов
(результатов ПЭМ) при их введении на слой вершин-свидетельств модели
БСД, основанный на сравнении значений результатов ПЭМ с данными БД
ИЭИ и БД НМИ.
В четвертой главе рассмотрено применение разработанных в
диссертационной работе моделей и методик.
17
Подробно рассмотрен расчет величин вероятных экологических
ущербов от воздействия на водные и почвенные ресурсы на основе
фрагмента модели знаний для береговых объектов обустройства Киринского
газоконденсатного месторождения в районе площадки кранового узла № 1 в
расчете на 6 месяцев.
Основными экологически опасными производственными объектами на
данной территории являются:
• площадка временного хранения отходов;
• резервуарный парк для хранения конденсата;
• подводный переход конденсатопровода через р. Оркуньи;
• площадка бурения скважины № 2-ЗП для закачки в пласт сточных вод.
Результаты расчета априорных величин вероятных экологических
ущербов по каждому из представленных типов нерегламентированных
воздействий приведены в таблице 2.
Таблица 2 Априорные величины вероятных экологических ущербов
Тип
нерегламентированного
воздействия
Вероятная
величина
ущерба ОС,
руб.
Нарушение
правил
хранения отработанного
19 048 709,75
бурового
раствора
и
промывочных жидкостей
Нарушения
дренажа
резервуарного
парка 12 009 527,66
конденсата
Нарушение
изоляции
площадки
временного 36 111 287,47
хранения отходов
Невыполнение
берегоукрепительных
103 517,75
мероприятий
Ремонт
строительной
техники
в
6 426,32
нерегламентированных
местах
Возникающие
штрафные
санкции, руб.
Вероятность
возникновения
Суммарная
величина
вероятных
потерь, руб.
100 000250 000
0,003
57 671,13
+/-225
20 000100 000
0,002
24 139,06
+/-80
20 000100 000
0,0007
25 319,90
+/- 28
40 000-50 000
0,08
11 881,42
+/- 400
30 000-40 000
0,09
3 728,37
+/- 28
Итого: 122 739,88 +/1183
В рассматриваемом фрагменте модели БСД при выявлении, например,
превышения по нефтепродуктам в водной среде с коэффициентом
18
превышения равным 5,6 относительно предельной допустимой концентрации
(ПДК) произойдет следующее перераспределение вероятностей:
• повышение вероятности наличия следующих причин: нарушение правил
хранения отработанного бурового раствора и промывочных жидкостей (с
0,003 до 0,034); нарушения дренажа резервуарного парка конденсата (с
0,002 до 0,0068); ремонт строительной техники в нерегламентированном
месте (с 0,09 до 0,8150)
• повышение вероятности наличия сопутствующих загрязнителей.
Рассчитанная
в
соответствии
с
измененными
исходными
вероятностями апостериорная величина возможного экологического ущерба
составит 806 642,69 +/- 7325 руб.
Типовыми альтернативами природоохранных решений, направленных
на минимизацию величин вероятных экологических ущербов, в
рассматриваемым случае являются:
• переобустройство объектов ВХО с использованием изоляционных
геотекстильных материалов;
• проведение организационных мероприятий, инструктажей, направленных
на разъяснение требований природоохранного законодательства и
минимизацию человеческого фактора в составляющей экологического
риска;
• строительство дополнительной ремонтной базы, закупка специальной
техники для транспортировки сломанных транспортных средств;
• проведение дополнительного технического обслуживания строительной и
иной специальной техники;
• проведение инспекционных проверок в рамках ПЭК, повышение
внутрикорпоративных штрафных санкций в случае выявления
нерегламентированных воздействий, обусловленных человеческим
фактором;
• переобустройство дренажных систем с созданием закрытых коллекторов и
специальных средств очистки вод.
19
Ранжирование природоохранных решений осуществляется на основе
автоматизированного перебора альтернатив и сравнения результатов расчета
величины изменения вероятных экологических ущербов с затратами на
реализацию природоохранных решений.
Результаты
ранжирования
эколого-ориентированных
решений
представлены в таблице 3. Решения с отрицательной величиной эффекта
являются неэффективными и не реализуются.
Таблица 3. Ранжирование альтернатив природоохранных решений
Природоохранное решение)
Затраты,
руб.
Эффект,
руб.
4 000 000
-1 178 699,57
Обустройство площадки бурения
500 000
461 185,48
3
Проведение инструктажей
250 000
430 989,18
4
Переобустройство дренажных систем
1 500 000
962 183,64
1
Проведение инспекционных проверок
1 500 000
854 139,67
2
1 000 000
-739 014,17
7 000 000
-6 664 819,63
Переобустройство
ВХО
геотекстильных материалов
Проведение
обслуживания
с
дополнительного
использованием
технического
Строительство дополнительной ремонтной базы
Ранг
Оптимальный план проведения природоохранных мероприятий
вырабатывается ЛПР на основе сведений о возможности параллельного или
последовательного выполнения природоохранных мероприятий, а также
сведений о сроках и ресурсах, необходимых для их реализации.
В
диссертационной
работе
рассмотрен
поиск
причин
нерегламентированных воздействий на ОС на этапе строительства
магистрального газопровода «Сахалин-Хабаровск-Владивосток». В ходе
анализа базы данных производственного экологического мониторинга и
контроля (БД ПЭМиК) были выделены 4 группы наиболее распространенных
случаев превышения ПДК и фоновых данных в результатах ПЭМ на этапе
строительства производственного объекта, по которым в дальнейшем
производилась оценка:
• Тип № 1. Результаты ПЭМ: превышение в водной среде по взвешенным
веществам в 2-10 над ПДК; превышение по ПАВ в 2-10 ПДК; превышение
по химическому потреблению кислорода в 1-2 ПДК;
20
• Тип № 2. Результаты ПЭМ: превышение в водной среде по взвешенным
веществам в 2-10 над ПДК; превышение по меди в водной среде 1-2 ПДК;
• Тип № 3. Результаты ПЭМ: превышение по нефтепродуктам в водной
среде 1-2 ПДК; превышение по хлоридам 2-10 ПДК; превышение по ПАВ
в водной среде 1-2 ПДК, превышение по железу в водной среде 1-2 ПДК;
• Тип № 4. Результаты ПЭМ: превышение по нефтепродуктам в почве 2-10
ПДК.
Максимальная абсолютная ошибка прогноза составила 2,8% для
апостериорного вывода в БСД по группе результатов ПЭМ типа № 3.
Минимальное значение ошибки прогноза в ряде случаев равно 0%, что
свидетельствует о воспроизведении в БСД причинно-следственных связей,
обеспечивающих невозможность (нулевую вероятность) возникновения
определенных типов событий-причин при заданных свидетельствах.
Среднее абсолютное значение ошибки прогноза составляет:
Относительная средняя ошибка прогноза по совокупности групп
результатов ПЭМ составляет:
Представленные данные свидетельствуют о хорошей точности
прогноза вероятности наличия различных типов причин возникновения
нерегламентированных воздействий на ОС на основе модели БСД, что
подтверждает адекватность полученных экспертных оценок, использованных
при задании таблиц условных вероятностей в модели БСД.
21
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ,
ПОЛУЧЕННЫЕ В ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ
• на основе методов системного анализа построена обобщенная схема
процессов управления ООС на объектах НГХК, включающая в себя 3
независимых контура обратной связи;
• разработана модель байесовской сети доверия, описывающая причинноследственные
связи
между
результатами
производственного
экологического мониторинга, результатами инспекционных проверок и
природоохранными
мероприятиями
для
предприятий
нефтегазохимического комплекса;
• разработаны и обоснованы
алгоритмы
расчета
вероятностей
нерегламентированных воздействий на окружающую среду для
производственных объектов нефтегазохимического комплекса;
• разработан комплекс информационно-логических моделей баз данных,
обеспечивающих систематизацию информации, необходимой для
поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих решений
на предприятиях нефтегазохимического комплекса;
• разработана методика выявления причин нерегламентированных
воздействий на окружающую среду с использованием БСД;
•
разработана методика оценки природоохранных мероприятий для
предприятий нефтегазового комплекса с использованием БСД.
• выполнена эколого-экономическая оценка альтернатив природоохранных
решений
на
примере
объектов
обустройства
Киринского
газоконденсатного месторождения;
• выполнен анализ причин нерегламентированных воздействий на
окружающую среду при строительстве магистрального газопровода
«Сахалин-Хабаровск-Владивосток»
22
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ:
1. Нечеухин К.К., Ярыгин Г.А. Применение байесовских сетей доверия для
информационной поддержки принятия эколого-ориентированных управленческих
решений на предприятиях нефтегазохимического комплекса // «Интеграл»
№4(72)/2013, – С. 10-11.
2. Нечеухин К.К., Баюкин М.В. Методологические подходы к разработке
автоматизированных информационно-аналитических систем управления охраной
окружающей среды для объектов переработки, хранения и сбыта нефтехимической
продукции//
«АвтоГазоЗаправочный
Комплекс+Альтернативное
топливо»
№8(68)/2012, – С. 8-19.
3. Баюкин М.В., Колыбанов К.Ю., Нечеухин К.К. Интеллектуальные базы знаний и
поддержка принятия решений для обеспечения экологической безопасности в
период строительства и эксплуатации объектов автогазозаправочного комплекса //
«АвтоГазоЗаправочный Комплекс+Альтернативное топливо» №1(70)/2013, – С. 1520.
4. Ишков А.Г., Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Нечеухин К.К, Баюкин М.В.,
Информационно-управляющие системы охраны окружающей среды для объектов
нефтегазового комплекса // «Газовая промышленность» №11/2012, С. 79-84.
5. А.К. Арабский, В.Р. Мурзагулов, Г.А. Ярыгин, В.И. Равикович, К.К. Нечеухин,
М.В. Баюкин. Информатизация экологических функций управления ООО «Газпром
добыча Ямбург» в области водопользования. // «Защита окружающей среды в
нефтегазовом комплексе» №6/2013, – С. 53-57.
Другие публикации
6. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Лукьянов О.В., Баюкин М.В., Нечеухин К.К.
Информатизация управления охраной окружающей среды при строительстве
газопроводов и обустройстве газовых месторождений на суше и на шельфе.// III
Международный научно-практический семинар «Эффективное управление
комплексными нефтегазовыми проектами», 2011 г./ Тезисы докладов.- Москва,
ООО «Газпром ВНИИГАЗ», – С. 39.
7. Ярыгин Г.А., Баюкин М.В., Нечеухин К.К., Погорелый А.М. Информационноаналитические системы охраны окружающей среды при строительстве и
эксплуатации нефтегазовых месторождений // Первая международная научнопрактическая конференция «Интеллектуальное месторождение: мировая практика
и современные технологии», 2012 г / Тезисы докладов. – Москва Издательский
центр РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, – С. 36.
8. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Баюкин М.В., Нечеухин К.К. Информационные
технологии в природопользовании // «Технадзор». Октябрь, 2012, – С. 80
9. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Баюкин М.В., Нечеухин К.К. Комплексный
методологический подход к построению вертикально интегрированных
23
информационных систем управления охраной окружающей среды // «Нефть. Газ.
Новации», №10, 2012, – С. 54
10. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Баюкин М.В., Нечеухин К.К., Погорелый А.М.
Решение задач экологической безопасности на основе информационных
технологий// «Национальная стратегия-2020» №7-8/2012, С. 10.
11. Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Баюкин М.В., Нечеухин К.К. Системный подход к
разработке программного обеспечения для экологов// «Экология производства»
№12/2012, С. 54.
12. Г.А. Ярыгин, Равикович В.И., М.В. Баюкин, К.К. Нечеухин. Системный подход к
разработке
информационно-аналитических
систем
управления
охраной
окружающей среды на предприятиях нефтегазового комплекса // Сборник докладов
научно-практической конференции «Модернизация отраслевой производственной
инфраструктуры» (Кострома, 25-26 мая 2012 г). - Костромской государственный
университет им Н.А. Некрасова, С. 127-132.
Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ
1. Свидетельство №2012660485 о государственной регистрации программы для ЭВМ
«Информационно-аналитическая система управления охраной окружающей
среды». Выдано Федеральной службой по интеллектуальной собственности.
Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 21 ноября 2012 г. (Заявка
№2012618186, дата поступления 2 октября 2012 г.). Авторы: Колтыпин С.И.,
Баюкин М.В., Нечеухин К.К., Ярыгин Г.А., Равикович В.И., Моряков Д.В.,
Пономарев С.С., Рывкин Д.Б., Погорелый А.М.
2. Свидетельство №2013616763 о государственной регистрации программы для ЭВМ
«Информационно-аналитическая система производственного экологического
мониторинга и контроля». Выдано Федеральной службой по интеллектуальной
собственности. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 18 июля 2013 г.
(Заявка №2013612476, дата поступления 28 марта 2013 г.). Авторы: Г. А. Ярыгин,
В. И. Равикович, М. В. Баюкин, С. И. Колтыпин, К. К. Нечеухин, Д. В. Моряков, С.
С. Пономарев, Д. Б. Рывкин
3. Свидетельство №2013613679 о государственной регистрации программы для ЭВМ
«Автоматизированная система обработки лабораторных данных». Выдано
Федеральной службой по интеллектуальной собственности. Зарегистрировано в
Реестре программ для ЭВМ 13 февраля 2013 г. (Заявка №2013610890, дата
поступления 12 апреля 2013 г.). Авторы: С. И. Колтыпин, Д. В. Моряков, М. В.
Баюкин, Д. Б. Рывкин, С. С. Пономарев, К. К. Нечеухин, Школьник А.И., В. И.
Равикович, Г. А. Ярыгин, Фенин С.А.
4. Свидетельство №2013616966 о государственной регистрации программы для ЭВМ
«Экологическая отчетность предприятия». Выдано Федеральной службой по
интеллектуальной собственности. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ
29 июля 2013г. (Заявка №2013612477, дата поступления 28 марта 2013 г.). Авторы:
С. И. Колтыпин, Д. В. Моряков, М. В. Баюкин, Д. Б. Рывкин, С. С. Пономарев, К.
К. Нечеухин, Школьник А.И., В. И. Равикович, Г. А. Ярыгин, Фенин С.А.
24
Подписано в печать 29.10.2013. Сдано в производство 30.10.2013.
Формат бумаги 60х90 1/16. Объем 1 п.л.
Тираж 100 экз. Заказ № 371
Отпечатано в ООО "Фирма БЛОК"
107140, г. Москва, ул. Краснопрудная, вл.13. тел. (495) 264-3073
Изготовление брошюр, авторефератов, печать и переплет диссертаций.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа