Моделирование процессов производства и потребления минеральных ресурсов с использованием ГИС-технологий

Александрова, Вероника Игоревна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Моделирование процессов производства и потребления минеральных ресурсов с использованием ГИС-технологий
ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Моделирование процессов производства и потребления минеральных ресурсов с использованием ГИС-технологий"

На правах рукописи

АЛЕКСАНДРОВА ВЕРОНИКА ИГОРЕВНА

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА И ПОТРЕБЛЕНИЯ МИНЕРАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 25.00.35 - «Геоинформатика»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 053 1Ш

Москва 2011

005008993

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Московский государственный горный университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Шек Валерий Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

Финкельштейн Михаил Янкелевич

кандидат технических наук, Литвинов Александр Геннадьевич

Ведущая организация - Российский университет дружбы народов

(г. Москва)

Защита диссертации состоится «14» февраля 2012 г. в^час/^мин. на заседании диссертационного совета Д-212.128.08 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета.

Автореферат разослан </Д> января 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, профессор /¡Дл,^^ Шек Валерий Михайлович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Топливно-энергетическая промышленность, связанная с производством и потреблением минеральных ресурсов, включает в себя предприятия нескольких отраслей и является не только самой трудоемкой и капиталоемкой, но и в качестве элемента минерально-сырьевой базы (МСБ) фундаментом экономического развития и обеспечения жизнедеятельности страны. Её основной задачей является обеспечение устойчивого развития российской экономики без ограничений со стороны МСБ, т.е. гармонизация основных материальных характеристик мировой системы. В экономике любой страны мира основную роль играет минерально-сырьевой комплекс, и с каждым годом растут объемы и спектр потребляемых минеральных продуктов (МП) в связи с развитием новых технологий и усложнением производимых изделий. В связи с этим необходимо грамотное планирование и прогнозирование перспектив развития МСБ. Используемые в настоящее время методики прогнозирования не позволяют в достаточной мере учесть резкую изменчивость социально-политических, экономических, экологических и других факторов, что существенно влияет на качество таких прогнозов.

Поэтому создание системы моделирования динамики сложных природно-технических систем в части добычи и потребления минерально-сырьевых ресурсов (MCP), в том числе с целью проведения всестороннего анализа влияния горнопромышленных систем на основные макроэкономические показатели стран с разным уровнем развития экономики, является актуальной задачей современности.

Целью исследования является повышение эффективности народного хозяйства в сфере производства и потребления минерально-сырьевых ресурсов, путем обеспечения информацией и поддержкой принятия управленческих решений с использованием компьютерного моделирования и ГИС-технологий.

реализации товарной продукции с целью повышения эффективности народного хозяйства в целом.

Объектом исследования являются процессы добычи и потребления MCP на примере деятельности многоотраслевых компаний по добыче нефти, производству и потреблению МП на её основе.

Научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

• Создан метод компьютерного моделирования добычи и потребления минеральных ресурсов с применением ГИС-технологий, отличающийся использованием композитных пространственных моделей размещения и функционирования системы предприятий по производству и потреблению МП и транспортированию промежуточных продуктов между ними, а также конечных продуктов потребителям, и позволяющий разрабатывать эффективные стратегии развития указанных систем.

• Предложена иерархическая схема классифицирования процессов добычи и переработки жидких минеральных ресурсов и получаемых продуктов, которая позволила создать интерфейс между каскадными (стадиальными) моделями процессов переработки MCP в пространстве и во времени.

• Разработаны каскадные (стадиальные) модели процессов производства и потребления MCP и алгоритмы их реализации, отличающиеся наличием общего пространственно-временного интерфейса и позволяющие определять эффективность функционирования систем соответствующей стадии производства.

• Созданы композитная имитационная модель процессов производства и потребления MCP и алгоритм моделирования, позволяющие системно исследовать стратегии функционирования заданного множества взаимодействующих производств и потребителей МП в пространстве и во времени с целью выбора наилучших среди них.

• Создана система моделирования процессов производства и потребления MCP с использованием ГИС-технологий, позволяющая реализовать имитационное моделирование функционирования больших минерально-

сырьевых систем в пространстве и во времени с целью оценки степени их эффективности и нахождению путей их развития.

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов системного анализа, статистических исследований и компьютерного моделирования, соответствием результатов модельных расчетов реально полученным на практике.

Научная значимость работы заключается в разработке моделей, методов и алгоритмов компьютерного моделирования производства и потребления MCP страной или ее регионом, позволяющих оценивать и прогнозировать развитие организационно-технических систем определенной области производства и потребления MCP.

Методы исследований. В работе использованы методы имитационного моделирования (метод Монте-Карло), объектно-ориентированной методологии; теории вероятностей и математической статистики; экономического анализа, ГИС-методы.

Практическая значимость работы состоит в разработке комплекса программ и методики имитационного моделирования производства и потребления MCP, применение и использование которых позволяет системно оценивать и прогнозировать развитие экономики стран и регионов в части потребления MCP.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на семинарах международного симпозиума «Неделя горняка» МГГУ (2008-2011 гг.), кафедры АСУ Московского государственного горного университета. Разработанные модели, алгоритмы и комплекс программ используются в Сибирской угольной энергетической компании (ОАО «СУЭК») и учебном процессе МГГУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, все в изданиях, входящих в список, рекомендованный ВАК Минобрнауки России для публикации результатов исследований по диссертационным работам.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 137 страницах, включает 7 таблиц, 57 рисунков, список литературы из 60 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Проблема развития макроэкономических процессов минерального сектора России и мира, влияния потребления MCP на основные экономические показатели исследовалась многими видными учеными, такими как Аганбегян А.Г., Александров В.В., Багриновский К.А., Гвишиани Д.М., Гранберг А.Г., Дьячко А.Г., Егоров В.А., Иванилов В.Ю., Канторович JI.H., Кайя И., Клейн JI.P., Коссов В.В., Леонтьев В.В., Линнеман Г., Матросов В.М., Медоуз Д., Мензи Д., Месарович М., Моисеев H.H., Немчинов B.C., Нейман Дж.Ф., Новожилов H.A., Пестель Э., Петров A.A., Покровский В.Н., Поспелов И.Г., Пучков Л.А., Редкозубов С.А., Роберте П., Стебниц В., Тинберген Я., Трапезников В.А., Форрестер Дж., Эррера А., Р. Фриш, Т. Хаавелмо.

В основу настоящей работы положены модели потребления минеральных ресурсов, предложенные чл.-корр. РАН Пучковым Л.А. Компьютерному моделированию в этой и смежных областях науки посвящены работы Аленичева В.М., Бахвалова Л.А., Потресова Д.К, Суханова В.И., Тарасевича Ю.Ю., Федунец Н.И., Хохрякова В.С, Шека В.М. и др.

Исследуемые системы потребления MCP являются разновидностью организационно-технических систем (ОТС). Поэтому здесь нет единого критерия, характеризующего качество их функционирования, и общих ограничений для всей системы, поскольку такая система состоит из множества подсистем, каждая их которых имеет свою слабосопряженную с целями других подсистем цель и функционирует по своим специфическим правилам. Графически моделируемую ОТС (систему добычи и потребления минеральных ресурсов) можно представить в виде каскадной модели (см. рис. 1). Объектом исследования была выбрана топливно-энергетическая промышленность по добыче и переработке MCP (нефть).

Рассматриваемая модель имеет четыре уровня. На каждом уровне есть производство МП и возможны варианты их потребления: передача на следующий уровень для последующей стадии производства, реализация внутри страны (региона) (51_юи) или на внешнем рынке (ЕХ1о||). Первый уровень - это добыча и реализация сырой нефти.

° / \V%

g 4 /Высокие\\\ i......-...... -----.....—S SL4High

g- /технологии \ ° \ EX4High

5 я L_____________\

i о *----

5 О. \

л ^ -5 Нефтехимическое т SL>r-h

i о J ^ Транспортировка f-3Ch

g- ш производство м ^ ЕХзси

s 2 Нефтепереработка Транспортировка > 1 Добыча Транспортировка,, ^

1 Oil

он

Рис.1 - Иерархическая балансовая модель потребления MCP

При переходе МП на следующий уровень глубина их переработки увеличивается, соответственно возрастают затраты на производство и цены. На втором уровне МП перерабатываются на нефтеперерабатывающих заводах (НПЗ) с получением большого ассортимента нефтепродуктов. Эти продукты могут поставляться на внешний или внутренний рынки (EX2pctrly'SL2pl;iro) либо транспортироваться на нефтехимическое производство (НХЗ). На этом уровне производится свой спектр МП, которые в свою очередь, могут быть отправлены на продажу (EX3Ch/SL3ch) или переданы на более высокие стадии переработки МП совместно с другими минеральными ресурсами (многокомпозитное производство).

В зависимости от местонахождения месторождений MCP, НПЗ, НХЗ и потребителей МП исследуемой системы, применяемых технологий добычи, переработки и транспортирования МП будут определяться затраты как на отдельных стадиях производства, так и в целом по системе. Соответственно и цены на производимые МП и получаемые доходы также будут функциями от перечисленных параметров. Дополнительно необходимо учитывать конъюнктуру рынков и изменение всех параметров во времени. Наилучшим выходом является использование при создании и реализации систем моделей ГИС-технологий, позволяющих эффективно обрабатывать пространственно-атрибутивные данные разной природы с учетом их временных изменений.

Из-за сложности построения моделей многокомпозитного производства четвертого и выше уровней иерархии, которые требуют дополнительных исследований, не входящих в рамки настоящей работы, здесь представлены иерархические балансовые модели первых трех уровней производства и потребления МП (чистые продукты переработки нефти).

Структурой моделей предусматривается, что при переработке MCP перемещение получаемых на каждом уровне МП возможно как внутри этого уровня, так и на вышележащие уровни с учетом вероятностного характера этих процессов. Масса реализуемых на данном уровне МП выводится из дальнейших процессов моделирования переработки MCP, что показано пирамидальной формой иерархической балансовой модели (см. рис. 1).

Эффективность моделирования зависит от полноты исходной статистической информации. Анализ имеющихся данных по Российской топливодобывающей промышленности показал, что в наиболее структурированном виде она представлена в нефтегазовой компании ОАО «ЛУКОЙЛ». Поэтому проверка адекватности модельной реализации функционирования топливодобывающей промышленности России была проведена на примере этой компании.

Анализ данных о функционировании добычных предприятий на месторождениях нефти и газа, НПЗ и НХЗ показал, что конкретные объекты каждого класса предприятий получают MCP (нефть и продукты её

переработки), которые сильно различаются по составу, свойствам и областям применения. В связи с этим в работе была составлена обобщающая классификация продуктов, получаемых на трех уровнях переработки нефти (см. рис. 2).

Эта классификация позволила создать единый алгоритм расчета количественных и качественных изменений моделируемых объектов (объемов МП) на всех стадиях моделирования производства и потребления MCP с учетом конкретных характеристик размещения производств, исходного сырья (промпродуктов) и технологий их переработки.

Основным классификационным признаком является стадия переработки MCP. Поэтому общая композитная модель процессов производства и потребления MCP имеет модульную структуру, для каждой стадии осуществляется построение соответствующей стадиальной модели. Эти стадиальные модели соединяются попарно с помощью моделей транспортирования и реализации МП. Для исследуемой системы композитная модель процессов переработки MCP и реализации полученных МП (см. рис. 3) включает в себя 4 стадиальные и 3 транспортно-реализующие модели.

Стадиальные модели:

1. Добыча (М). Модель включает в себя все месторождения М„ , на которых осуществляется добыча MCP. Для каждого месторождения реализуется вероятностный механизм определения выпуска продукции (сырой или предварительно подготовленной нефти) за модельную единицу времени при имеющихся ресурсах и ограничениях;

2. Нефтепереработка (F). Модель включает в себя все нефтеперерабатывающие заводы F]< системы. Для каждого НПЗ реализуется индивидуальный вероятностный механизм расчета количества выпускаемых нефтепродуктов (заданного технологического спектра) в зависимости от количества и качества поступающего сырья;

Тяжелые мазуты ■ 2.6.2._

2.6.1

Сульфокислоты

2.5.3.

Кислый кокс

2.5.2.

, 2.5.1.

Асфальт

СО

Остаточные топлива 2.4.5.

2.4.4.

Вазелин

Смазочные масла [2.4.3.

Жирные спирты и 2.4.2. сульфаты

Жирные кислоты 2.4.1.

со

к §

к л

2.3.7.

Парафины

2.3.6. Масла для

электроэнергетики ••

Эмульгированные

2.3.5. масла

Насыщенные масла

2.3.4.

Светлые масла

2.3.3.

Поглотительн ые

2.3.2. масла

2.3.1.

2.2.2. Керосин

2.2.1. Бензин

а 8

О .о.

"Изоляц-ые и пропитыв-ие-

воски 3.3.6.1.-

Технич. масла 3.3.3.2.

Мед. Масла 3.3.3.1.

2.1.2.

Сжиженный газ

Неконденсирующийся 2.1.1. газ

Тяжел. Бензин 3.2.1.2.

Сред. Бензин 3.2.1.1.

Легкий бензин 3.1.2.1.

Газовая сажа 3.1.1.3.

3.1.1.2. Легкие углеводороды

Водород 3.1.1.1.

1 УРОВЕНЬ

2 УРОВЕНЬ

■4И

ч о а с ф ь

■е-

ф X

5 2- о

3 УРОВЕНЬ

Уровни глубины переработки

3. Нефтехимия (С) - Модель включает в себя все заводы нефтехимии Сг. Для каждого НХЗ реализуется индивидуальный вероятностный механизм расчета количества выпускаемых нефтехимических продуктов (заданного технологического спектра) в зависимости от количества и качества поступающего сырья;

4. Высокие технологии (Н). Модуль должен включать в себя предприятия высоких технологий, использующие в производстве несколько видов MCP. В данной модели блок высоких технологий Ну не рассматривается.

Высокие

Добыча Нефтепереработка Нефтехимия технологии

полученных продуктов

Трапспортпо-реализующие модели:

1. МР-переход - это дискретные модели перехода порций (дискритов) МСР (сырой нефти) от месторождения М] к нефтеперерабатывающему заводу ^ по направлению поставки Ру или к внутренним Реп и внешним РеХ1 потребителям. Выбор направления поставки (Ру; Р^; Рм; Р81,; РЕХ) носит вероятностный характер. При этом для определения параметров маршрута используются ГИС-технологии и механизм определения случайного значения времени нахождения данного дискрита в пути;

• М,Р5и - вариант перехода от месторождения М; к процессу продаж сырья (БЫ - продажи сырой нефти на территории страны);

• М]Рех1 - вариант перехода от месторождения М; к процессу экспорта сырья (ЕХ1 - экспорт сырой нефти).

2. РС-переход - это переход минерального продукта (нефтепродуктов) от нефтеперерабатывающего завода ^ к нефтехимическому заводу Са по направлению поставки Р}а. От Блока «Нефтепереработка» существуют варианты перехода к процессам продаж Рвьг и экспорту Рех^

• ^Рэьг - вариант перехода МП от ^ НПЗ к продажам - продажи нефтепродуктов) внутри страны (региона);

• ^Рнхг - вариант перехода МП от ^ НПЗ к процессу экспорта (ЕХ2 -экспорт нефтепродуктов).

3. СН-переход - моделирует переход от Блока «Нефтехимия» к процессам продаж Р8ЬЗ и экспорту РЕХз:

• CaP.su - вариант перехода ПНХ от Са НХЗ к продажам (вЬЗ - продажи продуктов нефтехимии);

• С„Рехз - вариант перехода ПНХ (продуктов нефтехимии) от Са НХЗ к экспорту (ЕХЗ - экспорт продуктов нефтехимии).

Вероятности конкретных переходов определяются в зависимости от стратегии переработки МСР с учетом удаленности НПЗ от месторождения, мощности НПЗ (возможность принятия определенных объемов добычи МСР), удаленности НХЗ от НПЗ, мощности НХЗ (возможность принятия

определенных объемов добычи МП) и от политик внутренних продаж и экспорта MCP.

Разработанные модели процессов переработки MCP и реализации МП представлены в виде следующих систем уровневых уравнений:

Mi = X М,(тД при i =Tn; j =Тт; М; (т})>0; (1)

Mi(Tj)=Fk(t1)Pil+SL1(tsl)Pi2+EX1(t!0Pi3, при k=lK; Pil+Pi2+Pi3=l; (2) Fk=X (£ f «)ti, при а=ТД; 1=Т/Г; fa(xi) >0; (3)

I а

F«k(ti) = Car(tq)Pkl+SL2(ts2)Pk2+EX2(t^)Pk3> при г=1д; Pu+Pk2+Pt3=l; (4)

Сг=£ (£ с p)xu, при г =T,R; fRü; С[1(ти) >0; (5)

Cßr(tu)= SL3p(ts3)+ ЕХзрОез), при г =ТД; ß=US; ти >Т. (6)

где Mj- выпуск (количество) МП с i-ro месторождения за модельное время Т; п - число месторождений MCP;

Mj(Tj) - вероятностное количество MCP, добытое на i-м месторождении за период Tj;

Fk(ti)Pii — вероятностное количество MCP i-ro месторождения, поступившее на k-й НПЗ в момент времени tj;

SLi(tsi) и EX|(tei) - вероятностное количество MCP i-ro месторождения, поступившее на внутреннюю или внешнюю реализацию в момент времени

tsl(tel);

Fk- выпуска МП спектра А k-м НПЗ за время Т;

f а(тО - вероятностное количество нефтепродуктов а, выпущенное на k-м НПЗ за период х\,

Cor(tq)Pki - вероятностное количество а-продукта, поступившее на г-й НХЗ с к-го НПЗ в момент времени tq;

SL2(ts2) и EX2(te2) - вероятностное количество а-продукта, поступившее на внутреннюю или внешнюю реализацию в момент времени ts2(tе2); Сг— выпуск МП спектра В r-м НХЗ за время Т;

Срт„- вероятностно количество ß-продукта, нефтехимии выпущенное на r-м НХЗ за период ти;

Cpr(tu) - количество продукта нефтехимии ß, выпущенное на r-м НХЗ за период t„;

SL3p(t,3) и ЕХзр^з) - вероятностное количество МП нефтехимии ß, поступившее на внутреннюю или внешнюю реализацию, в том числе для переработки высокими технологиями с г-го НХЗ в момент времени t^fe). В модели единицей массы является тонна, единицей времени - секунда.

Модель имитационного моделирования в нашем случае похожа на модели теории массового обслуживания (СМО), но отличается тем, что в рассматриваемой системе существует множество продуктов производства, и каждый продукт может идти по разным направлениям поставки и реализации с разными долями вероятностей того, что МР/МП поступит на тот или иной НПЗ/НХЗ. На основании этой модели были созданы попроцессные модели (1-6) переработки минерального ресурса и реализации полученных продуктов, при составлении которых выявлена особенность, что нет прямого переноса всей массы получаемых продуктов в одном направлении. В чистом виде теория массового обслуживания не может быть применена, так как масса продукта при переработке постоянно будет разбиваться на массы получаемых продуктов, то есть число продуктов множится, а суммарная масса уменьшается. Так как эта схема получилась многокомпонентной с изменяемым массопереносом, была построена многомодульная модель, с использованием имитационного моделирования и ГИС-технологии.

В результате анализа ряда программ: GPSS, Simplex3, MatLab, Mathcad, Mathematica, STATISTICA, - было установлено, что имеющихся стандартных возможностей недостаточно для реализации созданной модели. Поэтому для ее реализации был выбран наиболее универсальный язык - С Sharp (С#). Это позволило моделировать процессы переноса первоначальной массы MCP на последующие уровни переработки и потребления с учетом получения новых МП и изменчивости конъюнктуры рынка.

у.

\\ Ч%

Дальнейшая переработка

С5.

*>п

3 О 3 О ..... <п со ш ~ Ч- - сЛ 3 3 „.Л О О; Й

Ю) 3 (-

- /СМ4

: д

-О :

Е :

«О

О с

Л-.Т

о _

/"Г

со

о _

«Г

чах.

О с

\\ ф

□.....

. V

......-<""3

О 5 ги О

о о4

......./<*>—

£ ф &

(3 -

ч\ п

■с о 0) £ а>

от с

<ЙО

Ф £ а>

И с

"-2 <20 а» £ Ф

от с

^Х ^ ^

то

ф £ <и

от с

р* '"•I с^

ш ..... ~

о ё . о

-■ ->. £ ......■<•> - -ч4-

'О

I-

а. О

•5

т хз

уо

"с

го

о С

.ЙК

О с

от О

О с

Ж!

V. у ■ ' МагкеМ Т моделирования

0ч

Модель процессов переработки MCP и реализации полученных МП (см. рис. 4) опробована на примере топливно-энергетической промышленности (компания ОАО «ЛУКОЙЛ»), индикатором для группы «Энергетическое топливо» выбрана нефть.

Созданная система компьютерного моделирования имеет модульную структуру и состоит из 3-х подсистем: геоинформационной, имитационного моделирования, анализа и представления полученных результатов.

Подсистема имитационного моделирования имеет блок Markerl, в котором задается период времени моделирования Т и начальная настройка интерфейса для модулей моделирования процессов добычи-переработки MCP и транспортирования МП между приборами обслуживания (ПО) и потребителем.

Подсистема имитационного моделирования имеет шесть типов ПО: Месторождения (активный прибор обслуживания - CruedC...CruedS); Система трубопроводов (транспортный прибор обслуживания - Tubel); НПЗ (активный прибор обслуживания - Server l...Server4); Транспортная система 1 (транспортный прибор обслуживания - Tube2); НХЗ (активный прибор обслуживания - ChemFactl...ChemFact4); Транспортная система 2 (транспортный прибор обслуживания - ТиЬеЗ).

Моделирование является дискретным вероятностным, каждый ПО порождает порции МП (заявки), которые далее поступают на обслуживание (поглощаются) в определенный экземпляр следующего типа ПО или потребителя.

Все приборы обслуживания имеют входы (in) и выходы (out). В транспортной системе таких видов выхода (out) может быть три: экспорт (ЕХ), внутренняя продажа (SL) и дальнейшая переработка. Количество экземпляров ПО и конкретное число входов/выходов каждого из них определяется с помощью геоинформационной подсистемы. В ней также находятся маршруты транспортирования, вероятностная длительность нахождения порций МП в пути по этим маршрутам. Входными данными для подсистемы являются:

• объемы годовой добычи нефтяных месторождений;

• годовая производительность НПЗ и НХЗ;

• доли внутренних продаж и экспорта нефти, нефтепродуктов и продуктов нефтехимии от получаемого сырья на предприятиях;

• долевое распределение нефти конкретных месторождений между имеющимися НПЗ и потребителями; между имеющимися НХЗ и потребителями;

• технологические карты процессов на НПЗ и НХЗ, затраты на ведение этих процессов;

• расстояния от месторождений до НПЗ (потребителей), от НПЗ до НХЗ (потребителей) и статистико-вероятностные характеристики используемых транспортных систем;

• транспортные затраты и стоимость (цена) МСР и МП для различных групп потребителей.

На основе данных по варианту ГИС-подсистема определяет бинарные связи между входами и выходами транспортных систем TUBE1, TUBE2 и TUBE3, а также параметры генератора случайных значений времени нахождения в пути по каждому маршруту (прохождения по бинарной связи in^ -»01%)

С любого месторождения каждую смену выходит порция (вероятное количество) сырой нефти определенного количества на соответствующий вход транспортной системы TUBE1. Далее эта порция достигает выхода 01% TUBE1 и через время Ту поступает на вход НПЗ (Server^)) или конкретному потребителю. В данной системе время перемещения ресурса по транспортным системам определяется с помощью генераторов с логнормальным законом распределения этой случайной величины. Таким же образом результаты работы НПЗ (порции МП спектра А) распределяются среди потребителей - НХЗ и/или внутренними/внешними потребителями. Нефтепродукты и продукты нефтехимии накапливаются на выходе соответствующего ПО и передаются далее системе порционно (контейнерами) в реальных системах транспортных средств (цистерны, контейнеры и т.п.). Это позволяет сделать моделируемые транспортные процессы более адекватными. За счет изменения политики и

параметров механизма настройки системы моделирования можно проигрывать различные варианты добычи и потребления MCP с целью выбора наиболее эффективных.

Активные или транспортные ПО подсчитывают себестоимость каждой порции МП на всех выходных портах. В процессе моделирования суммируются объемы реализуемых МП, затраты на их производство и транспортирование, получаемый доход отдельно по каждой группе потребителей. На транспортном приборе обслуживания определена политика транспортировки. После ограничения серии модальных расчетов по каждому варианту формируется итоговый отчет. Анализ результатов нескольких вариантов моделирования позволяет определить наиболее эффективный среди них.

На рис. 5 представлена общая блок-схема алгоритма имитационного моделирования производства и потребления MCP с использованием различных вариантов стратегий. Созданные стадиальные модели процессов производства и потребления MCP (1-6) и композитная имитационная модель этих процессов, а также описанные выше алгоритмы моделирования стали частями метода компьютерного моделирования добычи и потребления MCP с применением ГИС-технологий, целью которого является разработка эффективных стратегий развития макросистем по добыче и потреблению MCP.

Созданный метод реализован в системе моделирования процессов производства и потребления MCP с использованием ГИС-технологий. Информационная подсистема может быть реализована на базе многих современных ГИС. В нашем случае была применена Are GIS версии 10.1 компании ESRI.

Модельный комплекс имеет модульную архитектуру и реализует алгоритм моделирования (см. рис. 5).

Начало

Задание времени моделирования системы Т. ft = 1-5)

^ Ввод исходных данных в систему «Месторождений»: - Производительность, тыс. тонн

Географические координаты месторождения, (с.ш. и ЗА)

6 _

Выбор вида транспорта от месторождения до пункта отгрузки: трубопровод; наземный транспорт; водный транспорт, (%)

-7-1_

Ввод исходных данных в систему «НПЗ»:

- Мощность, Мощность max , млн. тонн

- Ассортимент выпускаемых н.п.

- % выпуска н.п. от поступившего V

- Географические координаты НПЗ (с.ш. и в.д.)

Выбор политики распределения количества

сырой нефти по пункта отгрузки: НПЗ; 51; ЕХ, <%)

Выбор направления и Э транспортировки сырой нефти от месторождения до пункта отгрузки на географической карте: НПЗ; ЕХ

Выбор политики распределения количества нефтепродуктов по пункта отгрузки: НХЗ; Б!.; ЕХ, (%) 10 I

Выбор направления и Э транспортировки нефтепродуктов от НПЗ до пункта отгрузки на географической карте: НХЗ; 8Ц ЕХ

.11_I_

Выбор вида транспорта от НПЗ до пункта отгрузки: трубопровод; наземный транспорт; водный _транспорт, {%)_

12 = *__

Ввод исходных данных в систему «НХЗ»:

- Мощность, Мощность max млн. тонн

- Ассортимент выпускаемых н.х.

- % выпуска продуктов н.х. от поступившего V

- Географические координаты НХЗ (с.ш. и в.д.)

Выбор политики распределения количества нефтехимии по пункта отгрузки: ЭЬ; ЕХ, (%) 15 I

Выбор направпения и Э

транспортировки нефтехимии от НХЗ до пункта отгрузки на географической карте: Б!.;

ЕХ

■ 16 ъ ё-1-

Выбор вида транспорта

от НХЗ до пункта отгрузки:

наземный транспорт; водный

_транспорт, (%)_

Вывод резупьтатов ~ серии проведения циклов

имитационного модепирования за период г

Рис.5 - Блок-схема алгоритма имитационного моделирования производства и потребления МСР

Главное меню комплекса имеет 6 вкладок (рис. 6):

- модель, горизонт моделирования, месторождение, НПЗ, НХЗ, транспортная система, экспорт/продажа, которые позволяют вызывать модули для выбора объектов моделирования, стратегии производства и потребления МП и формировать варианты реализации. Модули программы с использованием данных, конвертированных из геоинформационной подсистемы, предоставляют ЛПР возможность выбора предприятий по добыче МСР (см. рис. 7), их переработке (см. рис. 8) и транспортированию полученных МП (см. рис. 9), а также сформировать варианты моделирования процессов функционирования этих объектов и системы в целом.

Модель вертикально-интегрированной компании

Имитационное моделирование производства и потребления MCP с использованием различны* вариантов стратегий

Л><- -X-^SbtP' Т »>.

Четас^ет rJ Ш * Л* j • *

Вход в систему

шш

Выход

j—^

. Г

О программе

Рис.6 - Главное меню программы

Модель вертикально-интегрированной компании

Месторождение Мощность (тыс. т/г од)

Западная Сибирь

Предуралье Поволжье

Тимано-Печора

Прочие

Западная Сибирь

Предуралье

Поволжье

Тимано-Печора

Прочие

56 187 11625 3 263 16 685 2185

Добавить месторождение

Рис. 7 - Модели предприятий по добычи МСР

Модель вертикально-интегрированной компании

211

Модель ( Горизонт моделирования | Месторождение НПЗ | НХЗ } Транспортная система ) Экспорт/продажа ) Выберете/введите нефтеперерабатывающий завод

Завод (НПЗ) Мощность (млн, т/год)

| Пермский 1 Пермский 12,46

| Волгоградский Волгоградский 10,74

| Нижегородский 21 Нижегородский 16,97

| Ухтинский 11 Ухтинский 3,81

Параметры НПЗ

Добавить НПЗ

| Проверить параметры ввода

Сохранить параметры

Выполнить переход вперед

Рис. 8 - Модели «НПЗ»

Модель вертикально-интегрированной компании

Р5? ?9ЯУ1 Настроить политику (%)

ШдаЗ.........

Месторождение

Западная Сибирь ~*75 18 7 Пермский 84 рГ 8

Предуралье 85 7 8 Волгоградский 711 17 ~*12

Поволжье ~70 15 15 Нижегородский 801 5 15

Тимаио-Печора ~76 16 т Ухтинский 731 18 9

Прочие 80 25 5 51<ре*го1) 651 25 ~10

Я(оЙ) ~~73 ~22 5 Ех(ре*го1) 8 | 83 9

Ех(оЙ) 18 40 42

н В I м

Завод (НХЗ)

ООО «Стаеропен» ООО «Саратоворгсинтеэ» рн

а(А)

Ех№) п;

Т • трубопроводы Н - наземный транспорт В - водный транспсщ (%) Доверить | Сохранить Вперед

Рис. 9 - Модели «Транспортных систем»

После реализации заданного количества прогонов имитационной модели системы по каждому варианту моделирования выводятся усредненные выходные данные о работе добывающих, перерабатывающих (рис. 10) и транспортных подсистем. В этот отчет входят экономические показатели деятельности каждой подсистемы и системы в целом.

1 А В .1 С О Е................_......1................ .............,...... ^ ;......... ......н 1 1

1 Месторождение Западная Сибирь Предуралье Поволжье Тимано-Печора

2, 3 4 (тыс. т/1 год) Нефти продано: 2100 Неф™ импортировано: Э9Э00 НПЗ НХЗ Волгоградский НПЗ ООО «Сгавролен» Пермсний НПЗ Нижегородский НПЗ Ухтинский НПЗ ООО «Сзрзтоворгсинтез»

5 Нефтепродуктов продано: 19 00 Нефть

6 Нефтепродуктов жслортцювано: 25 00 бЦоИ) 2 097560,00 19926 820 000,00 9500,00 р./тн

". У. Нефтехимии продано: Нвфтехти экспортировано: 900 200 Нефть

8 ЕХ(оН) 39 289800,00 171251100000,00

9 Бензин автомобильн Дизельное топливо Реактивное топливо Судовое топливе

10 Эксгорт нефти (в %): Экспорт нефтепродуктов (в %): депорт мефте»иии (е %): ЗЦретгоЦ 3 629082,00 5 438 686,00 1 036 529,00 450415,00

11 12 13 р./тн РУб. 25 300,00 20 300,00 20800,00 16700,00 91835 774 600 00 110405 325800,00 22 599 803 200,00 7521930 500 0 Бензин автомобиль« Дизельное топливо Реактивное топливо Судовое топливе

14 ! Расчетам ЕХ(реМо1) 3 300 564,00 7412 628,00 1 608 805,00 666 921,00

15 16 Г*»еерить параметры ввода р/тч РУб. 25 300,00 31504 269 200,00 20 300,00 20 800,00 16 700,00 150 476 343 400,00 33 463144 ООО,00 11137 580 700,00

17 Нитрил акриловой к> Сульфат аммония Фенол Метилметакрил<

18 514 СЪ) 10615,00 9 422,00 25 175.00 0,00

19 р./тн 34 000,00 20800.00 36000,00 34300,00

20 21 РУб- . 360 910 000,00 Нитрил акриловой м- 195 977 600,00 906300000,00 0,00 Сульфат аммония Фенол Метнлметзкрил;

22 ЕЖ{сЬ} 1 105,00 1607,00 4 058,00 0,00

23 24 р./тн ШИШ 34 000,00 ООО,» 20 800,00 36 000,00 34 300,00 33425 600,00 146038 ООО, СЮ 0,00

Рис. 10 - Результаты моделирования НПЗ и НХЗ

Для проверки адекватности модельных систем реальным было проведено моделирование стратегии добычи, переработки нефти и реализации получаемых МП компанией ОАО «ЛУКОЙЛ» за 2004-2008гг.

На основании программы моделирования были проведены три эксперимента, включающие в себя различные варианты стратегий. Диапазон моделирования 5 лет.

Эксперимент 1. Показывает нынешнюю стратегию развития компании, она заключается в отдаче большей части добываемого сырья на экспорт. Компания экспортирует - 44% добываемого сырья, 58 % получаемых нефтепродуктов и 25% продуктов нефтехимии.

Эксперимент 2. Показывает, как бы могла работать компания и какой получала бы доход при уменьшении экспорта добываемого сырья. Компания экспортирует - 25% добываемой нефти, 58 % получаемых нефтепродуктов и 25% нефтехимии.

Эксперимент 3. Показывает, как работала бы компания и какой получала бы доход при уменьшении экспорта добываемого сырья и постройке ноиого нефтеперерабатывающего завода. Компания экспортирует - 20 % добываемой нефти, 58 % получаемых нефтепродуктов и 25% нефтехимии.

Результаты проигрывания трех стратегий процесса добычи и переработки энергетического топлива представлены на графике добычи и переработки МСР (рис. 11).

Результаты моделирования показывают, что глубокая переработка МСР дает значительный эффект (до 7% по компании ОАО «ЛУКОЙЛ»), Из графика видно, что третья стратегия значительно улучшила бы экономическое положение страны в целом.

При определении точности модельных расчетов установлено, что результаты моделирования по стратегии 1 (эксперимент 1) отличаются от реальных данных менее, чем на 5%. Данные исследования были внедрены в Сибирской угольной энергетической компании (ОАО «СУЭК») и используются в учебном процессе кафедры АСУ МГГУ.

99 -,-t-,-,-,-,

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Горизонт моделирования

-♦-стрэпгегия 1 -»-стратегия 2 -ùr стратегия 3 -»«-ФАКТ

Рис. 11 - Минерально-экономический график добычи и переработки MCP

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе решена актуальная научная задача разработки метода, моделей и алгоритмов прогнозирования перспектив развития экономики страны (региона) в части производства и потребления MCP с помощью компьютерного моделирования с использованием ГИС-технологий.

Основные выводы и результаты работы, полученные лично автором:

1. Проведен экономико-статистический и структурный анализ систем производства и потребления MCP на примере нефтедобывающей отрасли;

2. Разработана иерархическая классификация процессов добычи жидких MCP и потребления МП их переработки, позволяющая объединить отдельные

стадии моделирования переработки и потребления MCP в единую систему имитационного моделирования;

3. Выбрано направление и создан наиболее рациональный способ моделирования сложных природно-технических систем;

4. Разработаны имитационные каскадные (стадиальные) пространственно-временные модели процессов переработки MCP и реализации полученных МП с использованием систем таких моделей создана композитная модель процессов производства и потребления;

5. Разработаны алгоритмы моделирования развития МСБ страны в нефтедобывающем секторе, отличающиеся использованием системы каскадных уровневых балансовых моделей;

6. Разработан метод компьютерного моделирования добычи и потребления MCP с применением ГИС-технологий, отличающийся использованием композитных пространственных моделей размещения и функционирования предприятий по производству и потреблению МП;

7. Создана методика имитационного вероятностного моделирования производства и потребления MCP;

8. Создан программный комплекс моделирования процессов производства и потребления MCP и проведена проверка его функционирования на примере компании ОАО «ЛУКОЙЛ»;

9. Проверка адекватности созданных моделей, алгоритмов и программных средств на примере нефтедобывающей компании.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Александрова В.И. Иерархия моделей процессов потребления минеральных ресурсов// ГИАБ. - М.: МГТУ - 2008. - ОВ№Ю. - С. 56-64.

2. Александрова В.И. Применение модели Месаровича-Пестеля при анализе потребления минеральных ресурсов // ГИАБ. - М.: МГТУ - 2008. -OB №10. - С. 65-75.

3. Александрова В.И. Потребление нефти и ее продуктов // ГИАБ. - М.: МГГУ - 2009. - OB №2. - С. 17-25.

4. Александрова В.И. Классификация продуктов переработки нефти // ГИАБ. - М.: МГГУ-2009. -№11. - С. 87-101.

5. Александрова В.И. Концептуальная модель использования жидкого минерального продукта // ГИАБ. - М.: МГГУ - 2009. - №12. - С. 60-71.

6. Александрова В.И. Моделирование и ГИС-технологии // ГИАБ. - М.: МГГУ — 2011. - ОВ №6. - С. 34-44.

7. Александрова В.И. Вопрос вторичной переработки нефти в России // ГИАБ. - М.: МГГУ - 2011. - ОВ №6. - С. 45-50.

8. Александрова В.И. Имитационная модель производства и потребления минерально-сырьевых ресурсов // Отдельные статьи ГИАБ. - М.: МГГУ - 2011. -№10.-С. 10-17.

Подписано в печать 29 декабря 2011 г. Формат 60x90/16

Обьем 1 п.л Тираж 100 экз. Заказ № 1096

ОИУП Московского государственного горного университета. Москва, Ленинский проспект, д.6

Текст научной работыДиссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Александрова, Вероника Игоревна, Москва

61 12-5/1686

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Александрова Вероника Игоревна

УДК 622.271:622.272

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА И ПОТРЕБЛЕНИЯ МИНЕРАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 25.00.35 - «Геоинформатика»

На правах рукописи

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: Проф., д.т.н. Шек Валерий Михайлович

Москва 2011

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ............................................................................. 4

Глава 1 Анализ процессов производства и потребления MCP......... 9

1.1 Математические модели динамики глобальных экономических процессов................................................................................. 9

1.2. Минеральная модель экономики Л.А. Пучкова............................ 14

1.3. Цель и задачи исследований................................................... 18

Глава 2 Создание системы геомоделией производства и потребления МР с использованием ГИС-технологий...................... 20

2.1 Общее положение моделирования геоинформационных систем для процессов производства и потребления МП..................................... 20

2.2 Формирование моделей использования MCP................................ 26

2.3 Модели производства и потребления нефти и продуктов ее переработки.............................................................................. 30

2.4 Иерархическая балансовая модель потребления MCP.................... 36

Глава 3 Создание моделей процессов добычи и переработки жидких минеральных ресурсов................................................... 44

3.1 Иерархическая схема классифицирования процессов добычи и переработки жидких минеральных ресурсов и получаемых продуктов.... 44

3.2 Использование продуктов переработки MCP................................ 61

3.3 Иерархическая модель переработки жидкого минерального ресурса.. 65

3.4 Секторная модель вертикально-интегрированной нефтяной

компании................................................................................. 77

Глава 4 Имитационные модели и алгоритмы моделирования

процессов производства и потребления MCP.................................5

4.1 Алгоритм моделирования процессов переработки минерального ресурса и реализации полученных продуктов.................................... 85

4.2 Структура имитационной модели процессов переработки минерального ресурса и реализации полученных продуктов................. 91

4.3 Метод моделирования процессов переработки минерального ресурса и реализации полученных продуктов....................................97

4.4 Структура программного комплекса моделирования производства и потребления MCP...................................................................... 100

4.5 Реализация модулей системы моделирования производства и

потребления MCP с использованием различных вариантов стратегий..... 104

4.5.1 Блок-схема алгоритма имитационного моделирования

производства и потребления MCP.................................................. 104

Глава 5 Реализация модели производства и потребления энергетических минеральных ресурсов с использованием различных вариантов стратегий................................................. 110

5.1 Методика моделирования процессов производства и потребления MCP с применением ГИС-технологий............................................. 124

5.2 Результаты имитационного моделирования производства и

потребления MCP с использованием ГИС-технологий........................ 127

ЗАКЛЮЧЕНИЕ....................................................................... 131

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ......................................................... 133

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. Топливно-энергетическая промышленность, связанная с производством и потреблением минеральных ресурсов, включает в себя предприятия нескольких отраслей и является не только самой трудоемкой и капиталоемкой, но и в качестве элемента минерально-сырьевой базы (МСБ) фундаментом экономического развития и обеспечения жизнедеятельности страны. Её основной задачей является обеспечение устойчивого развития российской экономики без ограничении со стороны МСБ, т.е. гармонизация основных материальных характеристик мировой системы. В экономике любой страны мира основную роль играет минерально-сырьевой комплекс, и с каждым годом растут объемы и спектр потребляемых минеральных продуктов (МП) в связи с развитием новых технологий и усложнением производимых изделий. В связи с этим необходимо грамотное планирование и прогнозирование перспектив развития МСБ. Используемые в настоящее время методики прогнозирования не позволяют в достаточной мере учесть резкую изменчивость социально-политических, экономических, экологических и других факторов, что существенно влияет на качество таких прогнозов.

Поэтому создание системы моделирования динамики сложных природно-технических систем в части добычи и потребления минерально-сырьевых ресурсов (МСР), в том числе с целью проведения всестороннего анализа влияния горнопромышленных систем на основные макроэкономические показатели стран с разным уровнем развития экономики, является актуальной задачей современности.

Идея работы заключается в применении системы агрегированных каскадных моделей потребления минерально-сырьевых ресурсов (MCP) для динамического моделирования процессов добычи, переработки сырья и реализации товарной продукции с целью повышения эффективности народного хозяйства в целом.

Научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Создан метод компьютерного моделирования добычи и потребления минеральных ресурсов с применением ГИС-технологий, отличающийся использованием композитных пространственных моделей размещения и функционирования системы предприятий по производству и потреблению МП и транспортированию промежуточных продуктов между ними, а также конечных продуктов потребителям, и позволяющий разрабатывать эффективные стратегии развития указанных систем.

2. Предложена иерархическая схема классифицирования процессов добычи и переработки жидких минеральных ресурсов и получаемых продуктов, которая позволила создать интерфейс между каскадными (стадиальными) моделями процессов переработки MCP в пространстве и во времени.

3. Разработаны каскадные (стадиальные) модели процессов производства и потребления MCP и алгоритмы их реализации, отличающиеся наличием общего пространственно-временного интерфейса и позволяющие определять эффективность функционирования систем соответствующей стадии производства.

4. Созданы композитная имитационная модель процессов производства и потребления MCP и алгоритм моделирования, позволяющие системно исследовать стратегии функционирования заданного множества

взаимодействующих производств и потребителей МП в пространстве и во времени с целью выбора наилучших среди них.

5. Создана система моделирования процессов производства и потребления MCP с использованием ГИС-технологий, позволяющая реализовать имитационное моделирование функционирования больших минерально-сырьевых систем в пространстве и во времени с целью оценки степени их эффективности и нахождению путей их развития.

Теоретической и методологической основами исследования явилось научное наследие отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, системного анализа, экономико-математического

моделирования: Аганбегян А.Г., Александров В.В., Багриновский К.А., Гвишиани Д.М., Гранберг А.Г., Дьячко А.Г., Егоров В.А., Иванилов В.Ю., Канторович Л.Н., Кайя И., Клейн Л.Р., Коссов В.В., Леонтьев В.В., Линнеман Г., Матросов В.М., Медоуз Д., Мензи Д., Месарович М., Моисеев H.H., Немчинов B.C., Нейман Дж.Ф., Новожилов H.A., Пестель Э., Петров A.A., Покровский В.Н., Поспелов И.Г., Пучков Л.А., Редкозубов С.А., Роберте П., Стебниц В., Тинберген Я., Трапезников В.А., Форрестер Дж., Эррера А., Р. Фриш, Т. Хаавелмо.

Информационной базой для теоретических выводов явились материалы аналитических и статистических центров: данные Госкомстата РФ [17]; Данные Независимой службы официальной статистики и анализа энергетики правительства США (Energy Information Administration - EIA «Official Energy Statistics from the U.S. Government») 1992-2007 гг. [39]; Данные Международного энергетического агентства - «Ключевая Мировая Энергетическая Статистика» (International Energy Agency - IEA «Key World Energy Statistics») 2002-2009 гг. [40]; Данные общей статистики мировой энергетики, предоставленные компанией Бритиш Петролеум - BP Statistical Review of World Energy 1972-2009 [38]; РосБизнесКонсалтинг - аналитика и статистика, Россия [29]; Данные Всемирного энергетического совета - The World Energy Council [45]; Годовые отчеты о деятельности 1999-2009 гг. и справочная аналитика Компания ОАО «ЛУКОЙЛ», Россия [20]; Годовые отчеты Компании ОАО «Газпром нефть», Россия [21].

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, все в

изданиях, входящих в список, рекомендованный ВАК Минобрнауки России для публикации результатов исследований по диссертационным работам.

Глава 1 Анализ процессов производства и потребления MCP

1.1 Математические модели динамики глобальных экономических

процессов

Вопросу математического моделирования в области экономической теории и системного анализа посвящено большое количество исследований отечественных и зарубежных ученых, таких как: Гранберг А.Г., Егоров В.А., Канторович JI.H., Кайя И., Клейн Л.Р., Леонтьев В.В., Линнеман Г., Матросов В.М., Медоуз Д., Мензи Д., Месарович М. [2], Моисеев H.H., Немчинов B.C., Нейман Дж.Ф., Новожилов H.A., Пестель Э., Пучков Л.А., Редкозубое С.А., Роберте П., Стебниц В., Тинберген Я., Форрестер Дж., Эррера А.

Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области экономики. Стремительно развитие математического анализа, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики способствовало формированию различного рода моделей экономики [9].

За последнее пятидесятилетие методы моделирования экономики разрабатывались очень интенсивно. Они строились для теоретических целей экономического анализа и для практических целей планирования, управления и прогноза. В литературе, посвященной вопросам экономико-математического моделирования, выделяют, например, такие классы моделей:

1. Статистические и динамические;

2. Дискретные и непрерывные;

3. Детерминированные и стохастические.

Если рассматривать характер метода, на основе которого строится экономико-математическая модель, то можно выделить два основных типа моделей: экономико-математические (расчетные) и имитационные.

Развитие экономико-математических (расчетных) моделей в мировой и отечественной науке связано с такими именами, как Л. Н. Канторович, Дж. Ф. Нейман, В. С. Немчинов, Н. А. Новожилов, Л. Н. Леонтьев и многие другие. Наиболее значимы в этом направлении модели агрегированной экономики, являющиеся многоуровневыми, имеющие систему моделей отраслевых народнохозяйственных уровней и обобщающие (координирующие) народнохозяйственные модели уровня стран (регионов). Динамические народнохозяйственные модели используются в роли верхних координирующих звеньев систем экономико-математических моделей.

Имитационные модели построены по типу «черного ящика», т.е. сама система, ее элементы и структура, представлены в виде «черного ящика». Вход в него описывается экзогенными переменными (возникают вне системы, под воздействием внешних причин), а выход (описывается выходными переменными) характеризует результат действия системы [36].

Чрезмерный интерес представляет концепция в имитационном моделировании, разработанная одним из крупнейших специалистов в области теории управления, профессором, Джеймсом Форрестером. На основе метода, апробированного ранее для исследования промышленных предприятий и процессов урбанизации, была построена динамическая модель мировой системы. Описание созданной модели, анализ полученных результатов и выводы были опубликованы в книге «Мировая динамика» [34]. Модель Форрестера иллюстрирует интересный подход к моделированию сложных нелинейных систем. Задуманная как учебный пример применения метода системной динамики, она стала неким образцом для последующих работ, привлекла внимание к проблеме мировой динамики, дала толчок к проведению других исследований, что привело к появлению целого направления, получившего название глобального моделирования.

Проведенный мною анализ модели Форрестера, показал, что в модели не учитывается множество важных факторов, явным минусом также является

затрудненная идентификация модели, некоторые зависимости носят непроверяемый характер, метод построения модели не во всем адекватен. Также, рекомендации Форрестера по предотвращению кризиса нереалистичны. С моей точки зрения, рассмотренная модель «слишком» глобальна: её невозможно сделать пространственно привязанной, то есть учесть неравномерность распределения ресурсов, населения, технологий и т.п. по различным странам и регионам, дифференцировать коэффициенты роста/падения параметров по отдельным группам стран. Особенно ощутимо это в части потребления минеральных ресурсов, степень истощения (убывания) отдельных групп которых крайне неравномерна. Модель Форрестера неприменима для моделирования развития отдельных стран или регионов, так как не имеет механизма учета воздействия на них процессов, протекающих в других (внешних по отношению к первым) странах и регионах. Кроме того, здесь невозможно более тонкое воздействие на процессы моделирования потребления отдельных МП, изменение технологий их переработки с целью разработки интегральной стратегии эффективного развития отдельных стран или регионов при различных вариантах внешних воздействий.

Интенсивно разрабатываемые за последние десятилетия методы моделирования экономики использовались как для теоретических целей экономического анализа, так и для практических целей планирования, управления и прогноза. Большой интерес в этом направлении представляют модели агрегированной экономики, где рассматривается отраслевой, народнохозяйственный уровень. Важным инструментом прогнозирования является разработанный Василием Леонтьевым межотраслевой равновесный баланс, позволяющий анализировать экономику как национальную, так и отдельных регионов, и на основе этого выбрать адекватные меры. Более подробно ознакомиться с моделью Василия Леонтьева «затраты-выпуск», анализом полученных результатов и выводов можно в книге «Межотраслевая

экономика» в докладе «Будущее мировой экономики» [22].

После проведенного анализа модели «затраты-выпуск» мною были обнаружены следующие достоинства и недостатки: Достоинства:

1. Модель позволяет планировать отрасли системно, с учетом места и веса каждой отрасли;

2. Модель дает возможность планирования на ряд лет, позволяя найти пути подъема как всей экономики страны, так и отдельных отраслей. Успехи метода Леонтьева в Германии и Японии после войны, практическое применение метода «затраты-выпуск» достаточно широко. В США после Второй м�

Информация о работе

Александрова, Вероника Игоревна
кандидата технических наук
Москва, 2011
ВАК 25.00.35

Диссертация

Моделирование процессов производства и потребления минеральных ресурсов с использованием ГИС-технологий - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы