close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Об одном подходе к математическому моделированию управленческого воздействия на организацию.

код для вставкиСкачать
управление, вычислительная техника и информатика
Зубова Т.Н., Крайнюков Н.И., Мельников Б.Ф.
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ...
объектов уничтожения химического оружия [Текст] /Янников
И.М. //Проблемы региональной экологии в условиях устойчивого развития: материалы Всероссийской НПК с международным участием. – Киров, 2008. – выпуск VI, ч.2, с.19–23.
4. Янников И.М. Построение модели оценки экологической безопасности прогноза и принятия решений на базе
ориентированных графов. [Текст /Янников И.М. // Теоретическая и прикладная экология. – Киров. – 2010. № 3. – С. 12 – 17.
5. Янников И.М. Методы и системы обработки данных
биомониторинга [Текст]монография/ Янников И.М., Телегина М.В., Алексеев В.А., Габричидзе Т.Г.//- Самара: Изд – во
Самарского государственного аэрокосмического университета. – 2011. – 200 с.: ил.
6. Пшеничный К. А. Аппарат кустов событий для представления знаний и вероятностного вывода в оценке геоло-
гических опасностей[Текст] / Пшеничный К. А., Николенко
С. И., Яковлев А. В.//Геоинформатика, 2009. -№2. -С. 62-71.
7. Холстов В.И. Система показателей для оценки технологий (методов) уничтожения химического оружия. [Текст] /
Холстов В.И., Завьялов Н.В., Жданов В.А., Васильев С.В. //
Федеральные и региональные проблемы уничтожения химического оружия. Информационный сборник. – М.: ВИНИТИ.
– С.66–75.
8. Телегина М.В. Оценка экологической ситуации на основе представления знаний и вероятностного вывода[Текст]
/ Телегина М.В. //Экологические проблемы промышленных
городов: сборник научных трудов 5-ой Всероссийской научно-технической конференции с Международным участием.
Саратов: Изд-во СГТУ. 2011. – Часть 2. - С. 26-28.
ESTIMATION OF THE ECOLOGICAL SITUATION WITH APPLICATION OF
METHODS OF MATHEMATICAL MODELLING
© 2011
I.M. Yannikov, candidate of technical sciences, first deputy
Central administrative board of the Ministry of Emergency Measures of Russia on the Udmurt Republic,
Izhevsk (Russia)
M.V. Telegina, candidate of technical sciences, associate professor
Izhevsk state technical university, Izhevsk (Russia)
T.G. Gabrichidze, doctor of technical sciences, General Director
JSC «Samarskaya Stroitelnaya Korporatsia», Izhevsk (Russia)
______________________________________________________________________________________
Keywords: the Bajesovsky networks; the focused counts; ecological safety; a bush of events; a relationship of cause
and effect.
Annotation: In article two approaches to an estimation of ecological safety on potentially chemically dangerous objects
with application of the focused counts and the device of a bush of events are considered. The focused count of an
estimation of ecological safety potentially chemically dangerous object in the conditions of an accident-free operating
mode and the description of tops of the count is resulted. Use bajesovsky is offered to a network for an estimation of
an ecological situation.
УДК 519.86
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ОРГАНИЗАЦИЮ
© 2011
Т.Н. Зубова, аспирант
Н.И. Крайнюков, кандидат технических наук,
доцент кафедры «Прикладная математика и информатика»
Мельников Б.Ф., доктор физико-математических наук, профессор,
профессор кафедры «Прикладная математика и информатика»
Тольяттинский Государственный университет, Тольятти (Россия)
_______________________________________________________________________________________
Ключевые слова: оценочная модель; управленческое воздействие; прогнозирование; сети Петри; недетерминированные конечные автоматы.
Аннотация: В статье рассматривается подход к созданию оценочной модели, позволяющей спрогнозировать
влияние управленческого воздействия, которое планируется оказать на микроэкономическую систему. Авторы предлагают алгоритм оценки оптимальности, согласно которому сначала определяется условный «вектор
оптимальности». Далее на основе ранее предложенной авторами теории рассматривается алгоритм сведения
модели, построенной для процесса принятия управленческих решений на основе сетей Петри, к модели, выполненной на основе недетерминированных конечных автоматов. Кроме этого, предлагаются варианты сведения модели к уравнениям состояния и уравнениям, определяющим переходы в сети Петри.
Вектор науки ТГУ. № 4(18), 2011
41
управление, вычислительная техника и информатика
Зубова Т.Н., Крайнюков Н.И., Мельников Б.Ф.
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ...
ВВЕДЕНИЕ
В данной статье рассматривается подход к созданию
оценочной модели, позволяющей спрогнозировать влияние
управленческого воздействия ([1]; далее – УВ), которое планируется оказать на микроэкономическую систему (организацию). При этом необходимо учитывать следующие моменты:
•
современная организация для осуществления оптимального функционирования должна определять некоторые
критерии развития;
•
любое УВ оказывает на систему некоторое влияние,
изменяя ее характеристики, значимые с точки зрения установленных критериев оптимальности, – которые имеют неодинаковую значимость для разных организаций и зависят от
контекста функционирования и тому подобных факторов;
•
любое УВ оказывает определённые последствия,
которые обладают разной значимостью для организации;
•
оценки степени значимости критериев оптимальности и последствий воздействия должны иметь достаточную
степень согласованности (более подробно возможной модель
для процедуры согласования можно получить согласно [2]).
Исходя из сформулированных принципов, авторы в данной статье предлагают алгоритм оценки оптимальности, согласно которому сначала определяется условный «вектор
оптимальности» (например, как в [3]), каждая координата которого отражает степень относительной значимости каждого
критерия для конкретной организации (соответственно, число осей равняется числу выбранных критериев). Этот вектор
будет обозначаться dopt(opt1,opt2,...,opti).
Далее на основе теории, ранее предложенной авторами в
[4], рассматривается алгоритм сведéния модели, построенной
для процесса принятия управленческих решений на основе
сетей Петри ([5]), к модели, выполненной на основе недетерминированных конечных автоматов (НКА; [6,7] и др.). Кроме
этого, возможны сведéния модели к уравнениям состояния и
уравнениям, определяющим переходы в сети Петри.
ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ
Введём следующее основное условие оптимальности:
оптимальным будет считаться то УВ, при осуществлении
которого характеристики организации изменятся таким образом, что вектор, отражающий эти изменения и отмеченный
в 2-мерной системе координат, образованной критериями
оптимальности, будет находиться в некоторой окрестности
прямой, заданной вектором оптимальности. Для наглядности на рис.1 изображён вектор оптимальности и окрестность
прямой, которую он определяет в соответствии с величиной
допустимых отклонения ai. Оптимальным считается УВ, соответствующее точке С, неоптимальными – точкам А, В.
После этого производится формулирование планируемых
управленческих воздействий di и экспертный прогноз пред-
полагаемых последствий – для чего проводятся классические
совещания или популярные «мозговые штурмы».
Далее формируются оценки влияния каждого решения
на каждый критерий оптимальности (xil) с использованием
математического аппарата теории нечётких множеств – для
чего определяются значения лингвистических переменных,
соответствующих каждому критерию оптимальности. Степень влияния УВ на каждый критерий может колебаться в
интервале [-3;3], т.е. от значения «значительное ухудшение
характеристики» до значения «значительное улучшение».
Промежуточными значениями в нашей модели являются
«среднее/слабое ухудшение/улучшение» или «отсутствие
воздействия».
Оценка значимости последствий производится методом
ранжирования, после чего все полученные ранги нормируются таким образом, чтобы их сумма составляла единицу.
Далее, полученные ранее оценки влияния решения на характеристики, соответствующие критериям оптимальности (xil)
корректируются на величины, полученные в ходе настоящего
этапа (R), которые выступают весовыми коэффициентами.
Произведенные операции позволят составить таблицу (пример – приведённая ниже таб.1), размером i на l, где i – число
строк, равное числу УВ, а l – число столбцов, равное числу
рассматриваемых характеристик.
Таблица 1. Определение параметров исходного набора УВ
Управленческое воздействие
1
Экспертная
оценка
влияния на
характеристику
xl
Ранг значимости
последствий
(скорректированный)
Критерии оценки
влияния с учетом
значимости последствий
2
3
4
5
6
7
8
x1
x2
x3
R
Rx1
Rx2
Rx3
d1
-3
2
2
0,2
-0,6
0,4
0,4
d2
1
2
2
0,3
0,3
0,6
0,6
d3
3
2
1
0,5
1,5
1
0,5
1,2
2
1,5
Итого ∑ Rx i
ВАРИАНТЫ
МОДЕЛЕЙ
УСЛОВИЙ
ОПТИМАЛЬНОСТИ
Следующий этап предполагает оценку степени соответствия вектору оптимальности (обозначаемой далее как Kopt)
имеющегося набора УВ, с тем чтобы либо признать его оптимальным, либо исключить из него УВ с наименьшей степенью соответствия вектору оптимальности. Для этого необходимо ввести дополнительные условия оптимальности:
1. Из двух наборов УВ (единичное УВ обозначено как
di, наборы УВ – как D или D*) большей считается степень
оптимальности того набора, который учитывает большее количество единичных УВ.
