автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Моделированиме и обоснование решений при реструктуризации угольного комплекса Кузбасса

б оа

Ни прат.\ рукописи

- 8 «98

ПОВАРНИЦЫН Валерии Иванович

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОБОСНОВАНИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ УГОЛЬНОГО КОМПЛЕКСА КУЗБАССА

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук) 05.15.02 - Подземная разработка месторождении полезных ископаемых

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Кемерово 1998

Работа выполнена в корпорации «Сибиетвест»

Научный руководитель -

Официальные оппоненты -

Ведущее предприятие

доктор технических наук, профессор, действительный членАГН ЛоговА. Б. доктор технических паук, действительный член АГН Мазикин В. 11. кандидат технических наук Потапов В.П.

Государственная угольная инвестиционная корпорация «Кузбассинвестуголь»

Защита диссертации состоится 23 декабря 1998 г. в 12й" часов на заседании диссертационного совета Д 003.57.01 при Институте угля и углехимни Сибирского отделения Российской академии наук (650610, г. Кемерово, ул. Рукавишникова, 21).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института угля и углехимии СО РАН.

Диссертация разослана 22 ноября 1998 года.

Отзывы на диссертацию в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять по адресу диссертационного совета.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор

Б. В. Власенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Необходимое для подъема экономики страны повышение технического уровня угольной промышленности в условиях ресурсных ограничений затруднено без реструктуризации отрасли, включающей комплекс организационных и технико-экономических мер.

Прошедшие' этапы преобразований свидетельствуют о недостаточной определенности стратегии и тактики реструктуризации. Усугубляет ситуацию отсутствие должного обоснования и научного сопровождения, в частности, правил и критериев анализа состояния предприятий.

Необходимость корректировки и дальнейшего развития делает весьма актуальными научно-методические задачи оценивания изменяющихся производственных и экономических ситуаций в угольной отрасли, моделирования и обоснования решений, направленных на повышение эффективности реструктуризации.

Среди работ по обоснованию и выбору структурных преобразований чтрасли в 1995-1997 гг. следует выделить докторские диссертации (в хронологическом порядке) А.Б. Яновского, В.П. Мазикина, А.Е. Евтушенко и А.Г. Саламатина, можно отметить кандидатские работы М.Ю. Малышевой, Ф.И. Гальчева. Основные аспекты проведения реструктуризации, повышения ее эффективности и обеспечения управления на этом этапе отражены в работах Г.И. Грицко, В.Е. Зайденварга, Б.В. Красильникова, Ю.Н. Малышева, К.Н. Трубецкого и других авторов.

Системный подход к проблемам структурной перестройки угольной промышленности формируется в трудах ИПКОН РАН, ИУ СО РАН, КузГТУ, МГГУ и других исследовательских организаций.

Однако назрела необходимость перехода от исследования отдельных важных горно-геологических, технологических и производственных показателей к получению и анализу интегральных комплексных характеристик состояния предприятий, производственных и территориальных объединений.

Существенным препятствием является различная природа и размерность показателей, что требует привлечения развитых математических методов исследования и моделей интегральных, характеристик.

Работа выполнялась в соответствии с планами научных исследований Института угля и углехимии СО РАН, программой «Уголь Кузбасса» государственной программы «Сибирь».

Цель работы - повышение эффективности угледобывающего комплекса Кузбасса в ходе его реструктуризации на основе разработанных математических моделей и критериев обоснования техно лого-производственных решений задач по выбору рациональных вариантов.

Идея работы заключается в использовании распределений информационных характеристик состояния объектов угольной отрасли, строго и корректно объединяющих частные показатели, что позволяет классифицировать технолого-троизводственныс объекты на группы с учетом комплекса свойств и факторов по эекрмендуемым. подходам к реструктуризации. . ,

Задачи исследований:

- провести математико-статистический анализ показателей работы предпри-1тий угольной отрасли и структурных производственных и административных, объ-

единений; получить прогнозные оценки средних значений и параметров связи меж ду показателями;

- обосновать интегральную меру уровня и/или состояния объектов угольно! отрасли и их конгломерации, характеризуемых неоднородными наборами показа телей; классифицировать важнейшие объекты по набору показателей и свойств, от ражающих горно-геологические, технологические, производственные и экономиче ские параметры;

- развить математико-статистическую методику оценивания показателей да: • совокупностей объектов угольной отрасли с учетом комплекса требований к ма

рочному составу угля, ограничений ресурсов и/или сбыта и других условий работь угольных предприятий;

- проанализировать свойства неоднородных совокупностей показателей рабо ты угледобывающих предприятий; получить групповые характеристики и критерш качества объектов для анализа путей и методов реструктуризации;

- разработать математико-статистические уюдели технолого-экономически: показателей работы угледобывающих предприятий, позволяющие исследовать 1 оценивать эффективность технологических решений и управленческих мероприя тий.

Основные научные положения, защищаемые в работе:

- инерционность угольной отрасли определяет цикл изменения технологиче ских показателей не менее чем 9... 12 месяцев, обеспечивая достоверное повышешл показателей взаимосвязи за годовые циклы. Худшей управляемостью в стационар ном состоянии облагают открытые разработки с очень высокой концентрацией производства;

- интегральной мерой уровня и/или состояния объектов (шахт и разрезов) 1 сложных систем угольной отрасли является количество информации, содержащейо в распределениях горно-геологических, технологических и экономических служеб ных показателей и суммируемое как по совокупности объектов (производственны) объединений, угольных районов и т.п.), так и по набору показателей разной при

' роды и размерности. Универсальным критерием вида состояния и/или степею сложности системы служит параметр равномерного распределения. Обратное оце нивание веса или доли объектов по суммарным мерам уровня дает комплекснук характеристику для набора показателей;

- методика оценивания плановых технологических и производственных пока зателей в удобном для анализа и принятия решений виде условных распределени{ обладает устойчивостью при наличии сложных требований и сходимостью много кратных последовательных расчетов. В реализованном случае изменение меры рас пределения после преобразований составило ~ 1,2 %;

- последовательное введение дополнительных требований и/или факторов, бо лее детально отражающих свойства угольных предприятий и их совокупностей I расчет показателей не приводит к сглаживанию распределений и потере влиянш слабых факторов, по крайней мере, в течение одного цикла расчетов. Повышен™ сложности распределений облегчает выбор и обоснование решения, что прояви лось, например, в выделении Томь-Усинского и Кемеровского районов среди воз можных источников коксового сырья;

- совокупность угледобывающих предприятий Кузбасса разбивается на одно родные группы как по параметрам производительности, так и уровню добычи Наибольшей чувствительностью обладает распределение производительности труда. Состав групп определяется горно-геологическими, технологическими условия-

ми, рыночными ценами на марки угля и другими факторами, которые могут быть использованы при принятии решений в ходе реструктуризации; по данным 1996 года все группы находятся в неустойчивом состоянии;

- воздействие рынка сбыта проявляется в том, что на уголь шахт и разрезов устанавливаются равные наиболее вероятные цены (моды). Это компенсирует неустойчивость систем формирования себестоимости.

Методы исследований:

- математические методы исследования систем и процессов, включающие теорию информации, аппарат исчисления условных вероятностей, основы теории функций случайного аргумента, методы обработки и анализа случайных процессов, методы математической статистики;

- методы технологического и технико-экономического анализа и оценки работы угольных предприятий.

Достоверность научных положений обоснована:

- применением строгих и корректных методов анализа;

- использованием большого объема статистических данных как из официальных и широко известных источников, так и полученных непосредственно на предприятиях и в объединениях;

- надежность прогнозных оценок подтверждена совпадением с фактическим состоянием, с динамикой показателей шахт, разрезов и в целом угольной отрасли.

Научная новизна работы состоит в том, что:

- предложена новая математико-статистическая методика оценивания потенциальных возможностей систем и объектов угольной отрасли (предприятий, объединений, угольных районов и т.п.) по параметрам статистической взаимосвязи динамических процессов производства;

- получены новые интегральные меры уровня и/или состояния сложных объектов угольной отрасли, объединяющие наборы показателей разной природы (горногеологические, технологические, экономические и т.п.); найдены оригинальные универсальные критерии видов состояния для классификации сложных объектов и систем угольной отрасли;

- предложен оригинальный метод оценивания плановых показателей для сложных объектов (производственных и территориальных объединений) на основе вычисления условных распределений характеристик и применения формулы Байе-са;

- дано новое определение меры и критерия устойчивости групп предприятий угольной отрасли Кузбасса через параметры распределений служебных показателей, в конкретном случае - производительности труда и объема добычи угля;

- впервые предложена характеристика технологического и производственно-экономического состояния угледобывающих предприятий в виде структуры модельных систем, формирующих служебные показатели, на основе которой может быть повышено качество и корректность моделирования процессов реструктуризации угольной отрасли Кузбасса.

Личный вклад автора состоит:

- в выборе и обосновании комплекса прогнозируемых технико-экономических показателей работы угольной промышленности и разработке мето-

дики сглаживания динамических характеристик с помощью эффективных значений:

- в определении совокупности горно-технологических, технологических и производственных показателей состояния угольных районов Кузбасса и выборе вариантов представительных интегральных мер уровня;

- в адаптации методики эффективного распределения ресурсов к планированию функциональных показателей районов Кузнецкого бассейна;

- в получении более информативных и оригинальных условных распределений показателей состояния основнйх угольных районов Кузбасса, учитывая горнотехнологические, технологические, производственные характеристики и влияние рынка сбыта;

- в проведении ситуационного анализа совокупности угледобывающих предприятий бассейна по уровню производительности и добычи угля, выделении однородных групп предприятий (шахт, разрезов) и оценивании вида технико-экономического состояния и устойчивости каждой группы;

- в получении законов распределения технико-экономических показателей (цены и себестоимости) для совокупностей угледобывающих предприятий Кузбасса, позволяющих сопоставлять качество работы шахт и разрезов.

Практическая ценность работы состоит:

- в разработке методики и проведении классификации объектов угольной отрасли Кузбасса по уровню развития с учетом горно-технологических, технологических и производственных характеристик;

- в разработке методики и проведении классификации объектов, добывающих коксующиеся угли основных марок с учетом рыночного спроса;

- в обосновании методики планирования эффективных решений по распределению заказов, заданий и/или квот на добычу угля;

- в получении критериев состояния угледобывающих предприятий Кузбасса и классификации последних при определении путей и решений по реструктуризации угольной отрасли;

- в определении надежных интервалов оценок себестоимости и цены угля для групп предприятий, необходимых при экономических расчетах в ходе реструктуризации.

Реализация работы. Материалы и методики развитые в работе использованы при разработке программы деятельности Союза экспортеров Кузбасса и планов инвестиций корпорации «Сибиствест».

Модели и научные положения нашли отражения в учебной программе, планах и пособии по курсу «Математические модели устойчивого развитн гольного бассейна», подготовленном на этапе 1997 года, проекта Федеральной целевой программы «Государственная поддержка интеграции высшей школы и фундаментальной науки».

Апробация работы. Основные научные положения и практические результаты доложены, обсуждены и получили одобрение на II Международной научно-практической конференции «Реформирование экономики региона» (Кемерово, 1996), Всероссийской научно-практической конференции «Экология и экономика: региональные проблемы перехода к устойчивому развитию. Взгляд в XXI век» (Кемерово, 1997), II Международной конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (Кемерово, 1997); на научно-технических советах произвол-

э

ственных объединений «Северокузбассуголь?>, «Ленинскуголь» и «Прокопьевскуголь»; научно-методическом семинаре Института угля СО РАН и семинаре кафедры АИТК КемГУ.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 6 печатных работ, охватывающих основное содержание диссертации.

Объем-структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованных источников из 62 наименований; содержит 166 страниц машинописного текста, 37 таблиц и 39 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Переработка и анализ статистической информации на основе моделей состояния угольного комплекса.

Цикличный, со значительной долей стохастики характер изменения показателей угольной промышленности препятствует получению надежных прогнозных оценок. Общая добыча в 1996 году уменьшилась всего на ~ 3,4 %; но заметно возросла сезонная изменчивость (-21,3 %).

Снижение средней добычи подземным способом на ~ 10,6 % сопровождалось ростом сезонной амплитуды на ~ 35,4 %. Одновременное повышение среднего уровня добычи открытым способом сочетается с увеличением цикличности на ~ 15,3%.

Коэффициент корреляции общей добычи с подземным способом г = 0,74 и с эткрытым г г 0,87 указывают на связь средних характеристик. Но несовпадение времени подъемов и спадов обусловлено скрытыми закономерностями, весьма важными для реализации воздействий.

Для выявления характера и природы связи общих и частных переходных ре-«имов развит и применен алгоритм оценки условных частостей этих явлений на эснове теоремы Байеса; показатели связи подъемов (А) и спадов (В) приведены в таблице!.

Связь участков изменения объема добычи

Таблица

Причины: изменения объема добычи по способам Следствия: изменения общего объема добычи

Увеличение /А Уменьшение /В

Л Увеличение А/ Уменьшение В/ 1 Увеличение А/ Уменьшение В/ обыча подземным способо Н(АА) 2 94,67 % Н(ВА) = 6,49 % [обыча открытым способо Н(АА) = 74,29 % Н(ВА) 2 25,0 % м Н(АВ)а 5,33 % Н(ВВ) г 93,51 Л Н(АВ) ^ 25,71 % Н(ВВ) 5 75,0 %

Очевидна существенно более тесная связь изменений уровня добычи подземным способом с общим объемом по отрасли.

Дополнительную информацию о связи процессов дает разделение этапов на краткосрочные (~ 1 мес.) и долгосрочные (2 + 3 мес.), параметры которой сведены в табл. 2.

Таблица 2

Связь участков изменения объема добычи различной длительности

Причины: Следствия:

изменения изменения общего объема добычи

объема добычи Увеличение А/ Уменьшение В/

по способам ~ 1 мес. 2... Змее. ~ 1 мес. 2... 3 мес.

Добыча подземным способом

Увеличение Н(АА) = Н(АА) = Н(АВ) = 0 Н(АВ) £

А/ 2 47,06 % = 47,06 % £ 5,88 %

Уменьшение Н(ВА) = 0 - —Н(ВА) = Н(ВВ) = Н(ВВ) =

В/ £ 6,33 % £4.0,51 % £ 50,63 %

Добыча открытым способом

Увеличение Н(АА) = Н(АА)£ Н(АВ) = Н(АВ) = 0

А/ ^ 17,65% £ 58,82% £23,53%

Уменьшение Н(ВА) = Н(ВА) = 0 Н(ВВ) = Н(ВВ) £

В/ £23,44% = 6,25 % = 70,31 %

Выделяется тесная связь открытых горных работ с общей добычей на этапах большой длительности.

Таким образом, оперативные мероприятия по управлению предприятиями подземной добычи дают надежную краткосрочную отдачу, но длительные изменения (рассмотрены до 1 года) рекомендуется осуществлять через систему открытой добычи.

В качестве фона этапов изменений выделяются средние характеристики ( тренды) , для оперативных задач оцениваемые с помощью процедур скользящего сглаживания. Для процессов с сезонной цикличностью лучшие результаты получены оценкой эффективного значения, которую предложено вычислять по формуле типа авторегрессии

хэфф.п х?фф.п-1 хп ' О

где хп - текущее значение процесса; хэфф п_] - предыдущая оценка сглаженного тренда. Схема позволяет вести контроль за процессом с накоплением данных и моделировать прогноз возможных изменений режима работы объектов (рис. 1).

Взаимосвязь между сглаженными моделями процессов оказывается весьма тесной. Например, коэффициент корреляции процессов добычи и поставки угля достигает г £ 0,9868.

На основе предложенной методики по данным 1995 - 96 гг. сделан прогноз среднего уровня 1997 года:

■ объем добычи в целом, тыс. тонн

• объем подземной добычи, тыс. тонн

■ объем открытой добычи, тыс. тонн

■ объем поставок, тыс. тонн

247932 ± 22620 я 225312.. .270552 101124+ 11736- 89388...112860 146400+ 16056 » 130344... 162456 228468 ± 18204 « 210264...246672

Тыс. тонн

25000 24000 23000 22000 21000 20000 19000 18000 17000 16000 15000 14000 13000 12000 И 000 10000 9000 8000 7000 6000

1995

— Добыча общая

Подъемным способом Открытым способом

1996 1997

Месяцы

—^—Добыча общая (эффектишиле значения) ——Подземным способом (эффекппшые значения) —А—Открытым способом (эффективные значения)

Ряс. I. Прогноз добычи, ТЫС. ТОНН

g

Глава 2. Комплексные характеристики и анализ состояния объектов угольного комплекса (на примере основных угольных районов).

Выбор рациональных решений и эффективное управление угольным комплексом невозможны без получения достоверной информации в удобной для рассмотрения форме. Полезным приемом является приведение многообразных показателей разной природы и размерности к объединяющим характеристикам. Важнейшим требованием к последним считаем возможность суммирования как по показателям, так и по объектам. Необходимо также сохранить пропорцию с величиной показателя каждого объекта, скорректированную с общей картиной совокупности путем отсчета от сложившегося фона.

Рассматриваются объекты (в частности угольные районы Кузбасса), представленные долями qj общего для бассейна показателя Q= . Иначе: на совокуп-

i

ности объектов i = 1,2,... задано распределение служебного показателя q. В качестве меры уровня предлагается использовать удельное количество информации, приходящейся на описание i -го объекта в совокупности, которое вычисляется на основе формулы К.Шеннона:

DIi=-|-ln|- = ^(inQ-lnqi)", Нит. (2)

С учетом структуры распределения общая для совокупности (бассейна) мера

I = XDIi=lnQ-Xlnqi>lnQ (3)

i i

отличается от простой количественной характеристики.

Важнейшим для развиваемой методики свойством меры считаем возможность суммирования уровней и/или состояний по показателям q, г,...

У^1 = 1С]+I,. + ...= lnQ + lnR+K (lnqi + lnv,+К) (4)

i

В качестве актуальной и типичной задачи вычисляются меры, ранжируются уровни и проводится классификация угольных районов по набору из 12 показателей, включающих:

- число шахт и/или разрезов в районе;

- объем действительных запасов угля на балансе шахт и/или разрезов;

- объем добычи предприятий;

а также аналогичные характеристики по коксовому сырью.

Достоинством является наличие критерия сравнения - равномерной структуры

q; = = const с уровнем

DIn = —Inn, Нит. (5)

п

зависящим только от числа объектов и определяющим «порог» степени сложности.

Несоответствие уровней частных мер по показателям служит признаком сложившихся диспропорций. Например, по объему запасов в соответствии с общей нормой Кемеровский район не должен иметь более 4 шахт. Ленинский район является интенсивным источником добычи, меры которой выше уровня освоения по числу шахт и доли запасов угля.

Однако наиболее важные заключения можно сделать по комплексным мерам, для трех общих показателей шахт получена классификация (рис. 2):

1. Районы с высоким уровнем

И>М + 5 =0,2519 Нит Прокопьевско - Киселевский 0,3390 Нит

Ленинский 0,3239 Нит

2. Районы с уровнем, превышающим пороговый

Ш + з >И>01П =0,1885 Нит Байдаевский 0,2443 Нит

Томь - Усинский 0,2430 Нит

ДЛ

Прокопьевско-Киселевскнй Томь-Усинский Кемеровский

Ленинский Бачатский

0,2829

0,1901

0,1476;

Рис. 2. Итоговые меры состояния районов Кузбасса

3. Районы с уровнем, превышающим средний Кемеровский 0,1826 Нит

Кондомский 0,1580 Нит

По совокупности показателей Кемеровский район качественно уступает Томь - Усинскому и как объект системы находится в другом состоянии. Отделяя показатели коксового сырья, получим:

1. И >И + в =0,2804 Нит

Прокопьевско - Киселевский 0,3273 Нит

Томь - Усинский 0,2945 Нит

Байдаевский 0,2822 Нит

2. Й + з >И>1П = 0,2180 Нит

Ленинский 0,2646 Нит

Кемеровский 0,1922 Нит

С другими районами существует большой разрыв, дополняющий заключение о качественном отличии.

Объединение всех показателей разрезов дает компактное распределение, в котором не выделяется группа с высоким уровнем (рис. 3):

1. 01>Ш+$ = 0,2971 Нит

2. Й+з >Б1>1П = 0,2780 Нит

Бачатский

3. DIn> DI >DU0,2337 Нит

0,2953 Нит

0,2653 Нит 0,2649 Нит 0,2515 Нит 0,2467 Нит

Соотношение удельных весов s 1,0 : 0,80 : 0,80 : 0,72 : 0,70 также показывает малое различие в развитии между районами, т. е. на эффективность их планирования.

Мрасский

Кемеровский

Ерунаковский

Прокопьевске - Киселевский

AJ AJL

ДЛ + а

Прокопьевско-Киселевский 0,339

Ленинский gÉKiü<3239

Байдаевский г 0,2443

Томь-Усинский - - 0,243

Кемеровский 0,1826

Кондомский 0,158

Рис. 3. Результирующие меры распределения угля по шахтам районов

Общая классификация угольных районов без деления по способам добычи имеет вид (рис. 4):

Д J ДЛ „ Д J + о

Ерунаковский Е- '*'-W

Прокопьевско-Киселевский 0,2705

Бачатский 0,2429

Томь-Усиискнй 0,2303

Кемеровский 0,2181

Мрасский 0,217

0,3315

Рис. 4. Результирующие меры распределения угля по разрезам районов

1. DI>DI+s s 0,2273 Нит

Прокопьевске - Киселевский 0,3048 Нит

Ленинский 0,2478 Нит

Томь - Усинский 0, 2367 Нит

2. DT + s > DI>In s 0,1973 Нит ' Ерунаковский 0,2179 Нит

Кемеровский 0,2004 Нит

Остальные районы уступают качественно, имеют другое состояние и уровень ниже среднего.

С учетом особой ценности источников коксового сырья устанавливается следующая классификация районов Кузбасса (рис. 5):

1. DI>ra + s =0,2183 Нит

Прокопьевско - Киселевский 0,2899 Нит

Томь - Усинский 0,2475 Нит

Кемеровский 0,2338 Нит

2. M + s >DI>In= 0,1973 Нит

3. DIn > DI > DI = 0,1405 Нит

Ленинский 0,1901 Нит

Бачатский 0,1476 Нит

По всей совокупности рассмотренных показателей выделенные районы имеют удельные веса s 1,0 : 0,73 : 0,66 : 0,46 : 0,31.

ДЛ AJ„

AJ + а

Прокопьевско-Кнселевский Ленинский Томь-Усинскнй Ерупаковский Кемеровский

; [ 0,2479

i 0,2367

0,2179

0,2004

0,3048

Рис. 5. Общие меры состояния угольных районов

Важной и актуальной является задача детализации объектов классификации, рассмотренная на примере разделения Киселевского и Прокопьевского месторождений. Общие меры месторождений'равны — 0,2185 и -0,1581 Нит, что соответствует отношению удельных весов 100 и ~ 59,5 %.

Планирование показателей объектов угольной 01расли проводится по сделанной классификации, причем группе и/или виду состояния может быть установлено задание в форме требований, норм, квот и т. д. Этим методика отличается от других подходов. Основой является служебная характеристика н в виде доли или вклада -го района при условии т. е. g (¡А).

Рассмотрена задача планирования удельных весов добычи подземным способом (условие 1 = 1) и открытым (1 = 2), когда требования для группы районов ^ = 1, ___, 6 имеют вид пропорции § (1) по совокупности показателей. Вычисление взвешенных полных долей районов 2

О0)=£г 0708(1) (6)

¡=1

позволяет увидеть изменение веса района в соответствии с требованием.

Методика обеспечивает устойчивость и сходимость расчетов, поскольку гарантируется выполнение условия полноты группы.

Результат получается в виде оценки удельных весов способов добычи (при условии, что оценивается j -й район):

^ }> СО) 2 V'

ХеО'/ОеО) ¡=1

При планировании пропорционально запасам угля на первое место по весу выходит Ленинский район (~ 27,8 %), а Ерунаковский (~ 9,78 %) уступает Кемеровскому району (~ 11,56 %).

Для ведущих районов как приоритетный рекомендуется подземный способ добычи. Особенно ярко это проявляется для Ленинского (~ 89,5%), Прокопьевске -Киселевского (~ 81,1 %) и Кондомского (~ 76,3 %) районов. Только в Ерунаков-ском районе предпочтение отдается открытой добыче (~ 62,7 %), а в Кемеровском районе способы оказываются практически равновесными (~ 52,7 % и ~ 47,3 %).

Глава 3. Комплексные характеристики и анализ распределений основных марок коксового сырья в бассейне.

Перспективы сохранения и развития Кузнецкого бассейна связаны с добычей коксового сырья, марочный состав которого определяется в металлургии, углехи-мии и т. д. Это делает задачу планирования сложной и многоцелевой, поэтому приведение марочного состава к единым мерам приобретает еще большее значение.

В общем виде классификация районов возможна по распределению действительных балансовых запасов коксового сырья на глубинах до 600 метров (табл. 3). На этой основе получаем классификацию по видам состояния:

1. DI > DI + s = 0,2432 Нит

Томь - Усинский 0,3017 Нит

Ерунаковский 0,2658 Нит

Ленинский 0,2604 Нит

2. Й + s >DI>In = 0,1885 Нит Кемеровский 0,2107 Нит Прокопьевско - Киселевский 0,2094 Нит Байдаевский 0,1955 Нит

3. DIn > DI > Ш = 0,1652 Нит

Терсинский 0,1869 Нит

Группа из 6 районов по объему, разнообразию и структуре запасов коксового сырья качественно отличается от остальных.

По группе марок Гк, ГЖК, Ж выделяются только: 1. DI>DIn = 0,2599 Нит

Ерунаковский 0,2658 Нит

Ленинский 0,2604 Нит,

имеющие суммарную долю запасов ~ 41,9 %. Допустимо считать, что в каждом из остальных имеется ~ 826,8 ± 394,9 млн. тонн.

Для второй группы марок (КЖк, К, Кг, ОС) не отмечается качественных отличий и определяются только статистические границы:

2. DIn > DI> DI + s = 0,2065 Нит

Томь - Усинский 0,2372 Нит

Кемеровский 0,2107 Нит

Прокопьевско - Киселевский 0,2094 Нит

3. M+s > DI > DÏ = 0,1329 Нит Кондомский 0,1344 Нит

Таблица 3

Приведенные меры распределения запасов КС, Нит

Угольные районы Основные марки КС Всего для района

Гк ГЖк Ж КЖк К к2 ОС

(жерский 0,0243 0,0254 0,0770 - 0,1022

меровский 0,0472 0,1065 0,1111 0,0550 0,2107

,'НИНСКИЙ 0,2021 0,1405 0,2604

•ловский 0,0257 0,0786 0,0936

1чатский 0,0233 0,0404 0.0556

рокопьевско-¡(сележлтш 0.1293 0,1221 0,0370 0.2094

ондомский 0,0315 0,0332 0,1047 0,1344

[расский 0,0365 0,0440 0,0348 0,0893

омь-Усинский 0,0646 0,1051 0,0772 0,0429 0,1662 0,1054 0,0374 0,3017

айдаевский 0,1253 0,0341 0,1063 0,1955

'синовский 0,1617 0,1617

скатский 0,0060 0,0427 0,0457

^рунаконский 0,2300 0,0427 0,0829 0,2658

'ерсинский 0,1582 0,0336 0,0243 0,0241 0,0011 0,1863

)бщее начение 1еры 0,3675 0,1503 0,3205 0,1708 0,2387 0,2579 0,2027

Учет условий залегания коксового сырья (в частности углов падения пластов) • ¡ущественно меняет вид классификаций и оценки вида состояния. Суммируя рас-

пределения в пологих и наклонных или крутых пластах, получаем взамен первой схемы (рис. 6):

1. 1>1 + з = 0,4214 Нит

Томь - Усинский 0,6461 Нит

Ленинский 0,4290 Нит

2. Т + 5 >1>1п = 0,3770 Нит

Ерунаковский 0,3980 Нит

3. 1П>1>Т = 0,2606 Нит

Кемеровский 0,3741 Нит

AJ

AJ„ ДЛ + а

Томь-Усинский Ленинский Ерунаковский Кемеровский

Терсинский

Прокопьевско-Кнселевскин

Терсинский

0,3741

0,3298

0,3075

0,2884

Я 0,6461

Рис. 6. Меры состояния районов по марочному составу и условиям залегания коксового сырья

Удельный вес Кемеровского района всего па ~ 9,6 % меньше, чем Ерунаков-ского, но оказываются они в разных состояниях. Из-за разнообразия условий залегания запасов Ленинский район опередил Ерунаковский.

Вычисляются результирующие меры распределения и соответствующие им удельные веса (рис. 7) по комплексу показателей (при доверительной вероятности 0,9):

1. DI>DIn s 0,2599 Нит

Томь-Усинский 0,2738 Нит -26,0%

2. DIn > DI > Di + s = 0,2349 Нит

3. Dl + s > DI > Di s 0,1670 Нит

Ленинский

Ерунаковский

Кемеровский

. 0,2013 Нит -14,9% 0,1815 Нит -12,6% 0,1684 Нит -11,2%

AJ

AJn

ТоМЬ-УсИНСКИП

Леминскнп

ЕрунаковскпЛ Кемсрвскин Прокопьевско-Киселевскин

TepciiHCKifif

_аидаескип

0Д013

0,1815

0,1684

0,1419

0,1393

0,1381

AJ + ст 0,2738

14,9%

12,6%

11,2%

8,6% 8,4% 8,3%

26%

Рис. 7. Итоговые меры состояния районов по запасам коксового сырья

Развитием методики планирования для большего числа целей и усложненной системы требований является вычисление квот или долей добычи марок коксового сырья. В качестве базы рассматривается распределение действительных балансовых запасов марок коксового сырья.

В первом варианте показателей взвешивания использованы доли объема запасов угля в районе, что определяет требование повышения концентрации угледобычи в крупных развитых районах. Около 80 90 % добычи концентрируется в 3 + 4 районах. Рекомендовано ~ 42,5 % угля марки Гк добывать в Ерунаковском районе и ~ 32,7 % - в Ленинском. Весьма значительна доля (~ 47,7 %) добычи угля марки ГЖк в Томь - Усинском районе. Ленинский район предлагается как основной источник угля марки Ж - ~ 35,3 %.

Оценки максимальных показателей превышают статистическую границу, т. е. имеют доверительную вероятность не ниже 66,7 %.

Разновидностью задачи является распределение добычи коксового сырья из пологих или наклонных и крутых пластов.

В итоге получены следующие рекомендации к распределению добычи из пологих пластов: Ерунаковский - ~ 41,1 %, Ленинский - ~ 19,4%, Байдаевский - ~ 11.7 %, Томь - Усинский район - ~ 10,5 %. Высокая концентрация предложена для наклонных пластов: Ленинский - ~ 62,3 %, Ерунаковский - ~ 12,5 % и Байдаевский район - ~ 10,1 %.По обратной схеме оцениваются районы, где добыча из наклонных и крутых пластов составляет большую часть: Ленинский район - ~ 54,0 %, Бе-ловский - — 63,3 %.

Наиболее продуктивные варианты планирования получаются при использовании общего распределения всех марок коксового сырья, что позволяет выдержать полный баланс.

Более целесообразным типом условий для планирования добычи представляются требования потребителей (или спрос) на марки коксового сырья. Такого типа задачи рассмотрены в развитие методики.

Характерный тип представляют пропорции марок, заданные в заказе металлургии. Они выводят на первое место по добыче Томь - Усинский район, где имеется наиболее широкий ассортимент марок. Вес второго по значимости Кемеровского района возрастает более чем на 30 % за счет углей К, Кг и ОС. Заметно повышается роль Прокопьевско - Киселевского (+26 %) и Байдаевского (+33,7 %) районов.

В такой схеме Ленинский район специализируется на добыче угля марки Ж, а ~ 64 % его запасов марки Г не требуются металлургии. Добыча угля Г признается целесообразной только в Терсинском (~ 15% общей добычи) и Ерунаковском (~ 13 %) районах.

В добыче Томь - Усинского района рекомендовано: ~ 41,5 % угля ГЖ, ~ 21,5 % угля К, ~ 18,8 % угля Кг и ~ 18,2 % марки Ж.

На этой задаче проверено сохранение и искажение информации расчетами по данной методике. Оценка искажения составила ~ 0,58 %.

Наконец, разделив исходные доли распределения по типам пластов (пологие или наклонные и крутые), можно ввести дополнительные требования в виде показателей целесообразности, обратно пропорциональных трудоемкости.

Расчет показал заметное изменение, например, структуры добычи в Томь -Усинском районе: ~ 34,2 % угля ГЖ, ~ 18,9 % угля К, ~ 27,7 % угля К2 и ~ 19,2 % угля Ж.

Таким образом рассмотрены и проанализированы наиболее характерные варианты реализации предложенной методики планирования, установлена сходимость и устойчивость расчетов. Показана целесообразность и возможность исполь-

зования последовательной схемы планирования, когда дополнительные требования и условия учитываются на следующем шаге расчетов. При таком подходе может быть учтено и рассмотрено влияние даже слабых факторов.

Глава 4. Показатели и меры эффективности объектов угольного комплекса Кузбасса.

Углубление анализа эффективности угольного комплекса осуществляется за счет выбора в качестве объектов отдельных предприятий.

Неоднородность угледобывающих предприятий дает базу для поиска способов совершенствования и управления бассейном. На существовании объективно различных групп основывается возможность реструктуризации угольного комплекса Кузбасса с целью повышения его общего технического уровня. Методической основой анализа совокупности предприятий является ситуационный подход, разработанный в Институте угля СО РАН, в котором предложен ряд специфических математических моделей распределений случайных характеристик объектов.

Для характеристик угледобывающих предприятий - производительности труда V и объема добычи <3 - выбраны и обоснованы вырожденные законы гамма-распределения. Особенность состоит в том, что модели описываются на отдельных, определяемых из общей задачи интервалах характеристик. По статистическим данным для производительности труда выделено три группы предприятий (рис. В)

—ехрГ-^-1 0 < V А <73,8 т. раб/ ме с

Р(У) =

26,42

3!

1Ы,6ехпГ_хв

^ ^ ехр[—^ 73,8 <ув< 203,2 т. раб/мес (8)

, ехр —— 203,2 < Ур 35!V 35^ V 8 / с

Соотношение наиболее вероятных значений характеристик групп составляет 24 : 128 : 280 т. раб/мес; математических ожиданий - 32 : 136 : 288 т. раб/мес, а собственно случайных показателей - 4 : 17 : 36.

Также три группы выделены по объему добычи (рис. 9)

0<яА <462,1 < qв <1077,0 < тыс. т/мес

Наиболее вероятные значения показателей образуют соотношение 140 : 840 : 1295 тыс. т/мес; математические ожидания групп - 175 : 875 : 1330 тыс. т/мес; статистическое отношение случайных показателей - 5 : 25 : 38.

Важным показателем эффективности на современном этапе следует считать степень устойчивости группы. Гарантированно устойчивое состояние характеризуется соотношением-параметров гамма-распределения

Производительности — Пдобычн

В рассмотренном случае все группы предприятий являются неустойчивыми, причем наиболее тяжелое состояние у средней группы В из-за переменного состава группы. .

Для достижения устойчивости в средней группе следует достичь средней производительности ~ 192 т. раб/мес, а в группе С — 296 т. раб/мес. Граница между группами должна достичь уровня ~ 246,2 т.раб/мес. Очевидно, что меры реструктуризации необходимо реализовать за счет группы Л. При таком необходимом со-

вершенствовании устанавливается типичный размер численности предприятий ~ 4375 человек.

Плотность распределения частостей

Рис. 8. Модель распределения производительности труда на предприятиях Кузбасса

Плотность распределения

Рис. 9. Модель распределения объема, добычи угля на предприятиях Кузбасса

Несоответствие эмпирической и модельной функций распределения (при наличии достигнутых лучших результатов) является однозначным показателем отставания в развитии. По модельному уровню можно строго и корректно формировать требования к предприятиям.

На основе статистических данных выбраны модели распределения важнейших показателей - себестоимости и цен угля в 1996 году.

Методика основана на моделях подобия функций случайного аргумента, разработанных в Институте угля СО РАН, согласно которым используются вырожденные законы бета-распределения.

Распределения себестоимости представлены моделями: - для'разрезов

P(S) =

- для шахт

p(S) =

11!

(5!)216

7!

2!4!24

'S-5,5 16

S -8,5 24

S - 5,5

2г

16

S-8,5

24

5,5 < S < 21,5

8,5 < S < 32,5

(9)

(10)

(показатель 8 измеряется в десятках тысяч рублей)

Наиболее вероятные значения показателя разрезов и шахт составили: 135000 и 165000 р/т.у.т.; между средними значениями разрыв еще больше: 135000 и 175000 р/т.у.т. В частности для разрезов выборочная оценка математического ожидания составила ~ 130030 р/т.у.т., т. е. отклонение от модели не превысило 3,5 %. Модели распределений цен получены в виде: - для разрезов

п! Гг-10,515Г, г-ю,5"

p(Z) =

(5!) -10

• для шахт

p(Z) =

9!

3!5!16!

10

Z-9,5

1 —

10

16

Z-9,5' 16

10,5<z<20,5 (11)

9,5 < z < 25,5 (12)

Наиболее вероятные цены на уголь установились вне зависимости от способа добычи и себестоимости в районе ~ 155000 р/т.у.т. Модель средней прибыли на 1 тонну на разрезах составляет M(S) - M(Z) = 20 тыс. р., а для шахт - убыток в 10 тыс. р. •

Модели цен на разрезах и себестоимость связаны линейной зависимостью Z = 0,625 • S + 7,0.

Для бета-распределенных моделей показателей предложена новая методика имитационного моделирования функций случайного аргумента.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленная диссертация является научной квалификационной работой, в которой решена задача разработки математико-статистических моделей состояния объектов угольной отрасли и выбора на их основе эффективных систем технологических и производственных показателей, обеспечивающих решение важных прикладных задач корректировки реструктуризации угольной промышленности.

По результатам исследований сделаны следующие основные выводы:

1. Увеличение объема добычи угля подземным способом в ~ 94 % случаев сопровождается аналогичным эффектом в целом по отрасли. Из-за значительной инерционности открытых разработок около 23,5 % изменений в них не вызывает соответствующей реакции в течении месячного цикла работы.

2. Несмещенные и устойчивые прогнозные оценки характеристик угледобычи, определяемые сглаженными эффективными значениями по предложенному алгоритму пригодны для планирования технико-экономических и производственных показателей. Коэффициент корреляции прогнозных оценок совместных характеристик работы отрасли достигает высоких значений (~ 0,9868).

3. Информационные меры состояния для комплекса характеристик многофункциональных систем угольной отрасли позволяют детализировать и уточнить классификации объектов. В качестве нижних лимитирующих границ используются статистические параметры - среднее значение ДУ и квантиль ДУ + ег ,а главное -объективный структурный порог Л/„.

4. По совокупности горно-геологических, технологических и производственных показателей Прокопьевско-Киселевский район с мерой I = 0,3049 Нит выделен как имеющий максимальный интегральный удельный вес ~ 17,46 % в бассейне, причем доля Киселевского месторождения в ~ 1,68 раза выше Прокопьевского. По объему и структуре запасов коксового сырья Томь-Усинский район с мерой I а 0,2738 Нит имеет в группе районов интегральный удельный вес ~ 0,260. Меры по развитию выделенных структурным критерием районов имеют качественно более

• высокую потенциальную эффективность и рекомендуются для приоритетного развития.

5. Условные распределения интегральных весов и долей объектов, взвешенные по требованиям к марочному составу угля, ограничениям ресурсов и горногеологическим условиям разработки сходятся по вероятности, являются устойчивыми и полными, дают незначительное искажения информации (в рассмотренном случае на ~ 0,58 %) и служат эффективными показателями многоцелевых планов и обоснований решений.

6. С учетом разнообразия марочного состава коксующихся углей по горногеологическим, технологическим и производственным показателям выделены качественные особенности Томь - Усинского района, интегральный удельный вес которого составил ~ 26,0 % в бассейне. В группу основных районов входят Ленинский (~ 14,7 %), Ерунаковский (~ 12,6 %) и Кемеровский (~ 11,2%).

7. Взвешивание по требованиям и спросу металлургической промышленности к составу коксующихся углей повышает.удельные веса Томь-Усинского (до ~ 32,2 %) и Кемеровского (до ~ 14,7 %) районов. Снижаются доли Ленинского (до ~ 13,0 %) и Ерунаковского (до -10,7 %) районов. Рекомендуется структура добычи в Еру-иаковском районе по маркам: ГЖ (~ 36,7 %), К (~ 19,0%), К2 19,0 %), Ж (~ 16,0 %) и ОС (~ 10,3 %). Однако в Ленинском районе эффективна добыча только марки Ж (-91,4%).

8. Неоднородная совокупность угольных предприятий Кузбасса по функцио-альным показателям делится на различные по структуре группы:

- имеющие большой объем добычи Q £ 1080,0 тыс. т/мес. и значительную роизводительность V ä 200,0 т. раб./мес.;

- с удовлетворительными показателями 460,0 <Qü 1080,0 тыс. т/мес. и 4,0 <, V < 200,0 т. раб/мес.; по наиболее вероятным значениям типичным являются азрезы «Таллинский Северный», «Прокопьевский», «Красногорский»; на нижней >анице группы находится шахта «Абашевская» (Q « 470,0 тыс. т/мес.);

- с низким уровнем Q < 460,0 тыс. т/мес. и V < 74,0 т. раб/мес.; в группе кон-;нтрируется 16 предприятий типичного уровня Q » 140,0 тыс. т/мес. и V и 24,0 т. 1б/мес.;

- ниже последних параметров по оценкам за отдельные кварталы оказывает-i 35...38 предприятий, составляющих первоочередные объекты реструктуризации.

9. Модели распределений себестоимости для шахт в интервале 85...325 тыс. ('б/т.у.т и для разрезов 55...215 тыс. руб/т.у.т имеют соотношение средних значе-1Й ~ 1,0 : 1,3 и наиболее вероятных уровней ~ 1,0 : 1,2 , что дает весовые коэффи-1енты для корректировки планов и решений.

Рыночный спрос устанавливает одинаковые типичные цены на уголь шахт и 1зрезов (~ 155 тыс. руб/т.у.т), поэтому учет этих показателей в решении нецелесо-Зразен.

Основные полол/сепия диссертации он убпикованы в работах:

1. Поварницын В.И. Реструктуризация угольной промышленности региона в лопиях становления рыночной экономики // Тезисы докладов II международной 1учно-практ. конференции. «Реформирование экономики региона - Кемерово: узбассвузиздат, 1996. - 19 с.

2. Поварницын В.И Групповые показатели устойчивого развития угольных >едприятий Кузбасса // Доклады Всероссийской научно-практ. конференции Экология и экономика: региональные проблемы перехода к устойчивому развито. Взгляд в XXI век.» - Кемерово: Кузбассвузиздат, 1997. - Т. 2. - с. 220-227.

3. Логов А.Б., Поварницын В.И. Развитие принципов имитационного модели->вания экономических показателей угольных предприятий. - Сб. научн. трудов /Геханизация горных работ.» - Кемерово: КузГТУ, 1997. - с. 34-37.

4. Логов А.Б., Поварницын В.И. Моделирование состояний сложных объек-в угольной отрасли // Докл. II Международной конференции «Природные и ин-ллектуальные ресурсы Сибири», - Кемерово: КузГТУ, 1997. - с. 19-21.

5. Логов А.Б., Поварницын В.И. Планирование функциональных показателей ольного комплекса Кузбасса// - Кемерово: ИУУ СО РАН, препринт № 3, 1998. -с. 7.

6. Логов А.Б., Поварницын В.И. Интегральные характеристики сложных мно-функциональных объектов угольной отрасли Кузбасса// - Кемерово: ИУУ СО Ш, препринт №4, 1998.-с. 1-6.