автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Исследование закономерностей и обеспечение эффективности функционирования природно-промышленной системы

На правок рукоппс»<

БОСИКОВ ИГОРЬ ИВАНОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ( НА ПРИМЕРЕ ГОРНО-ПЕРЕРАБА'ГЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА)

Специальность 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владикавказ-2011

9 ИЮН 2011

4849295

Работа выполнена в Северо-Кавказском горно-металлургическом институте (государственном технологическом университете)

Научный руководитель: кандидат технических наук,

доцент Аликов Алан Юрьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Гроппен Виталий Оскарович

доктор технических наук, профессор Музаев Илларион Давидович

Ведущая организация: Норильский индустриальный институт

Защита диссертации состоится «24» июня 2011 г. в 14е0 часов на заседании диссертационного совета Д212.246.01 при ГОУ ВПО «Северо-Кавказский ;орно-металлургический институт (государственный технологический университет)» по адресу: 362021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44, СКГМИ (ПТУ). Факс: (8672) 407-203. E-mail: mfo@skgmi-gtu.ru. '

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке СКГМИ (ГТУ).

Автореферат разослан «20» MgSL 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, к. т. н., доцент

Аликов А.Ю.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы: В настоящее время на основе исследования системных связей, закономерностей функционирования и развития природно-промышленной системы (ППС) горно-иерерабатывающего комплекса уже разработаны технологии добычи, позволяющие получить определенные результаты в горно-перерабатывающем производстве. Решение о внедрении новых технологий должно приниматься на основе их детальной оценки по совокупности технологических, экономических, техногенных и других факторов, имеющих значение для промышленности региона, его населения и природного комплекса.

Производственную систему целесообразно рассматривать в рамках ППС. Это аргументировано следующими доводами: в производственной системе содержатся носители всех типов предпосылок к происшествиям - ошибки, отказы и неблагоприятные воздействия на них извне (рабочая и внешняя среда); функционирование производственной системы есть эксплуатация людьми техники в определенной среде (без участия человека и не использующие технику процессы - частный случай); производственная система включает в себя источник опасности и потенциальную жертву - человека.

При рассмотрении ППС горно-перерабатывающего комплекса возникают многочисленные задачи, требующие оценки количественных и качественных закономерностей процессов функционирования системы. Ограниченность возможностей экспериментального исследования ППС делает актуальной разработку методов и моделей, которые позволили бы в соответствующей форме представить процессы функционирования системы, описание протекания этих процессов с помощью математических зависимостей, оценку характеристик исследуемых объектов.

Исследования закономерностей функционирования ППС приобретают большую актуальность в связи с постановкой задачи модернизации производства и экономики России в целом. В связи со значительным объемом слабоструктурированных данных усложняется регламентациями эффективного функционирования производственных процессов, социального и природного комплексов, при которых обеспечивалось бы устойчивое развитие ППС. Поэтому, научно-прикладные задачи, решение которых позволяет формализовать скрытые структурные закономерности функционирования ППС и принимать управленческие решения организационно-технологического характера для повышения эффективности его функционирования, являются весьма актуальными.

Цель работы: исследование взаимосвязи параметров ППС горно-перерабатывающего комплекса и разработка методов, критериев и алгоритмов для принятия организационно-технологических решений обеспечивающих повышение эффективности функционирования ППС.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- экспериментальные исследования технических, технологических и техногенных факторов ППС горно-перерабатывающего комплекса;

- разработка критерия эффективности принимаемых организационно-технологических решений;

- разработка метода и алгоритма определения территориальной границы производственной подсистемы ППС;

- определение зависимостей величины выбросов загрязняющих веществ от технических, технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса;

- разработка зависимости влияния техногенных факторов на социально-технологическую подсистему ППС;

- разработка алгоритма принятия решений для повышения эффективности функционирования ППС горно-перерабатывающего комплекса.

Методы исследования включают в себя математическое моделирование, лабораторные и промышленные экспериментальные исследования, многофакгорный и регрессионно - корреляционный анализ.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Выявлены регрессионно-корреляционные зависимости влияния технических, технологических и техногенных факторов на природно-промышленную систему, которые позволяют принимать организационно-технологические решения для выбора эффективных технологий горно-перерабатывающего комплекса и разрабатывать мероприятия по предотвращению опасных процессов.

2. Разработан критерий эффективности принимаемых организационно-технологических решений - интегральный коэффициент устойчивого развития ППС горно-перерабатывающего комплекса, учитывающий технологические, экономико-социальные и техногенные показатели и позволяющий производить оценку принимаемых решений при проектировании или модернизации горно-перерабатывающего комплекса.

3. Разработан метод определения территориальной границы производственной подсистемы ППС, основанный на оценке степени загрязнения территории ППС с использованием полученных зависимостей расстояния, от источника загрязнения до санитарно-защитной зоны, от концентрации загрязняющих веществ.

4. Определены зависимости величины выбросов загрязняющих веществ от технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса, позволяющие оценивать и прогнозировать уровень загрязнения территории ППС от сформированных отвалов.

Объект исследований - ППС горно-перерабатывающего комплекса.

Предмет исследований - Взаимосвязи параметров ППС, методы и алгоритмы обеспечения эффективности ее функционирования.

Практическая значимость работы заключается в применении разработанных критериев и алгоритмов принятия организационно-технологических решений для повышения эффективности функционирования ППС, а также метода определения границы производственной подсистемы ППС, позволяющего снизить влияние производственных факторов на

социально-технологическую подсистему ППС горно-перерабатывающего комплекса. Полученные зависимости выбросов загрязняющих веществ от технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса позволяют проводить оценку и прогнозирование уровня загрязнения территории ППС от сформированных отвалов.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и результатов исследования основываются в использовании в качестве теоретической и методологической базы трудов ведущих ученых, в области системного анализа техносферы, подтверждаются соответствием результатов теоретических исследований и практических данных, а также внедрением в производство.

Реализация и внедрение результатов. Результаты диссертационной работы внедрены в Жезказганском горно-металлургическом комбинате (корпорация «Казахмыс»); учреждениях управления по недропользованию РСО-Алания, учреждениях управления природных ресурсов и экологии Республики Южная Осетия. Отдельные положения диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедре «Технологии разработки месторождений полезных ископаемых» СКГМИ (ГТУ).

Апробация работы: Основные положения диссертации доложены и одобрены на Жезказганском горно-металлургическом комбинате (2009), на научно-техническом совете Центра геофизических исследований Владикавказского научного центра РАН и Правительства Республики Северная Осетия-Алания (2009); на Международной научно-практической конференции «Развитие производственной и экологической безопасности в XXI веке. Проблемы и решения», Санкт-Петербург, 2009; на Международной научно-практической конференции «Экология. Риск. Безопасность», ГОУ ВПО «Курганский государственный университет», Курган, 2010; на VII Международной научно-практической конференции «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений», Владикавказ, 2010; на XIX Международной научно-практической конференции «Экология и жизнь», раздел «Системный анализ и информационные технологии», Пенза, 2010; на XI Международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии», Воронеж, 2011 г.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 14 научных трудах, из них 7 статей в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, приложений и списка использованной литературы. Содержание диссертации изложено на 131 листах машинописного текста и включает 34 иллюстрации, 36 таблиц. Список литературы содержит 111 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, проведен анализ исследуемой научной проблемы, поставлены цель и задачи диссертационного исследования, обозначена научная новизна и практическая значимость результатов, показана апробация работы.

В первой главе проведен анализ ППС горно-перерабатывающего комплекса: рассмотрены особенности функционирования природно-промышленной системы; опасные процессы, возникающие в ППС горно-перерабатывающего производства и особенности их моделирования; представлен анализ технологий добычи и переработки полезного компонента, а также методов выбора безопасных технологий; приведены экспериментальные данные исследований параметров ППС.

ППС, по сути, является территориально-распределенной системой, базовыми компонентами, которой являются: человек, оборудование и рабочая среда, связанные между собой внешней (для всей системы) средой с помощью технологии. Состояния ППС определяются структурой ППС, включающей вышеперечисленные компоненты с их взаимосвязями, которые рассматриваются переменными во времени и в совокупности задают соответствующее факторное пространство.

В работе рассматривается ППС, общий вид которой представлен на рисунке 1.

Рисунок 1 - Обобщенная схема ППС горно-перерабатывающего комплекса.

В качестве входных технических и технологических параметров выступают: Н - глубина разработки, м.; Ь - протяженность горных выработок, км.; Г - срок службы шахты, лет; М- производственная мощность по полезному компоненту, тыс. т/год; IV- объем водопритока, м3/час; Р - плотность населения в регионе, чел/км2. В качестве техногенных параметров выступают: X, -выбросы в атмосферу; Х^ - сбросы в водную среду; Х3 - сбросы в литосферу; Х4 - хвосты обогатительных фабрик; Х5 - бытовые отходы; Хв - радиоактивные отходы; Х7 - пестициды и ядохимикаты.

Выходными параметрами являются: и„ - ущерб наносимый атмосфере, млн. руб.; ив - ущерб наносимый водной среде, млн. руб.; I/, - ущерб наносимый литосфере, млн. руб.; У/ - количество стационарных больных; У2 -онкологических больных; У3 - ушедших из жизни; онкологических больных

детей; У5 - детей, рожденных с отклонениями; У6 - общая заболеваемость населения ППС.

ППС включает в себя производственную, технологическую, социальную и природную подсистемы. Структура ППС показана на рисунке 2.

Производственная подсистема

Социально-технологическая подсистема

Материальные ресурсы

Природно-промышленная система

Трудовые ресурсы

Природно-технологическая подсистема

Социальная подсистема

Природные ресурсы

Природная

подсистема ___—............../

Ре1феационная зона

.........,., -. ................/

Рисунок 2 - Структура природно-промышленной системы.

Для обеспечения безопасности и повышения эффективности функционирования ППС необходимо определить зависимости влияния технологических и техногенных факторов на ППС, разработать метод определения территориальной границы производственной подсистемы и показатели эффективности функционирования ППС, которые будут учитывать возможность отдельных предпосылок, возникновения опасных процессов и способствовать снижению ущерба окружающей среде.

Во второй главе: приведена разработка показателей для принятия решений по выбору эффективных и безопасных технологий горно-перерабатывающего комплекса и метода определения территориальной границы производственной подсистемы ППС.

На основе проведенных исследований были выявлены зависимости показателей, отражающих технико-экономические аспекты технологии добычи от технических и технологических факторов для технологии, наиболее широко используемой в горно-перерабатывающем комплексе - технология, основанная на хлоридовозгоночном обжиге клинкера в кипящем слое, с последующей гидрометаллургической переработкой хлоридовозгонов (ТХО) и для технологии подземного шахтного выщелачивания (ПШВ).

Зависимости для технологии ПШВ добычи и переработки полезного компонента имеют следующий вид:

'и, = -1.5-10 * Н + 16.67-10 Ч + 2.2-10 "4 М + 2.4-10 * + 77.3-10 4 Р + 0.14;

£/„ =5.2-10"4 Н + 3-10-4Ь + 69'10-'' Т +3.9-10 "4М + 8.3-10 * \У + 23.6-10 * Р + 0.1;

1/, = 4.5-10'4 Н + 30.3-10 4 +0.6-10 "4 Т +8.5-10-4М +3.6-10-4 Ч/ + 710 ' Р + 0.18; ^

2у = 8.3-10 4 Н +1.1-10"гЬ +1.7-10 2 Т -3.1-10 ^М + 3.2-10\У-ПО Р + 0.3;

£>„ = 1.5-10 ^ Н + 0.2-10"*1, + 0.6-10 4 Т + 6.2-10 •4М +13.2-10 \У + 45.2-10 "4Р + 0.1,

где 2у - удельные затраты на единицу продукции, руб./т; В„ -дополнительные доходы, млн. руб.

Зависимости (1) оценивались с помощью критерия Фишера, ^05Т5-5=7-847; Р№=12.528>^005.15;5, ^ 14.326 >^005,15;5, /Ч*= 18.508 > ' '

Р2у = 14.781 > ^05;15;5, = 8.242 > Г о.о5,15;5 т.е. гипотеза об адекватности уравнений регрессии (1) принимается. Расчет критерия Дарбина-Уотсона показывает:

¿ш « -=2.205; </№= 2.004; ¿№=2.015; 2.587, с10п= 2.002. (2)

Поскольку с1>2, следовательно, автокорреляции нет. В работе получены зависимости и для ТХО.

Полученные зависимости (1) используются при разработке показателя технико-экономической эффективности технологии, который определяется как:

<Л">и«> <' + >Зт

■ -» шах;

(3)

•пдв 'VПДС

где Ецпс ~ эффект от использования технологии, млн. руб.; / - индекс компонента полезного ископаемого; ? - индекс года проведения мероприятия; С

- цена за единицу продукции, млн. руб. /т.; 5 - себестоимость единицы продукции, млн. руб./т.; Q — объем добычи по металлу, тыс.т.; Кг -коэффициент дисконтирования; Л/ - рентабельность существующей технологии добычи, %; Яц - рентабельность, рассматриваемой технологии добычи, %; ССобст - собственные средства предприятия, направленные на разработку и внедрение предлагаемого варианта, млн. руб.; Сприея - привлеченные средства, направленные на разработку и внедрение предлагаемого варианта, млн. руб.; т

- индекс вида выбрасываемого в атмосферу загрязняющего вещества; } -вариант технологии разработки; / - индекс вида, сбрасываемого в водоемы загрязняющего вещества; К1, К2 - индексы воздействия на окружающую природную среду существующей технологии добычи и рассматриваемой технологии добычи; У/, - объем сбросов, т/год; У°т - объем выбросов, т/год; Зт

- экономические затраты по внедрению технологии.

Таким образом, для оценки эффективности той или иной технологии горно-перерабатывающего комплекса необходимо для каждой технологии разработать зависимости, подобные (1), и использовать их в системе (3).

В работе разработан критерий эффективности принимаемых решений, учитывающий технологические, экономико-социальные и техногенные факторы ППС. Предложенный критерий включает в себя следующие показатели (частные критерии):

Технологический показатель (К„\ включающий в себя следующие коэффициенты:

Коэффициент эффективности осваиваемых технологий добычи и переработки полезного компонента:

к/ - Еппс! ЕРф, (4)

где ЕППс = Е] / К - эффективность осваиваемых технологий в природно-промышленной системе исследуемого региона, млн. руб.; Ерф - максимальная эффективность осваиваемых технологий в России, млн. руб. ^-эффективность от внедрения рассматриваемой технологии, млн. руб.; Л"-годовые капитальные вложения в использование технологии, млн. руб.

Коэффициент уровня использования трудовых ресурсов ППС:

■'<2 = Рппс I Ррф, (5)

где Рппс -В1ИС„ - производительность труда работников ППС, руб./чел.; Р рф - максимальная производительность труда работников в России в горно-перерабатывающем комплексе, руб./чел.; В - годовой объём валовой продукции горно-перерабатывающего комплекса, руб.; Ысп - списочная численность работников в горно-перерабатывающем комплексе, чел.

Экономико-социальный показатель {КЖ<(Щ), включающий в себя: Коэффициент уровня материального обеспечения населения ППС:

кз=Ужппс/^жрф, (6)

где Уж ппс = А, / Ртт - уровень жизни населения ППС; УжРФ -максимальный уровень жизни населения в России; Д, -доходы населения в горно-перерабатывающем комплексе, рубУчел. мес.; Ртт - прожиточный минимум, рубЛел. мес.

Коэффициент уровня занятости трудоспособного населения ППС:

(7)

где У3 ППс = / 1/'т - занятость трудоспособного населения ППС, чел.; У3рф - максимальная занятость трудоспособного населения в России в горно-перерабатывающем комплексе, чел.; Ч'п - численность занятого населения в горно-перерабатывающем комплексе, чел.; Ч'т - численность трудоспособного населения в горно-перерабатывающем комплексе, чел.

Коэффициент уровня заболеваемости населения ППС от загрязнения окружающей среды:

1- Умб ППс/УзабРФ , (8)

где Трепле = У6 / - уровень заболеваемости населения ППС; У-аВеФ -максимальный уровень заболеваемости населения в России в горно-перерабатывающем комплексе; У6 - численность заболевшего населения на территории горно-перерабатывающего комплекса, чел.; Ч"» - численность населения на территории горно-перерабатывающего комплекса, чел.

Коэффициент уровня прироста населения ППС:

кб=УПр ппс IУПрРФ,

(9)

где У„р ппс =ДЧПр / Чн - уровень прироста населения ППС, чел.; У„р РФ -максимальный уровень прироста населения в России на территории горно-перерабатывающего комплекса, чел.; АЧ„Р— прирост населения с учетом рождаемости, смертности и миграции на территории горно-перерабатывающего комплекса, чел.; Ч„ - численность населения на территории горно-перерабатывающего комплекса, чел.

Техногенный показатель включающий в себя: Коэффициент уровня загрязнения атмосферы и гидросферы ППС:

Ь=\-£ах,/±Х,ф, (10)

¿=1 ¡=1

где АХ1 = Х1ф-X)„; Х^- фактическая приведённая масса выброса (сброса) /-го загрязняющего вещества в атмосферу (гидросферу), т/год; Х,„ -приведённый норматив выброса (сброса) г-го загрязняющего вещества в атмосферу (гидросферу), т/год.

Коэффициента уровня использования земельных ресурсов ППС:

кц~1 - 8ии/ 80бщ, (11)

где 5„„ - площадь изъятых и нарушенных земель ППС, га; 50б„, - общая площадь земель в районе ППС, га.

Коэффициент комплексности использования минеральных ресурсов при добыче и переработке в ППС:

Л'

£ г,-с,

-, (12)

Р , с ,

где gl и р, — масса /-ого компонента, соответственно перешедшего во все виды выпускаемой продукции и в погашенных балансовых запасах, т; С, - цена единицы г-ой товарной продукции, руб./т; N - число извлекаемых полезных компонентов из добытого полезного ископаемого; Q - число всех полезных компонентов в погашенных запасах.

Все вышеоговоренные показатели и входящие в них коэффициенты рассматривались с учётом их "весов", определённых с использованием метода аналитической иерархии, и определяются в соответствии со следующими полученными зависимостями:

Кт= 0.59 £,+ 0.41 к2

Кж<ац = 0.44 к3+ 0.31 к4+0.12 к5 + 0.12 к«1;

Ктг = 0.52 к7+ 0.14 ¿«+0.33 к9 ->\. (13)

Как наиболее полный критерий оценки принимаемых решений предлагается интегральный коэффициент устойчивого развития следующего вида: Кинп = 0.20Кт+ 0.49 Кэк.со„ +0.31 1. (14)

При определении порогового значения устойчивости развития ППС в работе предложено использовать значения «золотой пропорции». Таким образом, предлагается следующая оценка:

0 < Кшт < 0.62 - развитие системы не устойчивое;

0.62 < Ктт < 1 - развитие системы устойчивое.

Значения предложенных показателей и интегрального критерия характеризуют устойчивость развития ППС и позволяют определить область организационного технологических вопросов, требующих решения для повышения эффективности функционирования ППС. Алгоритм принятия организационно-технологических решений приведен на рисунке 3.

Рисунок 3 - Алгоритм принятия организационно-технологических решений.

Разработан метод определения территориальной границы производственной подсистемы 1111С.

Метод напрямую связан с решением задач по оценке состояния загрязнения ППС и позволяет установить начальный порог, существующий в точках близлежащих к источнику загрязнения и конечный порог - в точках удаленных от источника загрязнения.

На первом этапе проводится сбор и анализ экспериментальных данных по выбросу ЗВ (г/м3) в атмосферу (хД в литосферу(хД отходы, образующиеся в процессе производства (хД отвалы вскрышных пород (х4) ППС. В работе исследования проводились по степени загрязнения окружающей среды для Ъа, Си, РЬ, Яе.

На втором этапе устанавливаются ограничения: для значений х должно соблюдаться условие (х-а)<х£(х+а), где х- среднее значение концентрации элемента в выборке по линии отбора проб; а- среднеквадратичное отклонение случайной величины. Приняты ограничения по (х; - х4), на примере исследования территории производственной подсистемы Жезказганской ППС, которые имеют следующий вид:

для 2п для РЬ для Си для Яе

150.12<*;<194.28; 132.14<лг,< 162.54; 147.14< х, < 174.87; 2.012<х;<3.15: 117.52 <х2 <357.56; 135.41 <х2 <255.55; 94.57 <*2<249.11; 2.65 <15.97; 40.15<^<54.5; 41.54<*, < 64.25; 31.25<дг3 < 57.9; 1.05<х,<2.09; (15) 14.86<^< 29.43. 23.7<х4< 29.88. 3.7<^ < 9.43. 4.1<х,<4.87.

На третьем этапе определяются расстояния, от источника загрязнения до санитарно-защитной зоны (К, м), в соответствии со следующими

зависимостями:

=14.351 + 12.554-Х/ - 1.478-х/ + 0.145-х/ + 0.218-х/; (16)

Ус„ =4.529 + 0.0305-Х/ - 2.374х22+ 0.7439-х/ + 0.0197х/; (17)

Угь = 3.575+ 3.1597-х/ - 1.7629-х/+0.343 8-х/+ 0.0294-х/; (18)

УКе= 1.873+ 0.0079-х/-0.1548-х/ + 0.1447-х / + 1.548-х/; (19)

Зависимости (16-19) оценивались с помощью критерия Фишера, ^ 0.05; 9; 3= 5.787; Ргп = 8.547 >F О05;9,3, РСи = 7.301>^О05;9,з; /7и=18.854>/<0 05,9,з;

1.547 > F оо5; 9; з т.е. гипотеза об адекватности уравнений регрессии принимается. Расчет критерия Дарбина-Уотсона показывает:

¿(«.-«мУ

[ = 2.114; £/а,= 2.217; =2.129; с/&= 2.002. (20)

1*1

Поскольку с1> 2, следовательно, автокорреляции нет.

На четвертом этапе устанавливаются внутренняя и внешняя территориальная граница производственной подсистемы. При определении внутренней границы в выражения (16-19) подставляются минимальные значения концентраций загрязняющих веществ (х/т/„ - х4шп) и получаются значения расстояний до санитарно-защитной зоны для соответствующих

элементов. Из полученных значений принимается максимальное, которое определяет нормативное значение для внутренней границы производственной подсистемы. Для определения внешней границы в выражения (16-19) подставляются максимальные значения концентраций загрязняющих веществ (х1ПШХ - х4ти). Из полученных значений У для каждого из элементов, также принимается максимальное, которое будет определять нормативное значение для внешней границы производственной подсистемы. Нормативные значения уточняются отдельно для различных направлений ветра в зависимости от среднегодовой розы ветров района по формуле:

1=1о-Р/Ро, (21)

где Ь - уточненный размер СЗЗ в направлении противоположном розе ветров, м; Ь0 - нормативный размер СЗЗ, полученный на основании расчетов, м; Р - среднегодовая повторяемость направления ветра, %; Р0 — повторяемость направлений ветров при круговой розе ветров (при восьмирумбовой розе ветров Р0 = 100/8 = 12.5%).

Алгоритм реализации метода определения территориальной границы ППС приведен на рисунке 4.

Рисунок 4 - Алгоритм определения территориальной границы производственной подсистемы ППС.

Полученные с учетом розы ветров внутренняя и внешняя границы производственной подсистемы определяют границы с фоновым значением

13

концентрации ЗВ соответственно при максимальных и минимальных выбросах горно-перерабатывающего производства

На территории, расположенной между внутренней и внешней территориальными границами производственной подсистемы, необходимо проводить рекультивацию используемых земель. За установленной территориальной границей возможно безопасное размещение природной и социальной подсистем при соблюдении ограничений по выбросам ЗВ.

Метод целесообразно использовать при проектировании или модернизации предприятий горно-перерабатывающего комплекса для определения территориальной границы производственной подсистемы ППС.

В третьей главе на основе предварительного анализа основных факторов технологического процесса сформирована статистическая база данных, позволяющая определить регрессионные зависимости факторов, влияющих на природную подсистему ППС горно-перерабатывающего комплекса, которые сгруппированы в технические, технологические и техногенные группы.

По результатам статистического анализа основных характеристик факторов была выявлена неоднородность представления данных в виде качественных и количественных показателей. Для формализации исходных данных и представления статистической информации в едином унифицированном формате была проведена оцифровка качественных факторов. Для исследования влияния технических, технологических и техногенных факторов на выбросы ЗВ был выбран метод факторного анализа данных. По результатам факторного анализа в трех группах факторов выявлено 9 значимых показателей, выделенных в таблице 1.

Таблица 1 - Факторы, влияющие на выбросы ЗВ, при ведении горных работ и их факторная нагрузка.__

№ Группа факторов Фактор Факторная нагрузка

1 Технические Годовая производительность рудника (рД т 0.94

2 Объем породы транспортируемый на отвал(/?Д м* 0.92

3 Продвижение фронта горных работ, м-1 0.12

4 Потребность земель под внешние отвалы (рД мi 0.69

5 Объем снимаемого почвенного слоя (р:). м ' 0.87

6 Объем снимаемых плодородных почв, м' 0.34

7 Глубина проведения горных работ, м 0.52

8 Технологические Объем бетонных изделий в год, м' 0.58

9 Количество извлекаемых компонентов (яД тыс. т. 0.92

10 Расход вяжущих материалов, (рД кг/ м3 0.89

и Расход заполнителя в составе смеси, т/ м"1 0.51

Расход воды, л 0.52

13 Расход, реагентов, кг 0.42

14 Техногенные Предельно допустимые выбросы в атмосферу (рт), мг/м' 0.90

15 Предельно допустимые сбросы в гидросферу (рн), мг/м3 0.89

16 Ориентировочно - допустимые концентрации (р9), мг/м-* 0.79

17 Масса твердых частиц в отвалах, кг 0.47

18 Ориен-шровочно-безопасный уровень воздействия, мг/мл 0.56

Значимыми показателями выбрали те, факторная нагрузка которых оказалась выше порогового значения - 0.58.

В результате проведенных исследований было выявлено, что внутри каждой группы существует регрессионная взаимосвязь между ее элементами. Определить ее структуру позволили значения факторных нагрузок элементов факторной группы. С использованием метода пошагового регрессионного анализа определены мультипликативные модели нелинейного вида, приведенные в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты оценки математических моделей влияния технических, технологических и техногенных факторов на выбросы загрязняющих веществ от сформированных отвалов.

Вид априорной математической модели Регрессионная модель Корре ляцио иные отнош ення Коэффи циент корреля цин Проверка критерием Стъюдента Проверка критерием Фишера С) ско

Парам етры 1

X, -},(р: .pj.ps.р!) X - -1454,7-о.ор+о,Ор+о.о1р+о.о5р4 - 0.6279 Р: -1.03 5.64 10 5

Р! -1.10

Р: 1 6

Р1 0.29

х, =Ыр!.р1.рьр!) X, - -507.723-0.0р+0.0р+0.003 р042р^ - 0,785 Р< -0 888 11.09 2.71

р. 092

Р! 2.04

Р< -0.944

Х1*}11Р'.Р! Pl.Pt') X, - -124.2424.0р+0.0 р+0.001 р> --О.ООУр - 0,889 Р! 0 55 23.1 0.476

Р1 1 133

Р> 2 55

Р. -0.35

X, '{4ps.ps.pi.pi.pii X, --373,621 + 0,581 р¿0.006р +0.031 р_--0.028р-0.144 1/ра - 0,876 Р! 3,4 30,23 4,58

/>« -0,7258

Р- 4,2

Р, -2,485

Р> 1,534

X1 - -140,776+06199р+0,003р+0,008р -0,014р-0,089-1/р, - 0,8998 Р! 5,44 77,24 1,1841

Р< 2,84

Р' 4,685

Р1 -5,932

Р< -4,848

XI-и'р? р1.р'.рг.р*') Х> - - 59,4939+0,0493 р+0.0014 р^ -+0,0003р -0,0017р -0,0041-1/р, - 0,8890 Ps 3,193 24,939 4,86

Р> 1,888

Р1 0,702

Р1 -1,647

Р9 -0,485

х, -нр1'.рг.р1.р,'.р,') X,--6934.43 + 730.2S.logp * 0.89-Яр + +337.34 Ьгрг - 0.02 р+115.31'р, 0,9210 - Р1 2,65 26,67 0,4157

Р> -0,044

Р' 4,069

Рг -2,006

Р, 1,30

Х,= -2784.45 + 340.241огр+1.86^р + +137.34 Ь^р-0,01 р + 71.71/р» 0,9593 - Рз 3,83 52,86 0,983

Р. 3

Р1 3,123

Ря -4,454

Рг 3,80

х,~ыр!,рг.р1р1р>') X, = -634.43 +37.271од>+0.29-<р + +53.751<чр4,002 p-l.il- 1/р, 0,9085 - Р> 2,9485 22,86 0,4327

Й 1,914

Р? 0,254

Ря -1,323

Рв -0,133

Проведенные исследования позволили получить следующие модели, с минимальным значением среднеквадратичной ошибки (0,4157; 0,983 и 0,4327 соответственно):

X, =-6954.45+ 750.251<^р5-0.89,/р7 + 557.54к^р7 - 0.02р8 +111.5/р», • Х2 =- 2784.45+340.24р5 -1.86,/р7+157.34^ р, -0.01р8 +71.7/р9, (22)

Х3 = -654.45+57.271овр!-0.29а/р7 + 55.75^р7 -0.002р,+1.11/р, , Для нахождения значений АО - Х3, необходимо учитывать ограничения, накладываемые на техногенные и технологические факторы. На все эти факторы накладываются ограничения в виде области допустимого интервала значений переменных:

1540 <р5< 1620; 12500 < р6 < 15300; 9750 < р7< 12850;

15450 < р8 < 17700; 17 < р9 < 120, (23)

Проведенные исследования для Жезказганской ППС подтвердили эффективность применения зависимостей (22) для прогнозирования выброса ЗВ с отвалов горно-перерабатывающих производств с учетом значимых техногенно - технологических факторов. Прогнозные и фактические результаты, полученные в 2010 г, практически повторили друг друга. Ошибка прогноза составила 3.2%.

Таким образом, на основе моделей (22), использование данного подхода с применением технологии кучного выщелачивания (КВ) позволяет снизить вредные выбросы с отвалов ППС горно-перерабатывающего комплекса, как показано на рисунке 5.

- теоретическая (прогнозная) для Восточного рудника

- ТХОдляВосточногорудаика

" Технология КВ для Западюго рудника

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Рисунок 5 - Зависимости суммарных выбросов загрязняющих веществ (Xi - Х3) при применении технологий ТХО и кучного выщелачивания переработки и содержания отвалов.

Далее исследовано влияние вредных веществ на социальный комплекс горно-перерабатывающего комплекса (значения Y, - Ys), с применением математического планирования эксперимента в соответствии с матрицей планирования показанной в таблице 3.

Диапазоны значений, принимаемые независимыми переменными, варьировались:

а) в размерном масштабе: 1) 47.142< А < 94.285; 2) 11.5 < В < 23.0; 3) 131.5< С < 394.5; 4) 3223Л< D < 8059.43; 5) 2750.0 <Е< 6875.0; 6) 0.011935.5 <F< 1935.5; 7) 0.4 < G < 0.65.

б) в безразмерном масштабе: _ A-10.ll___В-17.25___

' 23.575 967.755, 967.745 '

5.75 -0.525

С-263.0 131.5 '

£>-5641.58 2417.85 '

£-4812.5, 2062.5 '

0.125

№ годы Входные факторы Функции отклика

А В С И Е Р в Р Ь М N

*2 X} х4 Хь Хб х-1 У, Уг У3 У4 У,

I 1999 + + - + - - + - 89.7 8.32 8.63 7.32 2.02

2 2000 + - - + + + • - 109.87 4.77 8.38 7.76 1.56

3 2001 + + + + + + + + 111.91 4.34 8.41 7.13 1.85

4 2002 + - + + - - - + 109.57 6.82 7.33 8.55 1.3

5 2003 + + - - + - - + 108.31 3.92 8.51 8.04 1.60

6 2004 + - - - - + + + 113.84 4.15 8.57 8.78 1.36

7 2005 + + + - - + - - 111.75 4.55 8.18 7.76 1.72

8 2006 + - + - + - + - 113.5 3.98 8.32 8.80 1.56

9 2007 + + - + + - + + 112,4 4.15 8.12 8.02 1.68

10 2008 + - - + - + - + 119.87 3.77 8.28 5.76 1.57

11 2009 + + + + + + - + 101.91 5.34 8.31 9.13 1.75

Обработка данных методом наименьших квадратов позволила получить линейные уравнения регрессии для У1 - У5 с независимыми переменными в безразмерном масштабе:

У, =108.55 - 25.64 х, -2.74 х2 + 1.90 х, +4.195х„ + 2.27х5-3.12х6 +3.33х7;

(р = 15,423, ^„.,„.3= 5,719)

У2 =5.11 + 0.34 х, + 0.087х2 -0.7116х3 -0.851х4 + 0.883х5 +0.341х6 + 0.198х7;

(Р=17,527, Р№10 , = 5,719)

У, =8.293 - 1.146х, +0.12х2 +0.078х, +0147х4 +0.142х5 +0.147х6-0.90х,; (24)

> = 13,213, ^,= 5,719)

У4 =8.027 - 0.121х, -0.245хг -0.0863х, +0.11 х4 -0.0438х5 -0.121х6 +0.179х,;

(Р=12,417, Р0М10 5 = 5,719)

У, =1.628- 0.351х,+0.098х2+0.067х,+0.0098х4+0.129х5 +0.007х6 -0.0218х, 29,658, Р005.10 )= 5,719).

При планировании и проведении экспериментов проверялась их воспроизводимость, оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии и адекватность полученных зависимостей.

Проверка на воспроизводимость эксперимента произвелась по дисперсиям функции отклика, определенным для каждой строки матрицы планирования. Для проверки однородности дисперсий применяли критерий Кохрена. Для данных исследований вычислены дисперсии в строках и

суммарно. Для проверки однородности дисперсий при уровне значимости а = 0.05, вычислена статистика С„ и сопоставлена критическим значениями С ;.а, р,р, при р = К - 1=10, р = ш-1=2 (табличное значение б /-о, 01: ю. 1= 0.7218). Тогда 0.3765 < б 1.0,05. ю, г~ 0.7218, т.е. гипотеза о точности измерений не отвергается. Проверка на адекватность представляет собой оценку ошибки аппроксимации и производилась с помощью критерия Фишера при заданном коэффициенте значимости а = 0,05.

Е 005; ю; з = 5.719; F = 15.423 > ^ 0.05,ш;з, т.е. гипотеза об адекватности уравнений регрессии (24) принимается.

Из уравнений следует, что независимые переменные по степени влияния на зависимые параметры с учетом принятых граничных условий можно ранжировать (по абсолютной величине коэффициентов регрессии) следующим образом, как показано в таблице 4.

Таблица 4 - Ранжирование, по абсолютной величине коэффициентов регрессии, степени влияния на зависимые параметры.

у, х,(А) > х3(С) > х7(0) > х,т> х2(В) > Х;(Е) > х4(й)

Г2 х6(Г) > хт > х3(С) > х7(0)>х,(А) > х2(В) > х5(Е)

Уз х,(А )> х7(0) > х6(Г) > х4ф)> х3 (С) > х2(В) > х5(Е)

У, х2(В)>х7(0) > х,(А) > х,т> х4ф) > х3(С) > х5(Е)

У, х,(А) > х(т > х2(В) > х7(0> х3(С) > х/О) > х5(Е)

Из этого видно, что на социально-технологическую подсистему большее влияние оказывают выбросы в атмосферу, сбросы в водную среду и радиоактивные отходы, а наименьшее бытовые отходы.

В работе также исследовано влияние техногенных и технологических факторов на общую заболеваемость населения (У6).

Привели выборку из генеральной совокупности по производственной деятельности горно-перерабатывающего комплекса ППС. Исследовали N=53 объекта по шести параметрам выбросов и сбросов загрязняющих веществ (.Х1 - Х6). На основе полученных экспериментальных данных построили классическую линейную модель множественной регрессии, оценили значимость полученного уравнения регрессии и его коэффициентов. Для значимых параметров рассчитали доверительный интервал. Проанализировали матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности, присутствие которой устранили методом пошагового отбора переменных. Отобрали наиболее информативные переменные и с помощью них разработали модель регрессии, оценили ее значимость. Проверили зависимости на наличие автокорреляции (с помощью критерия Дарбина-Уотсона) и устранили ее с использованием обобщенного метода наименьших квадратов:

У6 = -14.9+14.4 ДГ/+4.0 х2+0.906х3 +0.174^+0.237^ . (25)

Для уравнения (25) Fo.o5; ю;з = 5.719; F = 15.423 > ^о.о5;ю.з. т.е. гипотеза об адекватности уравнений регрессии принимается.

С учетом полученного уравнения (25), зависимости влияния техногенных факторов на социально-технологическую подсистему примут вид:

У, =108.55-2.27х, -2.74х2 +1.90х3 +4.195х„ +25.64х5-3.12х6 +3.33х7 Г2 =5.11 + 0.34х, + 0.087х2 -0.7116х3 -0.851х„ + 0.198х5 + 0.341х6 +0.883х, Уу =8.293-0.147 х, + 0.12х2 +0.078х, +1.146х, + 0.142х5 +0.147х6 +0.90х7 У4 =8.027-0.121х, - 0.043 8х2-0.0863х, + 0.11х„ -0.245х5 -0.121х4 +0.179х, У5 =1.628-0.3511х, + 0.098х2 +0.067х, +0.0098х4 +0.129х5 + 0.0071х6-0.0218х, У6 =-14.9+14.4 х, +4.0х2 +0.906х, +0.174х< +0.237х.

Проведено исследование на наличие автокорреляции с помощью статистики Дарбина - Уотсона. Расчет критерия Дарбина-Уотсона показывает:

= ;-= 2.215; с12= 2.114; ¿5=2.015; сЬ = 2.11;<Ь= 2.084, ^ 2.191.

¿•I

Поскольку с/ > 2, следовательно, автокорреляции нет, поэтому полученные модели можно использовать в качестве прогнозных.

После проведения анализа выделены аномальные значения, произведено разделение неоднородных выборочных совокупностей, дана оценка степени влияния технологических, экономико- социальных и техногенных факторов на природно-промышленной системы.

С помощью разработанных зависимостей (26), возможно, проводить прогноз значений УГУ6. Выявленные математические модели позволяют обоснованно планировать и принимать решения при разработке мероприятий по снижению воздействия технологических и техногенных факторов на ППС.

В четвертой главе произведена оценка эффективности функционирования природно-промышленной системы горно-перерабатывающего комплекса на примере Жезказганской ППС.

Оценка эффективности функционирования проведена по показателям (13), (14). Для реализации выбора технологии добычи и переработки полезного компонента в работе предложен алгоритм оценки эффективности такого выбора. Алгоритм основан на использовании предложенных показателей Кт, Кж<щ, Кш, Киит. Результаты обследования эффективности функционирования Жезказганской ППС приведены в таблице 5. В 2009г. определены следующие показатели: коэффициент эффективности осваиваемых технологий добычи и переработки полезного компонента (к,) равен 0.607; коэффициент уровня использования трудовых ресурсов ППС (к2) равен 0.612; коэффициент уровня материального обеспечения населения ППС(^) равен 0.604; коэффициент уровня занятости трудоспособного населения ППС (к4) равен 0.613; коэффициент уровня заболеваемости

населения ППС от загрязнения окружающей среды (к5) равен 0.601; коэффициент уровня прироста населения ППС (к6) равен 0.604; коэффициент уровня загрязнения атмосферы, гидросферы и литосферы (к7) равен 0.602; коэффициент уровня использования земельных ресурсов (А«) равен 0.609; коэффициент комплексности использования минеральных ресурсов при добыче и переработке в ППС (к9) равен 0.588.

В качестве организационно-технологических решений были рекомендованы следующие мероприятия:

- контроль показателей технологической, экономико-социальной и техногенной эффективности функционирования ППС и значения интегрального коэффициента устойчивого развития;

- нормирование параметров качества окружающей среды, объемы добычи и переработки полезного компонента эффективными и безопасными технологиями, внедрение технологий шахтного подземного выщелачивания;

- технологические методы повышения интенсивности процессов добычи, переработки и утилизации отходов с нейтрализацией опасных ингредиентов до их выхода на дневную поверхность, производить переработку отвалов технологией кучного выщелачивания;

- определение обоснованной внутренней и внешней территориальной границы производственной подсистемы ППС. При превышении концентраций ЗВ (ПДС и ПДВ) между внутренней и внешней границами территории производственной подсистемы необходимо своевременно производить рекультивацию земель.

- рациональное использование природно-ресурсного потенциала и повышение уровня материального обеспечения населения за счет повышения уровня жизни населения, доходов населения, прожиточного минимума, на территории ППС.

Таблица 5 - Определение динамики интегрального коэффициента

устойчивого развития ППС за период 2009 - 2015г.г.

Наименование показателя Обозна чения 2009 (факт) Планируемые показатели

2010 12012 | 2015

Шахтное подземное и кучное выщелачивание

Технологический показатель Ктех 0.659 0.760 0.767 0.774

Экономико-социальный показатель Кэ-соц 0.629 0.655 0.686 0.698

Техногенный показатель Ктг 0.787 0.797 0.806 0.824

Интегральный коэффициент устойчивого развития Кинт 0.684 0.718 0.738 0.748

Шахтная плавка и технология, основанная на хпоридовозгоночном обжиге в кипящем слое, с последующей гидрометаллургической переработкой

Технологический показатель Ктех 0.609 0,605 0.601 0.597

Наименование показателя Обозна чения 2009 (факт) Планируемые показатели

2010 2012 2015

Экономико-социальный показатель Кзк-соц 0.602 0,585 0,579 0.564

Техногенный показатель Ктг 0.617 0.616 0,614 0.612

Интегральный коэффициент устойчивого развития Кинт 0.609 0.602 0.594 0.586

Реализация предложенных мероприятий позволит получить следующие результаты: снижение сбросов (выбросов) вредных веществ составит 14.25 тыс. т /год; сокращение образуемой массы отходов - 904.6 т/год; уровень использования земельных ресурсов повысится с 0.920 до 0.994. Уровень комплексности использования минеральных ресурсов территории возрастёт с 0.607 до 0.836. Общая заболеваемость и смертность ППС снизится на 12 %.

В результате реализации предлагаемых решений значение интегрального коэффициента уже в 2012 г. увеличится с 0.609 (2009 г.) до 0.738, что можно считать, как переход ППС к более устойчивому развитию.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. При проведении экспериментальных исследований выявлены взаимосвязи технологических и техногенных факторов. На основе установленных взаимосвязей разработаны технологические, экономико-социальные и техногенные показатели, обеспечивающие выбор эффективной технологии добычи и переработки полезного компонента, а также разработан критерий эффективности принимаемых организационно-технологических решений — интегральный коэффициент устойчивого развития ППС горно-перерабатывающего комплекса.

2. Разработан алгоритм принятия организационно-технологических решений для повышения эффективности функционирования ППС горно-перерабатывающего комплекса.

3. Разработан метод и алгоритм определения территориальной границы производственной подсистемы ППС, основанный на оценке степени загрязнения территории ППС, который, в отличие от существующих, на основе разработанных нелинейных уравнений, позволяет точно определять расстояния от источника загрязнения до границы санитарно-защитной зоны в зависимости от концентрации загрязняющих веществ.

4. Выявлены регрессионно-корреляционные зависимости влияния технических, технологических и техногенных факторов на ППС, которые позволяют принимать организационно-технологические решения при выборе эффективных технологий горно-перерабатывающего комплекса и разрабатывать мероприятия по предотвращению опасных процессов.

5. Определены зависимости выбросов загрязняющих веществ от технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего

комплекса, позволяющие оценивать и прогнозировать уровень загрязнения территории ППС от сформированных отвалов.

6. Для реализации выбора технологий добычи и переработки полезного компонента разработан алгоритм оценки эффективности такого выбора.

7. Произведена оценка технологий добычи и переработки полезных ископаемых Жезказганской ППС и рекомендован к внедрению вариант подземного шахтного и кучного выщелачивания руд.

8. Использование разработанных в диссертационной работе метода, критериев и алгоритмов для принятия управленческих решений организационно-технологического характера, позволит увеличить (на примере Жезказганской ППС) интегральный коэффициент устойчивого развития ППС с 0.609 (2009 г.) до 0.748 (2015 г.). Что можно утверждать, как переход ППС к более эффективному функционированию.

9. Суммарный ожидаемый экономический эффект от внедрения результатов диссертации в корпорации «Казахмыс», учреждениях управления по недропользованию РСО-Алания и учреждениях управления природных ресурсов и экологии Республики Южная Осетия составил 8667 тыс. рублей в год.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Оценка эффективности использования технологий горнодобывающего производства // Вестник Тюменского государственного университета №4, Тюмень, 2011г.,стр. 29-33.

2. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Разработка метода решения задач системного анализа в природно-промышленной системе. «Перспективы науки» № 4(06) Тамбов, 20 Юг., стр. 83-86.

3. Босиков И.И., Хубаева Г.П. Математические модели и методы, используемые при решении экологических проблем // Вестник Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности (МАНЭБ), том 15, №2, г. Санкт-Петербург, 2010 г., стр.158-160.

4. Босиков И.И., Хубаева Г.П. Принципы априорной оценки техногенного ущерба // Вестник Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности (МАНЭБ), том 15, №4, г. Санкт-Петербург, 2010 г., стр.191-193.

5. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Оценка устойчивого развития ППС горно-перерабатывающих производств. // Вестник Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности (МАНЭБ), том 15, №4, г. Санкт-Петербург, 2010 г., стр.23-26.

6. Босиков И.И. Методы математического моделирования экосистем. // Вестник Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности (МАНЭБ), том15, №2, Санкт-Петербург, 2010 г, с.156-157.

7. Босиков И.И., Соколов A.A. Повышение эффективности работы автоматизированной информационной системы мониторинга. // Бюллетень Московского общества испытателей природы том 114 выпуск 3, приложение I, часть 3, г. Москва, 2009 г., стр. 29-30,

Материалы международных конференций:

8. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Разработка математической модели для выбора эффективной технологии горно-перерабатывающего производства. XI Международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии», Воронеж, 2011 г., стр. 147-149.

9. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Методика оценки степени загрязнения территории горно-перерабатывающих производств. VII Международная научно-практическая конференция «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений», Владикавказ, 2010 г. [Электронный ресурс] Владикавказ, 2010 -1 электрон, опт. диск (CD-R).

10. Келоев Т.А., Батиков И.И. Системный анализ и математическое моделирование в задача?; природопользования при реализации концепции устойчивого развития горных территорий. VII Международная научно-практическая конференция «Устойчивое развитие горных территорий н условиях глобальных изменений», [Электронный ресурс] Владикавказ, 2010,1 электрон, опт. диск (CD-R).

11. Аликов А.10., Босиков И. И. Применения эколого-математических моделей при оценке закономерностей функционирования природно-промышленной системы горно-перерабатывающего производства. Меа«дународн:ая научно-практическая конференция «Экология. Рис.:. Безопасность» ГОУ ВПО «Курганский государственный университет», раздел «Экологизация производства», Курган, 2010 г., стр.112-113.

12. Босиков И.И. Оцгнка эффективности принимаемых организационно-технологических решений, при выборе технологий горно-перерабатывающего комплекса природио-промышленкой системы. XIX Международная научно-практическая конференция «Экология и жизнь», раздел «Системный анализ и информационные технологии», Пенза, 2010 г., стр. 139-141.

13. Босиков И.И. Оценка техногенного ущерба природно-промышленной системы горно-перерабатывающих производств, с помощью математических моделей. XIX Международная научно-практическая конференция «Экология и жизнь», раздел «Системный анализ и информационные технологии», Пенза, 2010 г., стр. 136-139.

14. Босиков И.И., Басиев К.Д. Применение современных программных средств для составления прогноза эрозии почв. Международная научнее практическая конференция «Развитие производственной и экологической безопасности в XXI веке. Проблемы и решения» // Вестник Международной академии гаук экологии и безопасности жизнедеятельности (МАНЭБ), том 14, №5, г. Санкт-Петербург, 2009 г., стр. 414-418.

Подписано в печать 18.05.2011. Формат 60x84 Б умага офсетная. Гарнитура «Тайме». Печать на ризотрафе. Усл. п.л. 1. Тираж 100 эк;:. Заказ № 126. Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет). Издательство «Терек». Ошгчатано в отделе оперативной полиграфии СКГМИ (ГТУ). 3152021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44.

ВВЕДЕНИЕ.

I АНАЛИЗ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ГОРНО-ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКС.

1.1 Особенности функционирования природно-промышленной системы горно-перерабатывающего комплекса.

1.2 Опасные процессы, возникающие в природно-промышленной системе горно-перерабатывающего комплекса.

1.3 Анализ технологий добычи и переработки горно, перерабатывающего комплекса.

1.4 Анализ показателей и методов выбора эффективных и безопасных* технологий горно-перерабатывающего комплекса.

1.5 Опыт регулирования опасных воздействий техногенно

- производственного характера. 30

1.6 Данные экспериментальных исследований технологических и $ техногенных факторов природно-промышленной системы горноперерабатывающего комплекса.

Выводы и постановка задач исследования.

II РАЗРАБОТКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННОЙ СИСТЕМЫ И МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ГРАНИЦЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ

5 ПОДСИСТЕМЫ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННОЙ* СИСТЕМЫ

ГОРНО-ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА. й 2.1 Разработка показателей для эффективного функционирования

I ППС.

I 2.2 Разработка метода определения территориальной границы производственной подсистемы ППС горно-перерабатывающего

5 комплекса.

Выводы.

Ш ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМНЫХ СВЯЗЕЙ И ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ГОРНО-ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА.

3.1 Определение зависимостей выбросов загрязняющих веществ от технических, технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса.

3.2 Оценка влияния антропогенных факторов на социально-технологическую подсистему ППС горно-перерабатывающего комплекса.

3.3 Определение корреляционно - регрессионной зависимости влияния техногенных факторов производственной подсистемы на социальную подсистему ППС.

Выводы:.

IV ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ГОРНО-ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА.

4.1 Технико-экономическая эффективность выбора технологий добычи и переработки полезного компонента.

4.2 Разработка алгоритма оценки эффективности выбора технологий добычи и переработки полезного компонента.

4.3 Оценка состояния производственной подсистемы ППС с использованием технологий шахтного подземного выщелачивания и кучного выщелачивания.

4.4 Определение территориальной границы производственной подсистемы ППС горно-перерабатывающего комплекса.

Выводы.

Актуальность работы: В настоящее время на основе исследования системных связей, закономерностей функционирования и развития природно-промышленной системы (ППС) горно-перерабатывающего комплекса уже разработаны технологии добычи, позволяющие получить определенные результаты в горно-перерабатывающем производстве. Решение о внедрении новых технологий должно приниматься на основе их детальной оценки по совокупности технологических, экономических, техногенных и других факторов, имеющих значение для промышленности региона, его населения и природного комплекса.

Производственную систему целесообразно рассматривать в рамках ППС. Это аргументировано следующими доводами: в производственной системе содержатся носители всех типов предпосылок к происшествиям - ошибки, отказы и неблагоприятные воздействия на них извне (рабочая и внешняя среда); функционирование производственной системы есть эксплуатация людьми техники в определенной среде (без участия человека и не использующие технику процессы - частный случай); производственная система включает в себя источник опасности и потенциальную жертву - человека.

При рассмотрении ППС горно-перерабатывающего комплекса возникают многочисленные задачи, требующие оценки количественных и качественных закономерностей процессов функционирования системы. Ограниченность возможностей экспериментального исследования ППС делает актуальной разработку методов и моделей, которые позволили бы в соответствующей форме представить процессы функционирования системы, описание протекания этих процессов с помощью математических зависимостей, оценку характеристик исследуемых объектов.

Вопросы системного анализа и моделирования опасных процессов в техносфере рассмотрены в трудах отечественных и зарубежных ученых: БЛ.Советова, С.А.Яковлева, А.С.Рыкова, П.Г.Белова, Н.Н.Моисеева, A.C. Гринина, Д.Н.Хомякова, В.Н. Спицнаделя, Н.Ш. Кремера, В.Г.Садонина, Т. Л.

Саати и других ученых [9, 30, 49, 54, 64, 67, 68, 72, 74, 83, 98, 106].

Исследования закономерностей функционирования ППС приобретают большую актуальность в связи с постановкой задачи модернизации производства и экономики России в целом. В связи со значительным объемом слабоструктурированных данных усложняется регламентациями эффективного функционирования производственных процессов, социального и природного комплексов, при которых обеспечивалось бы устойчивое развитие ППС. Поэтому, научно-прикладные задачи, решение которых позволяет формализовать скрытые структурные закономерности функционирования ППС и принимать управленческие решения организационно-технологического характера для повышения эффективности его функционирования, являются весьма актуальными.

Цель работы: исследование взаимосвязи параметров ППС горно-перерабатывающего комплекса и разработка методов, критериев и алгоритмов для принятия организационно-технологических решений обеспечивающих повышение эффективности функционирования ППС.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- экспериментальные исследования технических, технологических и техногенных факторов ППС горно-перерабатывающего комплекса;

- разработка критерия эффективности принимаемых организационно-технологических решений;

- разработка метода и алгоритма определения территориальной границы производственной подсистемы ППС;

- определение зависимостей величины выбросов загрязняющих веществ от технических, технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса;

- разработка зависимости влияния техногенных факторов на социально-технологическую подсистему ППС;

- разработка алгоритма принятия решений для повышения эффективности функционирования ЛИС горно-перерабатывающего комплекса.

Методы исследования включают в себя математическое моделирование, лабораторные и промышленные экспериментальные исследования, многофакторный и регрессионно - корреляционный анализ.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Выявлены регрессионно-корреляционные зависимости влияния технических, технологических и техногенных факторов на природно-промышленную систему, которые позволяют принимать ■ организационно-технологические решения для выбора эффективных технологий горно-перерабатывающего комплекса и разрабатывать мероприятия1 по предотвращению опасных процессов.

2. Разработан критерий эффективности принимаемых организационно-технологических решений - интегральный коэффициент устойчивого развития ППС горно-перерабатывающего комплекса, учитывающий технологические, экономико-социальные и техногенные показатели и позволяющий производить оценку принимаемых решений при проектировании или модернизации горно-перерабатывающего комплекса.

3. Разработан метод определения территориальной границы производственной подсистемы ППС, основанный на оценке степени загрязнения территории ППС с использованием полученных зависимостей расстояния, от источника загрязнения до санитарно-защитной зоны,, от концентрации загрязняющих веществ.

4. Определены зависимости величины выбросов загрязняющих веществ от технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса, позволяющие оценивать и прогнозировать уровень загрязнения территории ППС от сформированных отвалов:

Объект исследований - Природно-промышленная система горно-перерабатывающего комплекса.

Предмет исследований - Взаимосвязи параметров ППС, методы и алгоритмы обеспечения эффективности ее функционирования.

Практическая значимость работы заключается в применении разработанных критериев и алгоритмов принятия организационно-технологических решений для повышения эффективности функционирования ППС, а также метода определения границы производственной подсистемы ППС, позволяющего снизить влияние производственных факторов на социально-технологическую подсистему ППС горно-перерабатывающего комплекса. Полученные зависимости выбросов загрязняющих веществ от технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса позволяют проводить оценку и прогнозирование уровня загрязнения территории ППС от сформированных отвалов.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и. результатов исследования основываются в использовании в качестве теоретической и методологической базы трудов ведущих ученых, в области системного анализа техносферы, подтверждаются соответствием результатов теоретических исследований и практических данных, а также внедрением в производство.

Реализация и внедрение результатов. Результаты диссертационной работы внедрены в Жезказганском горно-металлургическом комбинате (корпорация «Казахмыс»); учреждениях управления по недропользованию РСО-Алания, учреждениях управления природных ресурсов и экологии Республики Южная Осетия. Отдельные положения диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедре «Технологии разработки месторождений полезных ископаемых» СКГМИ (ГТУ).

Апробация работы: Основные положения диссертации доложены и одобрены на Жезказганском горно-металлургическом комбинате (2009), на научно-техническом совете Центра геофизических исследований Владикавказского научного центра РАН и Правительства Республики Северная Осетия-Алания (2009);- на Международной научно-практической конференции

Развитие производственной и экологической безопасности в XXI веке. Проблемы и решения», Санкт-Петербург, 2009; на Международной научно-практической конференции «Экология. Риск. Безопасность», ГОУ ВПО «Курганский государственный университет», Курган, 2010; на VII Международной научно-практической конференции «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений», Владикавказ, 2010; на XIX Международной научно-практической конференции «Экология и жизнь», раздел «Системный анализ и информационные технологии», Пенза, 2010; на XI Международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии», Воронеж, 2011 г.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 14 научных трудах, из них 7 статей в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, приложений и списка использованной литературы. Содержание диссертации изложено на 131 листах машинописного текста и включает 34 иллюстрации, 36 таблиц. Список литературы содержит 111 наименований.

Выводы по главе:

1. Определена технико-экономическая эффективность выбора технологий добычи и переработки полезного компонента

2. Для реализации выбора технологий добычи и переработки полезного компонента разработан алгоритм оценки эффективности выбора технологий добычи и переработки полезного компонента.

3. Произведена оценка состояния производственной подсистемы ППС с использованием технологий шахтного подземного выщелачивания и кучного выщелачивания.

4. По разработанному методу и алгоритму определена территориальная граница производственной подсистемы природно-промышленной системы горно-перерабатывающего комплекса в зависимости от степени концентрации загрязняющих элементов.

5. Реализация предложенных мероприятий позволит улучшить качество окружающей среды: снижение сбросов (выбросов) вредных веществ составит 14.25 тыс. т /год; сокращение образуемой массы отходов — 904.6 т/год; уровень использования земельных ресурсов повысится с 0.920 до 0.994. Уровень комплексности использования минеральных ресурсов территории возрастёт с 0.607 до 0.836. Общая заболеваемость и смертность ППС снизится на 32%. В результате реализации предлагаемых решений значение интегрального коэффициента уже в 2012г. увеличится с 0.609 (2009г.) до 0.738, что можно считать, как переход ППС к более устойчивому развитию.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. При проведении экспериментальных исследований выявлены взаимосвязи технических, технологических и техногенных факторов. На основе установленных взаимосвязей разработаны технологические, экономико-социальные и техногенные показатели, обеспечивающие выбор эффективной технологии добычи и переработки полезного компонента, а также разработан критерий эффективности принимаемых организационно-технологических решений - интегральный коэффициент устойчивого развития ППС горно-перерабатывающего комплекса.

2. Разработан алгоритм принятия организационно-технологических решений для повышения эффективности функционирования ППС горно-перерабатывающего комплекса.

3. Разработан метод и алгоритм определения территориальной границы производственной подсистемы ППС, основанный на оценке степени загрязнения территории ППС, который, в отличие от существующих, на основе разработанных нелинейных уравнений, позволяет точно определять расстояния от источника загрязнения до границы санитарно-защитной зоны в зависимости от концентрации загрязняющих веществ.

4. Выявлены регрессионно-корреляционные зависимости влияния технических, технологических и техногенных факторов на ППС, которые позволяют принимать организационно-технологические решения при выборе эффективных технологий горно-перерабатывающего комплекса и разрабатывать мероприятия по предотвращению опасных процессов.

5. Определены зависимости выбросов загрязняющих веществ от технологических и техногенных факторов горно-перерабатывающего комплекса, позволяющие оценивать и прогнозировать уровень загрязнения территории ППС от сформированных отвалов.

6. Для реализации выбора технологий добычи и переработки полезного компонента разработан алгоритм оценки эффективности такого выбора.

7. Произведена оценка технологий добычи и переработки полезных ископаемых Жезказганской ППС и рекомендован к внедрению вариант подземного шахтного и кучного выщелачивания руд.

8. Использование разработанных в диссертационной работе метода, критериев и алгоритмов для принятия управленческих решений организационно-технологического характера, позволит увеличить (на примере Жезказганской ППС) интегральный коэффициент устойчивого развития ППС с 0.609 (2009 г.) до 0.748 (2015 г.). Что можно утверждать, как переход ППС к более эффективному функционированию.

9. Суммарный ожидаемый экономический эффект от внедрения результатов диссертации в корпорации «Казахмыс», учреждениях управления по недропользованию РСО-Алания и учреждениях управления природных ресурсов и экологии Республики Южная Осетия составил 8667 тыс. рублей в год.

1. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Разработка математической модели для выбора эффективной технологии горно-перерабатывающего производства. XI Международная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии», Воронеж, 2011 г., стр. 147-149

2. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Разработка метода решения задач системного анализа; в природно-промышленной системе. Журнал «Перспективы науки» №6, Тамбов, 2010 г., стр. 83-86.

3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Недра 2001.

4. Агошков М.И., Никаноров В.И., Панфилов Е.И. и др. Технико-экономическая оценка извлечения полезных ископаемых из недр. — М.: Недра 1986.

5. Аликов А.Ю., Босиков И.И. Оценка эффективности использования технологий горнодобывающего производства // Вестник Тюменского государственного университета №4, Тюмень, 2011г., стр. 29-33.

6. Арсенъев Б. П., Яковлев С. А. Интеграция распределенных баз данных. — СПб: Лань, 2000.

7. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере: Учебное пособие для-студентов ВУЗов.— М.: Издательский центр1. Академия», 2003. — 512с.

8. Белов П.Г. Методологические аспекты национальной безопасности России.- М; :ФЦНТПП «Безопасность», 1996, 426с.

9. Борн Г. Форматы данных. — Киев: торгово-издательское бюро ВНУ, 1998:

10. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. —М.: Наука, 1988.

11. Босиков И.И., Максимов Р.Н.и др. Разработка ГИС-технологий итехнических средств для решения экологических проблем // Бюллетень МОИП том 114, выпуск 3, Москва, 2009 г., стр. 88.

12. Босиков И.И., Басиев К.Д. Применение: современных программных средств для составления прогноза эрозии почв // Вестник МАНЭБ, том 14, №5, Санкт-Петербург, 2009 г., стр. 414 -418.

13. Босиков И.К, Урумов О.З. Эффективность природопользования при добыче; полиметаллических: руд. // 'Груды СКГМИ. (ГТУ) выпуск 16, Владикавказ; 2009г., стр. 220-2241

14. Босиков И.И. Оценка эффективности' использования? технологий! горнодобывающего производства // Вестник Тюменского государственного университета №4, Тюмень, 2011г.

15. Босиков И.И., Соколов А.А. Повышение эффективности' работы, автоматизированной информационной системы мониторинга.// Бюллетень МОИП том 114 выпуск 3, приложение 1, часть 3, Москва, 2009 г., стр. 29-30

16. Босиков И.И., Соколов А.А. Принципы построения автоматизированных систем приема и передачи экологической информации. //Бюллетень МОИП том Г14 выпуск 3, приложение 1, часть 3, Москва, 2009т., стр. 26-29.

17. Босиков И.И., Хубаева Г.П. Методы математического моделирования экосистем. Вестник МАНЭБ, том 15, №2, Санкт-Петербург, 2010 г., стр. 156157.

18. Босиков И.И., Хубаева Г.П. Математические модели и методы, используемые при решении экологических проблем. //Вестник МАНЭБ, том 15,2, Санкт-Петербург, 2010 г., стр.158-160.

19. Босиков И.И., Хубаева Г.П. Экологические исследования по комплексу переработки минерального сырья. // Труды молодых ученых СКГМИ (ГТУ) №1, Владикавказ, 2010г., стр.119-123

20. Босиков И. И., Басиев К.Д. Методы программирования и математической статистики при прогнозировании в биоэкологии. //Труды молодых ученых СКГМИ (ГТУ) №2, Владикавказ, 2010 г.

21. Босиков И.И. Концепция эколого-экономического управления состоянием окружающей среды горного региона. V Международная-конференция «Устойчивое развитие горных территорий: проблемы и перспективы интеграции науки и образования», Владикавказ, 2004 г.

22. Басиев К.Д., Босиков ИИ. Применение современных программных средств в области экологии. Международная научно-практическая конференция «Развитие производственной^ и экологической безопасности в XXI веке. Проблемы и решения», Санкт-Петербург, 2009 г.

23. Вагин B.C. Экология и безопасность Республики Северная'* Осетия' Алания. Тезис-доклад на II международной конференции. "Безопасность и экология горных территорий". — Владикавказ: РИА ГКИ PC О-А, РИО Минприроды РСО-А, 1995.

24. Воропанова Л.А., Булацев С.Б., Швыдко A.C. Особенности очистки водных бассейнов горных территорий. Тезис-доклад на II Международной конференции "Безопасность и экология горных территорий". — Владикавказ: РИА ГКП РСО-А, РИО Минприроды РСО-А, 1995.

25. Венников Г.В. Оценка структурных комплексов природно-промышленных систем. — М.: ЦНИИцветмет, 2001.

26. Введение в математическое моделирование. Под редакцией П.В.Трусова. М.: Интермет инжиниринг, 2000. 336.

27. Веников В. А., Веников Г. В. Теория подобия и моделирования. — М.: Высшая школа, 1984.

28. Гринин A.C., Орехов Н. А., Новиков В.Н. Математическоемоделирование в экологии. —М.: ЮНИТИ-ДАНА,2003. — 269с.

29. Громов Г.Р. Системы экологической безопасности. Сб. научных трудов МГУ. М., 2003.

30. Ермаков С. М., Мелос В. Б. Математический эксперимент с моделямисложных стохастических систем. — СПб: Изд. ГУ, 1993.

31. Имитационное моделирование производственных систем. / Под ред. А А.Вавилова. — М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1983.

32. Каплунов Д.Р. Барон Л.И. и др. Научные основы- технического перевооружения подземных рудников. — М:: Недра 1983 .80с.

33. Колосов A.B. Эколого-экономические принципы развития горного производства. М.: - Недра; 2000.

34. Крамер Г. Математические методы статистики. — М.: Мир, 1975

35. Каплунов Д.Р., Блюм Е.А., Болотов Б.В и др. Развитие подземной добычи при комплексном освоении месторождений; — М.: Наука, 2002'.

36. Кантор Е.А. Экономика горно-химической промышленности. — М: Недра, 1984.39; Каплунов Д.Р., Будъко Н.В. и др. Научные основы технического перевооружения подземных рудников. — М.: Наука, 2003.

37. Коваль В.Т., Коваль Б.В., Резервы эффективности природопользования и устойчивое развитие. Сб. научных трудов МГУ — М, 1997.

38. Колемаев В.А. Математическая экономика. — М., 2002

39. Коваль В.Т., Калинин Т.Ю., Алборов И.И: Новая методика расчета производственных резервов и эффективность природопользования на крупных промышленных предприятиях. Горный информационно-аналитический бюллетень, №4, 1998

40. Келоев Т.А., Босиков И.И Математическое моделирование в задачах природопользования. Научно-практическая конференция Владикавказ, 2010

41. Калашников В.В., Рачев С.Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания. — М.: Наука, 1988.

42. Калиниченко Л.А., Рывкин В.М. Машины баз данных и знаний — М.: Наука, 1990.

43. Каляное Г.Н. CASE структурный системный анализ. — М.: Лори, 1996.

44. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов ДА. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах, — М.: Наука, 1989.

45. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.:ЮНИТИДАНА, 2004. — 573с.

46. Клеймен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. — М: : Статистика, 1978.

47. Кривулин Н.К; Оптимизация сложных систем при имитационном моделировании // Вестник Ленингр. Ун-та. 1990. № 8. *

48. Математическая теория планирования эксперимента. /Под ред. С. М*. Ермакова —М.: Наука, 1983.

49. Марк Д.А., Мак-Гоуен К. SADT. —Методология структурного анализа и проектирования М.: Метатехнология, 1993.

50. Моисеев И.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

51. Мухин О. И. Компьютерная инструментальная среда. — Пермь: 1ЖГУ, 1991.

52. Назаров C.B. Операционные системы специализированных вычислительных комплексов: теория построения и системного проектирования. М.: Машиностроение, 1989.

53. Калашников В.В., Эффективность природопользования на крупных промышленных предприятиях. — М.: Мир, 2000. 340

54. Питерсон Д. Теория сетей Петри и моделирование систем. — М.: Мир,1984.

55. Полляк Ю. Г., Филимонов В. А. Статистическое моделирование средств связи. — М.: Радио и связь, 1988.

56. Применение микропроцессорных средств в системах передачи информации. Под ред. Б. Я. Советова. — М.: Высшая школа, 1987.

57. Кривулин Н. К. Моделирование в природопользовании — М.: Недра, 1997.

58. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. / Под ред. Д. Фохта. — М.: Финансы и статистика, 1990.

59. Романцев В. В., Яковлев С. А. Моделирование систем массового обслуживания. — СПб: Поликом, 1995.

60. Рыков А. С. Модели и методы системного, анализа: принятие решений и оптимизация: Учебное пособие для вузов. М.: «МИСИС», Издательский дом «Руда и металлы», 2005г. — 352с.

61. Системное обеспечение пакетов прикладных программ. / Под* ред. А. А.Самарского. — М.: Наука, 1990. ;'

62. Т. Саати. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: «Радио и связь», 1993.

63. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. — М.: Высшая школа, 1985.

64. Советов Б, Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (2-е изд.). — М.: Высшая школа, 1998.

65. Спиридонов A.A. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов.— М.: Машиностроение, 1989.

66. Советов Б. Я. Яковлев С. А. Моделирование систем: Практикум. — М.: Высшая школа, 1999.

67. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Построение сетей интегрального обслуживания.— Д.: Машиностроение, 1990.

68. Спицнаделъ В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. Учебное пособие. СПб: Издательский дом> «Бизнес пресса», 2002г.-: илл.31табл.28. Прил.4, 394стр.

69. Соколов A.A., Босиков И.И., и др. Результаты мониторинга загрязнений водоносных горизонтов . V международная научно-практическая конференция «УРБОЭКОСИСТЕМЫ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ» Ишим, 2010.

70. Садонин В.Г., Давгуля А.И. Экономико-математическое моделирование процесса подземного выщелачивания. М.: ЦНИИатоминформ, 1985.

71. Слепцов М.Н., Азимов Р.Ш., Мосинец В.Н. Подземная разработка месторождений цветных редких металлов. — М.: Недра, 1986.

72. Симкин В.А., Бебчук Б.Ц., Хохряков A.B. Оценка последствий техногенного воздействия горного производства на окружающую среду М.: Горный журнал, №3,1989.

73. Типовая методика определения экономической эффективности капитальных вложений. В"сб.: Методы и практика определения'эффективности капитальных вложений и новой техники. Выпуск № 33, Наука: 1982

74. Трубецкой К.А., Каплунов Д.Р., Чаплыгин H.H., Милетенко H.Bi Недра и обеспечения экологической безопасности их освоения. Тез. Докладов на международной конференции «Освоение недр и экологические проблемы. Взгляд на XXI век» М.ИПКОН РАА 2000. с.3-4.

75. Философские основы моделирования сложных систем управления / Андрющенко М. Н., Советов Б. Я., Яковлев С.А. и др. // Системный подход в технических науках (Методологические основы): Сб. научных трудов — Л.: Изд. АН СССР, 1989.

76. Технология системного моделирования / Под. ред. С. В. Емельянова. — М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1989.81 .Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. — М.: Прогресс, 1981.

77. Хакен Г. Синергетика. Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. — М.: Мир, 1985.

78. Хомяков ДМ., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М.:

79. Издательство МГУ, 1996, 108.

80. Цыгалов М.Н. Подземная разработка с высокой полнотой извлечения руд. -М.: Недра, 1985.

81. Чаплыгин Н.Н. Экономический механизм обеспечения экологической безопасности освоения недр //Горный вестник— 1995. №2-30-36.

82. Шестаков В.А. Научные основы выбора и экономической оценки Систем разработки рудных месторождений. — М.: Недра, 1978.

83. Шрайбер Т. Дж. Моделирование-на. GPSS. — М.: Машиностроение, 1980.

84. Шлеер С.К., Мейлор С. С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. — Киев: Диалектика, 1993.

85. Эколого информационные технологии: Учебное пособие/Под редакцией Гринина. — Калуга : ГУП «Облиздат», 1999.

86. Экономика горного производства. Под редакцией Л.В.Каменецкого. -М.: Недра, 1979.

87. Экология горного производства. Учебник для вузов. Мирзаев Б.А. Иванов В.М. В:М: Щербаков^ Проскуров A.M. — М.: Недра 1991.

88. Экономико-математическое моделирование стратегии устойчивого развития прир одно-промышленного комплекса. Статья Гусевой Н.Г. // Записки Горного института. 2007. - Т. 170, часть I. - С. 194-195.

89. Языковые средства.диалога человека и ЭВМ, т. 2. / Под ред. В. Н. Четверикова. — М.: Высшая школа, 1990.

90. Яковлев С. А. Эволюционные имитационные модели процессов и систем как методологическая основа интеллектуальных технологий обучения // Тезис-доклад, Международная конференция «Современные технологии обучения». — СПб, 1996.

91. Яковлев С. А. Комплексный компьютерный учебник «Имитационное моделирование систем» // Тезис-доклад, Международная конференция. «Современные технологии обучения». — СПб, 1995.

92. Яковлев С. А., Арсенъев Б. П., Ильин В. П. Интеграция распределенныхбаз данных на основе сетевых технологий СПб, изд. ГЭТУ, 1998.

93. Яковлев С. А., Шабуневич Е. В. Моделирующий обучающий комплекс «Имитационные эксперименты с моделями интегральных сетей» // Тез. докл. Межвуз. конф. «Проблемы профессиональной подготовки». Пушкин: 1996.

94. Проблемы окружающей среды (обзорная информация ВИНИТИ), под редакцией П.В.Фурсова, А.П.Левич, № 9, 2002.

95. Alexeyev V.L., Levich А.Р. A search for maximum species abundances in ecological communities under conditional diversity optimization // Bull, of Mathemat. Biology. 1997. V.59. №4. Pp.649 677.

96. Balzter H:, Braun P. W., Köhler W. Cellular automata models for vegetation dynamics // Ecological Modelling. 1998. 107. - Pp.113 - 125;

97. Bendoricchio G., Jorgensen S.E. Exergy as a goal function of ecosystems dynamic // Ecological modelling. 1997. 102. - Pp.5 - 15.

98. Bierman V.J. Mathematical model of the selective enhancement of blue-green algae by nutrient enrichment // Modeling biochemical processes in aquatic ecosystems. 1976.—Pp.1 — 37.

99. Birch L.O. The effect of species of animals wich share common resources on one another's distribution and abundance // Fortschr. Zool. 1979. 25. Pp.197 -221.

100. Boer P.J. Exclusion or coexistence and the taxonomic or ecological relationship between species // Neth. J. Zool. 1980. 30. Pp.278 - 306.

101. Saaty : T. L. Axiomatic foundation of the analytic hierarchy process/Management Science. 1986, July. Vol. 32, №7. - P. 841-855.

102. Saaty T. L., Vargas L. C. Inconsistency and rank preservation//!, of Mathematical Psychology. 1984, June. Vol. 28. № 2. - P. 205—241.

103. Saaty T. L. Absolute and relative; measurement with the AHP: the mostlivable cities in the U.S.//Socio-Economic Planning Sciences. 1986. - Vol. 20, No. 6.-P. 327-331.

104. Saaty T. L. Concepts, theory and techniques: rank generation, preservation and reversal in the analytic hierarchy process//Decision Sciences. — 1987. Vol. 18.1. P. 157-177.

105. Saaty T. L. Generalization of Perron's theorem to hierarchic composition. -Unpublished manuscript. University of Pittsburg, 1984.

106. Jorgensen S.E. A eutrophication model for a lake // J. Ecol. Model. 1976. 2.-Pp.147-165.