2. При одинаковых значениях отклонений от вектора оптимальности, равных ai для каждого i-ого УВ соответственно, более оптимальным считается то УВ, которое оказывает большее влияние на более значимую характеристику.
=
∀D* d1 , d=
d1 , d 2 , d n , : m > n,∴K optD* > K opt D
2 , d m , , D
Рис. 1. Оценка оптимальности управленческих воздействия.
42
3. Оптимальным считается то УВ (набор УВ), которое
предоставляет меньшее отклонение от прямой, заданной вектором оптимальности
Вектор науки ТГУ. № 4(18), 2011
управление, вычислительная техника и информатика
Зубова Т.Н., Крайнюков Н.И., Мельников Б.Ф.
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ...
∀ di ( x1i , x2i ,…, xli , ) : di* ≠ di , ai* =
ai ,
∃ K optD < K *optD , K optD =
f ( optil ; Rxil ) ,
i
i
=
K optD
f ( optil ; Rx
*
i
i
*
il
) : ∃opt
il
*
∈ optil ,
4. Оптимальным может быть только УВ, суммарное
влияние которого на организацию положительно, т.е. для которого ∑Rx > 0 .
il
∀ di ≠ di* , : ai > ai* , ∃ K optd < K *optd :
i
i
K optD =
f (1 − ai ; Rxil ) , K *optD =
f (1 − a*i ; Rx*il )
i
На первом этапе проверяется гипотеза об оптимальности имеющегося набора воздействий. Для этого по каждому
столбцу находится суммарное влияние всех воздействий на
каждую из характеристик – как указано в таб.1, а также оценивается степень отклонения от вектора оптимальности, или
степень соответствия оптимальности, которые рассчитываются соответственно:
K diff =
∑a
∑Rx
il
, K opt =
il
∑opt
∑Rx
*
l
= 1 − K diff
il
Предварительно необходимо зафиксировать значение по
наиболее значимому критерию и произвести перерасчет прочих критериев – определив таким образом оптимальное значение всех характеристик.
Если степень отклонения попадает в допустимый интервал, то имеющийся набор решений считается оптимальным.
В противном случае рассчитываются величины отклонений
по каждому воздействию в отдельности (), а затем производится поиск наименее оптимального воздействия. Для этого,
согласно простейшей эвристике ([8] и др.), в набор последовательно включаются сначала те воздействия, которые доставляют прирост наиболее значимого фактора выше определенной границы, а затем – те из оставшихся УВ, которые
дают отклонения ниже определенной границы, численно равной половине размаха значений.
Найденное УВ исключается из набора, после чего новый
набор проверяется на соответствие требованиям оптимальности. При обнаружении не одного, а нескольких наименее
оптимальных УВ, подобное деление повторяется – пока не
определится единственное наименее оптимальное УВ. Каждое исключение УВ из набора завершается его проверкой на
оптимальность.
Описанный метод графически изображён на рис.2. В
частности, по оси абсцисс откладывается величина отклонения каждого единичного УВ от оптимального вектора, по оси
ординат – влияние УВ на наиболее значимую характеристику.
Первый квадрант предлагает те управленческие воздействия,
исключение которых из набора вызовет значительные изменения всех показателей, а второй квадрант содержит УВ, обладающие наибольшей степенью оптимальности и при этом
дающие максимальные значения зафиксированного критерия. В третьем квадранте представлены УВ, в наименьшей
степени влияющие на оптимальность, а четвертый квадрант
содержит исключаемые значения.
Приведённый алгоритм используется авторами при разработке конкретных сетей Петри ([4]), их последующем
сведéнии к недетерминированным конечным автоматам ([6];
Вектор науки ТГУ. № 4(18), 2011
Критерии оценки влияния с учетом значимости последствий
Управленческое воздействие
Номер критерия
optil * → max, Rxil < Rx*il
i
Таблица 2. Определение степени отклонения от вектора
оптимальности
Итого фактическое
влияние (см. Таблицу
1)
∑Rx
Итого суммарное влияние
∑Rx
Значимость критерия
optl
Наиболее значимый
критерий
optl → max
Оптимальное значение
влияния с зафиксированным наиболее значимым критерием
optl*
Оптимальное суммарное влияние
∑opt
Отклонение по всем
параметрам
al
Итого суммарное отклонение
∑a
i
№1
№2
№3
1,2
2
1,5
4,7
il
0,2
0,5
Да
0,6
*
l
0,9
1,5
3
0,6
l
0,3
1,1
–
1,7
Рис. 2. Исключение наименее оптимальных воздействий.
см. также следующий раздел) и создании на основе последней модели соответствующего программного обеспечения.
СВЕДЕНИЕ К МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ НЕДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ
В данном разделе мы будем использовать упрощённый
вариант сетей Петри – а именно, сети Петри, обладающие
т.н. свойством ограниченности ([5]); отметим, что согласно
модели, приведённой в [4], такое ограничение вряд ли можно
рассматривать в качестве большого упрощения.
Приведённый далее алгоритм используется авторами при
разработке конкретных НКА. Все приведённые далее определения согласованы с [5,7].
Для некоторой конкретной k-ограниченной сети Петри
<P,T,I,O,M> со множеством позиций P={p1,...pn} рассмотрим
НКА K = (Q, Σ ,δ , S, F) , элементы которого определяются
следующим образом.
•
Q = M (множество маркировок k-ограниченной сети
со множеством позиций P, т.е. Q={0,1,...,k}n); будем также
писать Q={q1,...qN}, где, согласно введённым обозначениям,
N=(k+1)n;
•
Σ = {aij | i,j ∈ {1,...,N};
43
управление, вычислительная техника и информатика
Зубова Т.Н., Крайнюков Н.И., Мельников Б.Ф.
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ...
•
для некоторых маркировок сети Мi,Mj ∈ M полагаем
•
Mj ∈ δ ( Мi , aij) тогда и только тогда, когда буква
aij соответствует срабатыванию соответствующего перехода;
•
S={M0) (M0 – стартовая маркировка);
•
F специально не задаётся; конкретные варианты задания F определяют смысл рассматриваемого нами варианта
сети Петри.
При этом язык определённого нами НКА отображает
все возможные варианты функционирования заданной сети
Петри.
Отметим ещё, что при этом возможна аналогичная модель (на основе предложенного в [9] варианта расширения
множества конечных автоматов) – в которой, однако, условие ограниченности заранее не постулируется. Эту модель
можно использовать именно для проверки выполнения условия ограниченности рассматриваемой сети Петри: определение соответствующим расширением НКА нерегулярного языка свидетельствует о неограниченном росте числа
маркеров в какой-либо позиции – т.е. о нарушении условия
ограниченности.
СВЕДЕНИЕ К МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ УРАВНЕНИЙ
СОСТОЯНИЙ И ПЕРЕХОДОВ
Для анализа сети Петри, определения «вектора оптимальности» и алгоритма оценки оптимальности могут найти применение уравнения состояния и уравнения, введённые в [3],
– определяющие переходы в сети Петри, которая моделирует
микроэкономическую систему и УВ.
Например, рассмотрим пример сети Петри для управления прибылью. Мы рассмотрим два варианта действий менеджмента, первый из них может быть назван «уменьшением
прибыли», т.е. выбор поставщиков с меньшей ценой на сырьё
и материалы; а второй вариант – «увеличение прибыли», т.е.
выплату бонусов менеджменту и дополнительных дивидендов акционерам.
В [3] предлагается каждому переходу сети Петри сопоставить полином от соответствующих состояний; тогда, определяя базис Грёбнера [10], можно одновременно определить
достижимость состояний. В рассматриваемом далее примере (рис.3): переходу t1 из P1 в P2 соответствует полином
POL(t1)=x1–x2, переходу t2 из P1 в P4 и P5 соответствует полином POL(t2)=x1-x4*x5, переходу t3 из P2 в P3 соответствует полином POL(t3)=x2–x3, переходу t4 из P3, P4 и P5 в P1
соответствует полином POL(t4)=x3*x4*x5–x1. Мы получаем
следующий базис Грёбнера: [x1–x2, x1–x3, x1-x1^2, x1-x4*x5].
Таким образом, [x2, x3, x1*x1, x4*x5] – позиции, достигаемые
из состояния P1. Такой алгебраический подход уравнений состояний и переходов упрощает анализ УВ.
При этом на рис.3 можно использовать такую интерпреP5
P1
t2
t4
P4
t1
P2
t3
P3
Рис. 3. Пример Сети Петри «управление прибылью»:
P1 – «изменение прибыли», P2 – «снижение затрат», P3
– «новая номенклатура продукции», P4 – «дополнительные
дивиденды», P5 – «бонус менеджменту»; для переходов: t1
– «прибыль уменьшилась», t2 – «прибыль увеличилась», t3 –
«выбор поставщиков», t4 – «конец УВ».
44
тацию событий:
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Сформулируем только некоторые возможные области
для дальнейшей работы, связанные с материалом, рассмотренным в данной статье.
Во-первых, алгоритмы, приведённые в разделе 3, могут
быть сформулированы с использованием (незавершённого)
метода ветвей и границ – что особенно актуально при анализе
сетей Петри большой размерности (либо для больших значений k в случае k-ограниченных сетей Петри). При этом для
реализации соответствующих алгоритмов желательно применение теории, рассмотренной в [11] и других публикациях
на данную тему – т.е. про применение мультиэвристического
подхода для решения задач дискретной оптимизации.
Во-вторых, можно исследовать минимизационные алгоритмы, а также вообще любые алгоритмы эквивалентного
преобразования НКА ([12]), – причём тех конкретных НКА,
которые получены с помощью описанных выше преобразований сетей Петри. При этом можно доказать, что НКА, получаемый после любого эквивалентного преобразования, описывает сеть Петри, в специальном смысле эквивалентную
исходной.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Харченко К.В.: Социология управления: от теории
к технологии. – Белгород, изд-во «Областная типография»,
2008. – 160 с.
2. Леденева Т.М., Погосян К.С.: Согласование лингвистических экспертных оценок в процедуре группового выбора // Воронеж, «Вестник ВГУ», сер. «Системный анализ и
информац. технологии», 2010. – №2. – С.125-130.
3. Зубова Т.Н.: Системные параметры и построение
вектора организационной направленности как альтернатива
расчета эффективности при оценке бизнеса // Альянс наук:
ученый ученому. – Материалы VI Межд. научно-практ. конф.
– Т.7: Эффективные инструменты управления предприятием.
– Днепропетровск, изд-во Бiла, 2011. – С.33-37.
4. Зубова Т.Н., Мельников Б.Ф.: Использование сетей
Петри для моделирования процесса принятия управленческих решений // Тольятти, «Вектор науки ТГУ», 2011. – №3.
5. Питерсон Дж.: Теория сетей Петри и моделирование систем. Пер. с анг. – М.: Мир. 1984. – 264 с.
6. Мельников Б.Ф.: Недетерминированные конечные
автоматы. – Тольятти, изд-во ТГУ, 2009. – 160 с.
7. Melnikov B.: Once more on the edge-minimization of
nondeterministic finite automata and the connected problems //
Fundamenta Informaticae, 2010. – 104:3, P.267-283.
8. Hromkovič J.: Algorithmics for Hard Problems. Introd.
to Comb. Optimization, Randomization, Approximation, and
Heuristics. – Springer, 2004. – 548 p.
9. Melnikov B.: 2��������������������������������������
ω�������������������������������������
-finite automata and sets of obstructions of their languages // J. of Applied Math. and Computing
(The Korean J. of Computational and Applied Math.), 1999, 6:3,
P.565-574.
10. Кокс Д., Литтл Дж., О’Ши Д.: Идеалы, многообразия и алгоритмы. Введение в вычислительные аспекты алгебраической геометрии и коммутативной алгебры. – М., Мир,
2000. – 687 с.
11. Мельников Б.Ф.: Мультиэвристический подход к
задачам дискретной оптимизации, Кибернетика и системный
анализ (НАН Украины), 2006. – №3. – С.32-42.
12. Мельников Б.Ф., Сайфуллина М.Р.: О некоторых
алгоритмах эквивалентного преобразования недетерминироВектор науки ТГУ. № 4(18), 2011
биолологические науки
Васильев А.В., Хамидуллова Л.Р.
АНАЛИЗ НЕГАТИВНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ СМАЗОЧНО...
ванных конечных автоматов, Изв. вузов. Матем., 2009. – №4.
© 2011
– С.67-71.
AN APPROACH TO MATHEMATICAL MODELING MANAGERIAL
IMPACTS ON ORGANISATION
T.N. Zubova, post-graduate student
N.I. Kraynyukov, candidate of technical sciences,
associate professor of the chair «Applied mathematics and informatics»
B.F. Melnikov, doctor of physical and mathematical sciences, professor,
professor of the chair «Applied mathematics and informatics»
Togliatti State University, Togliatti (Russia)
________________________________________________________________________________
Keywords: estimation model; managerial impact; predicting; Petri nets; nondeterministic finite automata.
Annotation: The paper concerns some approach to developing an estimation model that makes it possible to predict
some effects of supposed managerial impacts on a microeconomic system. The authors suggest an algorithm for
optimality estimation; in accordance with it firstly the reference optimality vector is defined. After that reduction
algorithm based on the authors’ theory suggested earlier is considered. The algorithm suggests reduction model of
managerial-decision making processes from Petri nets based model to nondeterministic finite automata based one. In
addition, some variants of model reduction to state equation and Petri net’s transition equation are offered.
УДК 504.054
АНАЛИЗ НЕГАТИВНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ СМАЗОЧНО-ОХЛАЖДАЮЩИХ
ЖИДКОСТЕЙ НА ЧЕЛОВЕКА И БИОСФЕРУ И МЕТОДОВ ЕГО СНИЖЕНИЯ
© 2011
А.В. Васильев, доктор технических наук, профессор,
директор института химии и инженерной экологии
Л.Р. Хамидуллова, начальник отдела внедрения новых образовательных технологий
Тольяттинский государственный университет, Тольятти (Россия)
________________________________________________________________________________________________
Ключевые слова: смазочно-охлаждающие жидкости; воздействие; человек; биосфера; методы снижения.
Аннотация: Исследованы проблемы, связанные с негативным воздействием СОЖ на человека и биосферу.
Описаны особенности биоповреждений СОЖ и их последствия. Проведен анализ методов и средств снижения
негативного воздействия СОЖ.
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время наблюдается значительный рост негативных воздействий на человека и биосферу. При этом
воздействие токсичных загрязнителей является одним из
наиболее опасных. Воздействие смазочно-охлаждающих
жидкостей (СОЖ) на человека и биосферу является многогранным и представляет значительную проблему в связи с
высокой токсичностью и значительным количеством их использования (Филатов Н.Н., 2001; Коростылева И.А., 2001).
Так современные машиностроительные предприятия потребляют СОЖ в количестве от нескольких десятков до десятков
тысяч тонн в год, и эта цифра постоянно растет (Титуренко С.Г., 2001). Например, в Самарской области сосредоточено
более 20 крупных предприятий автомобильного, сельскохозяйственного и тяжелого машиностроения, авиационной промышленности, приборо- и станкостроения, в т.ч. ОАО «АВТОВАЗ» (г. Тольятти), АО «Завод им. Тарасова» (г. Самара),
АО «Сызрань-сельмаш» (г. Сызрань) и др. По данным ЦТП
ДТР ОАО «АВТОВАЗ», только в технологических процессах
изготовления деталей автомобилей Волжского автомобильВектор науки ТГУ. № 4(18), 2011
ного завода потребляется более 130 млн. литров растворов
СОЖ в год.
Воздействие СОЖ на человека и биосферу вызывает разнообразные негативные проблемы. Загрязнение окружающей
среды, в частности атмосферы и почвы, происходит как в
процессе эксплуатации СОЖ, так и в результате их утилизации. Характерно просачивание смазочных материалов в
экосистему и загрязнение ее экологически опасными компонентами: полициклическими ароматическими углеводородами, полидифенилами, полихлордифенилами антропогенного
происхождения; серо- и хлорсодержащими присадками и др.
Все они распространяются в атмосфере, воде, почве, попадают в пищевые цепи и продукты питания.
Настоящая статья посвящена анализу видов и последствий негативного воздействия смазочно-охлаждающих жидкостей различных типов на человека и биосферу и существующих методов и средств их снижения.
АНАЛИЗ НЕГАТИВНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ СМАЗОЧНО-ОХЛАЖДАЮЩИХ ЖИДКОСТЕЙ НА ЧЕЛО-
45
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
6
Размер файла
662 Кб
Теги
моделирование, одной, воздействия, математические, подход, управленческой, организации
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа