ЯКЩО [(h1 > h1 min) TA (VaR(∆p/h1) < VaR (∆p/h1)max)] АБО

Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 903

[(∑∆р < ∑∆р _max) ТА (Turb LF < Turb LF_max)], ТО «Норма»

ІНАКШЕ «Відновлення»

Тут h₁ – фактична або прогнозована товщина труби,

h_{1 min} – мінімально припустима за умовами експлуатації товщина труби,

∆p/h₁ – очікувані експлуатаційні стрибки тиску у магістралі, віднесені до реальної або прогнозованої товщини труби,

(∆p/h₁)_max – максимально припустиме значення ∆p/h₁,

∑∆р – інтегральна оцінка напружень, що мали місце протягом інтервалу спостереження,

∑∆р _max – максимально припустиме інтегральне напруження за весь життєвий цикл трубопроводу,

VaR – ціна ризику (максимальні втрати, які не будуть перевищені для заданої імовірності та довірчого інтервалу у заданому інтервалі часу),

Turb LF- поточна (прогнозована) турбулентність потоку у трубопроводі,

Евристики для визначення необхідності відновлення захисного покриття склепінь самопливних колекторів міської каналізації можуть мати, наприклад, наступний вигляд:

ЯКЩО[(C_{H2S_r} ≤ C_{H2S_c}) ТА(t_r « t_demand)] АБО[(C_{H2S_r} ≥ C_{H2S_c}) ТА (t_r ≤ 0,2t_demand)],

АБО[(VaR∑C_H2S <VaR∑C_{H2S_max}) TA(VaR∑Q < VaR∑Q_max)] , ТО«Норма»,

ІНАКШЕ«Відновлення»,

або

ЯКЩО[(C_{H2S_r} » C_{H2S_c}) ТА(t_r ≥ 0,3t_demand)], АБО[(C_{H2S_r} ≥ C_{H2S_c}) ТА (t_r ≥ 0,5t_demand)],

АБО[(VaR∑C_H2S ≥VaR∑C_{H2S_max}) TA(VaR∑Q ≥ VaR∑Q_max)]ТО«Відновлення», ІНАКШЕ«Норма»,

де t_r – реальний час, що пройшов після чергового відновлення покриття;

∑C_H2S та∑C_{H2S_max} – середні інтегральні значення концентрацій H₂S на інтервалі спостереження та їхні очікувані максимально припустимі значення;

∑Q та ∑Q_max – сумарні скиди рідких відходів у каналізацію в інтервалі спостереження та очікувані максимально припустимі значення на цьому ж інтервалі;

VaR – ціна ризику (максимальні втрати, які не будуть перевищені для заданої імовірності та довірчого інтервалу у заданому інтервалі часу).

Показник ризику (ціна ризику) VaR зазначає максимальні втрати, які не будуть перевищені для заданої імовірності та довірчого інтервалу у заданому інтервалі часу. Звичайно як інтервал часу в системах ЖКГ можна використати 1 рік. Як довірчий рівень (тобто імовірність того, що VaR не перевищить максимальні припустимі втрати) звичайно використовують α = 0,95 (тобто 95%). Величина VaR може бути представлена як у грошовому еквіваленті втрат, так і у будь-яких інших значеннях. Тоді при заданому рівні VaR задається як найменше число q, при якому імовірність Р втрат Q перевищує q на величину, яка не є більшою, ніж (1 – α):

.

Тут inf визначає найбільшу нижню межу, – множина можливих втрат. У імовірнісних термінах VaR визначається як квантіль розподілу втрат.

У випадку нормального розподілу (якщо є підстави так вважати) за умов довірчого інтервалу α = 95% значення VaR можна представити у вигляді

де V – максимальні можливі втрати, μ – очікуване відносне значення втрат за і-м сценарієм (середнє), σ - стандартне відхилення.

Якщо відсутні дані щодо закону розподілу, можна використати таку емпіричну формулу оцінювання ризику:

де Т – термін, впродовж дії якого визначається ризик, у місяцях, 2,33 – коефіцієнт, що відповідає довірчому інтервалу 99%.

У системах житлово-комунального господарства катастрофічні явища спостерігаються частіше за усе у сфері комунальної енергетики, газопостачання, водопостачанні та водовідведення: прориви теплотрас, газових магістралей і мереж водопостачання та водовідведення – повсякденні проблеми життя сучасних мегаполісів. Відомо, скільки коштів поглинають роботи по відбудові аварійних ділянок теплотрас і мереж. Але мало хто звертає увагу на те, як відбувається у часі, а також за якісних та кількісних варіацій змінних і чинників, процес поступового переходу від режиму нормальної експлуатації до режиму розвитку аварії. Більше того, прийнято вважати, що аварія виникає «миттєво», «зненацька», «невідворотно». Якщо відкинути такі чинники як тероризм, диверсії або природні катастрофи (землетрус, повінь, торнадо тощо) усяка техногенна аварія розвивається у надрах нормально працюючої системи як результат недбалості і непрофесіоналізму, тому що такі чинники, як процеси старіння, зносу, дрейфу параметрів тощо повинні враховуватися на усіх етапах експлуатації будь-яких систем. Інакше кажучи, поряд з виконанням своїх безпосередніх функцій автоматизовані системи і персонал повинні забезпечувати сталий моніторинг стану як кожної з систем у цілому, так і усіх її головних складових. Тут під моніторингом треба розуміти не тільки періодичну фіксацію поточного стану кожного з компонентів системи, але й використання моделей поведінки цих компонентів у часі і в функції внутрішніх і зовнішніх чинників для прогнозування майбутньої зміни стану зазначених компонентів і системи у цілому.

Використання такого підходу дасть змогу реалізувати так звану програмовану експлуатацію систем міського господарства, коли замість очікування катастроф і аварій можна буде забезпечити превентивний ремонт та відновлення устаткування згідно з фактичним його станом на підставі прогнозних моделей, що суттєво скоротить витрати на експлуатацію (у тому числі й необхідні енергоресурси), зробить роботу систем міського господарства більш стабільною, підвищить якість обслуговування споживачів.

Варто звернути увагу на те, що найбільшую ефективність в процесах генерування, транспортування та споживання енергії забезпечують не технічні засоби, технології та прийоми, а жорстке виконання персоналом усіх правил, режимів та рекомендацій, тобто перше місце у вирішенні проблеми енерго-ресурсозбереження займає «людський чинник». Тому необхідно регулярно проводити моніторинг щодо чіткого (без винятків та послаблень) додержання правил, інструкцій та рекомендацій експлуатаційним персоналом усіх ланок, що пов’язані з генеруванням і транспортуванням енергії, обслуговуванням систем енергопостачання, розподілом та споживанням енергії.

Контрольні запитання для перевірки знань

1. Невизначеність як чинник, що впливає на результати енергоменеджменту.
2. Парадокс 2- та 3-мірної проекції.
3. Які етапи включає контроль за результатами моніторингу?
4. На які запитання теба відповісти перед початком моніторингу?
5. На які запитання слід очікувати відповіді після аналізу результатів моніторингу?
6. Що таке математичне очікування?
7. Що таке стандартне відхилення?
8. Що таке випадкова похибка?
9. Що таке систематична похи бка?
10. Що таке нульова гіпотеза?
11. Які шляхи формулювання нульової гіпотези?
12. Критерії значущості і довірчі інтервали.
13. У чому різниця між імовірністю та можливістю?
14. Що таке функція належності?
15. Що таке нечітка множина?
16. Як відбувається вибір в умовах нечітких множин?
17. Що таке евристика?
18. Як оптимізувати менеджмент в умовах невизначеності?
19. Що таке теорема Байєса?
20. У чому сенс діагностики та використання моделей для вирішення завдань енерго-ресурсозбереження?