WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Из анализа статистической информации о доли примесей нефтяного происхождения в известняковом камне следует, что предпосылки снижения или сохранения на современном уровне содержания нефтепродуктов в известняковом сырье при дальнейшей разработке карьера горы Шах-Тау отсутствуют. Ситуация будет развиваться в сторону ухудшения качества исходного минерального сырья для производства кальцинированной соды.

Процессы, которые происходят с примесями нефтяного происхождения при обжиге известнякового сырья, представляют собой сложную цепочку физикохимических превращений высокомолекулярных углеводородных соединений.

Вместе с загружаемой шихтой примеси подвергаются постепенному нагреву в верхней части печи в потоке горячих отходящих печных газов.

Постепенный нагрев известняка и входящих в его состав примесей в потоке горячего печного газа ведет к разрушению высокомолекулярных углеводородных соединений, составляющих большую часть примесей нефтяного происхождения в природном карбонатном сырье, сопровождающуюся выделением продуктов дистилляции и образованием углерода. Помимо расщепления высокомолекулярных соединений, входящих в состав примесей нефтяного происхожде ния, при нагреве до 500°С происходят процессы выкипания прямогонных фракций.

% масс.

0,0,0,0,0,0,0,0,0,Горизонт, м 0,170 155 140 Рис 4. Динамика изменения массовой доли примесей нефтяного происхождения в известняковом сырье с углублением карьера Газы и жидкие продукты, отгоняемые в процессе нагрева, практически в полном объеме переходят в печной газ и отводятся из печи и при температуре около 200 °С поступают в скруббера или в трубы Вентури (первая ступень очистки). Здесь происходит охлаждение до 40 °С и грубая очистка от пыли технологического газа. Вторая ступень очистки представляет собой электрофильтры, на которых производится тонкая очистка технологического газа. В процессе промывки и охлаждения технологического газа происходит конденсация углеводородных компонентов, содержащихся в нем, и переход нефтяных примесей в сточные воды.

С помощью аналитических методов ИК-спектроскопии выявлено сходство структурных элементов примесных углеводородных компонентов известняка месторождения Шах-Тау и нефтепродуктов в сточных водах узла очистки технологического газа.

Глава 3. Моделирование и прогнозирование темпов загрязнения окружающей среды при возрастании в сырье доли углеводородных компонентов. Степень загрязнения окружающей среды находится в тесной взаимосвязи с рядом существенных факторов. В первую очередь - это ухудшение качества используемого сырья. Использование в производстве минерального сырья худшего качества сопровождается рядом трансформаций, происходящих с вредными примесями, что приводит к росту количества отходов, образовывающихся на различных стадиях технологического процесса.

Прямое влияние на количество образующихся отходов оказывает изменение объемов выпуска готовой продукции. В тесной взаимосвязи с указанными факторами, оказывающими влияние на количество образующихся на предприятии отходов, находятся проблемы износа технологического оборудования, отклонения от норм технологического режима. В результате комплексного анализа перечисленных факторов существует возможность прогнозирования объемов образования отходов на предприятии. Прогнозирование объемов загрязнения окружающей среды на предприятии перерабатывающего природное сырье комплекса предлагается производить по следующей методике.

Информационной основой методики являются статистические показатели изменения физико-химических свойств сырья, динамика изменения объемов выпуска продукции и изменения спроса на выпускаемую продукцию в течение исследуемого промежутка времени. При прогнозировании объемов загрязнения окружающей среды допустимым является объяснение моделируемыми данными 90% фактического изменения анализируемого параметра.

Целью моделирования является отыскание связи между двумя независимыми показателями (изменение доли примесей в природном сырье и изменение объемов производства готового продукта) и зависимым фактором (изменение объемов загрязнения окружающей среды). Для моделирования предлагается использовать математический аппарат корреляционного и регрессионного анализа, в частности множественной регрессии.

В общем случае результирующий показатель y является функцией существенных (x1, …, xk) и несущественных (1, …,n) факторов:

y = F(x1,..., xk, 1,...,n ). (1) В случае линейной множественной регрессии модель имеет следующий вид:

k ~ ~ y = y(x)+, y(x) = 0 + xi, (2) i i=~ где y(x)- детерминированная составляющая, зависящая от x факторов x =...

;

xk 0 - значение y для точки, в которой функция пересекает ось ординат;

i - коэффициент регрессии при i-м факторе, показывающий, насколько ~ изменится y(x), если i-й фактор изменится на 1;

- случайная составляющая с независимыми значениями.

Введем следующие обозначения. Qij(T) - временной ряд изменения количества отходов производства j-го вида продукции при использовании природного сырья, содержащего i-й компонент примесей; Pi(T) - временной ряд изменения количества i-го компонента примесей в природном сырье; Vj(T) - временной ряд объемов выпуска j-го вида продукции.

Модель изменения объема загрязнения окружающей среды i-м загрязнителем при выпуске j-го вида продукции на основе уравнения 2, с учетом того, что анализируемые факторы и моделируемый параметр представлены в виде временных рядов, примет вид ~ Qij (T ) = Qij(Pi, Vj, T)+, (3) ~ Qij(Pi, Vj, T)= 0 +1Pi(T )+2V (T ), j ~ где Qij(Pi, Vj,T) - детерминированная составляющая временного ряда Qij (T ), зависящая от факторов Pi (T ) и V (T).

j В соответствии с описанными выше общими условиями моделирования, на изменение объемов загрязнения окружающей среды нефтепродуктами, поступающими со сточными водами стадии обжига природного известнякового сырья и получения технологического газа (QНП (T ), т/год), оказывают влияние из менение количества примесей нефтяного происхождения в известняке, добываемом на карьере Шах-Тау ( PНП, %) и динамика объемов выпуска кальцинированной соды, исходным сырьем для производства которой, является известняковый камень (VС, %):

~ QНП (T ) = QНП (PНП, VС, T )+, (4) ~ QНП (PНП, VС, T ) = 0 +1PНП (T )+2VС (T ), ~ где QНП (PНП, VС,T ) - детерминированная составляющая временного ряда QНП (T ).

На примере ОАО «Сода» анализируются данные за период 1997-2002 гг.

Основой моделирования динамики изменения количества нефтяных примесей в известняке являются данные аналитических исследований массовой доли нефтепродуктов. Обозначим как PНП(T) временной ряд изменения содержания примесей нефтяного происхождения в исходном сырье - известняковом камне, поступающем на обжиг. Тогда зависимость содержания углеводородных компонентов примесей в известняке (PНП(T), %) от структуры разработки карьера будет иметь вид n viгор(Т ) ciгор i=PНП (T ) =, (5) где viгор - объем добываемого известняка на i-м горизонте в течение периода времени Т, %;

ciгор - среднее содержание примесей нефтяного происхождения в известняке на i-м горизонте, %;

n – количество разрабатываемых в период T горизонтов.

На рис. 5 показан временной ряд PНП(T), описывающий изменение содержания углеводородных компонентов примесей в известняке с течением времени.

Вычисление коэффициентов регрессионной прямой и дополнительной регрессионной статистики на основе статистических и расчетных данных производится с помощью пакета анализа электронной таблицы MS Excel.

% 0,0,0,0,0,Период 0,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Рис 5. График временного ряда PНП(T) В результате расчетов уравнение 4 примет вид ~ QНП (PНП, VС, T )= -14,685 + 399,676PНП (T )+ 1,653 10-5VС (T ). (6) Значение R-квадрата (квадрат критерия Пирсона) является индикатором степени адекватности полученной функциональной зависимости к фактическим данным. Полученное в результате расчетов значение R-квадрата показывает, что 87 % изменений (вариаций) полученной регрессионной прямой 6 обуславливается вариациями в учтенных факторах. Значение индекса корреляции R=0,характеризует силу связи как очень значительную.

Причиной недостаточно высокого уровня надежности полученной функциональной зависимости является неоднородность статистической информации, лежащей в основе исследуемого временного ряда, в частности сильный выброс в точке, соответствующей 1999 году. Для ликвидации отрицательного влияния неоднородности статистики на результат прогнозирования воспользуемся методом экспоненциального сглаживания.

Алгоритм расчета экспоненциально сглаженных значений в любой точке ряда основан на трех величинах: наблюдаемом значении Yi в данной точке ряда, ~ рассчитанном сглаженном значении для предшествующей точки ряда Yi-1 и не котором заранее заданном коэффициенте сглаживания W, постоянным по всему ряду. В первой точке ряда нет сглаженного значения для предшествующей точ~ ки (нет самой такой точки), и сглаженным значением Y1 считается сама наблюдаемая в этой точке величина отклика Y1. Все следующие точки ряда вычисляются по формуле ~ ~ Yi = W Yi + (1-W ) Yi-1. (7) В результате расчета коэффициентов регрессионной прямой и дополнительной регрессионной статистики с учетом экспоненциального сглаживания временного ряда QНП(Т) получаем ~ QНП (PНП, VС, T )= -15,346 + 424,366 PНП (T )+ 1,602 10-5 VС (T ). (8) На рис.6 приведены графики исходного временного ряда объемов загрязнения окружающей среды нефтепродуктами, поступающими со сточными водами ~ содового производства и временного ряда QНП (PНП, VС, T ), полученного в результате моделирования.

Уровень надежности описания искомой функциональной зависимостью анализируемого временного ряда (R2=0,941) является достаточным для выбранных условий моделирования.

Для достижения сопоставимости коэффициенты регрессии исходного уравнения стандартизуют, взяв вместо исходных переменных их отношения к собственным среднеквадратичным отклонениям. Значения бета-коэффициентов для регрессионного уравнения: 1 = 0,431, 2 = 0,590. Анализ -коэффициентов показывает, что стандартные ошибки каждого из параметров модели практически в равной мере влияют на изменения результирующего признака, причем это изменение достаточно мало.

При интерпретации результатов корреляционно-регрессионного анализа также используют частные коэффициенты эластичности (Exi). Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного на 1% и при постоянстве (фиксированном уровне) других факторов: Ex = 0,90, Ex = 0,95. Рассчитанные 1 значения частных коэффициентов эластичности показывают, что степень влия ния параметров модели на результирующий признак высока и практически в равной мере значима.

т период Временной ряд Qнп(Т) Функция Qнп(Pнп, Vc, Т) Рис. 6. Результат моделировании временного ряда QНП(Т) Необходимость прогнозирования выпуска готовой продукции, а соответственно и непосредственно связанных с ним показателей (изменение объемов добычи и использования сырьевых ресурсов, объемы загрязнения окружающей среды и т.д.) определяется достаточно высокими темпами роста российской экономики в целом, и в частности, минерально-сырьевого комплекса.

На основании статистических данных о выпуске товарной продукции с помощью численных математических методов, можно определить соответствие между данными по рассматриваемому предприятию за выбранный период времени и макроэкономическими показателями развития экономики страны, региона, отрасли.

Использование математического аппарата корреляционного анализа позволило установить неслучайность (значимость) изменения показателей динамики объема выпуска кальцинированной соды VСi и степень их зависимости от динамики индекса интенсивности промышленного производства (в химической и нефтехимической промышленности) IИППi. Определение точных количественных характеристик изменения динамики объема выпуска кальцинированной соды VС производится с использованием методов регрессионного анализа.

Уравнение линейной регрессии динамики объема выпуска кальцинированной соды на динамику индекса интенсивности промышленного производства в химической и нефтехимической промышленности определяется в следующем виде:

VC = 1IИПП + 0, (9) где 0, 1 – искомые параметры регрессионной функции.

С учетом вычисленных значений параметров 0, 1 искомое уравнение регрессии примет вид VC = 2,062 IИПП -109,648. (10) Полученное значение критерия R2=0,919 для исследуемой регрессионной зависимости свидетельствует о том, что динамика индекса интенсивности промышленного производства в химической и нефтехимической промышленности в достаточной мере определяет изменение объемов выпуска кальцинированной соды. Качество модели определяется по критерию Фишера. Рассчитанное значение критерия Фишера F=45,509 больше табличного значения Fраспределения (df1=1, df2=4) для уровня значимости =0,05 (F = 7,709).

С учетом динамики прогнозируемых Правительством РФ реальных объемов произведенного ВВП в промышленности рассчитаны прогнозируемые значения объема выпуска кальцинированной соды на период 2003-2008 гг. (табл. 1).

Динамика прогнозируемого роста объемов загрязнения окружающей среды нефтепродуктами до 2008 г. с учетом прогнозируемой динамики объемов выпуска кальцинированной соды и прогнозируемой динамики доли примесей углеводородных компонентов в исходном сырье (рис.5) показана на рис. 7.

Таблица Прогноз динамики объема выпуска кальцинированной соды на ОАО «Сода» за период 2003-2008 гг.

Наименование показателя 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.

Неблагоприятный прогноз 105,5 104,2 105,0 105,9 105,9 105,VС, в % к пред. году Неблагоприятный прогноз 1359368 1416461 1487284 1575034 1667961 VС, т.

Благоприятный прогноз 105,5 106,3 107,5 107,9 107,9 107,VС, в % к пред. году Благоприятный прогноз 1359368 1445008 1553384 1676101 1808513 VС, т.

Рис. 7. Прогноз объемов загрязнения окружающей среды нефтепродуктами В прогнозе загрязнения окружающей среды до 2008 г. рост объемов производства кальцинированной соды, обусловленный растущим спросом и интенсивным развитием производства в нашей стране и динамика примесей нефтяного происхождения в известняке оказывают соизмеримое влияние на исследуемый параметр. Однако при достижении предприятием объемов выпуска на уровне проектной мощности вклад составляющей, обусловленной ростом примесей нефтяного происхождения в известняковом сырье, будет расти, и дина мика объемов загрязнения окружающей среды нефтепродуктами будет в большей степени определятся именно ухудшением качества природного карбонатного сырья.

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»