Реферат Курсовая Конспект
Материальные и энергетические балансы - раздел Экология, Экологическая система Земли Энергетический И Материальный Анализ Включает Оценку Потоков Веществ И Энерги...
|
Энергетический и материальный анализ включает оценку потоков веществ и энергии внутри производства и между производством и ОС. Он основан на методах составления балансов и соответствующих технологических расче-
тах и является наиболее ценным из имеющихся методов определения масштабов образования отходов. Анализ основан на составлении балансов основных компонентов сырья и материалов, воды, приоритетных загрязняющих веществ и позволяет давать оценки как по отдельным звеньям производств, так и по всему производству в целом. Его ценность состоит еще и в том, что он позволяет скорректировать расчетные данные по инвентаризации выбросов в ОС. Это связано с тем, что последние получаются преимущественно расчетными методами без учета материальных и энергетических затрат по основным средствам производства. Каждая методика рассчитана на конкретные виды производственной деятельности и отсюда — значительные погрешности в оценках объемов выбросов ЗВ.
Взаимодействие практически всех функциональных подразделений предприятия можно рассматривать в форме производственных потоков вещества и энергии. Из балансовой структуры потоков вещества и энергии видно, насколько эффективно в экологическом и экономическом плане они организованы. В большинстве фирм наблюдается ситуация, когда для отдельных материальных и энергетических потоков наблюдается разомкнутость структуры баланса. Иными словами, отдельные статьи баланса применительно к веществам и к энергии, а также другим материальным ресурсам уходят из общей структуры. Эти потери могут быть постоянными и временными. Последние особенно трудно поддаются учету и могут составлять иногда значительные величины. Такие ситуации чаще всего возникают, когда предприятие работает в нестабильном режиме и с экологических позиций рассматривается как предрасположенное к аварийному выбросу ЗВ в
Оценка материальных и энергетических потоков имеет следующие цели:
- визуализация отдельных материальных и энергетических потоков;
унификация системы представления материальных и энергетических потоков;
разработка и поддержка единой базы данных и целена
правленное предоставление информации лицам, прини
мающим решения; ч- ^
определение ответственности за поддержание качественной информации о потоках;
контроль соответствия экологическим и экономическим целям возможных влияний материальных потоков в любых процессах принятия решений (от крупных инвестиций до ежедневных стандартных операций); целенаправленное изменение материальных и энергетических потоков за счет технических и организационных (управленческих) разработок;
- адаптация материальных и энергетических потоков в соответствии с возникающими требованиями.
В случае правильной организации управления потоками вещества и энергии внутри фирмы в информационную систему полностью интегрируются также и отходы производства.
Изучение материальных и энергетических потоков традиционно относится к сфере логистики. Цепочки в логистике включают потоки от поставщиков через производство к потребителям (клиентам). При этом не делается различий между процессами непосредственно в материальных и энергетических потоках и процессами, которые только направляют потоки. В связи с этим многочисленные потоки вообще не учитываются. Так например, не учитываются потоки, возникающие в связи с упаковкой продукции; потоки, которые не замыкаются на продукт, так называемые потоки остаточных веществ (потери исходных материалов, производственных веществ, энергии, воды - эти вещества в виде различного рода отходов попадают в окружающую среду). Кроме того, могут не учитываться такие потоки, как возврат продукции и
внутрипроизводственные циклы вторичного использования
сырья. г
системы Управления материальными и энер- потоками на предприятии затрагивает три орга- уровня. К исходному уровню относят «физиче-техничр^ °СТЬ>> пРедпРиятия - потоки вещества и энергии, тывает ™1е С0°РУжения' здания и т.д. Второй уровень охва-нью с ™!°Рма1Монную систему, т.е. все действия, связан-оценкой дащьк ИД^записьк> И "Рением, обработкой и
нены. Наконец, третий уровень включает организацию или социальную систему. Следует также обращать внимание на то, как учитываются данные о потоках в коммуникации и в процессах принятия решений.
Исходным пунктом для введения менеджмента материальных и энергетических потоков,является разработка картин потоков веществ и энергии (схемы (&^1). Они представляют в целом структуру потоков и состоят из «количественных центров» и потоков. Под количественными центрами понимаются места или функции, в которых соединяются, разделяются или обрабатываются потоки веществ и энергии. В качестве примера можно привести склады, машины, фильтры, очистные сооружения и т.д. Количественные центры внутри себя могут быть иерархически подразделены. Например, количественным центром может быть представлено все производство, отдельные сферы производства или даже отдельные машины. Под потоком понимается движение веществ или энергии между количественными центрами, Поток может состоять из одного материала, класса материалов, фракции отходов и т.д.
Картины потоков могут разрабатываться с различной степенью детальности. При разработке может быть сделан акцент на размещение отдельных потоков в пространстве, они способствуют оптимизации логистических процессов и позволяют связать потери материалов пространственно. Такие картины бывают, однако, чересчур подробны и объемны, что затрудняет определение структуры основных потоков.
Представление организации материальных и энергетических потоков может использоваться для целей коммуникации, при различного рода согласованиях деятельности в рамках организационного уровня. Четкое представление картины потоков дает возможность разграничить ответственность за конкретные потоки и центры, определить возможности для взаимодействия и оперативного вмешательства по устранению выбросов в ОС.
Вычисление данных относительно материальных и энергетических потоков значительно облегчается, если предварительно разработана концепция информационной системы (ее структура и облик) относительно учета потоков, а первую очередь, при определении необходимых данных (по-
казателей, характеризующих потоки) используется уже имеющаяся в наличии информация. Производственные информационные системы располагают достаточно большим объемом информации, которая должна быть наиболее полно использована. Информационные системы предприятий включают сведения о многочисленных аналогах составляющих материальных и энергетических потоков. Для количественных центров аналогом может быть центр возникновения издержек (в производственном учете затрат в рамках бухгалтерского учета), место складирования и т.д. Сведения о потоках можно также получить из производственных информационных систем (систем учета). Однако зачастую эти формы описания не согласованы и не могут быть однозначно использованы при разработке картины потоков и экологических балансов.
В качестве практического примера введения системы менеджмента материальных и энергетических потоков на предприятии можно рассмотреть опыт фармацевтического предприятия МегсЫе/гайорЬапп, ФРГ. Вычисляемые показатели касались материалов, которые непосредственно вовл -чены в производство. Таким образом было учтено около уц/о потоков веществ и энергии. Преимуществом этого ПОДХ°Д признана простота картины потоков. Общая организация оп-
Предварительно были вычислены количества закупленных в 1997 г. сырья, упаковочных материалов и т.д. Затем они были разделены на потребление продукции, продажу третьим лицам, уничтожение со склада. Далее была проведена дальнейшая поэтапная дифференциация потоков.
После обработки данных о количествах веществ последовали этапы оценки потоков (вычисление стоимостных характеристик).
Первый этап - от поставщика до входа товара на предприятие. Связанные с этим издержки соответствуют цене материалов с учетом стоимости транспортировки и процесса закупки.
Второй этап - от входа товара до производства. Возникают издержки, связанные с хранением и эксплуатацией оборудования (компрессоры, опреснительные установки и т.д.).
Третий этап затрагивает внутри производства издержки на оборудование по производству и издержки, связанные с персоналом.
Четвертый этап разделен на продукцию, включая упаковку и отходы. Таким образом, на продукцию приходятся издержки по хранению и пересылке. С отходами связаны издержки по фильтрованию, водоочистке.
Пятый этап начинается с выхода товара или установки по утилизации и заканчивается клиентом (утилизацией). Для продукта возникают издержки по вывозу, транспортировке и утилизации, для отходов - издержки по утилизации или сборы за сброс сточных вод. Обращают на себя внимание издержки, связанные с остаточными веществами (отходами). На четвертом и пятом этапах - это типичные экологические издержки; они составляют лишь 10% издержек, связанных с остаточными веществами.
З^-Матсматичижие методыI , в, экояого-экономическом аяаяиэе: I ^ствдм 'Многомерной/ анализа; давим*-
Методы статистического анализа данных используются для решения одной из двух задач анализа - статистического описания и статистического объяснения (предсказания).
Статистическое описание применяется для изучения внутренней структуры отдельного комплекса данных. Оно может проводиться по трем основным направлениям: сведение множества первичных оценок в одномерную интервальную шкалу, сокращение размерности пространства признаков путем выделения обобщающих показателей, сокращение количества объектов путем сведения их в обобщенные объекты.
Статистическое объяснение (предсказание) подразумевает определение статистической связи между комплексом данных, отражающим изучаемое явление, и комплексом, отражающим предполагаемые факторы. Структуры объяснения и предсказания во многом идентичны, хотя в содержательном плане это разные исследовательские задачи.
Статистическая обработка информации включает следующие звенья:
1. Формулировка содержательных проблем, для приня
тия которых необходимы математические методы.
2. Увязывание сформулированных проблем с системой
статистических методов, необходимых для обработки ин
формации в исследованиях, направленных на решение по
ставленной проблемы. Выделение наиболее типичных алго
ритмов для разработки логически обоснованной системы пе
реработки информации
3. Разработка библиотеки частных алгоритмов, про
грамм по объединению этих алгоритмов в целостные систе
мы, программ определения качества промежуточных резуль
татов.
4. Организация информационного и консультационного
обслуживания исследований, накопление методик по сбору
информации и методических рекомендаций по разработке и
применению таких методик, накопление стандартизованных
средств исследования.
Отдельные процедуры статистического анализа могут по-разному согласовываться в конкретном исследовании. После проведения одной или нескольких процедур необходима интерпретация полученных результатов и принятие решений о дальнейшей обработке данных. Периодический возврат к одной и той же информации является важной особенностью анализа данных. Отсюда - пошаговый принцип
I этап лодраз>м
- 2 информация И форМК -'-
пре~ |
схс;- |
.сния в вклг модели, рядочение совокупности объ. ^ объединения их в грутшы на основе -■-ность такого -порядочения зависит от : -^ тов в пространстзе признаков. Распре^-; заранее: определение его характера - зал-Основная идея анализа - обнаружение П»-^ ных межд> собой и отличных от ооъекгов ЗП™ Процедура к.тассификапии должна удовле
дуюшим принципам: , „пт^-гелено заранее.
1. Число классов не должно оыть опР6^^Г^
2. Число классов должно быть
числа объектов исходной совокупности.
3. Выделенные классы не должны ^Р^Е
4. Для классификации объектов неооходимо
ватъ одни и те же признаки. тотько к одном
5. Один объект может быть отнесен только к
Для анализа скрытой информации о распределении, структуре и связях объектов в обширных массивах статистических данных используются многомерные методы статистического анализа.
Оценка экологического состояния предприятий является прежде всего типологической задачей, в основе которой лежит метод научного познания, объединяющий в одну или несколько групп однотипные в содержательном смысле (или похожие друг на друга) объекты или признаки. Полученные в результате типологии группы будем называть типами, образами или идеализированными моделями.
Например, с точки зрения уровня природопользования предприятия по одному или нескольким критериям могут быть разбиты на экологически чистые, загрязняющие или вредные. В случае, если такое разбиение производится на основе формализованных признаков (например, объемы выбросов в ОС или экономический ущерб) и формальных (кластерный, факторный анализ или другие алгоритмы) методов, целесообразно использовать наряду с термином «типология» термин «классификация». Этот термин ниже используется как для процесса разбиения, так и представления результатов реализации этой процедуры. Полученные группировки признаков или объектов будем называть кластерами, классами или таксонами.
Довольно часто в практике возникает задача отнесения того или иного объекта, признака или экологической ситуации к одному из выделенных типов. Например, гидрохимическая ситуация на реке, возникшая в результате аварийных сбросов сточных вод, или предприятие в отрасли. Это и есть задача диагностики. Ее решение предполагает два этапа. Первый - определение (выбор) решающей функции, которая позволяет с достаточной надежностью различать объекты, заведомо относящиеся к разным классам. Второй - определение принадлежности новых объектов к тому или иному классу с помощью выбранной функции. В тех и других случаях возникает проблема информативности признаков, а в задачах диагностики сливаются воедино методы измерения связей и классификации.
Применение методов типологии, если их рассматривать как средство раскрытия закономерностей управления приро-
допользованием и механизмов функционирования эколого-экономических систем, является лишь отправным моментом для изучения взаимосвязей признаков в эколого-экономическом анализе с помощью методов многомерного анализа. Одним из таких методов является регрессионный анализ, с помощью которого возможно получение вида зависимостей прогнозируемых факторов [21,15, 14].
Общая схема обработки эколого-экономических данных с использованием методов многомерного анализа представлена ниже (схема 13).
Анализируя однородность совокупности объектов с помощью методов многомерного анализа, можно столкнуться со следующими типичными ситуациями, от которых зависит характер дальнейших этапов анализа:
- наблюдения образуют одну относительно однородную
группу - используется обычный способ оценивания па
раметров функции регрессии;
— наблюдения образуют несколько относительно однород
ных групп.
Выделить однородные подмножества из исходной совокупности исследуемых объектов позволяют, например, таксономические методы, в частности - кластерный анализ.
Большое значение имеет уменьшение числа признаков, описывающих изучаемое явление (объект). С точки зрения эколого-экономических исследований желательно включение в модель максимального количества показателей. Однако это не всегда приводит к получению удовлетворительного результата и затрудняет проведение анализа. Возникает проблема выбора существенных признаков, т.е. признаков, удовлетворяющих выбранному критерию. При решении этих вопросов можно использовать большее число признаков, чем это позволяют сделать формальные статистические ограничения. В этом случае методы анализа признаков являются центральным моментом всех классификационных операций.
Дело в том, что набор признаков, характеризующих исследуемые объекты, может включать показатели, несущие одну и ту же информацию, либо тесно скоррелированные характеристики. Число рассматриваемых признаков при этом может быть сокращено так, чтобы число диагностических признаков было невелико и не произошло значительной потери информации. Выполнение этих требований возможно, если диагностические признаки взаимонезависимы, а признаки, не входящие в число диагностических, от них зависят.
Методы сокращения количества признаков делятся на две основные группы. К первой группе относятся методы, дающие неполную редукцию признаков. Их использование позволяет значительно сократить количество признаков, однако в совокупности всегда остается более одной характеристики. Во вторую группу входят методы полной редукции признаков. С их помощью число признаков уменьшается до одного.
Неполная редукция может быть проведена следующими способами:
- получение индивидуальных диагностических признаков,
которыми являются некоторые из исходной совокупности
признаков;
- построение синтетических величин. Тогда исходная со
вокупность признаков сокращается, а элементы ее преоб
разуются.
Таким образом могут быть получены синтетические диагностические признаки. В зависимости от того, каким способом они были получены, различают: таксономические показатели, общие факторы, главные компоненты и агрегатные диагностические признаки.
При получении как индивидуальных, так и синтетических признаков необходимо проведение двух операции.
Начальная операция заключается в разбиении совокупности исходных признаков на подмножества однородных элементов. Эти подмножества включают тесно коррелированные, а также однородные с точки зрения качественных связей признаки. Элементы каждого подмножества рассматриваются как характеристики определенной стороны я ния.
Следующая операция - определение репрезентантов (признаков-представителей) выделенных подмножеств признаков. Если в качестве репрезентанта выбирается один из признаков, входящих в подмножество, его называют индивидуальным диагностическим признаком. Если в качестве репрезентанта выбрана результирующая всех признаков данного подмножества, полученный признак является синтетическим диагностическим признаком.
Неполная редукция признаков может быть произведена с помощью факторного анализа, однако при использовании его могут возникнуть сложности с интерпретацией полученных результатов. Этого можно избежать, используя факторный анализ вместе с таксономическими методами (например, методами кластерного анализа). Полная редукция признаков может быть также проведена с помощью всех указанных методов.
На следующих этапах моделирования на основе редуцированной совокупности признаков строится регрессионная модель для каждого из подмножеств объектов (реализаций признаков).
Основная задача регрессионного анализа заключается в построении уравнения, связывающего зависимую переменную (прогнозируемую) с независимыми (предикторами).
Исходной информацией для построения регрессионного уравнения является выборка наблюдений над переменными, формируемая на этапе ретроспективного анализа. Применение регрессионного анализа требует выполнения следующих условий:
1. Переменные должны быть измерены в количествен
ных шкалах.
2. Исследуемая выборка должна состоять из качествен
но однородных элементов. „„„Г^ГЯТТ.
3. Моделируемая зависимость не должна содержать
разрывов и скачков. - чависи-
Важную роль при выборе вида регрессионно*и ^ мости играет содержательный анализ свя^ив™УВОЗможно ными. При построении регрессионного УРавнен™ ^ов пу-использование методов сокращения числа предиктора тем проверки статистической значимости коэ^ регрессии.
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
На сайте allrefs.net читайте: "Экологическая система Земли"
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Материальные и энергетические балансы
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов