Собівартість сортування, рециклінгу, утилізації, знешкодження, захоронення ТПВ

Це оцінювання можна виконати, користуючись теоремою Байєса], яка дозволяє визначити імовірність того, що прийнята гіпотеза розподілу випадкових величин відповідає дійсності, якщо є лише непрямі підтвердження (дані), які не є вичерпними (непредставницькі вибірки) й можуть бути неточними, як це й має місто під час моніторингу генерування ТПВ. Отриману за формулою Байєса імовірність можна при цьому далі уточнювати, приймаючи до уваги дані нових спостережень a_і ≤ b_і ≤ c_і ≤ d_і. Формула Байєса має наступний вигляд:

,

де P (A) — апріорна імовірність гіпотези A (тобто гіпотези функції розподілу тієї чи іншої лінгвістичної змінної);

P (A | B) — імовірність гіпотези A за умов здійснення події B (тобто визначення реального розподілу) - апостеріорна імовірність;

P (B | A) — імовірність здійснення події B за умов істинності гіпотези A;

P (B) — імовірність здійснення події B.

Важливим наслідком теореми Байєса є формула повної імовірності події, яка залежить від декількох несумісних гіпотез:

.

Тут імовірність здійснення події B, залежить від декількох гіпотез A_i, якщо відомі ступені достовірності цих гіпотез (наприклад, отримані експериментальні дані), причому за робочу гіпотезу варто прийняти Р(В_k), яка задовольняє умові

Р(В_k) = max {P(A₁)P(B|A₁), P(A₂)P(B|A₂), …, P(A_N)P(B|A_N)}.

Використання наведеного підходу разом з визначенням достовірних меж, в яких можуть знаходитися відповідні оцінки тих чи інших параметрів, дозволяє забезпечити оптимальний менеджмент у сфері поводження з ТПВ.

Під ефективними менеджментом розуміють не тільки забезпечення оптимальних умов протікання того, чи іншого процесу (генерування енергі\, її транспортування й розоділу, а також споживання), але й запобігання небажаних подій (техногенних аварій і катастроф). Справа у тому, що комунальне господарство України наблизилося до межі, за якою у будь-який момент може розпочатися ланцюгова реакція аварій та катастроф у системах водопостачання, водовідведення та енергопостачання. Дійсно, значна кількість компонентів цих систем морально та фізично застаріла, а режими, в яких ці системи функціонують, є далекими від оптимальних. Для суттєвого поліпшення стану речей необхідні величезні ресурси і час, які, нажаль, відсутні. У той же час ситуація вимагає термінових заходів. Сьогодні, як правило, проблема вирішується з примусу: коли відбувається чергова аварія або катастрофа – виконують відповідні роботи з заміною компонентів систем, що вийшли з ладу і одночасно аналізують ситуацію в деяких «критичних» ланках, причому критичність як така розглядається досить умовно, скоріше на якісному, ніж кількісному рівні, часто на підставі статистичних експертних оцінок. Такий підхід «постфактум» є дуже неефективним (з точки зору втрат споживачів та експлуатаційників) і до того ж пасивним (поки «грім не гримне» - експлуатаційники не «перехрестяться»). Тому варто корінним чином змінити сам підхід: не чекати, поки проблема сама виявиться, а попереджувати її появу. Для цього необхідно впровадити у практику комунального господарства наступні процедури:

• Вивчення процесів «старіння», які обумовлюють зміну характеристик (стану) систем, і моделювання динаміки зміни цього стану
• Визначення поточного стану систем.
• Прогнозування (за допомогою моделі) терміну, за яким стан системи може досягти критичного значення, тобто терміну, після якого нормальне функціонування системи неможливе.
• Проведення вчасного превентивного відновлення нормального стану системи.

Вивчення процесів «старіння» раціонально розпочати з вивчення чинників, які можуть вплинути на погіршення показників систем. Якщо йдеться про стан трубопроводів, які прокладено у відкритому ґрунті, то такими чинниками можуть бути блукаючі струми (у першу чергу поблизу трамвайних колій і колій метрополітену та трансформаторних підстанцій), лужні чи квасні компоненті ґрунту, підвищена вологість ґрунту, температура. Усі ці чинники сприяють корозії металевих труб, що призводить до потоншення стінок труб та, як наслідок, до руйнування їхньої цілісності (прориву). Більшість із зазначених чинників впливає і на внутрішню корозію труб, тобто до потоншення стінок труб з усіма наслідками, що з цього випливають. Моделювання динаміки зміни стану об’єкту зацікавленості здійснюється шляхом ретельного вивчення обставин, за яких відбувалися аварійні чи катастрофічні зміни стану, з формулюванням алгоритму, за яким ці події відбуваються, та реконструкцією параметрів зовнішніх чинників і визначенням параметрів моделей.

Так, якщо йдеться, наприклад, про стан водопровідної мережі (або теплотраси), необхідно використати моделі внутрішньої і зовнішньої корозії (для випадку суцільної рівномірної корозії), які мають наступний загальний вигляд:

Δh = 0,5{d_ok_oC_oexp - d_ik_iC_iexp },

де Δh = h – h₁ – сумарне зменшення товщини труби за рахунок внутрішньої і зовнішньої корозії, k_i i k_o – константи швидкості реакцій окислення всередині і зовні труби, C_і i C_о – відповідні концентрації окислювачів, α_і i α_о – відповідні передавальні коефіцієнти (константи), які визначають вплив тих чи інших чинників на експоненціальну залежність швидкості реакції Е₀ та Е_і , τ₀ та τ_і – константи часу системи, у якій відбувається та чи інша реакція, Т₀ та Т_і – абсолютні температури зовні труби і температури носія (води), t – час експлуатації даної ланки магістралі, d_i i d_o – відповідно внутрішній і зовнішній діаметри труби (рис. 10.8). У разі структурно-вибіркової, а особливо міжкристалітної корозії модель може бути суттєво більш складною.

_{Зміна товщини труби ∆h=h-h1 під впливом внутрішньої та зовнішньої корозії}

Враховуючи показники ґрунту, в якому прокладено труби, і води, яка тече у трубах, а також відповідні температури, дату початку експлуатації тієї чи іншої ділянки мережі, або її найбільш «слабкої» ланки, а також максимально припустиме сумарне зменшення товщини труби Δh_{max max} і відповідне погіршення структури металу труби, можна передбачити час, коли характеристики міцності, пов’язані із зменшенням товщини стінок труби з-за корозії, а також з погіршенням структурних характеристик металу труби, дійдуть межі Δh_{max max}, за якою може (за наявністю тих чи інших перехідних процесів у системі) відбутися розрив труби. Ця модель повинна також враховувати коливання тиску (у тому числі динамічні удари) і швидкості руху. Для розробки моделі і, головним чином, для вибору параметрів моделі необхідно ретельно вивчати усі випадки прориву труб з тим, щоб підібрати відповідні осереднені значення тих, чи інших констант, а також параметрів моделі. Отже, приймаючи рішення щодо модернізації тієї чи іншої структури (мережі) варто оцінити витрати на модернізацію та супутні витрати з оцінкою ризику у разі відмови від модернізації з-за відсутності коштів. Може статися, що вигідніше знайти кредит (навіть не дуже вигідний), ніж ризикувати.

У бетонних склепінь самопливних колекторів міської каналізації свої проблеми. Мікробіологічна корозія бетону внаслідок біогенної кислотної агресії (під впливом сірчаного водню H₂S, що виходить у підсклепіння колектору) знижує ресурс цих об’єктів у 3,3-5 разів (тобто з 50 до 10-15 років). До 74% аварій на залізобетонних трубопроводах систем водовідведення викликано саме цим видом корозійного руйнування. Бетон, звичайно, захищається гідроізоляційними антикорозійними покриттями. Але й вони не повністю виконують свою захисну функцію, головним чином, з-за наявності мікрошпарин. Концентрація сірчаного водню С_H2S (мг/м³) у плівковій конденсатній волозі на поверхні бетону споруди, яка підпадає під вплив біогенної сірчанокислої агресії і за якої покриття ще зберігає свої властивості, може бути визначена за такою емпіричною формулою:

де t_real – реальна тривкість покриття (доби), t_demand – необхідна тривкість покриття (доби). Треба відзначити, що стандартне відхилення концентрації С_H2S від математичного очікування цієї концентрації у атмосфері реальних об’єктів каналізації складає величину σ = ±50%, що за умов наближеного до нормального закону розподілу значень концентрації відповідає ширині смуги невизначеності даних близько 33%. Отже періодичне вимірювання концентрації С_H2S та порівнювання її з отриманою згідно вищезазначеної формули дозволить визначити межу, до якої припускається експлуатація об’єкту без зміни покриття.

Окремо слід зупинитися на аваріях трубопроводів, обумовлених вібраціями і динамічними ударами. Досить часто під час відкриття кранів (або за умов дії якоїсь іншої причини різкої зміни витрат носія у мережі) можна спостерігати скрегіт, завивання або й торохкотіння на зразок гуркоту мотоциклетного двигуна. Ці звуки обумовлені погано налаштованими засувками, невдалим виконанням трас, наявністю перешкод усередині патрубків (частковим блокуванням траси або її відгалуження відламками конструкцій і іншими предметами, які випадково могли потрапити у магістраль) тощо. Вібрації, які й спричиняють гуркотінню, з одного боку, призводять решт-у-решт до катастрофи, тобто до розриву труб в наслідок частотних знакозмінних (динамічних) навантажень, але з іншого – є сигналом про негаразди у системі і необхідність термінового втручання персоналу з метою виправлення ситуації. Отже на такі вібрації варто негайно реагувати, що дозволить уникнути серйозних аварій.

Ще однією проблемою, яка може призвести до аварії, є стале підвищення гідравлічного опору магістралі за рахунок, з одного боку, приєднання усе нових споживачів (внаслідок будівництва житлових та інших будівель), а також (з іншого) утворення перешкод, обумовлених неякісним ремонтом або використанням невідповідного устаткування, неякісних засувок тощо. Підвищення опору призводить до того, що для забезпечення споживачів водою приходиться підвищувати тиск у магістралі. А це створює умови для прориву труб, у першу чергу тих, які вичерпали свій ресурс у зв’язку з корозією. Тому треба обов’язково ввести поріг максимального тиску в магістралі, перевищення якого може спричинити до прориву труб, що знаходяться на межі ресурсу міцності і зробити відповідне оцінювання ризиків.

Визначення поточного стану (діагностика) зазвичай базується на встановленні поточних характеристик (властивостей) окремих компонентів (вузлів, ланок) системи шляхом використання методів, які не вимагають декомпозиції (виводу з дії з подальшим розбиранням на складові) і базуються на вимірюванні й оцінці розподілу просторових діаграм фізичних полів, що генеруються спеціальними приладами. Найширше використовують ультразвукові, теплові, рентгенівські, електромагнітні та радіоактивні методи. За допомогою таких методів можна визначати товщину труб, наявність мікрошпарин, щільність, пропускну спроможність, рівномірність завантаження тощо.

Після отримання інформації про фактичний стан об’єкта отримані дані треба підставити у рівняння моделі, яке дає змогу визначити час t_crit, який залишився до досягнення параметром підкритичного стану h_1crit. Якщо, наприклад, нехтувати корозією внутрішньої стінки труби, то цей час можна обчислити як

.

Евристики для визначення необхідності відновлення трубопроводу можуть мати, наприклад, наступний вигляд:

ЯКЩО [(h₁ > h_{1 min}) TA (VaR(∆p/h₁) < VaR (∆p/h₁)_max)] АБО

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

ІНАКШЕ «Відновлення»

Тут h₁ – фактична або прогнозована товщина труби,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

АБО [(VaR ∑C _H2S <VaR ∑C _{H2S_max}) TA (VaR∑Q < VaR∑Q_max)], ТО «Норма»,

ІНАКШЕ «Відновлення»,

або

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

АБО [(VaR ∑C _H2S ≥VaR ∑C _{H2S_max}) TA (VaR∑Q ≥ VaR∑Q_max)] ТО «Відновлення», ІНАКШЕ «Норма»,

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

∑C _H2S та ∑C _{H2S_max} – середні інтегральні значення концентрацій H₂S на інтервалі спостереження та їхні очікувані максимально припустимі значення;

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

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

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

.

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

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

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

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

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

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

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

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

Контрольні запитання для перевірки знань

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

Поиск по сайту: